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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

图像融合是信息融合的一个重要分支，随着信息时代的到来，图像融合对人类社会和科学的发展扮演着越来越重要的角色。通过信息技术的手段，我们从多个渠道采集到同一个场地的图像，从而获取更为全面、真实的信息。然而，这也增加了图像的数据量，综合观察的难度急剧增大。一般采用不同的渠道或者手段获得的图像信息在光谱、频率和空间方面的表达特性都存在各异和缺陷。为了解决这些问题，图像融合技术在这个领域应运而生，它的作用在于可以把通过不一样的传感器采集到的各不相同的聚焦图像进行融合^[1]，从而再现清晰的原事物，为图像处理以及图像分析带来巨大的便利。

信息融合（information fusion）完全是以解决上述问题为目标的一种信息技术。解决的重要问题主要是怎样描述、处理、以及协作采用多种的源信息，让不一样表现形式的信息彼此间可以补充，以至于能够采集到对同一个目标更加本质的分析处理等。就目前状况而言，信息融合还没有明确定义，理由就是该技术目前依旧很新颖，涵盖的信息不仅杂并且宽。edward和james llinas曾经就信息融合给出了这样的定义：信息融合可以被理解为涵盖复杂层次与复杂面的特性的处理过程，其目的是对通过不一样的渠道采集的信息完成勘测、联系、估计与结合的解决。

对信息融合的探讨是多样的，其中图像融合（image fusion）就是一个方面，可以理解为眼睛看见的融合，其针对的探讨目标只不过是图像矩阵，完成图像矩阵的融合^[2]。就现在的情况来说，基于图像矩阵的数据融合肯定是热潮。图像矩阵的融合细分可以划分为：目标的定位、智能化以及遥感和医学图像的处理等杂而广的行业中^[3]。图像融合是结合了各种各样的多源图像的处理分析技术，其处理对象为图像数据，工具为数学模型，解决的主要问题就是把通过不同渠道采集到的不一样但同一场地的图像按要求处理以获得一幅包含所有有利能量的图像数据。这样技术的能力是可以综合使用每一幅多源图像的数据优势，来完成图像准确、清晰的破译。一般不同的图像传感器，它们的成像的原理以及它们成像的波段也是各不相同的。

2. 研究的基本内容

在小波分解的基础上研究图像融合算法，主要在像素级基础上的融合情况进行研究，包括图像融合的技术、小波分解和在小波分解基础上图像融合与常用框架。最后改进小波分解方面的图像融合规则，具体为：选用加权平均法对低通子带完成融合，且通过测量高通子带的3阶矩阵窗口图像块之间的绝对值来选用高频子带系数完成融合，利用 matlab 软件对这种算法实行仿真测试，由主观的视觉感知和均值、标准差、信息熵及平均梯度等客观评价指标赋予这种算法的优越性。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：主要是查阅相关文献，然后通过仿真实验进行验证

进度安排：

2017年1月28号-2017年4月2号：完成算法程序

4. 参考文献

[1]程塨,郭雷,赵天云,许明,贺胜. 一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法[j].计算机工程与应用.2012,48(1):194-196.

[2]q. wang, and y. shen. fast quantitative correlation analysis and information deviation analysis for evaluating the performances of image fusion technique[j].ieee trans. on instrumentation and measurement. 2004,53(5):1441-1447.