在機(jī)器視覺中，圖像融合是一個將多個圖像的相關(guān)信息整合到單一圖像中的過程，旨在提高圖像的可靠性、準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)質(zhì)量。以下是圖像融合的幾個關(guān)鍵方面：

1. 圖像融合的層級：

像素級融合：這是一種低級別的圖像融合方法，操作簡單，它包含了兩個輸入圖像的特征，并生成一個平均的、單一的結(jié)果圖像。

特征級融合：從多個來源提取圖像特征（如大小、顏色），并在特征提取后生成增強(qiáng)的圖像。

塊（區(qū)域）級融合：這是一種高級技術(shù)，利用多階段表示法，并根據(jù)區(qū)域計算測量值。

2. 圖像融合的類型：

單傳感器圖像融合：捕捉真實世界的一系列圖像，并將這些圖像組合起來，生成一個新的具有最佳信息含量的圖像。例如，在不同的光照條件下，人類操作員可能無法檢測到物體，但在融合后的圖像中卻能突出顯示這些物體。

多傳感器圖像融合：也稱為多模態(tài)融合，將來自不同傳感器的圖像結(jié)合起來。例如，紅外攝像機(jī)和數(shù)碼相機(jī)分別生成各自的圖像，然后通過合并生成最終的融合圖像。這種方法在醫(yī)學(xué)影像、監(jiān)控和安全等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

3. 常用的圖像融合方法和技術(shù)：

加權(quán)平均法：通過給每張圖像分配一個權(quán)重，然后計算每個像素點上所有圖像對應(yīng)像素值的加權(quán)平均值來得到最終的融合圖像。這種方法簡單但可能會導(dǎo)致邊界模糊。

多分辨率金字塔融合：構(gòu)建每張圖像的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，然后在不同的尺度上對圖像進(jìn)行融合，最后通過重建過程得到融合后的圖像。這種方法可以較好地保留圖像的細(xì)節(jié)。

基于梯度的融合：考慮圖像的梯度信息，使融合區(qū)域的邊緣更加自然，減少融合邊界處的不連續(xù)性。

基于小波變換的融合：使用小波變換將圖像分解到不同的頻帶，然后根據(jù)不同頻帶的特點選擇合適的融合規(guī)則，最后通過逆小波變換重構(gòu)圖像。這種方法能夠很好地保持圖像的高頻細(xì)節(jié)。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的融合：利用CNN作為整體融合框架的一部分來執(zhí)行活動級監(jiān)控和特征集成，減少了手動設(shè)計的融合規(guī)則造成的限制。

4. 其他高級融合技術(shù)：

多尺度變換：對圖像進(jìn)行分別分解，以獲得不同的頻率級別，即高頻和低頻子帶，然后利用這些子帶的不同特點進(jìn)行融合。

稀疏表示模型：在完整的特征集上進(jìn)行學(xué)習(xí)，可以更好地表達(dá)和提取圖像，改善了多尺度變換中特征信息不足、配準(zhǔn)要求高的問題。

機(jī)器視覺中的圖像融合是一個復(fù)雜的過程，涉及多個層級、類型和方法。通過選擇合適的融合技術(shù)和方法，可以有效地提高圖像的可靠性和準(zhǔn)確性。