1. 研究目的与意义（文献综述）

本次毕业设计的研究内容为“基于信息论的图像信息融合技术的研究”，根据图像信息融合的原理及主要应用，掌握几种图像信息融合的方法，并重点实现一种简单的图像信息融合方法和数据处理流程。

1.1 研究目的

近年来，随着电子技术、通信行业、图像处理方面的飞速发展和技术的日臻完善，人们对于传感器系统的研究和应用不断深入的同时，信息源的数量和图像信息处理的难度也在不断加大，传统信息处理方法已经不能满足新的需求。传感器技术的不断发展，使得单一的可见光模式逐渐发展为多种传感器模式，各种传感器具有不同的成像机理、不同的工作波长范围、不同的工作环境与要求，完成不同的功能。由于传感器自身物理特性、成像机理和观察视角等各个方面的种种限制，单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够的信息，以至于很难甚至无法独立获得对一幅场景的全面描述。这就需要研究多源图像融合。本次毕业设计，基于一定融合规则对来自多个传感器的图像信息进行融合处理，其主要目的有：(1)增加图像中有用信息的含量，改善图像的清晰度，增强在单一传感器图像中无法看见/看清的特性;(2)改善图像的空间分辨率，增加光谱信息的含量，为改善检测/分类/理解/识别性能获取补充的图像信息;(3)通过不同时刻的图像序列融合来检测场景/目标的变化情况;(4)通过融合多个二维图像产生具有立体视觉的三维图像，可用于三维重构或立体投影，测量等;(5)利用来自其它传感器的图像来代替/弥补某一传感器图像中的丢失/故障信息。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 基本内容

图像融合是采取某种算法对两幅或多幅不同的源图像进行综合处理，最终形成一幅新的图像。根据融合处理所处的阶段和信息抽象程度不同，图像的融合处理通常可以在三个不同的层次上进行：像素级、特征级和决策级。融合的层次不同，所采的算法和适用的范围也不同。

像素级图像融合的主要对象是初始图像数据，其目的是增强图像的特征，为人眼视觉判读或进一步的融合提供更优的输入信息，根据数据处理方式的不同，像素级图像融合分为：ihs变换法、pca融合法、拉普拉斯金字塔变换法、小波变换法。特征级图像融合法是源图像在经过预处理和特征提取的基础上，进行的综合分析和处理，目前常用的特征图像的融合方法有：聚类分析法、贝叶斯估计法、d-s证据理论推理方法、信息熵法和神经网络法。决策级图像融合法是一种高层次的数据融合，其结果为指挥、控制和决策提供依据，其主要融合方法有贝叶斯推理法、人工神经网络法、模糊聚类法等。

3. 研究计划与安排

第1周--第4周 查阅并搜集相关文献资料，明确研究内容，撰写开题报告；
第5周—第6周 论文开题，安装必要的软件，学习相关的编程语言；
第7周—第12周 撰写论文初稿；
第13周—第16周 修改论文；
第17周 论文答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]孟令杰,廖楚江,王增斌,申志强.多源图像融合技术的发展与军事应用研究[j].航天电子对抗,2011年03期.

[2]焦竹青.变换域中的多源图像融合方法研究[d].江南大学,2011.

[3]赵国滨.粗糙集遥感图像融合及分类方法研究[d].西安电子科技大学,2011.