基于稀疏表示的可见光与红外图像融合方法研究任务书

 2022-01-01 22:05:10

全文总字数:1165字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

掌握计算机视觉、模式识别与机器学习领域的基本知识,在可见光与红外图像融合方向形成自己的学术观点,并提出有效的新算法。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 掌握数字图像处理、红外成像原理的相关知识;

2. 对现有的基于稀疏表示的图像融合算法进行归纳总结;

3. 在可见光与红外图像融合方向形成自己的学术观点,形成新方法;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1周—第3周 搜集资料,撰写开题报告;

第4周—第5周 论文开题;

第6周—第12周 撰写论文初稿;

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4. 主要参考文献

[1]郑南宁,计算机视觉与模式识别[M].国防工业出版社,2008[2]李介谷,计算机视觉的理论和实践[M]上海交通大学出版社,2011[3]Y. Liu, S. Liu, Z. Wang, A general framework for image fusion based on multi-scale transform and sparse representation, Inform[C]. Fusion 24 (2015) 147–164. [4]M. Yin, P. Duan, W. Liu, X. Liang, A novel infrared and visible image fusion algorithm based on shift-invariant dual-tree complex shearlet transform and sparse representation[J], Neurocomputing 226 (2017) 182–191. [5]X. Lu, B. Zhang, Y. Zhao, H. Liu, H. Pei, The infrared and visible image fusion algorithm based on target separation and sparse representation, Infrared Phys[C]. Technol. 67 (2014) 397–407.

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