多源图像配准融合技术设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1图像配准与融合的背景和意义

数字图像处理起源于20世纪20年代第一幅数字照片的传输。此后，由于医学和遥感等领域的应用，使图像处理技术逐步受到关注并得到相应的发展。目前数字图像处理已成为计算机科学、信息科学、统计学、医学等领域学习和研究的对象。它所涉及的技术包括图像增强、图像分割、图像配准、图像显示和虚拟现实等。

2. 研究的基本内容与方案

2.1图像配准的基本方法

图像配准的方法大致分为三类：第一类是基于图像灰度；第二类是基于图像特征： 第三类是基于对图像的理解和解释。基于特征的图像配准方法是实现高精度、快速有效和适用性广的配准算法的最佳选择。根据特征选择和特征匹配方法的不同所衍生出的具体配准方法是多种多样的，但这类方法的共同之处是首先要对待配准图像进行预处理，也就是特征提取的过程，在利用提取的特征完成两幅图像特征之间的匹配，通过特征的匹配关系建立图像之间的配准映射变换。其基本步骤和方法是一致的，即包括：

（1）图像预处理

3. 研究计划与安排

第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；

第4周—第5周 论文开题；

第6周—第12周 撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]li s, kang x, fang l, et al. pixel-level image fusion: a survey ofthe state of the art[j]. information fusion, 2017, 33：100-112.

[2] ma j, chen c, li c, et al. infrared and visible image fusion via gradient transfer and total variation minimization[j]. information fusion,2016, 31：100-109.

[3]feiniu yuan,yu zhou,xue xia,jinting shi,yuming fang,xueming qian. image dehazing based on a transmission fusion strategy by automatic image matting[j]. computer vision and image understanding,2020,194：82-91.