1. 本选题研究的目的及意义
图像融合技术作为信息融合的重要分支，旨在将多源图像中包含的互补信息进行有效提取和融合，以生成信息更加丰富、全面的单一图像，从而提高对场景的理解和分析能力。
近年来，随着传感器技术的飞速发展以及人们对信息需求的不断增长，图像融合技术在遥感探测、医学诊断、军事侦察、安全监控等领域展现出巨大的应用潜力和广阔的应用前景。
小波变换作为一种时频分析工具，凭借其良好的多分辨率特性和局部时频分析能力，在图像处理领域得到了广泛应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像融合技术作为图像处理领域的重要研究方向，近年来发展迅速，新的融合方法和应用领域不断涌现。
以下将从国内外研究现状两个方面进行综述：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.深入研究小波变换理论，包括连续小波变换、离散小波变换、多尺度分析、小波包分解等，分析不同小波基函数的特点及其对图像融合的影响。
2.分析和比较现有的基于小波变换的图像融合方法，包括像素级融合、特征级融合、决策级融合等，研究不同融合规则和融合策略的优缺点。
3.针对现有算法的不足，提出改进的基于小波变换的图像融合算法，例如，设计新的融合规则、引入其他图像处理技术、优化算法效率等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法，逐步展开研究工作。
首先，将进行文献调研，深入学习和掌握小波变换理论、图像融合技术以及相关领域的研究现状和最新进展，为后续研究奠定坚实的理论基础。
其次，将针对不同的图像融合应用场景，分析和比较现有基于小波变换的图像融合方法的优缺点，研究不同小波基函数、融合规则和融合策略对融合结果的影响，并在此基础上，探索改进和优化方案。
5. 研究的创新点
本研究的预期创新点包括：
1.提出一种新的基于小波变换的图像融合规则，该规则能够更有效地提取和融合多源图像中的互补信息，提高融合图像的质量和清晰度。
2.将其他图像处理技术与小波变换相结合，例如，引入边缘检测算法、形态学算子等，进一步增强融合图像的边缘和细节信息，提升其视觉效果。
3.对改进算法进行优化，提高其计算效率和实时性，使其能够更好地应用于实际场景。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李俊,沈瑜,孙权森.基于非下采样剪切波变换域改进加权融合规则的红外与可见光图像融合[J].液晶与显示,2021,36(05):756-764.
2.刘帅师,谢维信,郭云飞,等.基于混合多尺度分解和视觉显著性的图像融合[J].光学精密工程,2022,30(07):1757-1768.
3.王亚男,王向军,梁敏.融合改进区域对比度和梯度信息的红外与可见光图像融合[J].光电子.激光,2023,34(01):94-102.
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