基于压缩感知的图像融合-开题报告ppt
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吉林大学通信工程学院2012级本科学位论文开题报告
背景及意义
基于压缩感知的图像融合算法研究。意义不仅在于提出 有效的图像融合方法，更重要的是在于将压缩感知理论引入 传统图像融合领域，突破了香浓采样定理的限制，减少了数 值计算环节，能极大提高图像稀疏化的速度，促进其应用的 发展。针对不同的稀疏系数采用不同的融合规则，以获取更 显著的融合信息。在重构的过程中，针对稀疏和测量过程， 采用有效的重构方法，从而获取各传感器图像的显著信息。 研究基于压缩感知理论的图像融合算法，具有重大的理论与 实践意义。
本科生学位论文开题报告
基于压缩感知的图像融合
吉林大学通信工程学院2012级本科学位论文开题报告
研究的背景及意义
报
毕业设计内容
告
难点分析
内
容
毕业论文进度安排
文献、资料阅读情况
吉林大学通信工程学院2012级本科学位论文开题报告
背景及意义
图像是自然界景物的客观反映，是人类认识世界和人 类本身的重要源泉，随着人类社会的进步和科技的发展， 人们对信息处理和信息交流的要求也越来越高，因此对 图像的处理也提出了进一步的要求。图像处理是针对性 很强的技术，根据不同的应用、不同的需求需采用不同 的处理方法，采用的方法是综合各学科比较先进的成果 而成的，如数学、物理学、心理学、生物学、医学、计 算机科学、通信理论、信号分析学、控制论和系统工程 等，各学科之间相互补充、相互渗透促使图像处理技术 的快速发展。图像融合和图像压缩都是图像处理技术的 重要组成部分，对它们的研究对图像处理技术的发展具 有重要意义。
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吉林大学通信工程学院2012级本科学位论文开题报告
文献、资料阅读情况
[1] Milan Sonka, Milan Sonka, Roger Boyle. Image Processing, Analysis, and Ma chine Vision [M]. Nelson Engineering; International edition of 3rd revised edition, 2 007..[2] 磨国瑞,彭进业,磨少清,谢明华.基于反对称双正交小波分解系数的模极大值 的信号快速重构[J].电子与信息学报, 2007, 8(29): 1860- 1861. 3]Kingsbury N G. Shift Invariant Properties of the Dualtree Complex Wavelet Trans form [C]. Porc. ICASSP99，Phoenix，AZ．USA：IEEE，1999: 1221-1224. [4] 张春梅, 张太镒, 陆从德.基于双密度双树复数小波变换的图像去噪[J]. 西安交通 大学学报, 2006, 2(40): 246-248. [5] 焦李成,侯彪,王爽,刘芳.图像多尺度几何分析理论与应用[M].西安: 西安电子科技 大学出版社, 2008: 9-12. [6] Meyer F, Coifman R. Brushlets. A tool for directional image analysis and image compression [J]. Applied and Computational Harmonic Analysis, 1997, 4(2): 147187. [7] 李浩, 赵瑞珍.基于压缩感知的确定性测量矩阵[D].北京交通大学,2011,6 [8] Zhang J F. Alternating direction algorithms for l1-problems in compressive sensing [C]. CAAM TR09-37, 2010.
吉林大学通信工程学院2012级本科学位论文开题报告
研究主要内容
.对源图分别进行小 波分解，将各个低 频和高频分量进行 分离
将融合后的低频分量和 高频分量进行小波逆变 换，重构图像即为融合 后的图像
针对低频分量及高频分量 的特点采用不同的规则融 合
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吉林大学通信工程学院2012级本科学位论文开题报告
2015.12.6-2015.12.26 究算法和方案，形成算法的基本思想。
2016.1.1-2016.3.1 阅读更多、更深的文献，对各种算法进行深入理解
比较各种算法的性能、对算法的复杂度进行分析、采 2016.3.1-2016.4Байду номын сангаас3
用改进的小波变换融合算法，完成MATLAB仿真 2016.5.1-2016.5.30 撰写毕业论文、准备答辩。
难点分析
难点1
难点2
难点3
难点4
图像的稀疏 表示方法算 法的选择及 实现，常见 的 方法有 离散余弦变 换基、小波 变换基等。
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通过高斯 随机观测 矩阵获取 对稀疏信 号的测量 值
根据观测值信 号，通过重构 算法恢复原始 信号以及常见 的正交匹配追 踪法(OMP)的 深入理解
实验数据的获 取，以及相关 的数据处理实 验 的 Matlab 编 程实现
吉林大学通信工程学院2012级本科学位论文开题报告
论文进度安排
任务起止时间
任务内容
2015.9.20-2015.9.30 进行毕业设计的选题工作，研究毕业设计题目，初 步分析其设计要求。
2015.10.1-2015.12.5 初步阅读相关资料、文献和书籍。 完成文献阅读报告、开题报告，英文翻译，并确定研
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研究主要内容
重点在于将压缩感知原理运用到图像融合 之中，减少数值计算环节，提高图像稀疏 化的速度，针对不同的稀疏系数采用不同 的融合规则，以获取更显著的融合信息。 在重构的过程中，针对稀疏和测量过程， 采用有效的重构方法，从而获取各传感器 图像的显著信息。
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背景及意义
基于压缩感知的图像融合算法研究。意义不仅在于提出 有效的图像融合方法，更重要的是在于将压缩感知理论引入 传统图像融合领域，突破了香浓采样定理的限制，减少了数 值计算环节，能极大提高图像稀疏化的速度，促进其应用的 发展。针对不同的稀疏系数采用不同的融合规则，以获取更 显著的融合信息。在重构的过程中，针对稀疏和测量过程， 采用有效的重构方法，从而获取各传感器图像的显著信息。 研究基于压缩感知理论的图像融合算法，具有重大的理论与 实践意义。
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基于压缩感知的图像融合
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研究的背景及意义
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毕业设计内容
告
难点分析
内
容
毕业论文进度安排
文献、资料阅读情况
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背景及意义
图像是自然界景物的客观反映，是人类认识世界和人 类本身的重要源泉，随着人类社会的进步和科技的发展， 人们对信息处理和信息交流的要求也越来越高，因此对 图像的处理也提出了进一步的要求。图像处理是针对性 很强的技术，根据不同的应用、不同的需求需采用不同 的处理方法，采用的方法是综合各学科比较先进的成果 而成的，如数学、物理学、心理学、生物学、医学、计 算机科学、通信理论、信号分析学、控制论和系统工程 等，各学科之间相互补充、相互渗透促使图像处理技术 的快速发展。图像融合和图像压缩都是图像处理技术的 重要组成部分，对它们的研究对图像处理技术的发展具 有重要意义。
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文献、资料阅读情况
[1] Milan Sonka, Milan Sonka, Roger Boyle. Image Processing, Analysis, and Ma chine Vision [M]. Nelson Engineering; International edition of 3rd revised edition, 2 007..[2] 磨国瑞,彭进业,磨少清,谢明华.基于反对称双正交小波分解系数的模极大值 的信号快速重构[J].电子与信息学报, 2007, 8(29): 1860- 1861. 3]Kingsbury N G. Shift Invariant Properties of the Dualtree Complex Wavelet Trans form [C]. Porc. ICASSP99，Phoenix，AZ．USA：IEEE，1999: 1221-1224. [4] 张春梅, 张太镒, 陆从德.基于双密度双树复数小波变换的图像去噪[J]. 西安交通 大学学报, 2006, 2(40): 246-248. [5] 焦李成,侯彪,王爽,刘芳.图像多尺度几何分析理论与应用[M].西安: 西安电子科技 大学出版社, 2008: 9-12. [6] Meyer F, Coifman R. Brushlets. A tool for directional image analysis and image compression [J]. Applied and Computational Harmonic Analysis, 1997, 4(2): 147187. [7] 李浩, 赵瑞珍.基于压缩感知的确定性测量矩阵[D].北京交通大学,2011,6 [8] Zhang J F. Alternating direction algorithms for l1-problems in compressive sensing [C]. CAAM TR09-37, 2010.
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研究主要内容
.对源图分别进行小 波分解，将各个低 频和高频分量进行 分离
将融合后的低频分量和 高频分量进行小波逆变 换，重构图像即为融合 后的图像
针对低频分量及高频分量 的特点采用不同的规则融 合
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2015.12.6-2015.12.26 究算法和方案，形成算法的基本思想。
2016.1.1-2016.3.1 阅读更多、更深的文献，对各种算法进行深入理解
比较各种算法的性能、对算法的复杂度进行分析、采 2016.3.1-2016.4Байду номын сангаас3
用改进的小波变换融合算法，完成MATLAB仿真 2016.5.1-2016.5.30 撰写毕业论文、准备答辩。
难点分析
难点1
难点2
难点3
难点4
图像的稀疏 表示方法算 法的选择及 实现，常见 的 方法有 离散余弦变 换基、小波 变换基等。
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通过高斯 随机观测 矩阵获取 对稀疏信 号的测量 值
根据观测值信 号，通过重构 算法恢复原始 信号以及常见 的正交匹配追 踪法(OMP)的 深入理解
实验数据的获 取，以及相关 的数据处理实 验 的 Matlab 编 程实现
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论文进度安排
任务起止时间
任务内容
2015.9.20-2015.9.30 进行毕业设计的选题工作，研究毕业设计题目，初 步分析其设计要求。
2015.10.1-2015.12.5 初步阅读相关资料、文献和书籍。 完成文献阅读报告、开题报告，英文翻译，并确定研
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研究主要内容
重点在于将压缩感知原理运用到图像融合 之中，减少数值计算环节，提高图像稀疏 化的速度，针对不同的稀疏系数采用不同 的融合规则，以获取更显著的融合信息。 在重构的过程中，针对稀疏和测量过程， 采用有效的重构方法，从而获取各传感器 图像的显著信息。