1. 研究目的与意义
数字图像融合（DigitalImage Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象。正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军事、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。
数字图像融合是图像分析的一项重要技术，该技术在数字地图拼接、全景图、虚拟现实等领域有着重要应用。虽然Photoshop等图像处理软件提供了图像处理功能，可以通过拖放的方式进行图像拼接，但由于完全是手工操作，单调乏味，且精度不高，因此，有必要寻找一种方便可行的图像融合方法。MATLAB具有强大的计算功能和丰富的工具箱函数，例如图像处理和小波工具箱包含了大多数经典算法，并且它提供了一个非常方便快捷的算法研究平台，可让用户把精力集中在算法上而不是编程上，从而能大大提高研究效率。
2. 课题关键问题和重难点
数字图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。本文首先介绍数字图像融合的定义、发展现状和研究热点，接着论述图像融合的规则、方法和步骤。并给出三种融合算法程序，即PCA算法、金字塔图像融合算法与基于小波变换的算法程序，在最后论述图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。
拟解决的关键问题
本文拟定给出一种基于小波变换的图像融合算法，在考虑小波系数选择规则的前提下，还重点研究尺度系数的选择方案。本文以及设计三种选择尺度系数的方案，并从理论上和仿真结果上对这三种方案进行比较，选择出一种最好的方案。得出仿真结果可看出，这个算法较好地保持图像的边缘，具有较好的视觉效果。
3. 国内外研究现状（文献综述）
1.国内研究现状
我国对于图像融合技术起步相对较晚，在红外技术的兴起也就更晚，因此在涉及到红外技术领域研究相对于国外也就相对落后了。随着大多数研究机构和高校对这一领域的关注，图像融合这一领域也开始逐步发展了，并且也获得了相关的研究成果。1999年，我国把红外线多光谱扫描仪的成像技术与CD相机的成像技术进行了图像融合，并且用于“资源一号”卫星上，推进了图像融合在卫星的遥感领域的应用，促进了我国可见光和红外线的融合技术研究和发展；紧接着，北京
理工大学光电研究所于2001年，成功的研究出了针对可见光和红外线的双通道高速融合系统，对我国图像融合领域的研究做出了重大的贡献。这个系统具有较好的算法实时处理能力，然而针对算法运算量较大的问题，这套系统不能满足对数据的实时处理，并且系统结构比较复杂PDILOI。2002年，倪国强等人使用DSP完成了一套图像融合系统，具有全局处理的功能。随后，白云飞等人以此前的研究作为基础，研究出了一套基于标准总线的新融合系统121，它具有高速性和实时性。2005年，石岩等人研制了一套能够进行实时处理并且拥有数据通信的红外双波段图像处理系统UBl，它具有高效性，并且能够对DSP进行处理，然后通过FPCA对信息进行传递。2007年，王岭雪等人对基于YUV空间的彩色图像进行了研究，并且成功的研发出了一套具有双通道视频实时性的系统，它主要用于对彩色图像的融合处理140。有研究人员提出一种具有鲁棒性的稀疏表示和自适应脉冲耦合神经网络对多焦距图像进行融合，取得了一个很好的效果。有研究人员提出一种新颖的多尺度系统体系结构实现对医学图像的融合。但是与欧美等国家相比还是差距甚大，特别是针对视频融合系统的实时性、设备的功耗和融合图像的视觉效果等问题，我国都还没有一个较优异的系统。目前，我国由于传感器发展的进程较慢，视频图像实时融合系统基本上都是后端研发，依靠已有的图像传感器，结合后端的图像融合系统实现对视频图像的融合。然而，这样的系统不能够满足多个图像传感器实时的进行数据同步融合，导致设计出来的融合系统体积大、功耗高、成像质量差等问题，难以实现融合系统的便携化。
4. 研究方案
在众多的图像融合技术中，基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。这类算法主要是利用人眼对局部对比度的变化比较敏感这一事实，根据一定的融合规则，在多幅原图像中选择出最显著的特征，例如边缘、线段等，并将这些特征保留在最终的合成图像中。在一幅图像的小波变换中，绝对值较大的小波系数对应于边缘这些较为显著的特征，所以大部分基于小波变换的图像融合算法主要研究如何选择合成图像中的小波系数，也就是三个方向上的高频系数，从而达到保留图像边缘的目的。虽然小波系数(高频系数)的选择对于保留图像的边缘等特征具有非常主要的作用，但尺度系数(低频系数)决定了图像的轮廓，正确地选择尺度系数对提高合成图像的视觉效果具有举足轻重的作用。
在研究中，计划基于拥有多帧图像的视频流进行前景提取研究。解决复杂背景下的前景提取问题，复杂的背景可能包括随意走动的人和驶入驶出的汽车等。随意走动的人等会影响前景（即特定人）的提取，如何能够更好的将前景提取出来，是本文研究的主要内容之一。
在前景提取出来以后，后续的操作可能是目标识别、目标跟踪或者与其他图像进行融合而在后续的图像融合。图像融合是将两张或多张图像信息融合到一张图像上，使得融合后的图像含有更多合适的信息，进而利于后期的使用。本文研究图像融合主要是对比前面各种前景提取方法提取的前景融合的效果，因此本文主要介绍以下三种融合方法：图像像素级线性叠加、泊松融合和小波融合。
5. 工作计划
2022-2022-1学期
第15-16周完成选题，查阅相关资料，进行相关技术的了解；
第17-18周与导师沟通进行课题总体规划；
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
