图像融合中的关键技术研究的任务书一、研究背景随着科技的发展和应用领域的不断拓展，图像融合技术已成为计算机视觉研究的重要领域。图像融合是将多张图像像素级别相结合，产生一张具有更清晰、更准确、更全面的图像的过程。图像融合技术已广泛用于卫星遥感、医学影像、安防监控等领域。本研究旨在研究图像融合的关键技术，以提高图像融合的精度和实用性。二、研究目的本研究的目的是研究图像融合中的关键技术，包括图像融合算法、图像配准、图像扭曲矫正、多尺度分析等方面，以提高图像融合的准确性和实用性，在卫星遥感、医学影像、安防监控等领域得到更广泛的应用。三、研究内容（一）图像融合算法1.分析和比较图像融合算法的优缺点；2.开展图像融合算法的理论研究，包括基于像素值的融合方法、基于特征的融合方法、基于深度学习的融合方法等；3.设计和验证新的图像融合算法，提高图像融合的准确性和实用性。（二）图像配准1.分析和比较图像配准的算法，包括特征点匹配、图像基准的选择等；2.研究基于特征点的图像配准算法，提高算法的准确性和速度；3.研究基于区域的图像配准算法，应用于遥感影像等大尺度图像中。（三）图像扭曲矫正1.分析和比较图像扭曲矫正的算法；2.研究基于直方图均衡化的图像扭曲矫正算法；3.研究基于快速变换的图像扭曲矫正算法。（四）多尺度分析1.分析和比较多尺度分析的算法，包括小波变换、金字塔、拉普拉斯金字塔等；2.研究基于小波变换的多尺度图像融合算法；3.研究基于金字塔和拉普拉斯金字塔的多尺度图像融合算法。四、研究方法本研究将采用以下研究方法：1.文献调研：综合相关学科的文献资料，了解图像融合的研究现状和发展趋势；2.理论研究：分析和比较图像融合、配准、扭曲矫正、多尺度分析的算法理论，并提出创新性的算法方案；3.数值模拟：利用MATLAB、Python等编程工具开发算法并进行验证；4.实验验证：基于真实场景和数据进行实验验证和分析，证明算法的实用性和有效性。五、研究预期成果本研究预期取得以下成果：1.建立完整的图像融合系统，包括图像融合、配准、扭曲矫正、多尺度分析等环节；2.系统分析和比较常用的图像融合算法和图像配准方法，提出创新性的图像融合算法和图像配准方法；3.开发一系列图像融合相关算法，包括基于像素值的融合方法、基于特征的融合方法、基于深度学习的融合方法等；4.测试和验证系统的性能和实用性，在卫星遥感、医学影像、安防监控等领域得到广泛应用。六、拟定进度计划本研究拟定的进度计划如下：第一年：1.进行文献调研，了解图像融合技术的研究现状和发展趋势；2.开展图像融合算法的理论研究；3.开始编写实验和模拟程序。第二年：1.完成图像融合算法的理论研究；2.进行算法的编程开发；3.开始进行实验验证。第三年：1.进行算法的完善和优化；2.继续进行实验验证和性能测试；3.完成论文撰写和论文提交。