图像融合

图像融合过程被定义为从多个图像中收集所有重要信息，并将其纳入较少的图像，通常是一个单一的图像。这个单一的图像比任何单一的源图像更有信息量和准确性，它包含了所有必要的信息。图像融合的目的不仅是为了减少数据量，也是为了构建对人类和机器感知更合适和更容易理解的图像。在计算机视觉中，多传感器图像融合是将两个或多个图像的相关信息结合到一个图像中的过程。由此产生的图像将比任何一个输入图像的信息量更大。在遥感应用中，越来越多的空间承载传感器的出现为不同的图像融合算法提供了动力。在图像处理的一些情况下，需要在一张图像中获得高空间和高光谱分辨率。大多数现有的设备不能令人信服地提供这种数据。图像融合技术允许对不同的信息源进行整合。融合后的图像可以具有互补的空间和光谱分辨率特征。然而，标准的图像融合技术在合并的同时会扭曲多光谱数据的光谱信息。在卫星成像中，有两种类型的图像。卫星获取的全色图像以现有的xxx分辨率传输，而多光谱数据则以较粗的分辨率传输。这通常会低两到四倍。在接收站，全色图像与多光谱数据合并以传递更多信息。有许多方法可以进行图像融合。最基本的是高通滤波技术。后来的技术是基于离散小波变换、统一有理滤波器组和拉普拉斯金字塔。

多焦点图像融合用于从具有不同焦点深度的输入图像中收集有用和必要的信息，以创建一个理想的具有输入图像所有信息的输出图像。在视觉传感器网络（VSN）中，传感器是记录图像和视频序列的相机。在VSN的许多应用中，摄像机不能提供包括场景所有细节的完美图解。这是因为摄像机的光学镜头存在有限的焦距。因此，只有位于摄像机焦距内的物体被聚焦和清除，而图像的其他部分是模糊的。VSN有能力使用多台摄像机捕捉场景中不同焦深的图像。由于与其他传感器（如压力和温度传感器）相比，摄像机产生的数据量很大，而且有一些限制，如有限的频带宽度、能源消耗和处理时间，因此必须对本地输入的图像进行处理以减少传输数据量。上述原因强调了多焦点图像融合的必要性。多焦点图像融合是一个过程，它将输入的多焦点图像组合成一个单一的图像，包括输入图像的所有重要信息，它比每一个单一的输入图像更准确地解释场景。

多传感器数据融合已成为一门学科，它要求对一些应用情况有更普遍的正式解决方案。图像处理中的一些情况需要在一张图像中同时提供高空间和高光谱信息。这在遥感中是很重要的。然而，无论是在设计上还是在观测限制上，仪器都无法提供这种信息。对此，一个可能的解决方案是数据融合。

图像融合方法可大致分为两类--空间域融合和变换域融合。诸如平均法、Brovey法、主成分分析（PCA）和基于IHS的方法等融合方法属于空间域方法。另一个重要的空间域融合方法是基于高通滤波的技术。这里的高频细节被注入到MS图像的上采样版本中。空间域方法的缺点是它们在融合后的图像中产生空间失真。当我们进行进一步处理时，如分类问题，光谱失真成为一个负面因素。空间失真可以通过频域方法很好地处理图像融合问题。多分辨率分析已经成为分析遥感图像的一个非常有用的工具。离散小波变换已经成为融合的一个非常有用的工具。还有一些其他的融合方法，如基于拉普拉斯金字塔、基于小曲线变换等。与其他空间融合方法相比，这些方法在融合后的图像的空间和光谱质量方面表现得更好。用于图像融合的图像s