2、图像融合技术全解析：从定义到应用

图像融合技术全解析：从定义到应用

1. 图像融合的定义

图像融合有多种定义，以下是一些知名的定义：
- 从一组输入图像生成单个图像，融合后的图像应包含完整信息，对人类或机器感知更有用。
- 生成一个比单张拍摄图像能更好描述场景的结果。
- 将不同波长传感器同时拍摄同一场景得到的图像进行组合，形成复合图像，以改善图像内容，便于用户检测、识别目标，增强态势感知。
- 合并或整合多个源图像的有用或互补信息，使融合后的图像比任何单个源图像更准确地描述场景。

2. 图像融合的目标

图像融合过程可以用集合理论表示为两个集合信息的转移。理想情况下，融合图像应包含源图像的所有信息，但实际上这是不可能的。在融合过程中，可能会出现源图像信息丢失的情况，同时融合过程本身可能会引入额外或错误的信息，即“融合伪影”。

融合图像中，从源图像转移过来的信息称为“融合增益或融合得分”，丢失的信息称为“融合损失”，引入的不必要信息（融合伪影）与源图像无关。因此，融合算法应考虑这些因素以提高性能。

图像融合算法的主要目标是通过最大化融合增益、最小化融合损失和融合伪影，在较短的计算时间内生成视觉效果良好的融合图像。

3. 图像融合算法的分类

图像融合算法大致分为三类：像素级、特征级和决策级。

3.1 像素级融合

像素级融合是对每个输入图像逐像素进行处理。它可以在空间域或变换域实现。在空间域中，这些方法可以逐像素实现；而变换域方法通过系数工作，频率系数的微小变化会影响整个结果图像。为了获得无伪影的更好融合图像，应选择最佳的变换技术和合适的融合规则。由