1.2 图像融合技术发展现状

1.3  图像融合的基础理论

1.3.1 图像融合的概念

图像融合技术是一种采用一定的算法将两幅或者多幅图像信息聚集在一副图像上的方法，在此图像上拥有需要的多幅图像上的特征信息，新的图像也更加符合人眼视觉特性，多源图像融合是用很多个传感器在同一个地方对于同一个目标获得的图像进行融合处理，以此获得对目标场景更加全面，详细的信息。图像融合的有点在于相对单一的图像而已可以增加图像的有用信息以及增加可信度，获得较单一图像更加精准的结果。

一般在观察同一个场景时，不同特性的传感器反映得到的信息也不太相同，即便是相同的传感器，由于不同的时间，天气等外在条件下或取得目标信息也并不一致，而图像融合技术恰恰能够弥补这一缺陷，根据不同传感器获得的信息，图像融合技术能够使拥有不同信息的同一目标的信息融合为一个与众不同的图像，融合后的图像不但具有不同图像相似的信息更拥有其互补的信息，新图像拥有的信息更多更全面，能够满足人们的需求。

与普遍意义上的图像增强技术不同，图像融合技术是一个新的技术领域，结合图像融合的特点，该融合系统有这么些要求，如下所示:

（1）使用的图像融合算法后的融合图像包含源图像中的重要信息

（2）在图像融合过程中，任何能够引起人的视觉特性产生错误信息并且图像处理过程中的错误信息一概不能带入

（3）图像融合系统应该具有很好的稳定性，和健壮性，能够容纳出现的错误

1.3.2 图像融合的层次性

采用图像融合算法，将两幅或者多幅图像进行图像融合，并最终形成一幅新的图像，该图像具有原有图像的许多特征信息，拥有更加适合我们人眼视觉特性。一般情况下，图像融合由低到高分为三个层次，首先是数据级融合，也是像素级融合，它是最基本的图像融合，它是最直接对传感器获得的图像进行处理并得到图像融合结果的过程。然后是特征级融合，也是中间层次的融合，它主要是采集不同图像的特征和细节信息，然后进行融合得到结果。最后是决策级融合，它主要在于一些主观上的要求，同时也有一些规则。以下就对这三种层次上的图像融合进行详细的描述：

（1）数据级图像融合

数据级图像融合即像素级图像融合是三种层次中最低级层次的融合，它的主要工作原理是对于传感器采集得到的原始图像进行信息数据的采集和处理，并且融合成新的图像。融合之前必须对于原始图像进行预处理，其中主要包括图像去噪和配准。像素级图像融合对原始数据的采集与分析，可以提供给后面层面上融合以更丰富，准确的信息，有利于图像融合的进一步进行，使得图像的分析处理更进一步。与其它几个层次性图像融合相比，由于是最基本的对图像的处理，像素级图像融合处理的信息无疑最多，以至于处理的时间也更加的长，设备要求也会比较的高。在进行像素级图像融合之前，需要对选定的两幅或多幅图像进行图像配准，否则对后面的融合结果将产生较大的影响。综上所述，像素级图像融合是三个层次中最复杂也是难度最大的，在近前图像融合研究主要还在这个层次上。

（2）特征级图像融合

特征级图像融合是三个层次中中间层次水平的融合，它的主要作用是提取需要待处理图像中所需要的特征信息，然后对其进行分析处理。由于只要提出图像中的特征信息并且进行处理，所以特征级图像融合进行的计算量比较小，有利于进行实时处理，然后由于只要提取特征信息，所以该层次的图像融合会丢失大量的信息，该图像中的细节信息较少。且相对于原始的图像信息，其数据信息少很多。 MATLAB可见光图像与红外图像融合算法研究(3):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_70363.html