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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。
无人机巡查图像专业化分析与信息精细化提取无人机技术的广泛应用为巡查工作带来了新的可能性。
随着无人机技术的快速发展，无人机巡查已经成为了许多行业的重要环节。
然而，单纯的图像采集并不能满足巡查工作的需求，如何对无人机采集的图像进行专业化分析和信息精细化提取成为了研究的焦点。
本文着重探讨了无人机巡查图像专业化分析与信息精细化提取的方法和技术。
一、无人机图像专业化分析1.图像处理与分析技术的应用图像处理与分析技术是将图像信号转换为具有实际意义的信息的过程。
在无人机巡查中，图像处理与分析技术能够帮助我们从大量的图像数据中提取出有用的信息。
例如，利用图像分割、特征提取等技术，可以将无人机采集到的图像分离为不同的目标区域，进而进行目标检测和分类。
2.目标检测与分类算法的研究目标检测与分类是无人机图像专业化分析的核心任务之一。
针对不同的巡查需求，我们需要研究针对不同目标的检测与分类算法。
例如，在农田巡查中，我们可以研究将无人机图像中的作物进行自动识别与分类的算法，从而实现面积统计、病虫害监测等功能。
3.图像配准与融合技术的应用在无人机巡查中，往往需要通过多个视角的图像来获取更为全面的信息。
图像配准与融合技术能够将不同视角的图像进行配准和融合，从而形成一张更为全面的图像。
通过图像配准与融合技术，我们可以更准确地分析和判断巡查区域的状态。
二、信息精细化提取1.图像信息的提取与分析通过无人机巡查采集的图像，我们可以提取出丰富的信息。
例如，通过光谱分析的方法，我们可以对巡查区域的植被状况进行分析。
通过纹理特征的提取，我们可以对地表的细节信息进行分析。
通过形状特征的提取，我们可以对目标进行分类和识别。
通过运动轨迹的提取，我们可以对目标的行为进行分析。
2.信息融合与推理通过将巡查获得的不同信息进行融合与推理，可以得到更为全面和准确的判断。
例如，将无人机巡查获得的植被分布信息与气象数据进行融合，可以推测出植被的生长状态和病害的风险。
多模态学习与信息融合在图像检测中的应用第一章：引言（300字）随着人工智能的快速发展，图像检测技术逐渐成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。
传统的图像检测方法主要基于单一模态的信息，只能通过图像进行检测和识别。
然而，单一模态的信息存在一些局限性，例如有些目标在图像中不明显或者被遮挡，单个模态的信息可能无法准确检测和识别这些目标。
为了克服这些问题，多模态学习与信息融合技术被引入到图像检测中，通过融合不同模态的信息，提高了目标检测和识别的性能和准确性。
第二章：多模态学习的基础（600字）多模态学习是一种通过融合来自不同模态的数据和信息来实现更全面、准确的学习和推断的方法。
在图像检测中，常用的模态包括语音、文本和图像等。
多模态学习通过同时对多个模态的数据进行学习，可以获得不同角度和不同维度的信息。
多模态学习算法通常包括数据预处理、特征提取和模型训练等步骤。
数据预处理是多模态学习的第一步，包括对不同模态数据的预处理和归一化。
例如，在图像检测中，可以对图像进行裁剪、缩放和灰度化等处理，使其适合于后续的特征提取和模型训练。
特征提取是多模态学习的关键步骤，它旨在从不同模态的数据中提取有代表性的特征。
对于图像数据，常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、特征金字塔网络（FPN）和区域卷积神经网络（R-CNN）等。
对于其他模态的数据，也可以使用相应的特征提取方法。
特征提取后，可以得到多个不同模态的特征向量，将其送入模型训练。
模型训练是多模态学习的最后一步，目的是通过融合不同模态的特征向量，建立一个综合多模态信息的模型。
常用的模型包括混合模型、多任务学习模型和联合训练模型等。
这些模型可以通过样本数据进行训练和优化，从而实现目标检测和识别的任务。
第三章：信息融合的方法（900字）信息融合是多模态学习中的关键环节，它旨在有效地结合不同模态的信息，提高图像检测的性能和准确性。
常用的信息融合方法包括特征级融合、决策级融合和知识融合等。
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势多传感器图像融合技术是近年来在计算机视觉和图像处理领域中备受关注的一个研究方向。
随着摄像头、红外相机、雷达等传感器在各个领域的广泛应用，传感器融合技术成为了解决多传感器信息整合和利用的重要手段。
本文将探讨多传感器图像融合技术的应用及发展趋势，以期为相关领域的研究者和从业者提供一定的参考价值。
一、多传感器图像融合技术的应用多传感器图像融合技术主要应用于军事、航天、医学、环境监测等领域。
军事领域是多传感器图像融合技术应用最为广泛的领域之一。
在军事装备中，不同传感器获取的信息往往具有互补性，可以通过图像融合技术将不同传感器的信息整合起来，提高目标检测与识别的准确性和鲁棒性。
航天领域是另一个重要的应用领域，多传感器融合技术可用于遥感卫星图像的处理与分析，提高图像的分辨率和信息获取能力。
在医学领域，多传感器图像融合技术可以将医学影像数据（如X光片、CT图像、核磁共振图像）进行融合处理，辅助医生进行诊断与治疗。
在环境监测领域，多传感器融合技术也可实现对大气污染、水质监测等方面的数据融合分析，提高监测系统的精度和可靠性。
随着智能交通、智能制造、智能家居等领域的不断发展，多传感器图像融合技术也逐渐应用于这些领域，例如交通监控系统中可以通过融合视频、红外图像等多传感器数据来提高交通监控的效果和准确性；智能家居系统中，通过融合声音、图像和传感器数据可以实现对环境的智能感知与控制；智能制造中的质量检测、工艺监控等方面也可以借助多传感器图像融合技术来提高精度和鲁棒性。
二、多传感器图像融合技术的发展趋势1. 动态自适应融合传感器获取的信息可能受到环境、光照等因素的干扰，因此传感器数据的质量可能会有一定的波动和变化。
未来的多传感器图像融合技术将更加注重动态自适应的融合策略，通过实时监测和分析不同传感器数据的质量和可靠性，对数据进行动态调整和融合，以保证融合结果的准确性与稳定性。
2. 多模态融合传感器不仅包括视觉传感器，还包括声音、温度、压力等多种类型的传感器。
多模态融合技术在图像识别中的应用引言随着图像处理和计算机视觉领域的不断发展，图像识别技术也日新月异。
多模态融合技术作为一种集多种信息融合为一体的技术，近年来在图像识别领域也得到了广泛的应用。
本篇文章将探讨多模态融合技术在图像识别中的应用。
第一部分：多模态融合技术概述多模态融合技术（Multi-modal fusion）是一种将多种信息整合在一起进行处理和分析的技术。
多模态系统通常由多个单一模态（如图像、语音、文本等）组成，其目的是提高识别的准确性和可靠性。
多模态融合技术在自然语言处理、计算机视觉和机器学习领域中得到了广泛的应用。
第二部分：多模态融合技术在图像识别中的应用图像识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，多模态融合技术在图像识别中的应用也越来越受到重视。
多模态融合技术在图像识别中的应用主要分为以下几个方面。
1. 图像文本检索传统的图像检索通常基于图像的外观特征进行相似性计算，但是这种方法的局限性比较大。
而多模态融合技术则可以将语义信息和图像特征进行融合，从而提高检索的准确性。
例如，将每张图像和其对应的标注文本进行训练，并将它们的向量进行融合，生成图像的语义向量，最终将这些向量用于相似性计算，实现图像检索的效果。
2. 视频内容分析视频内容分析也是多模态融合技术在图像识别中的一个重要应用方向。
通过将视频的视觉特征和语义信息进行融合，可以提高视频的语义分析能力。
例如，在分析视频场景时，可以使用多个传感器（如摄像机、麦克风等）采集信息，然后将这些信息进行融合，从而更准确地了解视频内容。
3. 目标识别目标识别是图像识别中的一个重要任务，多模态融合技术也可以应用于目标识别中。
例如，在检测物体时，可以使用传感器（如相机和红外传感器）获取物体的多个特征，然后将这些特征进行融合，以提高检测准确度和鲁棒性。
4. 图像分割图像分割是将一张图像分成多个区域的过程，多模态融合技术可以通过融合图像、语音和文本等多种信息，提高图像分割算法的准确性和鲁棒性。
基于深度学习的图像融合算法研究与应用近年来，深度学习技术在计算机视觉领域有着广泛的应用。
其中，图像融合是一个非常重要的研究方向。
图像融合技术可以将多幅图像融合成一幅图像，从而得到更加清晰和准确的图片。
本文将介绍基于深度学习的图像融合算法的研究情况和应用现状。
一、深度学习算法在图像融合中的应用图像融合技术已经成为了计算机视觉领域的研究热点之一。
传统的图像融合方法有PCA、拉普拉斯金字塔等。
这些方法虽然有着很好的效果，但是他们无法很好地处理纹理信息，因此，如何结合多种信息更好地融合图像一直是研究的重点。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习算法成功的应用于图像融合领域，不断的推进图像融合的研究进程。
二、深度学习算法在图像融合中的研究进展1. 基于特征提取的图像融合方法在图像融合中，深度学习算法可以自动学习特征，更好地融合多源信息，提高图像的准确度和清晰度。
目前，基于特征提取的图像融合方法已经成为了研究的主流之一。
2. 基于生成式对抗网络（GAN）的图像融合方法生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习的架构，它包含一个生成器和一个判别器。
在图像融合中，生成器可以根据多幅图像进行学习，从而生成出更加准确和清晰的图像，判别器可以判断生成的图像是否真实。
目前，基于生成式对抗网络（GAN）的图像融合方法已经在多个领域得到了广泛的应用。
三、深度学习算法在图像融合中的应用案例1. 基于深度学习算法的目标检测与追踪技术基于深度学习算法的目标检测和追踪技术可以有效地解决目标检测和跟踪问题。
通过使用不同颜色的线条，在融合的图像中标出目标的位置，从而更好地实现目标跟踪。
2. 纹理融合技术纹理融合技术可以将两幅具有不同纹理的图像进行融合，从而得到更加富有纹理和清晰的图像。
在工业领域，纹理融合技术可以应用于印刷和纺织等领域。
四、深度学习算法在图像融合中的应用前景深度学习算法在图像融合领域的应用前景非常广阔。
随着技术的不断发展，深度学习算法可以更好地处理多源信息，提高图像的准确度和清晰度。
医学影像中的多模态数据融合技术多模态数据融合技术在医学影像中的应用引言：医学影像是诊断疾病和监测治疗效果的重要工具。
随着技术的进步，越来越多的医学影像设备被开发出来，产生了不同模态的图像数据。
这些多模态数据包含了更为丰富和全面的信息，然而如何有效地整合和利用这些信息成为一项重要挑战。
本文将介绍医学影像中的多模态数据融合技术及其应用。
一、多模态数据融合技术概述1. 多模态数据融合的定义与目标多模态数据融合是指将来自不同源头、不同类型或不同时间点的医学影像数据进行整合，目标是提取出更准确、全面、可靠的信息以辅助诊断和治疗决策。
2. 多模态数据融合方法（1）特征级融合：将不同模态图像中提取到的特征进行组合，例如通过求和、平均值或加权平均等方式。
（2）决策级融合：将不同模态图像对应的分类器或回归器输出进行组合，例如通过投票、加权投票或基于规则的决策等方式。
（3）层级融合：将不同模态图像分别输入到不同的网络层中，最后将各层结果进行融合，例如通过级联、迭代或注意力机制等方式。
二、多模态数据融合技术在医学影像中的应用1. 疾病诊断与分类多模态数据融合技术可提供更全面和准确的信息来辅助医生进行疾病诊断和分类。
通过整合来自不同模态的图像数据，如CT、MRI和PET等，可以获取更多关于病变位置、形态特征和代谢功能等方面的信息。
这些综合信息能够增强医生对疾病类型及其严重程度的判断，提高诊断准确率。
2. 治疗规划和监测多模态数据融合技术也被广泛应用于治疗规划和治疗效果监测。
对于肿瘤患者而言，通过将不同模态图像融合，可以得到有关肿瘤位置、大小、代谢活性以及周围组织器官结构等信息。
这些综合信息对于确定适当的治疗方案、评估治疗效果以及监测肿瘤进展非常关键。
3. 研究医学机制和定量分析多模态数据融合技术还为研究医学机制和进行定量分析提供了有力的工具。
通过将来自不同模态的图像融合，可以实现生物标记物与影像特征之间的关联，并从中发现新的生物标志物或揭示疾病发展机制。
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。
3.图像融合层次划分作为信息融合的一种,图像融合是对多个场景信息的综合,其目的就是通过对各个场景信息的提取,从而获得对同一场景更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。
一般来说,图像融合可以在以下3个层次上进行[3]:像素级——像素级融合是在获取的图像信息上进行融合,它能够保留较多信息,提高融合精度,然而由于处理的信息量大,融合效率较低,实时性较差,同时像素级融合要求待融合图像经过精确配准,否则融合结果容易出现较大误差;特征级——特征级融合的过程中,首先需要对图像数据进行特征提取,然后依据提取的特征信息对数据采用特征级融合算法进行综合分析和处理;这一过程中,信息量能够极大地得以压缩,因此有利于实时处理,同时融合结果最大限度地给出决策分析所需的信息;决策级——决策级融合作为最高水平的融合,融合的结果为指挥、控制、决策提供依据,因此融合结果直接影响着决策水平,决策级融合能够在某些数据源丢失的情况给出决策,所以具有容错性,此外,与前两个层次相比,决策级融合实时性好、数据要求低、分析能力强,然而对预处理及特征提取有较高要求,所以决策级融合的代价较高。
通常,3级融合可以搭配使用以达到较好的融合效果。
图像融合过程如图1所示。
图1.图像融合过程4．图像融合方法分类自1979年Daily 将简单的图像融合方法用于对遥感图像的地质解释[4]以来,融合技术发展迅速,方法日渐丰富。
这些方法针对的融合图像包括多聚焦图像、多层次曝光图像、多谱段图像、多光谱图像与全色图像等。
针对不同的图像,可以采用特殊的方法进行融合,而有些应用面较广的方法则能够同时用于几类图像的融合,下文将介绍图像融合领域所常用的一些技术方法。
4.1代数方法代数方法是常见的一类最容易让人理解的图像融合方法,它对参与融合的图像不做任何变换,只进行一些选择和加权处理,其中最具代表性的有均值融合和基于Brovey 变换[5]方法。
均值融合简单地将待融合图像进行代数相加,而后获取的均值图像就是对应的融合结果。
它能够提升图像中原本模糊区域的图像质量,但是相应地原本的清晰区域也会变得相对模糊。
这种方法常用于多尺度分解后近似图像的融合策略。
Brovey 变换则是针对多光谱图像和全色图像的一种融合方法,它保留光谱图像数据信息并将信息向高分辨率图像对应的灰度信息靠拢。
Brovey 变换的表达式为:其中，old R ,old G ,old B 表示拉伸后多光谱图像各通道内像素,P 表示全色图像中像素, new R ,new G ,new B 表示融合后图像各通道内像素。
简单、实时性强是这些代数融合方法的共同优点,甚至在某些特定场合它们会取得较好的融合效果,但是它们很容易使得融合图像的信噪比降低,不利于后续的计算机处理过程,对于机器视觉等需要自动识别的场合并不合适。
4.2成分替代方法成分替代法,顾名思义是用某一成分替代原数据中的成分,这类方法常用于多光谱与全色图像的融合,获取具有高光谱分辨率和高空间分辨率的图像。
其融合过程为:首先以某种变换提取出多光谱图像中与空间分辨率相关的成分,然后以高分辨率全色图像替代该成分,再经过反变换得到融合后的图像。
在替代的过程中,必须尽可能保证全色图像与提取出的成分相似,否则在变换后极易造成光谱信息的丢失,常常采用直方图匹配调节图像的均值与方差从而避免这一问题。
这类变换中常见的是IHS变换[7]、PCA变换[6、8]、GS变换[9]。
IHS是Intensity-Hue-Saturation的简称,它所代表的色彩空间由空间信息(灰度Intensity)和光谱信息(色度Hue和饱和度Saturation)构成[1]。
在成分替代法中使用IHS变换时,首先将RGB 图像做IHS变换,将图像的光谱信息与灰度信息进行剥离,然后用高分辨率图像替代灰度成分,最后逆变换得到融合后的图像[5]。
如今,IHS变换成为了图像分析中用于实现高相关数据色彩增强,特征增强[4],提高空间分辨率[7,9]的有效手段。
PCA方法具有广泛的应用范围,如人脸识别、数据压缩、图像去噪等,在图像融合中的应用则使用了其提取主成分的能力。
在替代的过程中,将全色图像替代由多光谱图像中提取的第一主成分,同样直方图匹配也是其中的一个必要过程。
研究表明,PCA融合图像通常面临的光谱失真要低于IHS变换;然而,如果多光谱图像的光谱响应中没有一部分能够与全色图像光谱响应相同,PCA变换和IHS变换的融合结果都将出现较大的光谱失真[19]。
GS变换是由Laben和Brover于1998年所提出,并已成为ENVI (The Environment for Visualizing Images )软件内图像融合的一种方法。
GS变换类似于PCA变换,但是得到的是一组正交基,且相互之间信息量差异没有PCA变换那么明显,因此可以改进PCA变换后信息量过于集中的问题。
其基本过程略有不同首先要获得与原全色图像大小相同的低空间分辨率全色图,而后在低分辨率的全色图像和多光谱图像上执行GS变换,最后用原全色图像替代GS变换的第一成分。
同样地,替代之前也必须对图像直方图加以调整。
4.3变分方法传统的成分替代法等基于高空间分辨率图像和多光谱图像的融合,往往遵循了一个假设,即所需的融合结果是待融合图像的线性组合。
而变分融合方法是不需要基于这一线性假设的方法。
最初变分方法多用于具有相同分辨率图像的融合。
2006年,Ballester建立了多光谱图像与高光谱图像融合的第一个变分模型。
该模型基于假设“在大部分情况下,多谱段图像中的几何信息都包含于全色图像对应的地形图内”而建立。
这一假设、全色图像与多光谱图像之间的关系以及高分辨率图像的下采样卷积过程共同构建了用于演化的能量函数,能量函数的最小值对应了待求的高分辨率多光谱图像。
4.4多尺度分解方法多尺度分解方法是将图像分解为不同尺度的经典方法。
基于多尺度分解的图像融合方法主要分为3个连续的步骤:首先将图像分解为近似图像和细节图像两部分;其次,对上述两种图像进行融合;最后重建图像。
在众多的分解方法中,塔式分解方法和基于小波变换的分解受到了广泛的关注。
其中塔式分解常有拉普拉斯金字塔、比率低通金字塔、梯度金字塔、形态学金字塔等，在这些方法中,对不同尺度下图像均是以尺度2进行下采样以获取不同尺度的近似图像。
金字塔的不同构造意味着其细节图像具有不同的侧重点,如比率低通金字塔注重对比度,梯度金字塔关注图像中边缘细节,形态学金字塔则以图像中结构信息为重。
由于大多数金字塔方法各分解层之间具有较大的相关性,这样就会导致融合结果不理想。
小波分解时不仅能够获取不同尺度下图像,并且能够得到具有不同方向的子图,这样就能够充分反映图像的各项特征与变化;同时,小波分解过程中得到的数据无冗余性和相关性,这使得各分解层融合可以同时进行,因此其计算速度和所需存储量相对优于塔式分解,同时基于小波理论的分解方法则能够使融合效果有一定改善。
4.5统计学方法由于高分辨率图像与多光谱图像的融合过程中,不仅需要关注空间细节信息,更需要解决光谱信息保持的问题,传统的多尺度分解方法往往会丢失高频信息中的光谱信息,因此,统计方法常用于此类图像的融合。
基于统计学理论的图像融合方法中最常用的是基于马尔可夫随机场和基于最大贝叶斯后验概率(Maximum a posteriori，MAP)的方法。
基于马尔可夫随机场的图像融合方法将图像看成二维随机场，所有源图像看成是二维随机场集，图像融合则表示成与模型参数相关的一个代价函数。
然后用模拟退火法、期望值最大法等进行全局寻优，找到对应目标函数最大的模型参数，并以此参数对应的模型融合源图像，得到最终融合结果。
贝叶斯方法具有坚实的数学理论，在贝叶斯理论框架下，图像融合问题被表示为自然信号的病态反问题，同时先验知识对融合的贝叶斯估计过程进行约束，得到最优的融合结果。
基于统计学理论的图像融合中由于加入了与图像融合结果最优的期望约束和样本训练学习，这类方法一般都具有较强的适应性和可靠性，能取得较好的融合效果。
然而基于统计分析图像融合方法算法往往比较复杂，不易用硬件实现。
4.6基于学习的方法基于学习的融合方法,目前常见的是结合神经网络的各类方法。
神经网络可以灵活地模拟各种非线性特征,因而也是图像融合领域的一类重要方法。
人工神经网络仿效了生物神经系统处理信息的过程，它利用多层处理单元或节点组成各种互联网络结构，从而可以实现从输入数据到输出数据非线性的复杂映射关系。
