13、图像融合算法：特征级与决策级的深入解析

图像融合算法：特征级与决策级的深入解析

图像融合是将多源图像的互补信息进行整合，以获得更全面、准确的图像表示。在图像融合领域，存在像素级、特征级和决策级三个不同的融合层次。其中，决策级融合作为一种高级信息融合方式，近年来成为研究热点。本文将详细介绍特征级和决策级的图像融合算法。

特征级图像融合算法

特征级图像融合主要关注图像的纹理和梯度等特征，通过多尺度变换方法来实现图像融合。

基于纹理和梯度特征的多尺度变换方法

该方法旨在尽可能地在变换系数中展示图像的显著特征，如纹理和边缘信息，使融合图像具备原始图像各尺度和方向的特征信息。具体操作步骤如下：
1. 图像分解 ：依据纹理滤波器和梯度滤波器，将图像分解为具有不同特征的子带图像。
2. 子带图像融合 ：按照基于对比度的融合规则，对分解后的子带图像进行融合，得到一组新的融合子带图像。
3. 融合图像生成 ：运用多尺度逆变换，将融合后的子带图像重构为最终的融合图像。

为验证该算法的有效性，将其与基于拉普拉斯金字塔变换、FSD金字塔变换和梯度特征金字塔变换的融合结果进行对比。

基于模糊区域特征的图像融合算法

此算法着重研究图像融合规则，因为融合规则的质量直接影响融合图像的速度和质量。具体操作如下：
1. 区域重要性排序 ：对不同传感器图像，根据区域的重要性进行排序。
2. 区域属性分类 ：按照区域的特征对区域属性进行