多传感器图像融合技术综述
多传感器图像融合技术综述
加权平均法的优点是简单直观， 适合实时处 理 . 但简单的叠加会使合成图像的信噪比降低； 当 融合图像的灰度差异很大时， 就会出现明显的拼
［11］ 接痕迹 ， 不利于人眼识别和后续的目标识别过
程. 2.2 逻辑滤波方法 另一种将 2 个像素数据合成为 1 个像素的直 观方法就是对它们进行逻辑运算 ， 例如： 当2个 像素的值都大于某一阈值时， “ 与” 滤波器输出为 “1” （为 “真” ） “与” 滤波器而获得的特征 . 图像通过 可认为是图像中十分显著的成分 . 同样地， “或” 逻 辑操作可以十分可靠地分割一幅图像 . 2.3 彩色空间变换法 彩色空间变换法利用彩色空间 RGB （红、 绿、 蓝） 模型和 HIS （色调、 明度和饱和度） 模型各自在 显示与定量计算方面的优势， 将图像的 RGB 模型 转换成 HIS 模型 . 在 HIS 空间， 对 3 个相互独立且 具有明确物理意义的分量 I ， 也就 H， S 进行运算， 是进行多幅图像的融合， 再将融合结果反变换回 RGB 空间进行显示 . 当融合低分辨的多光 谱图像和高分辨的全色图像时， 彩色空间变换法 会使谱分辨率降低 . 若将小波变换和彩色空间变 换法结合起来就既可保留空间信息又可保留谱信 . 2 . 4 模拟退火方法 在图像处理应用中， 模拟退火方法是把像素 值和它的邻域看成一种原子或分子在物理系统中 所处的状态， 用一个能量函数来描述这个系统， 并 确定其 Gibbs 分布 . 利用模拟退火方法进行多 传感器图像融合的关键在于： 找到一个能量函数 能充分描述融合结果的各种恰当的约束条件 . 2.5 多分辨塔式图像融合方法 多分辨塔式图像融合算法是现在较为常用的 图像融合方法 . 在这类算法中， 原图像不断地被滤 波， 形成一个塔状结构 . 在塔的每一层都用一种融 合算法对这一层的数据进行融合， 从而得到一个 合成的塔式结构 . 然后对合成的塔式结构进行重 构， 得到合成图像 . 按照塔式结构形成方法的 不同， 多分辨塔式图像融合算法可分为高斯-拉普 拉斯 金 字 塔 塔
机器人工程中的多传感器融合技术
机器人工程中的多传感器融合技术在当今科技飞速发展的时代，机器人已经逐渐融入我们的生活和工作，从工业生产中的自动化装配线，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的手术辅助机器人等等。
而在机器人能够高效、准确地完成各种任务的背后，多传感器融合技术发挥着至关重要的作用。
什么是多传感器融合技术呢？简单来说，就是将多个不同类型的传感器所获取的信息进行整合、分析和处理，从而让机器人能够更全面、更准确地感知周围环境和自身状态。
想象一下，一个机器人在一个陌生的房间里移动。
如果它只有一个摄像头作为传感器，那么它可能只能看到前方的景象，但无法感知到地面的平整度、周围的温度和湿度等信息。
然而，如果它配备了多种传感器，比如摄像头、激光雷达、超声波传感器、惯性测量单元（IMU）、温度传感器和湿度传感器等，通过多传感器融合技术，就能综合这些传感器收集到的不同信息，更全面地了解周围环境，从而更安全、更有效地执行任务。
在机器人工程中，常见的传感器类型有很多。
首先是视觉传感器，也就是我们常说的摄像头。
摄像头能够获取丰富的图像信息，帮助机器人识别物体的形状、颜色和纹理等特征。
但摄像头也有其局限性，比如在光线不足或有遮挡的情况下，其效果可能会大打折扣。
激光雷达则是通过发射激光束并测量反射回来的时间来获取距离信息，能够精确地测量物体的距离和位置，对于构建环境的三维模型非常有用。
超声波传感器则利用超声波的反射来检测物体的距离，它的优点是成本相对较低，但测量精度和范围相对有限。
惯性测量单元（IMU）可以测量机器人的加速度、角速度和方向等信息，对于机器人的姿态估计和运动控制非常关键。
除了上述几种传感器，还有压力传感器、温度传感器、湿度传感器等，可以提供环境的物理参数信息。
多传感器融合技术的实现方式多种多样。
早期的方法主要是基于简单的加权平均或逻辑判断，这种方式相对简单直接，但融合效果往往不够理想。
随着技术的发展，出现了基于卡尔曼滤波、粒子滤波等算法的融合方法。
多传感器图像融合综述
第 9卷 第 4期
20 年 1 02 1月
电 光 与 控 制
ELECTRONI CS OPTI CSቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ& CONTROL
V o1 NQ. .9 4
N OV. 2 002
文 章 编 号 :6 1 6 7 (0 2 0 —0 10 1 7 — 3 2 0 ) 40 0 - 7 X
问 并 外 图像 , 可见 光 图像 , 多谱 图像 , 达 图像 等 的 融 合 题 . 提 出 图 像 融 合 的 结 构 模 型 , 对 图 像 融 合 雷
的 发 展 方 向 进 行 了展 望 .
关 键 词 : 图 像 融 合 ; 结 构 模 型 ; 预 测
中 图分 类 号 : TP 1 ; TP3 1 4 22 9.1
(1 N av e o . alA r nau ialEngi e r n In tt e,Yant tc n e i g s iut ai264 001, Chi na;
2 .De to ep n y E g , v lUnv f En iern W u a 3 0 3 C ia p .f W a o r n . Na a i.o g n eig, h n4 0 3 , hn )
文献标识码 : A
A ur y on ul i e or i a us on s ve m ts ns m ge f i
XI i — e A M ng g , H E o , T A N G i o— i , X I Y u X a m ng A Shic ng — ha
o e als s e p ro ma c n i g — a e p l a i n a e s v r l y t m e f r n e i ma e b s d a p i to r a .Th b e tv fi g u i n i o c e o jc ie o ma e f so s t
多传感器信息融合技术概论
多传感器信息融合技术概论多传感器信息融合技术（Multisensor Information Fusion Technology）是指采用多个传感器对同一物理现象进行观测，通过融合不同传感器的信息，实现对目标或环境的全面、准确、一致的认知与理解的技术方法。
其目的是通过综合多源信息获得更全面、可靠的信息，提升对目标的感知能力和环境认知能力，以支持决策和控制系统的设计和优化。
传感器选择是多传感器信息融合的第一步，涉及选择合适的传感器类型和数量。
不同类型的传感器对不同的物理性质有着不同的响应，因此在融合过程中，需要选择合适的传感器来获得目标的多个特征。
数据融合算法是多传感器信息融合的核心环节，主要包括传感器数据预处理、特征提取、融合规则设计等步骤。
传感器数据预处理主要是对传感器数据进行滤波、分段、降噪等处理，以提高数据质量。
特征提取是将传感器数据转化为描述目标状态的特征，常用的方法有统计特征提取、模式识别等。
融合规则设计是将不同传感器的信息进行融合，常用的方法有加权平均法、优先级法、神经网络等。
融合结果评估是对融合结果进行准确性和可靠性评估的过程。
评估方法包括误差分析、假设检验、判别分析等。
评估结果可以帮助选择合适的传感器和改进融合算法。
多传感器信息融合技术的应用广泛，包括智能交通系统、环境监测、军事领域、医疗诊断等。
在智能交通系统中，通过融合不同传感器的信息，可以提高交通流量的检测精度和车流预测的准确度，提升交通管理的效率。
在环境监测中，通过传感器网络对大气、水域、土壤等环境进行实时监测，并通过融合不同传感器的信息，提供更全面、可靠的环境数据，用于环境保护和资源管理。
在军事领域，通过融合雷达、卫星、无人机等不同传感器的信息，可以提高目标探测和识别能力，支持军事决策和行动。
在医疗诊断中，通过融合多种医学传感器的信息，可以提高疾病的早期诊断和治疗效果。
总之，多传感器信息融合技术在提高信息获取与处理能力、提升系统性能、降低成本等方面具有重要意义。
多传感器数据融合技术综述
多传感器数据融合技术综述一、多传感器数据融合的定义数据融合技术（Multiple Sensor Information Fusion，MSIF）又称信息融合技术，它的研究起源于军事指挥智能通讯系统，即C3I （Command，Control，Communication and Intelligence）系统建设的需求，早期研究也多来自于军事方面的应用。
而随着工业系统的复杂化和智能化，该技术已被推广到民用领域，如医疗诊断、机械故障诊断、空中交通管制、遥感、智能制造、智能交通、工业智能控制及刑侦等等。
作为前沿领域技术，无论是军用系统还是民用系统，都趋向于采用数据融合技术来进行信息综合处理。
在知识爆炸的信息时代，数据融合技术就显得尤其重要，它能避免数据富有但信息贫乏的情况发生。
数据融合是关于协同利用多传感器信息，进行多级别、多方面、多层次信息检测、相关、估计和综合以获得目标的状态和特征估计以及态势和威胁评估的一种多级信息自动处理过程。
它将不同来源、不同模式、不同时间、不同地点、不同表现形式的信息进行融合，最后得出被感知对象的精确描述。
数据融合其实也就是对数据的提取和处理，得出最终的有效信息。
多传感器数据融合也就是用各种不同的传感器观测信息，然后将不同来源、不同形式、不同时间、不同地点的信息通过计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，用某种方法自动分析、综合，得到更加有效的信息。
二、国内外研究概况美国国防部JDL（Joint Directors of Laboratories）从军事应用的角度将数据融合定义为一种多层次、多方面的处理过程，即把来此许多传感器和信息源的数据和信息加以联合（Association）、相关（Correlation）和组合（Combination），以获得精确的位置估计（Position Estimation）和身份估计（Identity Estimation），以及对战情况和威胁及其重要程度进行了适时的完整评价。
多传感器信息融合研究综述
多传感器信息融合研究综述多传感器信息融合是指从多个传感器获取的不同类型的数据进行整合和分析，以获得更准确、更完整的信息。
随着传感技术的不断进步和应用的扩大，多传感器信息融合成为了许多领域的研究热点，如环境监测、交通管理、智能机器人等。
本文将从多传感器信息融合的定义、分类、算法以及应用领域等方面进行综述。
首先，多传感器信息融合的定义。
多传感器信息融合是指通过不同类型的传感器获取的数据进行融合和分析，以提高信息的精确性和可靠性。
这些传感器可以是同种类型的，如多个摄像头用于图像融合；也可以是不同类型的，如摄像头和温湿度传感器用于环境监测。
其次，多传感器信息融合可分为数据级信息融合和特征级信息融合。
数据级信息融合是指直接采用传感器原始数据进行处理和融合，如数据融合、数据对准等。
特征级信息融合是指从传感器数据中提取有用的特征，并将这些特征进行融合和分析，如特征抽取、特征选择等。
数据级信息融合和特征级信息融合可以相互补充，提高信息融合的准确性和鲁棒性。
再次，多传感器信息融合的算法主要包括基于模型的方法和基于数据的方法。
基于模型的方法是指根据传感器的物理模型和系统模型，将传感器数据与模型进行匹配和融合，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
基于数据的方法是指根据大量的历史数据进行统计分析和建模，以获得传感器数据之间的关联性，并进行数据融合和预测，如神经网络、支持向量机等。
最后，多传感器信息融合在许多领域都得到了广泛的应用。
在环境监测方面，多传感器信息融合可以帮助提高空气质量、水质监测的准确性；在交通管理方面，多传感器信息融合可以帮助更准确地监测交通流量、路况等信息；在智能机器人方面，多传感器信息融合可以帮助机器人实现自主导航、目标识别等功能。
综上所述，多传感器信息融合是通过将不同类型的传感器数据进行整合和分析，以提高信息的精确性和可靠性的方法。
多传感器信息融合可以分为数据级信息融合和特征级信息融合，其算法主要包括基于模型的方法和基于数据的方法。
多传感器图像融合技术综述
０ｃｏ ｅ ２０ ２ ｔｂ ｒ ｏ
Ｖｏ ． ８ １ ２ Ｎｏ． ５
多 传 感 器 图 像 融 合 技 术 综 述
毛 士 艺
（ 京航 空航 天大学 北
赵 巍
电子工 程 系）
摘
要 ：对 国 内外 多传 感 器 图像 融 合 技 术 的 发 展 状 况 进 行 了介 绍 ， 述 了 描
此 系 统 能 给 司令 部 一 级 的指 挥 机 构 和 网 络 提 供 比
较 稳 定 的战 场 图 像 ． 遥 感 领 域 ， 量 遥 感 图像 的 在 大 融 合 为更 方 便 、 全 面 地 认 识 环 境 和 自然 资 源 提 更 供 了可 能 卜 ， 成 果 广 泛 应 用 于 大 地 测 绘 、 其 植
为 了使 国 内 同行 对 图像 融 合 技 术 有 一 个 较 为
全 面 的 了 解 ， 文 在 参 考 国 内外 文 献 的 基 础 上 ， 本 对
目前 常 用 的 图像 融 合 技 术 进 行 了 概 括 和 评 述 ． 文 章首 先 介 绍 了 图 像 融 合 研 究 的基 本 内容 ， 图 像 将 融 合 的概 念 界 定 到 像 素 级 ； 着 描 述 了 各 种 图 像 接
维 第５ ８ 期
北 京 航 空 航 天 大 学 学 报
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｅｊ ｇＵｎｖ ｒｉ ｆＡ ｒｎ ｕｉｓａ ｄＡｓ ｎ ｕ ｃ ｏ ｒａ ｆＢ ｉｎ ｉｅｓｔ ｏ ｅｏ ａ ｔ ｎ ￣ｏ ａ ｆ ｓ ｉ ｙ ｃ ｉ
文 章 编 号 ：１ ０ —９ ５ ２ ０ ） ５０ １ —７ ０ １５ ６ （０ ２ ０ —５ ２０
中 图 分 类 号 ： Ｎ ９ １ ７ Ｔ １ ．３ 文 献 标 识 码 ：Ａ
多传感器信息融合及其应用综述
多传感器信息融合及其应用综述一、本文概述随着科技的不断发展，传感器技术已广泛应用于各个领域，如工业自动化、环境监测、航空航天、智能交通等。
这些传感器可以捕获各种物理量，如温度、湿度、压力、光强、声音、图像等，为人们的生产和生活提供了极大的便利。
然而，单一传感器往往难以满足复杂环境下对信息全面性和准确性的需求，因此，多传感器信息融合技术应运而生。
多传感器信息融合，即利用计算机技术对来自多个传感器的信息进行处理，提取有用的特征信息，并消除冗余和矛盾信息，最终形成对环境的全面、准确描述。
这种技术能够充分利用各传感器之间的互补性，提高信息的利用率和可靠性，为决策提供更为全面、准确的依据。
本文旨在对多传感器信息融合技术及其应用进行综述。
将介绍多传感器信息融合的基本原理和方法，包括数据预处理、特征提取、信息融合等步骤。
将重点介绍多传感器信息融合在各个领域中的应用案例，如工业自动化中的设备故障诊断、环境监测中的空气质量预测、航空航天中的目标识别与跟踪等。
将探讨多传感器信息融合技术面临的挑战和未来的发展趋势，以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
二、多传感器信息融合的基本原理多传感器信息融合，又称为多源信息融合或多传感器数据融合，是一种将来自多个传感器或信息源的数据和信息进行集成、处理、分析和利用的技术。
其基本原理在于通过一定的算法和策略，将多个传感器提供的关于同一目标或现象的不完整、冗余或互补的信息进行联合处理，从而生成更为准确、全面和可靠的信息描述。
多传感器信息融合的基本原理主要包括三个层次：数据层融合、特征层融合和决策层融合。
数据层融合：也称为像素级融合，是在最底层的数据级别上进行的融合。
它直接对原始传感器数据进行操作，如图像数据的像素值、声音信号的波形等。
数据层融合能够最大限度地保留原始信息，但处理的数据量大，对传感器数据的同步性和配准精度要求高。
特征层融合：是在数据的中间层次进行的，即对提取出的特征信息（如目标的边缘、形状、速度等）进行融合。
多传感器数据融合技术概述
多传感器数据融合技术概述一、引言- 背景介绍- 研究目的二、多传感器数据融合技术概述- 多传感器数据融合的定义- 多传感器数据融合的分类- 多传感器数据融合的优势与挑战三、多传感器数据融合的应用- 智能交通领域- 智能家居领域- 物联网领域四、多传感器数据融合实现的方法- 模型融合法- 特征融合法- 决策融合法五、多传感器数据融合技术的发展前景- 设备智能化的需求- 多传感器数据融合技术的潜在应用- 多传感器数据融合技术的发展趋势六、结论派生- 研究贡献- 不足之处- 后续研究的展望一、引言随着物联网、大数据和智能化技术的快速发展，传感器已经广泛应用于各个领域，成为重要的有益工具。
传感器通过感知环境信息，能够采集大量数据来描述事件或过程。
然而，属于同一物根的传感器它们之间可能存在的误差、不确定性等问题会引起数据不一致、低质量数据，使得数据质量不能满足精度要求。
解决此问题的有效方法是多传感器数据融合技术。
多传感器数据融合是将从不同传感器获得的数据以及其他知识结合在一起来估计系统状态。
因此多传感器数据融合技术是目前学术界和工业界关注的一项重要技术，并已经被广泛应用于科研和实际场景中。
本论文将对多传感器数据融合技术的相关内容进行综述。
论文的主要目的是介绍多传感器数据融合技术的基本概念、分类、应用、实现方法和发展前景。
本文将第1章介绍研究的背景和目的，第2章将重点介绍多传感器数据融合技术的定义、分类、优势与挑战，第3章将介绍多传感器数据融合技术的应用，第4章将介绍多传感器数据融合的实现方法，第5章将对多传感器数据融合技术的发展前景进行展望。
本文的意义在于提供了有关多传感器数据融合技术的最新资讯和科学认知，为科研人员和工程师提供了一些有用的参考。
此外，本文的结论也将为相关领域的研究提供新的思考角度。
二、多传感器数据融合技术概述2.1 多传感器数据融合的定义多传感器数据融合是指将不同传感器采集的数据以及其他知识和信息结合在一起来估计系统状态。
图像融合研究综述
11科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald 技 术 创 新序言当今,在计算机、电子信息等科学技术迅速发展的同时,也带动了传感器技术的飞速发展。
多传感器使系统获得的信息量急剧增加并且呈现多样性和复杂性,以往的信息处理方法已无法满足这种新的情况,必须发展新的方法和技术来解决我们所面临的新问题[1]。
信息融合正是为了满足这种需求而发展起来的一种新技术。
多传感器信息融合是指对来自多个传感器的信息进行多级别、多方面、多层次的处理与综合,从而获得更丰富、更精确、更可靠的有用信息。
图像融合技术是多传感器信息融合的一个重要的分支,近二十年来,引起了世界范围内的广泛关注和研究[2]。
目前,图像融合技术在自动目标识别、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域都表现出巨大的应用潜力。
例如,红外图像与可见光图像的融合可以帮助飞行员进行导航;CT 与核磁共振MR I图像的融合有利于医生对疾病进行准确的诊断等。
因此,对图像融合技术展开深入的研究,对于国民经济的发展和国防事业的建设均有重要的意义。
1 图像融合研究现状1.1图像融合概述图像融合是指将2个或2个以上的传感器在同一时间(或不同时间)获取的关于某个具体场景的图像或者图像序列信息加以综合,生成一个新的关于这一场景的解释,这一解释是从单一传感器获得的信息中无法得到的[3]。
目前,美国、德国、日本等国家都在开展图像信息融合研究,在不同层次上开展了大量的模型和算法研究,相关的研究内容大量出现在美国三军数据融合年会、IEEE图像处理会议和相关的期刊中,并研制出了一些实用的处理系统和软件。
国内对图像融合技术研究起步较晚,主要有一些研究机构和大学从事这一领域的研究和探讨,例如中科院遥感所、中科院上海技术物理研究所等单位。
从目前的发展水平来看,国内的研究与世界水平还存在一定差距,大都局限在理论研究的初始阶段,还没有商品化的成熟软件或系统平台推出。
多传感器数据融合技术
深度学习与数据融合
高性能计算与实时性
随着深度学习技术的不断发展，多传 感器数据融合将更多地应用深度学习 算法，实现对传感器数据的自动特征 提取和分类。
随着高性能计算技术的发展，多传感 器数据融合将进一步提高数据处理速 度和实时性，满足更多实时应用的需 求。
异构传感器融合
目前多传感器数据融合主要集中于同 类型传感器的融合，未来将更多地关 注异构传感器的融合，以实现更广泛 的应用场景。
跨领域应用
拓展多传感器数据融合技术在 智能交通、智能家居、健康医
疗等领域的应用。
TH与优化
算法分类
根据数据特性和应用需求选择合适的融合算法， 如加权平均、卡尔曼滤波、贝叶斯网络等。
算法参数调整
根据实际应用情况调整算法参数，以提高融合效 果和实时性。
算法优化
针对特定场景对算法进行优化，以降低计算复杂 度和提高融合精度。
决策层融合与目标识别
决策层融合
01
将不同传感器获取的特征进行综合分析，形成对目标更准确的
数据融合的层次结构
01
02
03
数据层融合
直接对原始数据进行处理， 提取特征，并对特征进行 融合。
特征层融合
对各个传感器的特征进行 融合，得到更加全面和准 确的特征信息。
决策层融合
基于各个传感器的决策结 果进行融合，得到最终的 决策结果。
数据融合的方法与算法
01
02
03
04
加权平均法
根据各个传感器的权重对数据 进行加权平均，得到融合结果
数据融合算法对多传感器数据进行处 理，实时监测异常情况，提高预警准 确率。
05
多传感器数据融合的挑战与展望
数据质量问题与处理方法
多传感器图像融合方法研究
多传感器图像融合方法研究一、本文概述随着科技的不断进步，多传感器图像融合技术在众多领域，如军事侦察、无人驾驶、医疗诊断、环境监控等，均显示出巨大的应用潜力和价值。
该技术能够综合利用多种传感器获取的图像信息，通过一定的算法和处理手段，将各自独立的图像数据融合成一幅包含更多信息、更易于理解和分析的图像，从而显著提高图像的识别精度和解释能力。
本文旨在深入探讨多传感器图像融合方法的研究现状和发展趋势，分析不同融合策略的优势和局限性，并提出一种新型的多传感器图像融合算法。
通过对多源图像数据的预处理、特征提取、融合规则设计以及融合结果评价等关键步骤的研究，旨在提高图像融合的质量和效率，为相关领域的实际应用提供理论支持和技术指导。
本文首先对多传感器图像融合的基本概念、原理和应用背景进行简要介绍，为后续研究奠定基础。
然后，详细阐述现有的图像融合方法，包括基于像素的融合、基于特征的融合以及基于深度学习的融合等，并分析它们的优缺点和适用场景。
接着，本文提出了一种基于多尺度变换和稀疏表示的新型图像融合算法，该算法能够充分利用不同传感器图像的空间和频域信息，实现图像的高效融合。
通过实验验证和对比分析，证明了所提算法的有效性和优越性。
本文的研究成果不仅有助于推动多传感器图像融合技术的发展，还为相关领域提供了更为精准、高效的图像处理和分析工具，具有重要的理论价值和实践意义。
二、多传感器图像融合的基本原理多传感器图像融合是一种信息融合技术，它通过对来自不同传感器、不同时间或不同视角的图像信息进行整合，生成一幅包含更丰富、更准确信息的图像。
其基本原理主要基于信息冗余性、互补性和协同性。
信息冗余性指的是多个传感器在观测同一目标时，虽然各自获取的图像信息可能存在一定的差异，但这些信息中往往包含大量的冗余部分，即不同图像中都有关于同一目标的共同信息。
通过融合这些冗余信息，可以提高图像的可靠性和鲁棒性，减少因单一传感器故障或噪声干扰导致的错误。
多传感器图像融合技术综述
多传感器图像融合技术综述一、本文概述随着科技的飞速发展，传感器技术在众多领域，如航空航天、医学影像、自动驾驶、安防监控等，发挥着越来越重要的作用。
其中，多传感器图像融合技术作为提升传感器信息利用效率、增强系统感知能力的关键技术，受到了广泛关注。
本文旨在综述多传感器图像融合技术的基本原理、发展历程、主要方法、应用领域以及未来发展趋势，以期为相关领域的研究人员和技术人员提供参考和借鉴。
本文首先简要介绍了多传感器图像融合技术的概念，阐述了其在不同领域的应用价值和意义。
接着，回顾了多传感器图像融合技术的发展历程，包括早期的简单图像叠加到现代的深度学习融合方法。
在此基础上，重点介绍了多传感器图像融合的主要方法，包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等，并分析了各种方法的优缺点和适用范围。
本文还探讨了多传感器图像融合技术在不同领域的应用案例，如医学影像分析、目标检测与跟踪、场景理解与重建等，展示了其在实际应用中的效果和价值。
展望了多传感器图像融合技术的未来发展趋势，包括新技术、新方法的引入以及跨学科、跨领域的融合应用等。
通过本文的综述，期望能够为多传感器图像融合技术的研究和应用提供有益的参考和启示，推动该领域的不断发展和进步。
二、多传感器图像融合技术概述多传感器图像融合技术是一种将来自不同传感器、不同时间或多视角的图像信息进行整合，以生成更为全面、准确和有用的信息的处理技术。
它融合了多种图像数据源的优点，旨在提高图像的质量、信息的完整性和可解释性。
这一技术广泛应用于军事侦察、医疗影像分析、遥感测绘、自动驾驶等多个领域。
图像融合的核心在于对多源图像中的互补和冗余信息进行合理的提取与融合。
这涉及到图像预处理、图像配准、特征提取、融合算法等多个环节。
预处理阶段主要是对图像进行去噪、增强等操作，以提高图像质量；图像配准则是将不同传感器或不同视角的图像进行空间对齐，为后续融合奠定基础；特征提取则是对图像中的重要信息进行提取，以便更好地进行融合；而融合算法则是整个技术的核心，其性能直接影响到最终融合图像的质量。
多传感器图像融合综述
文章编号:1671-637 (2002)0420001207多传感器图像融合综述夏明革2, 何 友1, 唐小明2, 夏仕昌1(1.海军航空工程学院电子工程系,山东烟台 264001;2.海军工程大学兵器工程系,湖北武汉 430033)摘 要: 图像融合是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。
图像融合分为:像素层图像融合、特征层图像融合和符号图像层融合。
本文讨论了图像融合各层次的融合算法以及红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的融合问题。
提出图像融合的结构模型,并对图像融合的发展方向进行了展望。
关 键 词: 图像融合; 结构模型; 预测中图分类号: T P 212; T P 391.41 文献标识码: AA survey on m ultisen sor i m age fusi onX I A M ing 2ge 2, H E You 1, TAN G X iao 2m ing 2, X I A Sh i 2chang 1(1.N aval A eronau tical E ng ineering Institu te ,Y antai 264001, Ch ina ;2.D ep t .of W eap onry E ng .,N aval U niv .of E ng ineering ,W uhan 430033, Ch ina )Abstract : M ultisen s o r i m age fusi on is w idely recogn ized as a valuable m echan is m fo r i m p roving overall syste m perfo r m ance in i m age 2based app licati on areas .T he objective of i m age fusi on is to com bine info r m ati on from m ulti p le i m ages of the sa m e scene to ach ieve inferences that canno t be ach ieved w ith a single i m age o r s ource .T h is paper surveys p ixel ,feature ,and sym bo l level i m age fusi on m ethods and compares the characteristics of differen t fusi on levels .A fe w i m age fusi on algo rithm s of each level are p resen ted ,p roble m s about fusi on of infrared i m age ,V I ,SA R ,m ultis pectral i m age are discussed .A n i m age fusi on structure model w ith feedback info r m ati on and s om e issues that should be s o lved in the future are p ropo sed in th is paper .Key W ords : i m age fusi on ; structure model ; pers pective0 引言光学、电子学、数学、摄影技术、计算机技术等学科的发展,处理器、存储器和显示设备性能的提高,价格的不断下降,使得数字图像处理迅速发展[1]。
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势1. 引言1.1 引言多传感器图像融合技术是一种将来自不同传感器获取的信息进行整合和融合的技术，旨在提高图像质量、增强信息提取能力和减少误差。
在当代社会，传感器技术不断发展，不同类型的传感器可以获取不同维度和角度的信息，但单一传感器存在信息不完整、噪声干扰等问题。
多传感器图像融合技术应运而生，以整合各种传感器的信息，从而得到更加完整、精确的图像信息。
多传感器图像融合技术已经在各个领域得到广泛应用，如军事侦查、医学诊断、环境监测等。
通过将不同类型传感器的信息融合，可以提高目标检测的准确性、增强信息提取的效率、改善图像分析的质量等。
多传感器图像融合技术的发展也在不断推动各个领域的发展和进步。
在未来，随着传感器技术的不断创新和进步，多传感器图像融合技术将变得更加成熟和智能化。
其重要性将日益凸显，在各个领域都将发挥至关重要的作用。
多传感器图像融合技术也面临一些挑战，如多源信息融合、算法优化等问题，需要不断研究和探索解决方案。
通过持续的努力和创新，多传感器图像融合技术将迎来更加广阔的发展前景。
2. 正文2.1 多传感器图像融合技术概述多传感器图像融合技术是一种通过融合不同传感器获取的图像信息，从而提高图像质量和增强图像特征的技术。
传感器可以是光学传感器、红外传感器、雷达传感器等，每种传感器都有其特定的波长范围和特性。
通过将不同传感器获取的信息结合起来，可以获得更全面、更准确的图像信息。
多传感器图像融合技术主要包括数据融合和特征融合两种方法。
数据融合是指将不同传感器获取的原始数据进行融合处理，得到更完整的信息；特征融合则是在提取出的特征层面上进行融合，从而增强图像的识别和分析能力。
这种技术在军事、航天、医疗、环境监测等领域有着广泛的应用。
例如在军事领域，多传感器图像融合技术可以帮助军方进行目标识别和情报分析；在医疗领域，可以提高医学影像诊断的准确性。
随着人工智能和大数据技术的发展，多传感器图像融合技术也在不断进化。
图像融合简述
图像融合简述1、图像融合：图像融合是指将多幅图像，在经过去噪、配准等预处理后，再依据某些融合规则合成⼀幅图像的过程。
融合图像对⽬标的描述更清晰和准确，更适合图像后续的处理。
（多传感器图像融合（可见光图像和红外图像融合）、单⼀传感器多聚焦图像融合）图像融合需要遵守的3个基本原则：1)融合后图像要含有所有源图像的明显突出信息；2)融合后图像不能加⼊任何的⼈为信息；3) 对源图像中不感兴趣的信息，如噪声要尽可能多地抑制其出现在融合图像中。
融合图像的作⽤①图像增强。
通过综合来⾃多传感器（或者单⼀传感器在不同时间）的图像，获得⽐原始图像清晰度更⾼的新图像。
②特征提取。
通过融合来⾃多传感器的图像更好地提取图像的特征，如线段，边缘等。
③去噪。
④⽬标识别与跟踪。
⑤三维重构。
2、图像融合应⽤领域图像融合技术的研究呈不断上升的趋势，应⽤领域也遍及遥感图像处理，可见光图像处理，红外图像处理，医学图像处理等。
3、⼏种典型的数字图像融合⽅法主成分分析法差分演化计算法（DE）遗传算法 GA粒⼦群算法（PSO）蚁群算法神经⽹络法⼩波变换法模糊图像融合。
如果按研究⽅法分类，彩⾊图像融合⼤体可以分为两类：基于⼈的视觉系统和直接基于物理光学。
基于物理光学的研究是直接在颜⾊空间RGB中对图像进⾏处理、融合。
⽽基于⼈的视觉系统的融合，更多是从感官上在⾊彩的 HI V空间对图像进⾏融合。
4、融合过程：图像融合的⽅法很多，按照信息提取的层次从低到⾼的原则可划分为 3 类：像素级图像融合、特征级图像融合和决策级图像融合。
像素级融合依据⼀定的融合规则直接对源图像基于像素的特征进⾏融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
它保留源图像的原始信息最多、融合准确性最⾼，但该类⽅法也存在着信息量最⼤、对硬件设备和配准的要求较⾼、计算时间长和实时处理差等缺点。
特征级图像融合是⾸先对源图像进⾏简单的预处理，再通过⼀定模型对源图像的⾓点、边缘、形状等特征信息进⾏提取，并通过合适的融合规则进⾏选取，再依据⼀定的融合规则对这些特征信息进⾏选取和融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
多传感器信息融合技术综述(论文)
多传感器信息融合技术综述内容摘要：多传感器信息融合技术是一门新兴学科，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。
本文主要对多传感器信息融合的模型与结构、信息融合的主要技术和方法、信息融合理论体系以及信息融合技术的应用等内容进行了概要介绍和展开了综述。
关键词：多传感器；信息融合；综述随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术和并行计算的软硬件技术等相关技术的发展，多传感器信息融合技术已受到了广泛关注。
多传感器信息融合是20 世纪80 年代出现的一门新兴学科，它首先广泛地应用于军事领域，如海上监视、空－空和地－空防御、战场情报、监视和获取目标及战略预警等，随着科学技术的进步，多传感器信息融合至今已形成和发展成为一门信息综合处理的专门技术，并很快推广应用到工业机器人、智能检测、自动控制、交通管理和医疗诊断等多种领域。
我国从20 世纪90 年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作，并在工程上开展了多传感器识别、定位等同类信息融合的应用系统的开发，现在多传感器信息融合技术越来越受到人们的普遍关注。
1 多传感器信息融合的概念在信息融合领域，人们经常提及“多传感器融合” (multi-sensor fusion )、“数据融合”( data fusion )和“信息融合” ( information fusion )。
实际上它们是有差别的，现在普遍的看法是，多传感器融合包含的内容比较具体和狭窄，至于信息融合和数据融合，有一些学者认为数据融合包含了信息融合，还有一些学者认为信息融合包含了数据融合，而更多的学者把信息融合与数据融合的当作同一概念看待，在不影响应用的前提下，二种提法都是可以的。
因此本文统一使用信息融合这一提法。
信息融合有多种定义方式，作者认为比较确切的概念为：充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能。
多传感器信息融合技术述评
多传感器信息融合技术述评多传感器信息融合技术是指将来自不同传感器的数据进行整合和分析，以提供更准确、全面的信息和决策支持。
随着传感器技术的发展和应用的广泛，越来越多的传感器被应用于各个领域，如环境监测、智能交通、无人机等。
然而，单一传感器所获取的数据往往具有局限性，无法完全反映真实的情况。
因此，通过多传感器信息融合技术，可以充分利用各种传感器的优势，提高信息的准确性和可靠性。
多传感器信息融合技术的基本原理是将来自不同传感器的数据进行融合，以得到更全面、准确的信息。
传感器的种类繁多，包括光学传感器、声学传感器、电磁传感器等，每种传感器都有其独特的测量原理和特点。
通过将来自不同传感器的数据进行融合，可以弥补单一传感器的不足，提高信息的可靠性和准确性。
多传感器信息融合技术可以应用于各个领域。
在环境监测领域，可以利用多个传感器对环境中的污染物进行监测和分析，以评估环境质量。
在智能交通领域，可以利用多个传感器对交通流量、道路状况等进行监测，以提供实时的交通信息和路况预测。
在无人机领域，可以利用多个传感器对无人机的姿态、位置、环境等进行监测，以提供精确的导航和避障能力。
多传感器信息融合技术主要包括数据融合和决策融合两个方面。
数据融合是指将来自不同传感器的数据进行整合和处理，以得到更准确、全面的信息。
数据融合的方法包括传感器标定、数据校正、数据配准等。
决策融合是指将来自不同传感器的信息进行集成和分析，以得出最终的决策结果。
决策融合的方法包括贝叶斯理论、神经网络、模糊逻辑等。
多传感器信息融合技术的应用还面临一些挑战。
首先，不同传感器的数据具有不同的分辨率和精度，如何进行数据的配准和校正是一个难题。
其次，不同传感器之间可能存在不一致性和冲突，如何解决数据的一致性和冲突是一个关键问题。
此外，多传感器信息融合技术还面临实时性和计算复杂度的挑战，如何在有限的时间内对大量的数据进行处理和分析是一个难题。
多传感器信息融合技术是一种将来自不同传感器的数据进行整合和分析的技术，可以提高信息的准确性和可靠性。
一文详解目前最火的多传感器融合技术
一文详解目前最火的多传感器融合技术1、何为多传感器融合？进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。
和人的感知相似，不同的传感器拥有其他传感器不可替代的作用，当各种传感器进行多层次，多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。
具体来讲，多传感器数据融合处理：（1）多个不同类型传感器（有源或无源）收集观测目标的数据；（2）对传感器的输出数据（离散或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明）进行特征提取的变换，提取代表观测数据的特征矢量Yi；（3）对特征矢量Yi进行模式识别处理（如聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等），完成各传感器关于目标的说明；（4）将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组，即关联；（5）利用融合算法将目标的各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。
2、多传感器融合的优势多传感器融合的技术以及工程化落地难度无疑是复杂的，那么为何众多自动驾驶公司依然趋之若鹜，想要攻克实现路途中的一个个难题？这是因为多传感器融合可以很好地应用上每个传感器自身的优势，统一之后为下游输出一个更加稳定、全面的感知信息，让下游规控模块能够根据这些精确稳定的结果实现车辆最终的安全驾驶。
而应用上多传感器融合，自动驾驶系统将具有以下几类特征：一方面可以实现信息的冗余。
对于环境的某个特征，可以通过多个传感器（或者单个传感器的多个不同时刻）得到它的多份信息，这些信息是冗余的，并且具有不同的可靠性，通过融合处理，可以从中提取出更加准确和可靠的信息。
与此同时，信息的冗余性可以提高系统的稳定性，从而能够避免因单个传感器失效而对整个系统所造成的影响。
第二，完成信息的互补性。
不同种类的传感器可以为系统提供不同性质的信息，这些信息所描述的对象是不同的环境特征，它们彼此之间具有互补性。
如果定义一个由所有特征构成的坐标空间，那么每个传感器所提供的信息只属于整个空间的一个子空间，和其他传感器形成的空间相互独立。
现代检测技术——多传感器数据融合技术综述
现代检测技术及发展——多传感器数据融合技术综述摘要：现代智能检测技术解决传统检测理论与技术难以解决的复杂系统的检测问题，主要包括先进传感技术、现代信息处理技术、软测量技术、基于多传感器的数据融合技术等。
基于多传感器的数据融合技术的智能检测系统由若干个传感器和具有数据综合和决策功能的计算机系统组成，以完成仅仅依靠单个传感器无法实现的测量。
多传感器数据融合技术具有很多优点，如可以增加检测的可信度，降低不确定性，改善信噪比，增加对待测量的时间和空间覆盖程度等。
由于单个传感器的自身特性缺陷因素而使得单个传感器获取的信息不够完善，往往不能表征整个目标或对象的全部特征信息，数据融合技术综合利用各个传感器所采集的信息进行融合，进而得到更加稳定、可靠、全面、准确的特征信息。
数据融合技术以其融合层次的不同分为数据级融合、特征级融合、决策级融合。
关键词：智能检测技术；多传感器；数据融合；融合层次引言多传感器数据融合是一种针对单一传感器或多传感器数据或信息的处理技术，通过数据关联、相关和组合等方式以获得对被测环境或对象的更加精确的定位与测量、目标识别以及对当前态势和威胁的全面而及时的评估[1]。
多传感器数据融合技术是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。
多传感器数据融合技术从多信息的视角进行处理及综合，以得到各种信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的及冗余的信息，进而保留正确的和有用的成分，最终实现信息的优化[2]。
多传感器数据融合技术充分利用各传感器获获取信息的冗余性和互补性，最终得到更加稳定、可靠、全面的信息。
其为智能信息处理技术的研究提供了新的观念，数据融合作为一门跨学科的综合信息处理理论，涉及系统论、信息论、控制论、人工智能和计算机通信等众多的领域和学科。
1 数据融合技术的发展现状与存在问题1. 1数据融合技术的发展现状C I（com2mand, control,“数据融合”最早出现于20世纪70年代，源于军事领域的3communication and intelligence）系统的需要，当时称为多传感器相关、多传感器混合数据融合，并于80年代建立此技术。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
!
多传感器图像融合技术研究内容
多传感器图像融合属于多传感器信息融合的
范畴， 是指将不同传感器获得的同一景物的图像 或同一传感器在不同时刻获得的同一景物的图
第5期
毛士艺等： 多传感器图像融合技术综述
［22］ ［24］ ~ 问题 .
加权平均法的优点是简单直观， 适合实时处 理 . 但简单的叠加会使合成图像的信噪比降低； 当 融合图像的灰度差异很大时， 就会出现明显的拼
［11］ 接痕迹 ， 不利于人眼识别和后续的目ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ识别过
程. 2.2 逻辑滤波方法 另一种将 2 个像素数据合成为 1 个像素的直 观方法就是对它们进行逻辑运算 ， 例如： 当2个 像素的值都大于某一阈值时， “ 与” 滤波器输出为 “1” （为 “真” ） “与” 滤波器而获得的特征 . 图像通过 可认为是图像中十分显著的成分 . 同样地， “或” 逻 辑操作可以十分可靠地分割一幅图像 . 2.3 彩色空间变换法 彩色空间变换法利用彩色空间 RGB （红、 绿、 蓝） 模型和 HIS （色调、 明度和饱和度） 模型各自在 显示与定量计算方面的优势， 将图像的 RGB 模型 转换成 HIS 模型 . 在 HIS 空间， 对 3 个相互独立且 具有明确物理意义的分量 I ， 也就 H， S 进行运算， 是进行多幅图像的融合， 再将融合结果反变换回 RGB 空间进行显示 . 当融合低分辨的多光 谱图像和高分辨的全色图像时， 彩色空间变换法 会使谱分辨率降低 . 若将小波变换和彩色空间变 换法结合起来就既可保留空间信息又可保留谱信 . 2 . 4 模拟退火方法 在图像处理应用中， 模拟退火方法是把像素 值和它的邻域看成一种原子或分子在物理系统中 所处的状态， 用一个能量函数来描述这个系统， 并 确定其 Gibbs 分布 . 利用模拟退火方法进行多 传感器图像融合的关键在于： 找到一个能量函数 能充分描述融合结果的各种恰当的约束条件 . 2.5 多分辨塔式图像融合方法 多分辨塔式图像融合算法是现在较为常用的 图像融合方法 . 在这类算法中， 原图像不断地被滤 波， 形成一个塔状结构 . 在塔的每一层都用一种融 合算法对这一层的数据进行融合， 从而得到一个 合成的塔式结构 . 然后对合成的塔式结构进行重 构， 得到合成图像 . 按照塔式结构形成方法的 不同， 多分辨塔式图像融合算法可分为高斯-拉普 拉斯 金 字 塔 塔
［l2］ 比度最大的像素点作为合成图像的像素点 ， 也
否则为 0 . 基 就是说对比度大的像素点权值为 l， 于对比度的权值选择技术对噪声非常敏感， 这是 因为图像中的噪声具有很高的对比度， 这样合成 图像中将包含很强的噪声 . 于是 Burt 提出了平均 ［l3］ ， 即用 l 个匹配矩阵来表 和选择相结合的方法 示两幅图像的相似程度 . 当两幅图像很相似时， 合 成图像就采用两幅图的平均值， 也就是权值分别 当两幅图像差异很大时， 就选择最 为 0 . 5 和 0 . 5； 显著的那一幅图像， 此时的权值为 0 和 l， 这样就 可以抑制噪声 . 上面的权值选择方法基本上都是基于人眼的 视觉特征， 而没有考虑到实际应用中的目标特征 . Lallier 利用军事应用中的目标特征提出了一种自 适应的权值选择方法， 所产生的融合算法计算量
［1］ ， ［2］ 全部图像 《防务系统月刊》 . 1998 年 1 月 7 日 电子版报道， 美国国防部已授予 BTG 公司 2 项合
图像融合， 使检查时间成倍地降低 . 在网络安全领 域， 多尺度图像融合技术可将任意的图像水印添
［7］ 加到载体图像中， 以确保信息安全 .
在各个应用领域的需求牵引下， 各国学者对 多传感器图像融合技术的研究也越来越重视 . 在 多传感器信息融合领域中， 图像融合是应用最为 广泛， 发表文献最多的一个方向 . 从文献 ［ 8］ 可看 出， 在参与统计的信息融合文章中， 信号层的信息 融合文章占 53% . 同时， 我们做了这样一个调查， 在 Ei Compendexweb 数据库中用 “ image fusion” 作 为关键词， 检索从 1980 年到 2001 年摘要中出现 这一词组的文章数目 . 1980 年至 1984 年， 这方面 的文 章 只 有 4 篇； 1995 年 至 1999 年 增 加 到 603 篇； 2000 年和 2001 年两年就有 299 篇 . 从中可以 看出国际学术界对图像融合技术的重视程度与日 俱增 . 为了使国内同行对图像融合技术有一个较为 全面的了解， 本文在参考国内外文献的基础上， 对 目前常用的图像融合技术进行了概括和评述 . 文 章首先介绍了图像融合研究的基本内容， 将图像 融合的概念界定到像素级； 接着描述了各种图像 融合技术的基本原理， 对它们的优缺点进行了定 性分析， 给出了评价图像融合技术的方法 .
［9］ ［ll］ ~ 合、 特征级融合和判决级融合 . 像素级图像 ［l］
步完成图像的融合， 得到了较好的视觉效果 . 为了 较为全面地描述各种图像融合方法， 在下一节中 我们并不特意地将融合算法和显示方法加以区 分， 而是放在一起加以介绍 .
表!
传感器 l TV 摄像机 毫米波 （MMW） 雷达 红外 多光谱图像 SAR SAR 红外 CCD 摄像机
要：对国内外多传感器图像融合技术的发展状况进行了介绍， 描述了
图像融合的主要步骤， 概括了目前主要图像融合方法的基本原理， 并对各种方法的性 能进行了定性分析 . 给出了评价图像融合效果的标准和方法， 指出了图像融合技术的 发展方向 . 关 键 词：图像处理；图像合成；传感器；图像融合
中图分类号：TN 911 . 73 文献标识码：A 文 章 编 号：1001-5965 （2002） 05-0512-07 近 20 年， 随着传感器技术和计算机计算能力 的提高， 多传感器图像融合技术的应用越来越广 以多传感器图像融合为核心内容 泛 . 在军事领域， 的战场感知技术已成为现代战争中最具影响力的 军事高科技 . 20 世纪 90 年 代， 美 国 海 军 在 SSN（孟菲斯） 潜艇上安装了第 1 套图像融合样机， 691 可使操纵手在最佳位置上直接观察到各传感器的
5l3
像， 经过去噪、 时间配准、 空间配准和重采样后， 再 运用某种融合技术得到一幅合成图像的过程 . 通 过对多幅传感器图像的融合， 可克服单一传感器 图像在几何、 光谱和空间分辨率等方面存在的局 限性和差异性， 提高图像的质量 ， 从而有利于对 物理现象和事件进行定位、 识别和解释 . 根据信息表征层次的不同， 多传感器信息融 合可分为数据级融合、 特征级融合和决策级融合 . 因此， 有的学者将图像融合也分为 3 类： 像素级融
红外 + SAR 分辨力强， 全天候
"
常用的多传感器图像融合技术
目前常用的图像融合技术有： 加权平均法、 逻
辑滤波法、 彩色空间法、 多分辨塔式算法、 小波变 换法、 卡尔曼滤波算法、 模拟退火法和假彩色法 . "#! 加权平均法 加权平均法是一种最简单的多幅图像融合方 法， 也就是对多幅原图像的对应像素点进行加权 处理 . 设 A （ i， 为图像 A 中的一个像素点， （ i， j） B 为图像 B 中与之对应的像素点， 则融合图像中 j） 的像素点可通过下式得到： （ i， （ i， （ i， C j ）= w（ j） A j ）+ w（ j） B j） A i， B i， w（ j ）+ w（ j ）= l A i， B i， 权值如何选择是加权平均法中的关键问题 . 基于局部区域对比度的权值选择法利用人眼对对 比度非常敏感这一事实， 从两幅原图像中选择对
图像传感器的组合
效 果
传感器 2 红外 红外 紫外 全色图像 红外 SAR 红外
适用于白天或夜晚 穿透力强， 分辨力强 适合识别背景 适合识别特征和纹理 空间分辨力和谱分辨力都较高 穿透力强， 分辨力较高， 全天候 背景 信 息 增 加， 提高了探测距 离和识别能力
融合指的是直接对各幅图像的像素点进行信息综 合的过程 . 特征级图像融合是对图像进行特征抽 取后， 将边沿、 形状、 轮廓等信息进行综合处理的 过程 . 而在进行判决级图像融合之前， 每种传感器 已独立地完成了决策或分类任务， 融合工作实质 上是做出全局的最优决策 . 特征级图像融合实际 上涉及了图像分割、 特征提取和特征层信息融合 这几个方面的内容 . 判决级图像融合包含了检测、 分类、 识别和融合这几个过程 . 其中涉及融合技术 的内容实际上与多传感器信息融合的特征级融 合、 决策级融合是一致的 . 因此， 为了与多传感器 信息融合的分类保持统一， 本文所说的图像融合 只代表像素级的图像融合， 是数据级信息融合的 一部分 . 一个完整的图像融合过程如图 l 所示， 其中 各种传感器的组合可见表 l . 在这几个步骤中， 时 间和空间的配准是非常重要的， 其精度直接影响 到图像融合算法的效果 . 对图像进行配准后， 就可 应用某一融合算法对图像的像素点进行融合 . 目 前常用的融合算法包括： 加权平均法、 逻辑滤波 法、 多分辨塔式算法、 小波变换法、 卡尔曼滤波算 法等 . 图像融合的最后一步就是对融合后的图像 进行显示， 通常的显示方法有 3 类： 灰度显示、 真 彩色显示和假彩色显示 . 而有些学者将显示方法 和融合方法结合起来， 在显示图像的过程中进一
同， 其中一项就是美国空军的图像融合设计合同， 此系统能给司令部一级的指挥机构和网络提供比 较稳定的战场图像 . 在遥感领域， 大量遥感图像的 融合为更方便、 更全面地认识环境和自然资源提
［3］ ［5］ ~ 供了可能 ， 其成果广泛应用于大地测绘、 植
被分类与农作物生长势态评估、 天气预报、 自然灾 害检测等方面 . 1999 年 10 月 4 日， 由我国和巴西 联合研制的 “资源一号” 卫星发射升空， 卫星上安 装了我国自行研制的 CCD 相机和红外多光谱扫 描仪， 这两种航天遥感器之间可进行图像融合， 大 大扩展了卫星的遥感应用范围 . 在医学成像领域， CT、 MR 和 PET 图像的融合提高了计算机辅助诊 ［6］ 断能力 . 2001 年 11 月 25 日 ~ 30 日在美国芝加 哥召开了每年一度的 RSNA 北美放射学会年会， 在会议上 GE 公司医疗系统部展销了其产品 Discovery LS . Discovery LS 是 GE 公司于 2001 年 6 月 刚推出的最新 PET/CT， 是世界上最好的 PET 与最 高档的多排螺旋 CT 的一个完美结合， 具有单体 PET 不能比拟的优势 . 它可以完成能量衰减校正、 分子代谢影像 （ PET） 与形态解剖影像 （ CT） 的同机