15、图像融合技术：从决策级到多传感器动态融合的探索

图像融合技术：从决策级到多传感器动态融合的探索

在当今的科技领域，图像融合技术扮演着至关重要的角色，它广泛应用于军事、医疗、遥感以及安全监控等多个领域。本文将深入探讨决策级图像融合和多传感器动态图像融合的相关内容。

决策级图像融合

决策级融合是一种高级信息融合方式，在信息融合领域是研究热点。相较于其他低级融合，高级融合更为完善，实时性更好，能有效克服各传感器的缺点，但缺点是会损失部分信息。

在进行融合前，每个传感器需完成决策目标，然后依据特定的融合准则和各决策的可信度做出最优决策。常见的决策级信息融合算法包括投票、贝叶斯推理、证据理论、模糊积分等。下面以 SAR 和 FLIR 图像为例，介绍决策级融合的算法流程和实现。

在实际应用中，还发现 MVP 的表现略逊于 MV。这可能是由于 MVP 中块级别与图像强度信息的舍弃之间存在冲突，进而影响了分割的准确性。

决策级图像融合具有以下特点和优势：
- 优势 ：
- 完善性 ：能够综合各传感器的决策信息，提供更全面的判断。
- 实时性 ：可以在较短时间内完成融合决策，满足实时应用需求。
- 克服缺点 ：弥补单个传感器的不足，提高整体性能。
- 缺点 ：信息损失是其不可避免的问题。

决策级图像融合的算法流程如下：
1. 各传感器决策 ：每个传感器独立完成决策目标。
2.