基于余弦变换的图像融合开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着电子信息、计算机、微电子技术的发展，人们对信息的需求越来越多样化，而信息处理的手段也是变得越来越丰富多彩。

而庞大的图像信息量会对图像观测者造成很大的烦恼。

而图像融合则是在这种背景下出现的一种新的信息处理方法。

2. 研究的基本内容与方案

本次毕设需要学习和研究数字图像处理、数字视频处理原理和方法。

重点研究基于余弦变换的图像融合方法，对算法进行总结和适当创新，在visualstudio2010或matlab环境下实现，并对结果进行比较分析。

一般情况下，图像融合由低到高分为三个层次：数据级融合、特征级融合、决策级融合。

3. 研究计划与安排

第1-3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，完成开题报告。

第4-6周：安装必要的工具软件，学习编写图像和视频处理程序。

第7-10周：完成基于余弦变换的图像融合方法的学习和设计，对算法进行总结和适当创新。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]刘瑞祯，于仕琪编著.OpenCV教程[M].北京：北京航空航天大学出版社，2009.[2]R.C.Gonzalez,R.E.Woods.DigitalImageProcessing(ThirdEdition)[M],北京：电子工业出版社，2010.[3]赵小川，何景，吴军等.数字图像处理高级应用[M]，北京：清华大学出版社，2015.[4]李奕，吴小俊.香农熵加权稀疏表示图像融合方法研究[J]，自动化学报，2014,40（8）：1819-1835.[5]彭延军，王瑾瑾，王元红基于拉普拉斯金字塔改进的图像融合方法软件导刊2016第1期P167-170ISSN：1672-7800[6]权亚楠，卜丽静改进的阀值加权法平均HSV与小波变换图像融合辽宁工程技术大学学报（自然科学版）2016第1期P65-69ISSN：1008-0562[7]胡基，张基宏一种基于变分权值优化的多尺度图像融合方法济南大学学报（自然科学版）2016第1期ISSN：1671-3559[8]张铖方浅谈图像融合算法现代计算机（专业版）2015第32期P61-66ISSN：1007-1423[9]赵立强，杨大志，周艳红基于小波变换的多聚焦图像融合算法计算机工程与应用2015第23期P184-188ISSN：1002-8331[10]费春，张萍，李建平基于快速清晰度估计的多聚焦图像融合计算机应用研究2016第4期ISSN：1001-3695[11]张瑶，刘生辉基于MATLAB的图像融合技术中国科技信息2016第一期P55-56，48ISSN：1001-8972[12]张岚基于小波变换的图像融合现代工业经济和信息化2016第1期P53-54ISSN:2095-0748[13]VolkanYilmaz(1),OguzGuzGungor(1)Fusionofveryhigh-resolutionUAVimagewithcriteria-basedimagefusionalgorithmArabianJournalofGeosciences2016Vol.9No.1ISSN:1866-7511[14]XiaoYan,HanlinQinInfraredandvisibleimagefusionusingmultiscaledirectionalnonlocalmeansfiterAppliedOptics2015Vol.54No.13P4299-4308ISSN:0003-6935[15]ReneHeideklang,ParisaShokouhi1Multi-sensorimagefusionatsignallevelforimprovednear-surfacecrackdetectionNDTEInternational2015Vol.71P16-22ISSN:0963-8695