图像融合的主要目的和常用方法是什么

图像融合是将两幅或多幅来源于不同传感器、不同时间、不同视角、不同辐射等条件下获取的影像数据进行融合处理，以得到更加准确、全面、具有更高质量的影像信息的过程。

1.图像融合的主要目的

图像融合的主要目的是为了获取更加准确、全面、具有更高质量的影像信息。在某些应用领域，如果只使用单一源数据，会导致无法提供足够的信息以满足用户特定需求。比如，在军事领域，对于地形分析和侦查任务，需要同时获取可以区分地面物体纹理和形状的高分辨率光学遥感影像和能够穿透云层探测地表的雷达影像。

2.图像融合的常用方法

图像融合的常见方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。

像素级融合通常是指将两幅或多幅图像的像素直接进行加权平均，以产生融合图像。这种方法简单易行，但无法充分利用原始数据的丰富信息和特征。

特征级融合先对每幅图像进行特征提取，然后通过不同的组合规则将特征组成新的特征向量，最后将新的特征向量转换到融合图像空间中。这种方法可以更好地保留各自影像的特定信息和特征，但需要对各种特征提取算法进行有效选择和组合，避免出现冲突和信息重叠。

决策级融合先对每幅图像进行分类或判定，然后通过不同的组合规则将最终决策结果作为融合结果。这种方法可以更好地利用各自图像的分类/判定结果，但需要确保原始数据具有可比性、一致性和准确性。