基于小波变换的图像融合算法的研究与实现(2)

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1.2 图像融合的意义与价值

图像融合有着广阔的研究前景，它能够带来的好处也是不言而喻的：

（1）由于融合图像有较强的鲁棒性，这种特性带来的好处就是，即便有某个传感器出问题，也不会对最终的融合图像产生很大影响。

（2）通过对多个传感器提供的信息进行互补，融合后的图像信息更全面更丰富，更能够符合人类以及机器的视觉感官、对进一步分析处理图像信息以及自动目标识别也更方便。

（3）图像融合可以很好的改善在不利的环境条件下的传感器的检测性能。例如，在某些环境下，可见光图像质量差，而毫米波雷达获得的图像对于这些环境却有着较强的穿透能力，获得的图像相比可将关图像也就更清晰。

2 图像融合的主要研究内容

2.1 图像融合的形式

在形式上，图像融合技术可分为三类：

（1）同一场景或目标在不同时刻的图像的融合；

（2）同一场景或目标在不同角度的图像的融合；

（3）同一场景或目标在不同时刻及不同角度的图像的融合；

2.2 图像融合的层次

在层次上，图像融合的可分为三个部分：像素级、特征级以及决策级。

（1）像素级

像素级图像融合是指，通过严格的标准的在原始数据层进行直接融合，由于其准确性最高，相比其他层次而言，该层次上的细节信息更精确、更丰富、更可靠，使对图像理解与分析更进一步。它是特征级图像融合和决策级图像融合的基础，也是当前运用最广泛的。

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