基于小波变换的图像融合算法研究开题报告
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一、
综述国内外对本课题的研究动态，说明选题的依据和意义：
（一）国内外对本课题的研究动态：
图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起，以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。
图像融合技术最早是被应用于遥感图像的分析和处理中。1979年，Daliy等人首先把雷达图像和Landsat-MSS图像的复合图像应用于地质解释，其处理过程可以看作是最简单的图像融合。1981年，Laner和Todd进行了Landsat-RBV和MSS图像数据的融合试验。到80年代中后期，图像融合技术开始引起人们的关注，陆续有人将图像融合技术应用于遥感多谱图像的分析和处理，如1985年，Cliche和Bonn将Landsat-TM的多光谱遥感图像与SPOT卫星得到的高分辨率图像进行融合。90年代以后，随着多颗遥感雷达卫星JERS-1、ERS-1、Radarsat等的发射升空，图像融合技术成为遥感图像处理和分析中的研究热点之一。图像融合技术在我国的研究相对于国际的研究工作起步晚，还处于落后状态。目前国防科技大学，中科院电子所等单位已将其提上十五规划的议事日程；西安电子科技大学、北京理工大学将图像融合的方法用于单细胞微弱荧光图像探测；南京理工大学将图像融合的方法用于微光夜视瞬态激光助视，对多光谱融合彩色夜视系统的研究取得了一些有益的结果；工程兵装备论证研究所利用从美国引进的单镜头Si－CCD的多光谱摄像机，对白昼伪装目标的多光谱伪装效果进行了检验。
[3]容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.
[4]夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社，1999．
[5]Kenneth R.Castleman著，朱志刚等译.数字图像处理[M]．北京:电子工业出版社，1998．
[6]董辰辉,彭雪峰等.MATLAB2008全程指南[M].北京：电子工业出版社,2009.
图像融合技术在民用方面也有巨大的应用潜力。在制造业，图像融合技术可用于产品的检验、材料探伤、复杂设备诊断、制造过程监视、生产线上复杂设备和工件的安装等；在图像和信息加密方面，通过图像融合可实现数字图像的隐藏以及数字水印的图像植入；另外，图像融合可用于交通管理和航空管制。总之，随着电子信息技术的迅猛发展，无论是在军事还是非军事领域，未来的竞争将很大程度上体现为信息技术的竞争。图像融合技术已经成为竞争中获得主动的关键因素。因此，深入开展图像融合在军事和非军事领域的研究，对于国防安全和经济建设都将具有十分重要的战略意义。
六、教研室意见：
负责人（签名）：
年月日
三、研究的步骤、方法、措施及进度安排
研究的步骤：
1、查阅文献资料，了解基于小波变换的图像融合算法研究的基本概念，研究目的和意义；
2、了解基于小波变换的图像融合的基本步骤及方法；
3、做好MATLAB专业知识准备；
4、在Matlab开发平台下编写基于小波变换的图像融合算法程序；
5、总结和展望。
研究的方法：
拟解决的主要问题：
通过基于小波变换的图像融合方法，将图像进行小波分解，并对分解系数进行处理以突出轮廓部分，弱化细节部分将两幅描述同一对象的模糊图象，通过取细节和近似信号的最大值融合方法进行融合，通过一种特定的算法将两幅图像合成为一幅新的图像。以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。融合算法应该充分利用各原图像的互补信息，使融合后的图像更适合人的视觉感受。
（二）依据和意义：
图像融合的目的和意义在于对同一目标的多个图像可以进行配准、合成，以克服单一图像的局限性，使有关目标图像更趋完备，从而提高图像的可靠性和清晰度。以获得对某一区域更准确、更全面和更可靠的描述，从而实现对图像的进一步分析和理解，或目标的检测、识别与跟踪。基于小波变换的图像融合方法可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。
通过图书馆查阅关于本课题的资料。
通过上网了解关于国内外的最新研究动态。
掌握论文所需各科专业知识。积极思考，认真撰写论文。
通过与指导老师交流不断完善课题论文。
四、主要参考文献：
[1]阮ຫໍສະໝຸດ Baidu琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社，2001．
[2]黄贤武,王加俊.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社，2000．
[7]徐佩霞,孙功宪.小波分析与应用实例[M].北京：中国科学技术大学出版社,1996.
[8]桂林,周林,张家祥等.小波分析高级技术[M].西安：西安电子科技大学出版社,2006.
[9]赵书兰.数字图像处理与分析实例教程[M].北京：化学工业出版社,2009.
五、指导教师意见：
指导老师（签名）：
年月日
图像融合技术在遥感、医学、自然资源勘探、海洋资源管理、地形地貌分析、生物学等领域占有极其重要的地位。在医学领域，图像融合可通过对CT和核磁共振(NMR)图像的融合，以帮助医生对疾病的准确诊断；图像融合还可用于计算机辅助显微手术。在遥感领域，由于遥感是能够提供全球范围的动态观测数据的唯一手段，使得遥感技术在航空航天、军事侦察、灾害预报等军事及民用领域至关重要。
二、研究的基本内容，拟解决的主要问题：
研究的基本内容：
本文通过一种基于小波变换的图像融合方法，针对原图像小波分解的不同频率域，分别讨论了高频系数和低频系数的选择原则。高频系数反映了图像的细节，其选择规则决定了融合图像对原图像细节的保留程度。本文在选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，并对选择结果进行了一致性验证。低频系数反映了图像的轮廓，低频系数的选择决定了融合图像的视觉效果，对融合图像质量的好坏起到非常重要的作用。通过基于小波变换的图像融合算法进行分析研究。
综述国内外对本课题的研究动态，说明选题的依据和意义：
（一）国内外对本课题的研究动态：
图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起，以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。
图像融合技术最早是被应用于遥感图像的分析和处理中。1979年，Daliy等人首先把雷达图像和Landsat-MSS图像的复合图像应用于地质解释，其处理过程可以看作是最简单的图像融合。1981年，Laner和Todd进行了Landsat-RBV和MSS图像数据的融合试验。到80年代中后期，图像融合技术开始引起人们的关注，陆续有人将图像融合技术应用于遥感多谱图像的分析和处理，如1985年，Cliche和Bonn将Landsat-TM的多光谱遥感图像与SPOT卫星得到的高分辨率图像进行融合。90年代以后，随着多颗遥感雷达卫星JERS-1、ERS-1、Radarsat等的发射升空，图像融合技术成为遥感图像处理和分析中的研究热点之一。图像融合技术在我国的研究相对于国际的研究工作起步晚，还处于落后状态。目前国防科技大学，中科院电子所等单位已将其提上十五规划的议事日程；西安电子科技大学、北京理工大学将图像融合的方法用于单细胞微弱荧光图像探测；南京理工大学将图像融合的方法用于微光夜视瞬态激光助视，对多光谱融合彩色夜视系统的研究取得了一些有益的结果；工程兵装备论证研究所利用从美国引进的单镜头Si－CCD的多光谱摄像机，对白昼伪装目标的多光谱伪装效果进行了检验。
[3]容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.
[4]夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社，1999．
[5]Kenneth R.Castleman著，朱志刚等译.数字图像处理[M]．北京:电子工业出版社，1998．
[6]董辰辉,彭雪峰等.MATLAB2008全程指南[M].北京：电子工业出版社,2009.
图像融合技术在民用方面也有巨大的应用潜力。在制造业，图像融合技术可用于产品的检验、材料探伤、复杂设备诊断、制造过程监视、生产线上复杂设备和工件的安装等；在图像和信息加密方面，通过图像融合可实现数字图像的隐藏以及数字水印的图像植入；另外，图像融合可用于交通管理和航空管制。总之，随着电子信息技术的迅猛发展，无论是在军事还是非军事领域，未来的竞争将很大程度上体现为信息技术的竞争。图像融合技术已经成为竞争中获得主动的关键因素。因此，深入开展图像融合在军事和非军事领域的研究，对于国防安全和经济建设都将具有十分重要的战略意义。
六、教研室意见：
负责人（签名）：
年月日
三、研究的步骤、方法、措施及进度安排
研究的步骤：
1、查阅文献资料，了解基于小波变换的图像融合算法研究的基本概念，研究目的和意义；
2、了解基于小波变换的图像融合的基本步骤及方法；
3、做好MATLAB专业知识准备；
4、在Matlab开发平台下编写基于小波变换的图像融合算法程序；
5、总结和展望。
研究的方法：
拟解决的主要问题：
通过基于小波变换的图像融合方法，将图像进行小波分解，并对分解系数进行处理以突出轮廓部分，弱化细节部分将两幅描述同一对象的模糊图象，通过取细节和近似信号的最大值融合方法进行融合，通过一种特定的算法将两幅图像合成为一幅新的图像。以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。融合算法应该充分利用各原图像的互补信息，使融合后的图像更适合人的视觉感受。
（二）依据和意义：
图像融合的目的和意义在于对同一目标的多个图像可以进行配准、合成，以克服单一图像的局限性，使有关目标图像更趋完备，从而提高图像的可靠性和清晰度。以获得对某一区域更准确、更全面和更可靠的描述，从而实现对图像的进一步分析和理解，或目标的检测、识别与跟踪。基于小波变换的图像融合方法可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。
通过图书馆查阅关于本课题的资料。
通过上网了解关于国内外的最新研究动态。
掌握论文所需各科专业知识。积极思考，认真撰写论文。
通过与指导老师交流不断完善课题论文。
四、主要参考文献：
[1]阮ຫໍສະໝຸດ Baidu琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社，2001．
[2]黄贤武,王加俊.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社，2000．
[7]徐佩霞,孙功宪.小波分析与应用实例[M].北京：中国科学技术大学出版社,1996.
[8]桂林,周林,张家祥等.小波分析高级技术[M].西安：西安电子科技大学出版社,2006.
[9]赵书兰.数字图像处理与分析实例教程[M].北京：化学工业出版社,2009.
五、指导教师意见：
指导老师（签名）：
年月日
图像融合技术在遥感、医学、自然资源勘探、海洋资源管理、地形地貌分析、生物学等领域占有极其重要的地位。在医学领域，图像融合可通过对CT和核磁共振(NMR)图像的融合，以帮助医生对疾病的准确诊断；图像融合还可用于计算机辅助显微手术。在遥感领域，由于遥感是能够提供全球范围的动态观测数据的唯一手段，使得遥感技术在航空航天、军事侦察、灾害预报等军事及民用领域至关重要。
二、研究的基本内容，拟解决的主要问题：
研究的基本内容：
本文通过一种基于小波变换的图像融合方法，针对原图像小波分解的不同频率域，分别讨论了高频系数和低频系数的选择原则。高频系数反映了图像的细节，其选择规则决定了融合图像对原图像细节的保留程度。本文在选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，并对选择结果进行了一致性验证。低频系数反映了图像的轮廓，低频系数的选择决定了融合图像的视觉效果，对融合图像质量的好坏起到非常重要的作用。通过基于小波变换的图像融合算法进行分析研究。