文档介绍：齐鲁工业大学毕业设计(论文)开题报告题目:图像拼接技术研究—图像融合院(系)电气工程与自动化学院专业电子信息工程班级电子12-(论文)题目背景、:图像融合是二十世纪七十年代后期提出的新概念,他是一门综合了传感器、图像处理、信号处理、显示、计算机和人工智能等技术的现代高新技术[1]。由于图像融合系统具有突出的探测优越性(时空覆盖宽、目标分辨力与测量维数高、重构能力好、冗余性、互补性、时间优越性以及相对低成本等),在国际上技术先进的国家受到高度重视并已取得了相当的发展,并在许多领域得到了广泛的应用[2]。:图像融合是指综合两个或多个多源图像的信息,图像融合的目的是综合同一个场景中的多个图像的信息,其结果是更适合人的视觉和计算机视觉的一幅图像,或更适合进一步图像处理需要的图像。融合后的图像更符合人或机器的视觉特性,以利于对该图像进一步的分析、理解以及目标的检测、识别或跟踪。对图像融合来说,融合源图像可能是在同一个时间段,来自多个传感器的图像,也可能是单个传感器在不同时间提供的图像序列。一般来说,图像是对客观实际的一种反映,是一个不完全、不精确的描述[3]。图像融合充分利用多幅图像资源,通过对观测信息合理支配和使用,把多幅图像在空间或时间上的互补信息依据某种准则融合,获得对场景的一致性解释或描述,使融合后的图像具有比参加融合的任意一幅图像更优越的性质,更精确地反映客观实际[4]。本文研究的重点——多聚焦图像的融合是图像融合研究中一类具有代表性的问题。由于光学镜头的聚焦有限,使得人们在摄影时很难得到一幅所有景物均被聚焦的图像。解决这个问题的有效方法是对同一场景拍摄几幅聚焦点不同的图像,然后,将其融合为一幅场景内所有景物均被聚焦的图像,这种图像融合被称为多聚焦图像融合。多聚焦图像融合的实现可以使多个不同距离的目标物体同时清晰地呈现,这为特征提取,图像识别奠定良好的基础,同时有效地提高图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性,广泛应用于机器视觉、数码相机、目标识别等领域。本课题所研究的图像融合利用小波融合算法的优越性将多聚焦图像进行综合处理,从而提高图像的清晰度和目标的可识别程度,得到在一幅场景内所有场景均清晰的图像。利用Matlab软件仿真,通过融合效果评价准则来不断改进融合算法,以得到最佳的融合效果。:图像融合技术最早被应用于遥感图像的分析和处理中。美国陆地资源卫星(LAND-SAT)用多幅光谱图像进行简单的数据合成运算,取得了一定的噪声抑制和区域增强效果[5];美国德克萨斯仪器公司(TI)研究将红外热像和微光图像融合,来提高夜战能力;TI公司还进行了将通用组件红外系统与电视、采用焦平面阵列的前视红外系统和25mm三代微光电视系统、长波及短波红外视频信号的融合试验,取得了有益的结果[6];,对野外背景坦克的可见光和红外图像进行了融合处理,提高了对坦克的识别能力[7]。到了二十世纪八十年代末,人们才开始将图像融合技术应用于一般图像处理(可见光图像,红外图像,多聚焦图像等)。九十年代后,图像融合技术的研究呈不断上升趋势,应用的领域也遍及遥感图像处理、可见光