由于受到照明条件、目标状态、位置等因素的限制，使得单一图像不能很好的反映目标环境，需要多幅图像融合才能得到全面的信息。图像融合属于信息融合的一个方向，在信息融合中很有重要的地位，在很多领域已经取得了长足的发展，如医学、遥感、军事、气象和计算机视觉等。融合后的新图像由于包含的信息量增加了，所以人类对图像的视觉感知会增强并且使得计算机的后续处理变得更加方便、简单。

而小波变换是一门新的研究学科，由基础数学领域发展而来，近几年，它的发展速度很快，它作为一种新的时频分析处理工具，已经成为了国际学术界的研究热点。小波变换在时间域和频率域有很强的处理能力，并且已经得到了广泛认可，在计算机图像处理等工程方面也都取得了重大突破，所以本课题选择基于小波变换的图像融合研究是非常有意义的。

图像融合技术属于多源信息融合的一个非常重要技术方向，在近几年来，引起各国专家学者的广泛关注，并且已然成为信息处理领域的研究焦点。

近二十多年来，国内外学者对图像融合技术进行了大量研究。国外，具有代表性的机构包括美国 MIT 林肯实验室和荷兰的人力因素所，有专著《多传感器图像融合及其应用》，并完成了可以融合可见光、近红外和远红外的像素级图像融合系统，该系统于 2002年获得专利。

国内，图像融合技术目前主要处于算法理论研究阶段，有关实用图像融合系统的研制正在开发中。北京理工大学是国内最早开展系统性图像融合技术研究的单位。目前国际上，从符合人眼视觉特性和观察特点出发，在多重灰度图像融合领域一般采用多分辨率结构（Multiresolution Architecture）进行相应的像素级处理。随着人们对小波变换的深入研究，小波多分辨分析这种具有完美数学性质的工具在图像处理领域有了越来越多的运用。

本文主要研究了基于小波变换的图像融合技术，通过matlab软件对图像进行融合。其中：

1. 查阅有关图像融合的文献，理解图像融合的相关算法原理。

2. 介绍图像融合的定义、研究背景和国内外研究现状。

3. 介绍像素级、特征级及决策级图像融合算法各自的适用范围和特点，重点阐述基于其中的像素级的图像融合。

4. 研究基于小波变换的图像融合的原理，研究小波变换的基函数、滤波器、分解层数和融合规则对于图像融合效果的影响。

5. 设计算法流程，通过matlab实验论证该方法取得的效果。

1、2016年1月-2月：复习MATLAB的基本知识，掌握编程设计方法和基本原理。学习小波变换的原理，熟悉小波变换的基本用法。

2、2016年2月-3月：了解图像融合定义及原理，以及国内外研究现状。掌握图像融合的基本算法，重点掌握像素级图像融合的原理，以及小波变换在图像融合中的作用。

3、2016年4月-5月：形成基本的编程思路，能够根据算法编写出程序。 对算法进行改进并研究小波变换的基函数、滤波器、分解层数和融合规则对于图像融合效果的影响。

4、2016年5月：对实验结果进行MATLAB仿真及验证及算法性能评价。

[1]周伟.基于MATLAB的小波分析应用[M].西安电子科技大学出版社.2010.

[2]胥妍.基于小波变换技术的图像融合方法的研究与应用[D].山东师范大学.2008.4.

[3]李光鑫.基于小波变换的像素级图像融合算法的研究[D].吉林大学.2005.5.

[4]张建勋.一种改进的基于小波变换的图像融合算法[J].重庆理工大学学报.第26 卷第1 期.2012.。

[5]张德丰.MATLAB数字图像处理[M].机械工业出版社.第二版.2012.