基于小波分析的像素級(jí)可見光與紅外圖像融合算法的研究的開題報(bào)告

基于小波分析的像素級(jí)可見光與紅外圖像融合算法的研究的開題報(bào)告一、研究背景可見光圖像和紅外圖像作為兩種非常重要的圖像類型，在計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用。事實(shí)上，這兩種圖像類型互補(bǔ)性非常強(qiáng)，因此它們的融合可以用于許多軍事、醫(yī)療和民用領(lǐng)域。目前，有許多融合算法被提出來來處理這些圖像，其中大部分將可見光圖像和紅外圖像融合作為全局圖像級(jí)別的問題來解決。然而，這種處理方式可能會(huì)導(dǎo)致一些局部特征的損失，從而影響融合后的圖像質(zhì)量。特別是對(duì)于一些需要在低光或者夜間環(huán)境下進(jìn)行圖像拍攝的任務(wù)，全局融合算法的效果更是會(huì)被嚴(yán)重削弱。為了避免這種問題，在本研究中，我們將探討采用像素級(jí)可見光和紅外圖像融合技術(shù)來解決這個(gè)問題。這種方法是基于小波分析的，并通過高斯金字塔來實(shí)現(xiàn)。二、研究目標(biāo)和內(nèi)容本研究的主要目的是設(shè)計(jì)一種有效的像素級(jí)可見光和紅外圖像融合算法，該算法可以在低光和夜間環(huán)境下大大提高圖像質(zhì)量。為了達(dá)到這一目標(biāo)，我們將重點(diǎn)研究以下內(nèi)容：1.分析現(xiàn)有的可見光和紅外圖像融合算法，并找到這些算法的局限性和改進(jìn)方式。2.了解小波分析和高斯金字塔模型的原理，并基于這些經(jīng)典的數(shù)學(xué)工具，提出一種新的融合算法。3.設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)并評(píng)估我們提出的算法，將其與其他融合算法進(jìn)行比較，以證明其優(yōu)越性和適用性。三、研究方法和技術(shù)路線本研究將采用以下步驟：1.收集可見光和紅外圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)和去噪。2.分析已有的可見光和紅外圖像融合算法，包括局限性和改進(jìn)點(diǎn)。3.學(xué)習(xí)小波分析和高斯金字塔模型的原理，將其用于設(shè)計(jì)新的融合算法。4.實(shí)現(xiàn)融合算法并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估，與已有方法進(jìn)行比較。5.對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，討論所提出的算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并給出改進(jìn)方案和未來研究方向。四、預(yù)期結(jié)果和意義我們預(yù)期通過本研究設(shè)計(jì)出一種有效的像素級(jí)可見光和紅外圖像融合算法，可以提高圖像質(zhì)量，特別是在低光和夜間環(huán)境下應(yīng)用。本研究的意義在于：1.推進(jìn)可見光和紅外圖像融合算法的研究，在像素級(jí)上確保算法的有效性和實(shí)用性。2.為在低光和夜間環(huán)境下進(jìn)行圖像拍攝的任務(wù)提供一個(gè)新的解決方案，可以從本質(zhì)上改善圖像質(zhì)量。3.貢獻(xiàn)新的數(shù)學(xué)工具和算法，可以為其他相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域提供參考和借鑒。五、研究進(jìn)度計(jì)劃本研究的進(jìn)度計(jì)劃如下：第一周：收集可見光和紅外圖像數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，包括增強(qiáng)和去噪。第二周：學(xué)習(xí)現(xiàn)有的可見光和紅外圖像融合算法并歸納其局限性和改進(jìn)點(diǎn)。第三周：學(xué)習(xí)小波分析和高斯金字塔模型的原理，準(zhǔn)備采用這些方法來設(shè)計(jì)新的融合算法。第四周：對(duì)所設(shè)計(jì)的融合算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和調(diào)試，并進(jìn)行性能評(píng)估。第五周：與其