（1） 图像的增强，经过图像融合的的图像，会获得比源图像更加清晰的图像，增加图像中有用信息的含量；

（2） 去噪

（3） 特征提取

（4） 三维重构

（5） 目标识别和跟踪本课题使用客观融合图像性能评价指标比较不同金字塔变换的融合图像，不同的金字塔变换图像融合方法的红外图像和可见光图像的融合，来确定最优的金字塔变换图像融合方法。

 1。2 图像融合的层次和步骤

 图像融合的层次可分为像素级、特征级和决策级三个部分。

（1）像素级图像融合

 像素级图像融合是指在严格配准条件下对各传感器输出的信号直接进行信息综合处理的过程。可分为逻辑滤波器法，加权平均法，数学形态法，图像代数法，模拟退火法，金字塔图像融合法，小波变化图像融合法等[2,3]。

 像素级图像融合常常用于：图像分析和理解、多源图像复合。

图1-1  像素级数据融合原理示意图

（2）特征图像融合

 特征级图像融合是对不同传感器的多源信息进行特征提取，从多个特征信息进行综合分析和处理的过程。主要方法有加权平均法、贝叶斯估计方法、聚类分析方法等。可以分为两大类：目标状态数据融合和目标特性融合。前者主要用于多传感器目标跟踪领域；后者就是特征层次的识别。来~自,优^尔-论;文*网www.chuibin.com +QQ752018766-

图1-2  特征级数据融合原理示意图

（3）决策级图像融合

决策级图像融合是指对每个图像的特征信息进行分类、识别等处理，进行进一步的融合过程。决策级图像融合的方法融合实时性好且有一定的容错能力，但其预处理代价较高，原始信息的损失最多。