基于小波变换的图像融合技术研究的中期报告一、研究背景及意义随着科学技术的进步和社会的发展，各种数字图像处理技术被广泛应用于军事、医疗、安防等领域。其中，图像融合技术是近年来得到广泛关注和研究的领域之一。图像融合技术旨在将来自不同源的图像进行融合，以得到更完整、更清晰、更准确的图像。其中，小波变换是一种非常有效的图像融合方法。小波变换可以将图像分解成不同层次和尺度的细节和低频分量，从而可以对不同频率的信息进行分别处理和融合，能够保留图像的结构信息，同时去除图像中的噪声。二、研究内容和方法本研究基于小波变换的图像融合技术，研究内容包括以下几个方面：1.小波变换理论研究：通过对小波变换原理的深入探究，理解小波变换的基本概念、分解方法、支持的小波函数及其性质等，为后续图像融合算法的实现提供理论基础。2.图像融合算法研究：考虑到小波变换具有多尺度分级、时间和空间频域分析等优点，结合图像融合的需求，采用多种小波变换算法进行图像融合，如基于离散小波变换的图像融合算法、基于二维小波变换的图像融合算法等。3.算法效果评估和分析：通过对实验所得的图像融合结果进行分析和评价，包括图像质量、信息量、色彩还原等方面的指标。4.系统设计与实现：本研究将设计和实现一个小波变换图像融合系统，包括图像处理前后的各项设置、实现过程中的优化措施、系统测试等。三、预期结果通过本研究，预期得到以下几个方面的结果：1.对小波变换原理和图像融合算法的深入理解。2.实现多种小波变换图像融合算法，并通过实验对其进行评估分析。3.设计和实现一个小波变换图像融合系统，验证算法在实际应用中的可行性和效果。四、研究难点本研究的主要难点在于：1.在小波变换过程中如何选取合适的小波基函数，以及如何确定分解的层数和分块大小等参数。2.如何优化算法，兼顾融合图像的图像质量、信息量和计算效率等指标。3.如何设计和实现一个完整的小波变换图像融合系统，使其操作简单、性能稳定。五、研究进度安排1.第一阶段（已完成）：阅读相关文献，了解小波变换及其在图像融合中的应用。2.第二阶段（进行中）：深入研究小波变换的原理，理解小波基函数的选择和分解层数等参数的确定。3.第三阶段（待进行）：实现多种小波变换图像融合算法，并通过实验对其进行评估分析。4.第四阶段（待进行）：设计和实现小波变换图像融合系统，进行系统测试和实验结果的分析。六、参考文献1.Donoho,D.L.(1992).Interpolatingwavelettransforms.TechnicalReport,DepartmentofStatistics,StanfordUniversity.2.Hsia,C.H.,Chen,J.Q.,&Fan,M.Y.(2007).Anefficientalgorithmforimagefusionusingwavelettransform.Journalofsystemsandsoftware,80(4),509-518.3.Burt,P.J.,&Adelson,E.H.(1983).Thelaplacianpyramidasacompactimagecode.IEEETransactionsoncommunications,31(4),532-540.4.Sun,Y.,Li,X.,&Chen,L.(2008).Multifocusimagefusionbysparserepresentation.IEEETransactionsonimageprocessing,18(11),2479-2488.5.Lopez,A.M.,&Sossa,H.(2010).Imagefusionusingthenonsubsampledcontourlettransform.Signalprocessing,90(8),2426-2436.