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《基于小波变换及图像融合技术-开题报告》-通信

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本资源内容包括:开题报告

一、《基于小波变换及图像融合技术》-资源截图


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二、《基于小波变换及图像融合技术》-资源简介:
一 课题研究背景
(—)国内外研究状况
    1979年,Daily等人【2J首先把对雷达图像和Landsat.MSS图像的复合图像应用于地质解释,其对图像的处理过程可以看作是最简单的图像融合。到80年代中后期,图像融合技术逐渐开始引起人们的关注,陆续有人将图像融合技术应用于遥感多光谱图像的分析和处理。90年代开始,图像融合技术的研究不断呈上升趋势,应用领域遍及遥感图像处理,可见光处理、红外图像处理以及医学图像处理等。1993年,Ranchin T.和Wald L.将离散小波变换应用于遥感图像融合中【1 51。之后图像融合的许多研究都是基于离散小波变换的。Zhang Z.和Blum R.S等人分别提出了基于离散小波框架变换的图像融合算法,解决了小波变换图像不具有平移性的问题‘16'171。
尤其是近几年,多源图像融合技术已经成为计算机视觉、自动目标识别、军事应用等领域的研究热点。
   在国内,许多单位在多传感器图像融合方面也做了不少工作【6J。西安电子科技大学、北京理工大学将图像融合的方法用于单细胞微弱荧光图像探测,北京理工大学针对可见光与长波红外图像融合的实际需要,开展其实时实现技术的研究,南京理工大学将图像融合的方法用于微光夜视瞬态激光助视,对多光谱融合彩色夜视系统的研究也取得了一些有益的结果.。工程兵装备论证研究所利用从美国引进的单镜头Si.CCD多光谱摄像机,对白昼伪装目标的多光谱伪装效果进行了检验。
   (二)选题的背景及前景
   小波变换是相对较新的概念,20世纪80年代前后才提出小波变换的概念。小波变换是在傅立叶变换的基础上发展起来的,它优于傅立叶分析的地方是它在空域和时域都是局部化的,其局部化格式随频率自动变换,在高频处取窄的时(空)间窗,在低频处取宽的时(空)窗,适合处理非平稳信号,在图像处理、模式识别、机器人视觉、量子力学等领域得到广泛应用。目前小波理论应用已成为数学、计算机和物理等学科共同研究的一个热点.

 
 二  基本工作思路
   1学习matlab的使用方法与步骤,学习EWZ和SPIHT压缩算法;
2 利用matlab平台处理图像,进行小波域图像压缩算法性能仿真。
3.编写程序,进行设计、优化及调试;
4用matlab仿真小波域EWZ和SPIHT压缩算法,说明小波域压缩算法优越性。
5.对仿真结果进行性能分析比较,完善和改进算法。

三  工作进度安排
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四  参考文献
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