浅谈图像融合算法

张铖方，闫皓辉

（西华大学无线电管理技术研究中心，成都　610039）

浅谈图像融合算法

张铖方，闫皓辉

（西华大学无线电管理技术研究中心，成都610039）

0　引言

随着图像传感器技术的不断发展，所采集到的多模态图像具有更丰富的信息，图像融合就成为图像处理领域重要的研究内容之一。图像融合是利用给定方法将同一目标场景的两幅图像变成一幅包含丰富信息的图像，融合后的图像包含了原始图像的所有信息。由于像素级融合具有融合过程简单，实现方便的优点，已成为目前国内外的主要研究焦点。图像融合技术应用非常广泛，目前，已广泛应用于医学、遥感等领域。本文首先简单地介绍图像融合系统和结构；其次阐述了近年来几种主流的融合方法，着重介绍了基于联合稀疏模型的融合方法；最后，简述几种常用的图像融合评价指标。

1　图像融合简介

1.1图像融合系统

以往的传感器所获取图像信息是有限的，这样的话很难满足当前的要求。随着传感器种类的增多，所获得的图像信息也变得多样，并且信息的内容更加复杂。图像融合技术可将这些复杂的信息整合在一起，并有利于人们对图像目标进行进一步的识别、检测。图像融合系统如图1所示。

图1　图像融合系统

1.2图像融合分层结构

图像融合的结构一般分为三个层次：像素级融合、特征级融合、决策级融合，如图2所示。像素级融合是最简单也是最直接的一种融合方法，即直接将从图像传感器获得的图像数据进行处理而获得融合图像，其融合算法有PCA和小波分解融合法等；……