多傳感器圖像融合方法及應用綜述

徐雅薇，謝曉竹

(裝甲兵工程學院信息工程系，北京 100072)

多傳感器圖像融合的目的是綜合多個不同類型傳感器采集的圖像信息，針對某個場景，生成新的具有更多場景信息的高質量圖像［1］。融合圖像比單一傳感器采集的圖像更能反映真實場景。例如，CCD 攝像機可在白天提供高質量圖像，但在夜間、或霧天時所獲得的圖像質量差。而紅外圖像反映場景的熱對比度，不受天氣、光照條件影響。根據應用領域不同，常見的多傳感器圖像融合組合方式如表1 所示。

1 多傳感器圖像融合的結構

1.1 圖像融合分類

圖像融合可以根據工作域不同分為空間域、頻率域、變換域、光譜域;也可根據信息抽象程度，分為像素級、特征級、決策級圖像融合。后者與多傳感器信息融合中的分類方式一致，是目前普遍接受的分類形式。

表1 多傳感器圖像融合常見的組合方式

當前大多數的圖像融合方法都屬于像素級融合，這是最低層次的融合。融合時直接對圖像中的像素點進行逐個處理。因此像素級融合能保留更多的圖像信息，精確度更高。特征級圖像融合與像素級融合不同，特征級融合首先從不同傳感器圖像中分別提取特征信息，一般提取圖像的邊緣特征、紋理特征、亮度特征，再對特征進行處理。特征級圖像融合能在一定程度上避免像素級易受噪聲、配準錯誤影響的缺點，并且能壓縮圖像信息量，利于實時處理。決策級圖像融合指對圖像的特征信息進行分類、識別，再進行進一步融合的過程?！?br>