<font style="line-height: 45px;" color="#c200ff"><strong>图像融合是什么</strong></font>
图像融合是图像处理的一种方式，通过将多种传感器在同一时间对某一具体场景的图像或者图像序列信息加以综合，输出一幅更适合于人类视觉感知或计算机进一步处理与分析的融合图像，可克服单一传感器图像在几何、光谱和空间分辨率等方面存在的局限性和差异性，提高图像清晰度和信息包含量，有利于更为准确、可靠、全面地获取目标或场景的信息。
<font style="line-height: 45px;" color="#c200ff"><strong>图像融合方法</strong></font>
在不同的级别上进行图像融合：
<ul><li><strong>信号级融合</strong>是指合成一组传感器信号，目的是提供与原始信号形式相同但品质更高的信号 ；</li></ul>
<ul><li><strong>像素级融合</strong>是最普遍的一种图像融合方式，直接对图像中的像素点进行信息综合处理，像素级融合一般要求原始图像在空间上精确配准，具有相同的分辨率；</li></ul>
<ul><li><strong>特征级融合</strong>是从各个传感器提取特征信息进行综合分析处理，典型的特征信息有边缘、形状、轮廓、纹理、相似亮度区域、相似景深区域等。特征级融合对传感器对准要求不如信号级和像素级要求严格，其优点在于实现了信息压缩，便于实时处理；</li></ul>
<ul><li><strong>决策级融合</strong>是指对图像的特征信息进行分类识别处理，形成了相应的结果后，进行进一步的融合，最终的决策结果是全局最优决策。决策级融合是一种更高层次的信息融合，其结果将为各种控制或决策提供依据。因此，决策级融合必须结合具体的应用及需求特点，有选择地利用特征级融合所抽取或测量的各类特征信息，以达到决策级融合的目的，保证最后的决策水平。
由于决策级融合数据量最小，抗干扰能力强，决策级融合具有以下优点：
(1) 通信及传输要求低，
(2) 容错性高。对于一个或若干个传感器的数据干扰，可以通过适当的融合方法予以消除。
(3) 数据要求低，传感器可以不同。
(4) 分析能力强，能全方位有效反映目标及环境的信息，满足不同应用的需要；</li></ul>
<font style="line-height: 45px;" color="#c200ff"><strong>图像融合算法</strong></font>
<strong>① 简单的图像融合算法</strong>
对参与图像融合的源图像不进行任何变换和分解，直接对源图像中的各对应像素进行选择、平均或加权、多元回归或其它数学运算等处理，合成一幅融合图像。
<strong>② 基于PCA的图像融合</strong>
PCA，即主成分分析，又叫K-L变换，可以对具有相关关系的多个指标进行重新组合，组合成不想管的新指标。然后从这些新指标组成的特征轴中选取前几个分量就能完全表征原始集群的有效信息。
<strong>③ 基于HIS变换的图像融合</strong>
<strong>④ 金字塔图像融合法</strong>
<strong>⑤ 基于小波变换的图像融合</strong>
<strong>⑥ 数学形态学方法</strong>
<strong>⑦ 统计方法</strong>
<strong>⑧ 神经网络方法</strong>
<font style="line-height: 45px;" color="#c200ff"><strong>图像融合算法的评价</strong></font>
衡量融合图像的效果时，可以采用以下几个常用的评价参量：
① 熵
② 交叉熵
③ 均方误差
④ 均方根误差
⑤ 峰值信噪比
<font style="line-height: 45px;" color="#c200ff"><strong>图像融合的应用</strong></font>
图像融合广泛应用于智能机器人、医学影像、制造业、军事、遥感等领域。
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