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信息融合技术在图像融合中的应用摘要：图像信息融合能够以软件手段把对同一目标或场景的不同图像综合成对同一目标或场景的全面、准确的描述, 它在医学、遥感、军事等领域有着较为广泛的应用。
良好的图像融合方法能够为后续的计算机自动化处理奠定坚实的基础。
本文介绍了图像融合的概念和层次划分，并重点分析了图像融合中所用到的信息融合方法。
关键词：信息融合，图像融合1．引言军事、医学、自然资源勘探、海洋资源管理、环境和土地利用管理、地形地貌分析、生物学等的应用需求有力地刺激了图像处理和图像融合技术的发展。
医学上, 图像融合技术被用来诊疗和制定手术方案。
商业和情报部门用图像融合技术来对旧照片、录像带进行恢复、转换等处理。
随着遥感技术的发展, 获取遥感数据的手段越来越丰富, 各种传感器获得的影像数据在同一地区形成影像金字塔, 图像融合技术实现多源数据的优势互补, 为提高这些数据的利用效益提供了有效的途径。
星载遥感用于地图绘制、多光谱、高光谱分析、数据的可视化处理、数字地球建设等, 图像融合是必不可少的技术手段。
2. 图像融合的概念图像融合技术是一种先进的综合多个源图像信息的图像处理技术。
所谓多源图像融合是对多个传感器采集到的关于同一场景或目标的多个源图像进行适当的融合处理, 以获取对同一场景的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。
图像是二维信号, 图像融合技术是多源信息融合技术的一个重要分支, 因此,图像融合与多传感器信息融合具有共同的优点。
通过图像融合可以强化图像中的有用信息、增加图像理解的可靠性、获得更为精确的结果, 使系统变得更加实用。
同时,使系统具有良好的鲁棒性, 例如,可以增加置信度、减少模糊性、改善分类性能等。
目前, 将图像融合技术应用于数字图像处理的主要目的有以下几种:(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/ 看清的某些特性;(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, 可用于三维重建或立体摄影、测量等;(5) 利用来自其它传感器的图像来替代/ 弥补某一传感器图像中的丢失/ 故障信息。
图像融合的研究背景和研究意义1概述2 图像融合的研究背景和研究意义3图像融合的层次像素级图像融合特征级图像融合决策级图像融合4 彩色图像融合的意义1概述随着现代信息技术的发展，图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器，相应获取的图像数据量也急剧增加。
由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性，具有一定的应用范围和局限性。
而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，有可能更全面的反映目标特性，提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。
图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围，而且提高了分析精度、应用效果和使用价值，成为信息领域的一个重要的方向。
图像配准是图像融合的重要前提和基础，其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。
作为数据融合技术的一个重要分支，图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用，成为当前重要的信息处理技术，迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。
2 图像融合的研究背景和研究意义Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义：图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。
它的主要思想是采用一定的算法，把工作在不同波长范围、具有不同成像机理的图像传感器对同一个场景的多个成像信息融合成一个新图像，从而使融合的图像可信度更高，模糊较少，可理解性更好，更适合人的视觉及计算机检测、分类、识别、理解等处理。
如今，图像传感器的种类繁多，表列出了常用图像传感器及其性能特点。
遥感影像的可见光和红外图像融合方法研究摘要：遥感影像融合是将多源遥感影像的信息有机地结合起来，以获取更多、更高质量的地理信息的过程。
其中，可见光和红外图像的融合被广泛应用于军事、气象、农业、环境等领域。
本文对可见光和红外图像融合的方法进行了研究和总结，包括传统的图像融合方法和基于深度学习的图像融合方法，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言可见光图像和红外图像是遥感数据中常见的两种图像，它们分别捕捉了不同光谱范围内的信息。
可见光图像能够提供地物的几何形状、颜色和纹理等信息，红外图像则能够反映地物的热特性。
将这两种图像进行融合可以充分利用它们的优势，提高遥感图像的分类和识别性能。
2. 传统的图像融合方法传统的图像融合方法主要包括像素级融合和特征级融合两种方法。
2.1 像素级融合像素级融合方法直接将可见光和红外图像的像素进行组合。
其中，加权平均法是最简单的方法，它根据像素的权重将两幅图像进行加权平均得到融合图像。
另外，变换域融合方法如小波变换和主成分分析也得到了广泛应用。
这些方法能够提取图像的频率和相位信息，将两幅图像进行适应性融合。
2.2 特征级融合特征级融合方法通过提取可见光和红外图像的特征，将特征进行融合。
常用的特征包括梯度、边缘、纹理等。
其中，拉普拉斯金字塔和傅里叶谱分析是两种常用的特征级融合方法。
这些方法能够提取图像的边缘和细节信息，对融合结果具有很好的保边性。
3. 基于深度学习的图像融合方法深度学习在图像融合领域取得了显著的成果。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中最常用的网络结构之一。
将CNN应用于图像融合可以通过学习图像的特征，得到更好的融合效果。
3.1 基于卷积神经网络的图像融合方法基于CNN的图像融合方法主要包括两种：基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）和基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）的方法。
像素融合点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：像素融合是一种图像处理技术，通过将多个像素进行融合，达到图像增强、信息融合等目的的方法。
随着计算机视觉和图像处理技术的发展，像素融合在多个领域得到了广泛应用。
在图像处理领域中，像素融合是一种将多幅图像进行融合的技术。
通过将多幅图像的像素值进行加权平均或者其他数学运算，将图像中不同图像源的信息进行融合，并生成一幅综合图像。
通过像素融合可以获得更丰富、更清晰、更具细节的图像，提升图像的视觉效果和信息呈现能力。
像素融合的原理是基于对各像素点的加权处理，并结合其他算法进行图像信息的集成。
通过对不同图像源的处理和融合，可以使得图像具有更广阔的动态范围、更高的对比度，从而呈现出更真实、更具有细节的图像效果。
像素融合在很多领域都有广泛的应用。
在军事领域，像素融合可以对多源信息进行融合，提高目标检测和识别的能力。
在医学领域，像素融合可以将不同模态的医学影像进行融合，提高病变检测和诊断的准确性。
在遥感和地球观测领域，像素融合可以对多个传感器获取的遥感影像进行融合，提高对地观测的精度和解译能力。
在工业和交通领域，像素融合可以对多个传感器获取的数据进行融合，实现智能监控和控制。
综上所述，像素融合是一种重要的图像处理技术，通过对多幅图像进行融合，可以提高图像的视觉效果和信息呈现能力。
在各个领域都有广泛的应用前景，对于提高图像处理和分析的准确性和效率具有重要意义。
随着技术的发展和创新，像素融合将会在更多领域发挥重要作用，并为人们带来更多的便利和价值。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要分为以下几个部分：1. 引言：本节将对像素融合点进行概述，并介绍本文的结构和目的。
2. 正文：本节将详细讨论像素融合点的定义和原理，以及它在各个领域中的应用。
2.1 像素融合的定义和原理：首先，将介绍像素融合的基本概念，即将多个像素点合并为一个新的像素点。
接着，将深入探讨像素融合的原理，包括像素的颜色、亮度、位置等因素如何被融合。
多模态图像融合技术研究一、绪论现代图像处理技术发展迅速，多模态图像融合技术也随之得到了较大发展。
多模态图像融合技术是指从不同传感器获取的多个源独立分别采集的图像中提取出各自的信息并组合成一个新的图像，以提高图像质量和图像信息的全面性。
多模态图像融合技术可以广泛应用于军事侦察、医学图像诊断、机器人视觉等领域。
本文将介绍多模态图像融合技术的研究现状以及未来发展方向。
二、多模态图像融合技术的分类多模态图像融合技术主要包括基于像素的融合、基于小波变换的融合、基于矢量加权的融合、基于局部特征的融合等。
1.基于像素的融合基于像素的融合是通过对每个像素点进行处理，将像素值相加或取平均值等方式完成图像融合。
这种方法简单直接，但容易造成信息的损失和失真。
2.基于小波变换的融合基于小波变换的融合是一种较为常见的融合方法，它将两幅不同传感器获取的图像通过小波变换进行频域分解，然后将两幅图像在频域中进行加权融合。
该方法能够更好地保留图像的边缘和细节信息，提高了图像融合质量。
3.基于矢量加权的融合基于矢量加权的融合方法是在像素级别上实现的，它通过对不同传感器采集到的图像进行特征提取，并将特征信息转换为特征向量，然后通过对特征向量进行加权综合来完成图像融合。
4.基于局部特征的融合基于局部特征的融合方法是基于传感器特征而非整幅图像进行融合的方法。
该方法依靠图像的颜色、纹理、形状等局部特征信息进行成像，从而提高融合效果。
三、多模态图像融合技术的优缺点多模态图像融合技术具有以下优点：1. 可以将多幅图像信息融合为一幅图像，实现信息的全面性和整合性。
2. 可以提高图像的质量和分辨率。
3. 可以提高系统的可靠性和准确性。
但是多模态图像融合技术仍然存在以下缺点：1. 在某些情况下，不同传感器获取的图像具有不同的信息分布和数据间的不一致性。
2. 在融合过程中，可能会导致图像的失真和采样误差，影响信息的准确性。
四、多模态图像融合技术的应用多模态图像融合技术可以广泛应用于军事侦察、医学图像诊断、机器人视觉等领域。
图像处理与识别技术在军事情报中的应用与算法优化摘要：图像处理与识别技术在军事情报中起着至关重要的作用。
本文将介绍图像处理与识别技术在军事情报中的应用，包括目标检测、目标跟踪、图像分类和人脸识别等方面，并重点探讨了相关算法的优化方法，以提高其在军事情报中的应用效果。
1. 引言图像处理与识别技术是近年来快速发展的领域，并且在军事情报中具有广泛的应用。
利用图像处理与识别技术，可以从海量的图像数据中提取出有用的情报信息，为军事决策提供重要参考。
2. 图像处理与识别技术的应用2.1 目标检测目标检测是在图像中自动识别和定位特定目标的关键技术。
在军事情报中，目标检测可以用于识别敌方装备和兵力、识别军事目标的变化以及监测敌方活动等。
目前，常用的目标检测算法包括基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。
针对不同的图像情景，选择合适的算法是优化目标检测的关键。
2.2 目标跟踪目标跟踪是指在连续的图像序列中跟踪目标物体的位置和运动轨迹。
在军事情报中，目标跟踪可以用于监测敌方舰艇和飞机的行踪、追踪恐怖分子和犯罪嫌疑人等。
目标跟踪算法的准确度和实时性是优化目标跟踪的关键问题，需要结合目标的特征和动态变化来设计算法。
2.3 图像分类图像分类是将图像自动分类到预定义类别中的过程。
在军事情报中，图像分类可以用于识别危险区域、识别敌方侦察设备和判断目标装备的性能等。
常用的图像分类算法包括支持向量机、神经网络和卷积神经网络等。
优化图像分类算法需要考虑分类准确度和计算效率的平衡。
2.4 人脸识别人脸识别是根据人脸图像中的特征进行身份识别的技术。
在军事情报中，人脸识别可以用于在嫌疑人库中快速找到目标人物、判断人员的身份和核实特定个体的信息等。
人脸识别算法的准确度和鲁棒性是优化人脸识别的关键，需要考虑光照条件、姿态变化和表情变化等因素。
3. 算法优化为了提高图像处理与识别技术在军事情报中的应用效果，需要进行一定的算法优化。
以下是几种常见的算法优化方法：3.1 特征优化选择合适的特征是图像处理与识别算法的关键。
基于像素级的图像融合方法研究近年来，图像融合技术在图像处理、计算机视觉和机器学习领域得到了广泛的应用，随着计算机科学的发展，各种图像融合方法也日益增多。
图像融合技术是指将多个图像合成为一张图片，以提高被融合图像的可理解性和视觉效果。
近年来，基于像素级的图像融合方法屡获殊荣，且在一些图像融合应用中得到了广泛的使用。
本文旨在通过回顾基于像素级的图像融合方法来深入理解这一领域的研究，探究现有的技术和方法，以及他们的优缺点。
首先，本文将从图像融合技术的定义出发，对概念进行详细分析。
图像融合的定义是指将一组输入图像融合成一张输出图像的过程，其目的是提高图像的视觉效果和信息量，以及将不同图像之间的有用信息保留下来。
然后，本文将介绍基于像素级的图像融合技术，该技术是将每个像素的值从输入图像中融合到输出图像中的一种技术，它基于计算机科学的基本原理，如迭代收敛、函数重组和空间传播等。
接下来，本文将介绍基于像素级的图像融合方法的优缺点，以及其在实际应用中的优势。
像素级图像融合技术有一个显著的优点，即它不需要人为干预，只需设定一些参数，就可以实现自动化处理，从而简化了图像处理流程。
另一方面，像素级融合技术还可以有效降低图像损失，通常在进行像素级融合后，可以从输出图像中细粒度的提取出源图片的信息，而不会受到源图质量的影响，从而可以保护输入图像的精细细节。
最后，本文将对基于像素级的图像融合方法进行总结，结合现有研究，分析出该方法的优势和局限性，并探讨其未来发展方向。
从本文的研究来看，像素级图像融合技术具有自动性、质量和细节的优势，但与其他方法相比，它的缺点主要在于低效性、数值稳定性和可靠性方面。
在未来的研究中，应尝试对方法进行改进，以提高它的效率和可靠性，从而为图像处理带来更多便利。
综上所述，基于像素级的图像融合技术是一种有效且成熟的技术，但与其他图像处理方法相比，它仍然有待改进。
因此，未来的研究应该着重于提高像素级图像融合技术的效率和可靠性，以提供更优质的图像处理服务。
图像融合毕业论文图像融合毕业论文随着科技的不断发展和人们对图像处理技术的需求增加，图像融合作为一种重要的图像处理技术，逐渐受到了广泛关注。
图像融合是将多幅不同源的图像融合成一幅具有更多信息的图像，以便更好地满足人们的需求。
这种技术在军事、医学、环境监测等领域都有广泛的应用。
图像融合的目标是通过将多个图像的信息融合到一起，得到一幅具有更多信息的图像。
融合后的图像可以提供更多的细节和更全面的信息，有助于人们更好地理解和分析图像。
图像融合的方法主要有像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
像素级融合是将多个图像的像素逐个进行融合，得到新的像素值。
这种方法简单直接，但容易造成图像的模糊和失真。
特征级融合则是通过提取图像的特征，将特征进行融合得到新的图像。
这种方法可以保留图像的细节和特征，但需要较复杂的算法和计算过程。
决策级融合是将多个图像的决策信息进行融合，得到最终的决策结果。
这种方法可以提高图像的准确性和可靠性，但需要对决策信息进行有效的融合和处理。
在图像融合的研究中，深度学习技术的应用也逐渐受到关注。
深度学习是一种通过模拟人脑神经网络的方式进行机器学习的技术，可以自动学习和提取图像的特征。
通过深度学习技术，可以更好地实现图像的融合和处理。
图像融合在军事领域有着重要的应用。
在军事侦察中，通过将多个传感器获取的图像进行融合，可以得到更全面的情报信息。
这对于军事作战和决策具有重要意义。
此外，在军事目标识别和跟踪中，图像融合也可以提高目标的检测和识别准确性。
在医学领域，图像融合可以用于医学影像的处理和分析。
通过将多个医学影像进行融合，可以得到更全面的病情信息，有助于医生做出更准确的诊断和治疗方案。
此外，图像融合还可以用于医学影像的重建和增强，提高影像的质量和清晰度。
环境监测是另一个图像融合的应用领域。
通过将多个传感器获取的图像进行融合，可以更好地监测和分析环境中的变化和问题。
例如，通过将红外图像和可见光图像进行融合，可以提高对于火灾、烟雾等灾害的监测和预警能力。
图像融合的研究背景和研究意义1概述2 图像融合的研究背景和研究意义3图像融合的层次3.1像素级图像融合3.2特征级图像融合3.3决策级图像融合4 彩色图像融合的意义1概述随着现代信息技术的发展，图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器，相应获取的图像数据量也急剧增加。
由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性，具有一定的应用范围和局限性。
而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，有可能更全面的反映目标特性，提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。
图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围，而且提高了分析精度、应用效果和使用价值，成为信息领域的一个重要的方向。
图像配准是图像融合的重要前提和基础，其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。
作为数据融合技术的一个重要分支，图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用，成为当前重要的信息处理技术，迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。
2 图像融合的研究背景和研究意义Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义：图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。
它的主要思想是采用一定的算法，把工作在不同波长范围、具有不同成像机理的图像传感器对同一个场景的多个成像信息融合成一个新图像，从而使融合的图像可信度更高，模糊较少，可理解性更好，更适合人的视觉及计算机检测、分类、识别、理解等处理。
如今，图像传感器的种类繁多，表1.1列出了常用图像传感器及其性能特点。
像素级图像融合技术在军事领域应用研究史玉龙、李林、侯海婷摘要像素级图像融合是在基础层面上进行的图像融合,它能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息,有利于图像的进一步分析、处理与理解,它在整个图像融合技术中是最为复杂、实施难度最大的融合处理技术。
本文分析了像素级多源图像融合技术的主要研究内容，阐述了像素级多源图像融合方法及其在军事领域的应用，进而对其未来发展方向进行了展望。
关键字像素级图像融合；图像处理；发展与军事应用1 引言在现代战争中，信息主导权是影响战略全局的关键因素，现代信息系统通向智能化的重要一环是其感知系统必须包括能够获取足够信息的多种类型的传感器。
各种传感器的信息具有不同的特征，每种传感器仅能给出目标和环境的部分或某个侧面的信息。
而多传感器数据融合的基本原理就是充分利用各个传感器资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该信息系统由此而获得比它的各组成部分的子集所构成的系统更优越的性能。
图像融合就是对多个传感器采集到的关于同一场景或目标的多个源图像进行适当的融合处理，以获取对同一场景的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。
图像融合的目的是充分利用多个待融合源图像中包含的冗余信息和互补信息，融合后的图像应该更适合于人类视觉感知或计算机后续处理。
2 像素级图像融合技术概述2.1 像素级图像融合概念图像融合技术是一种先进的综合多个源图像信息的图像处理技术。
所谓多源图像融合是对多个传感器采集到的关于同一场景或目标的多个源图像进行适当的融合处理。
图像是二维信号，图像融合技术是多源信息融合技术的一个重要分支，因此，图像融合与多传感器信息融合具有共同的优点。
通过图像融合可以强化图像中的有用信息、增加图像理解的可靠性、获得更为精确的结果，使系统变得更加实用。
同时，使系统具有良好的鲁棒性，例如，可以增加置信度、减少模糊性、改善分类性能等。
目前，将图像融合技术应用于数字图像处理的主要目的有以下几种[1]：(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/看清的某些特性；(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，可用于三维重建或立体摄影、测量等；(5)利用来自其它传感器的图像来替代/弥补某一传感器图像中的丢失/故障信息。
像素级的图像融合是对原始图像融合形成一幅新的图像，可以使人更容易识别潜在目标；像素级的图像融合方法是一种低层次的融合，保留了尽可能多的信息，精度比较高；像素级图像融合是在基础层面上进行的图像融合，它能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理与理解，它在整个图像融合技术中是最为复杂、实施难度最大的融合处理技术。
像素级图像融合是在严格配准的条件下，对各传感器输出的图像信号，直接进行信息的综合与分析。
像素级图像融合是在基础层面上进行的信息融合，其主要完成的任务是对多传感器目标和背景要素的测量结果进行融合处理。
像素级图像融合是直接在原始数据层上进行的融合，该层次的融合准确性最高，能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理与理解。
像素级图像融合是目前在实际中应用最广泛的图像融合方式，也是特征级图像融合和决策级图像融合的基础。
但是与其它两个层次的融合相比，像素级融合需要处理的信息量最大，处理时间较长，对设备的要求也比较高。
在进行像素级图像融合之前，必须对参加融合的各图像进行精确的配准，其配准精度一般应达到像素级，因此，像素级融合是图像融合中最为复杂且实施难度最大的融合。
2.2 图像融合层次由于融合处理方法众多，其目的、手段也不尽相同，根据融合方法在处理流程中所处的阶段，按照信息抽像的程度，可将多传感器图像融合分为像素级、特征级和决策级三个层次[2， 3]。
像素级图像融合是特征级和决策级图像融合的基础，它在严格的配准条件下，直接对原始数据层采用合适的融合策略进行处理，通过对多传感器目标和背景要素测量结果进行融合处理，完成多幅图像的融合，从而得到提高了图像清晰度和空间分辨率的融合图像。
它的优点是尽可能多地保留了场景的原始信息，提供了其他融合层算法所不具有的细节信息。
由于融合结果为图像数据，有利于计算机的进一步处理和分析，但需要处理的信息量较大，对硬件设备的要求较高，如图2-1所示。
图2-1 像素级图像融合流程特征级图像融合属于中间层次上的融合，它在像素级融合的基础上，通过使用模式相关、统计分析的方法对线型、边缘、纹理、光谱、相似亮度区域等图像特征进行目标识别和提取，并得到融合结果。
例如融合图像的强度和范围提取边缘、融合可见光和红外图像的区域及边界进行图像分割、融合多波段图像提取区域[4]、融合多波段图像提取直线[5]等。
特征级图像融合既保留了足够数量的重要信息，又可对信息进行压缩，有利于实时处理，如图2-2所示。
图2-2 特征级图像融合流程最高层次的融合为决策级图像融合，它融合的是图像的信息表示。
它首先对各个传感器所获得的源图像分别进行预处理、特征提取、识别或判决，建立同一目标的初步判决和结论，再对来自各传感器的决策进行融合处理，最终产生联合判决。
针对具体的决策目标，决策级融合充分利用了来自各图像的初步决策，融合处理代价低，适用面较广，对原始的传感数据没有特殊的要求，但融合算法复杂，如图2-3所示。
图2-3 决策级图像融合流程2.3像素级图像融合的系统结构模型像素层图像融合可用来增加图像中每一个像素的信息内容，为下一步图像处理提供更多的特性信息，可以更容易识别潜在目标。
像素层图像融合一般要求传感器在空间上精确对准，通常将多个传感器置于同一平台上来达到这一要求。
像素层的图像融合方法是一种低层次的融合，保留了尽可能多的信息，精度比较高。
缺点是融合中心的计算量大，实时性差，对通信带宽要求高。
目前对于图像融合算法的研究大多集中在这一层次[6]。
多传感器像素级图像融合系统一般的处理过程（在此只针对像素级图像融合）可概括为：首先对来自各图像传感器的图像进行图像的去噪、增强、消畸变等预处理；然后对经过预处理的各传感器图像数据进行时间和空间上的配准；再送到融合中心进行融合运算，融合中心，根据具体的目标和不同的传感器图像，采用适合的融合算法进行融合处理；而后对融合的数据进行后续的处理和显示融合结果[7]，像素级多源图像融合的系统结构模型如图2-4所示。
图2-4 像素级多源图像融合系统结构模型3 像素级图像融合方法综述像素级图像融合方法可大体分为七类:加权融合和主成分分析图像融合方法、假彩色图像融合方法、基于马尔可夫随机场的图像融合方法、基于调制的图像融合方法、基于统计的图像融合方法、基于神经网络的图像融合方法以及基于多分辨率分解的图像融合方法，本节将对像素级图像融合方法进行概述说明。
1）加权融合和主成分分析[8]最直接的融合方法就是对源图像进行加权平均作为融合结果。
加权平均运算提高了融合图像的信噪比，但削弱了图像的对比度，在一定程度上使得图像中的边缘、轮廓变模糊了。
加权平均图像融合方法具有算法简单、融合速度快的优点，但在多数应用场合该图像融合方法往往难以取得满意的融合效果。
主成分分析的图像融合方法就是把多变量信息即多波段的图像信息，综合在一幅图像上，而且对融合图像来说，各波段的信息所做出的贡献能最大限度的表现出来，为此须对源图像各波段像素值进行加权线性变换，以产生新的像素值。
2)假彩色图像融合[9]就目前的硬件技术条件而言，假彩色(False Color)图像融合处理可以说是较容易实现的图像融合方法，并且人类视觉系统对融合结果也较容易分辨"假彩色的图像融合方法是在人眼对颜色的分辨率远远超过对灰度等级的分辨率这一视觉特性的基础上提出的融合方法。
如果通过某种彩色化处理技术将蕴藏在原始图像灰度等级中的细节信息以彩色的方式来表征，可以使人类视觉系统对图像的细节有更丰富的认识。
其关键是要使融合图像的可视效果尽可能符合人类的视觉习惯。
彩色映射是将输入图像映射到一个色彩空间中，得到一幅假彩色的融合图像"研究表明通过彩色映射进行可见光和红外图像的融合能够提高融合结果的信息量，有助于提高检测性能。
假彩色融合方法一般可分为基于RGB彩色空间的多源图像融合和基于IHS彩色空间的多源图像融合。
3)基于马尔可夫随机场的图像融合[10]当采用马尔可夫随机场方法进行图像融合时，图像就被定义为马尔可夫随机场模型，融合就变为一个优化问题。
基于马尔可夫随机场的图像融合方法是把融合任务表示成适当的代价函数来表征融合结果，输入源图像作为一随机场集，然后进行全局寻优。
在不同图像的对应区域，用回归分析的方法分别提取一组统计参数，这些参数表征了图像的局部结构特征，计算其相似性测度，最后由输入图像及其相似性矩阵生成融合后的边缘图像"这种融合方法具有较强的适应性和可靠性，即使在图像信噪比较低的情况下，也能取得较好的融合效果。
4)基于调制的图像融合调制是通信术语，指一种信号的某项参数(譬如强度、频率等)随另一种信号变化而变化。
借助通信技术的思想，调制技术在图像融合领域也得到了一定的应用，并在某些方面具有较好的效果"用于图像融合上的调制手段一般适用于两幅图像的融合处理，具体操作一般是将一幅图像进行归一化处理，然后将归一化的结果与另一图像相乘，最后重新量化后进行显示。
这种处理方式相当于无线电技术中的调幅(Amplitude Modulation)，一幅数字图像的灰度大小就相当于无线电波的幅度大小。
用于图像融合上的调制技术一般可分为对比度调制技术和灰度调制技术。
4 像素级图像融合技术在军事领域中的应用由于信息融合系统本身所具有的性能稳定、宽阔的时空覆盖区域、较高的测量维数、良好的目标空间分辨力以及较强的故障容错与系统重构能力等优点，自信息融合问题一开始提出，就引起西方各国国防部门的高度重视，并将其列为军事高科技研究和发展领域中的一个重要专题。
而我国对信息融合理论和技术的研究起步相对较晚，到20世纪80年代末期，才开始出现有关多源信息融合技术研究的报告，到20世纪90年代初，这一领域的研究在国内才开始逐渐升温。
目前我国已将信息融合技术列为“863”计划和“九五”规划中的国家重点研究项目，并将其确定为发展计算机技术及空间技术等高新产业领域的关键技术之一。
