在机器视觉中，图像融合是一个将多个图像的相关信息整合到单一图像中的过程，旨在提高图像的可靠性、准确性和数据质量。以下是图像融合的几个关键方面：
1. 图像融合的层级：
像素级融合：这是一种低级别的图像融合方法，操作简单，它包含了两个输入图像的特征，并生成一个平均的、单一的结果图像。
特征级融合：从多个来源提取图像特征（如大小、颜色），并在特征提取后生成增强的图像。
块（区域）级融合：这是一种高级技术，利用多阶段表示法，并根据区域计算测量值。
2. 图像融合的类型：
单传感器图像融合：捕捉真实世界的一系列图像，并将这些图像组合起来，生成一个新的具有最佳信息含量的图像。例如，在不同的光照条件下，人类操作员可能无法检测到物体，但在融合后的图像中却能突出显示这些物体。
多传感器图像融合：也称为多模态融合，将来自不同传感器的图像结合起来。例如，红外摄像机和数码相机分别生成各自的图像，然后通过合并生成最终的融合图像。这种方法在医学影像、监控和安全等领域有广泛应用。
3. 常用的图像融合方法和技术：
加权平均法：通过给每张图像分配一个权重，然后计算每个像素点上所有图像对应像素值的加权平均值来得到最终的融合图像。这种方法简单但可能会导致边界模糊。
多分辨率金字塔融合：构建每张图像的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，然后在不同的尺度上对图像进行融合，最后通过重建过程得到融合后的图像。这种方法可以较好地保留图像的细节。
基于梯度的融合：考虑图像的梯度信息，使融合区域的边缘更加自然，减少融合边界处的不连续性。
基于小波变换的融合：使用小波变换将图像分解到不同的频带，然后根据不同频带的特点选择合适的融合规则，最后通过逆小波变换重构图像。这种方法能够很好地保持图像的高频细节。
基于卷积神经网络（CNN）的融合：利用CNN作为整体融合框架的一部分来执行活动级监控和特征集成，减少了手动设计的融合规则造成的限制。
4. 其他高级融合技术：
多尺度变换：对图像进行分别分解，以获得不同的频率级别，即高频和低频子带，然后利用这些子带的不同特点进行融合。
稀疏表示模型：在完整的特征集上进行学习，可以更好地表达和提取图像，改善了多尺度变换中特征信息不足、配准要求高的问题。
机器视觉中的图像融合是一个复杂的过程，涉及多个层级、类型和方法。通过选择合适的融合技术和方法，可以有效地提高图像的可靠性和准确性。
