像素级图像融合中的拼接方法研究的任务书任务名称：像素级图像融合中的拼接方法研究任务描述：图像融合是一种将不同光谱、分辨率或视角的图像进行融合，生成一幅具有高空间和光谱分辨力的图像。而像素级图像融合则是其中一种常见方式，它将两幅或多幅图像的像素点进行拼接，以此实现图像融合的目的。本任务旨在研究像素级图像融合中的拼接方法，探索如何在处理过程中处理图像间的几何畸变、亮度变化等问题，提高图像融合的准确性。具体任务描述如下：1.研究常见的像素级图像融合拼接方法，包括简单拼接法、平均值法、权值法等，总结它们各自的优缺点，探索其适合应用于哪些场景。2.研究图像间的几何畸变问题，并探索如何在拼接过程中消除其带来的影响。可以参考传统的几何校正方法，如极线约束、双向匹配等，或研究基于深度学习的几何校正方法。3.研究图像间的亮度变化问题，并探索如何在拼接过程中进行亮度校正。可以考虑参考传统的直方图均衡化、CLAHE等方法，或利用深度学习模型进行亮度校正。4.对所研究方法进行实验验证，可以选择常见的公开数据集，如MSRA-B、CMU、EPFL、ZJU等，评估其拼接效果和准确度，并与传统方法进行对比。任务成果：1.详细的调研报告，包括常见的像素级图像融合拼接方法、几何畸变问题和亮度变化问题等的调研和总结。2.图像融合算法的实现代码和测试数据集。3.实验结果报告，包括不同算法的拼接效果和准确度的评估和对比分析。