基于多尺度变换图像去噪及融合算法研究的中期报告本中期报告旨在介绍基于多尺度变换图像去噪及融合算法的研究进展。首先，我们介绍了多尺度变换的概念及其在图像处理中的应用。多尺度变换是一种利用不同尺度的图片表示图像的方法，其应用可分为分解与重构两个过程。将图像进行多尺度变换后，可以得到不同尺度的系数，每个尺度的系数对应一种特定的特征或者结构。因此，多尺度变换可以为去噪及融合等问题提供一种有效的解决思路。接着，我们介绍了基于多尺度变换的图像去噪算法。该算法将图像分解为不同尺度的系数，通过去除噪声系数来得到去噪后的图像。针对不同的噪声类型，可以采用不同的多尺度变换方法。常用的多尺度变换方法包括小波变换、整数小波变换和Contourlet变换等。最后，我们介绍了基于多尺度变换的图像融合算法。该算法可以将多张图片融合成一张具有更好视觉效果和信息丰富度的图片。常用的基于多尺度变换的融合算法包括小波融合、整数小波融合和Contourlet融合等。这些算法通过分解图像为不同尺度的系数、合并系数、并重构图像，最终得到融合后的图像。综上所述，本中期报告介绍了基于多尺度变换的图像去噪及融合算法，旨在为后续的研究提供参考。