计算机视觉 图像融合技术概览

        在许多计算机视觉应用中（例如机器人运动和医学成像），需要将来自多幅图像的相关信息集成到一幅图像中。这种图像融合将提供更高的可靠性、准确性和数据质量。

        多视图融合可以提高图像的分辨率，同时恢复场景的 3D 表示。多模态融合结合了来自不同传感器的图像，称为多传感器融合。其主要应用包括医学图像、监控和安全。

一、图像融合级别

工程师根据融合完成的阶段，在三个级别执行图像融合 (image fusion)。

• 像素级图像融合。这种图像融合方法处于较低级别，且易于执行。它包含两个输入图像的特征并生成平均的单个结果图像。

• 特征级图像融合。它从多个来源对图像特征（大小、颜色）进行校正，从而在特征提取后生成增强图像。

• 基于块（区域）的图像融合。这是一项高级技术。它采用多阶段表示并根据区域计算测量值。

二、图像融合的类型

        单传感器图像融合方法

        将现实世界捕捉为一系列图像。该算法将一组图像组合起来，生成具有最佳信息内容的新图像。例如，在不同的照明条件下，人类操作员可能无法检测到物体，但会在融合后的图像中突出显示它们。

        这种方法的缺点是在某些传感领域使用的图像