题目：基于多尺度边缘的图像融合技术研究

小波变换同时兼有空间域和频率域的局部分析能力，基于小波变换的像素级图像融合算法是目前像素级图像融合技术的研究热点。论文对小波变换的原理和实现进行了概括介绍，回顾和总结了像素级图像融合算法和融合质量的评价方法，深入研究了基于多尺度边缘的图像融合算法，并用实验结果说明了该算法的正确性。论文的主要内容如下：1. 深入研究了基于小波变换的多尺度边缘检测与重构方法，实验结果表明利用图像的多尺度边缘可以重构出源图像的近似图像，近似图像和源图像相比，在视觉上没有差异。2. 提出了一种只利用源图像多尺度边缘信息的图像融合算法，定义了一种新的融合准则，该准则使得源图像的边缘信息最大程度地保留在融合图像中。由于边缘是视觉上最重要的信息，所以该算法可以得到视觉效果很好的融合图像；此外，该算法只是对源图像的多尺度边缘点进行融合，所以融合过程中计算量小；又因为融合直接得到的只是融合图像的多尺度边缘，所以该算法在很大程度上压缩了数据量。3. 目前的大多数图像融合算法中融合参数的选择并非最优，对经验的依赖性较强，所以论文研究了基于粒子群优化的图像融合算法，该类算法使用粒子群算法优化搜索图像的融合参数，使得融合参数的选择达到最优。实验结果表明，基于粒子群优化的图像融合算法具有很好的性能。