信息融合技术在数字图像处理中的应用
信息融合技术在图像融合中的应用
信息融合技术在图像融合中的应用摘要：图像信息融合能够以软件手段把对同一目标或场景的不同图像综合成对同一目标或场景的全面、准确的描述, 它在医学、遥感、军事等领域有着较为广泛的应用。
良好的图像融合方法能够为后续的计算机自动化处理奠定坚实的基础。
本文介绍了图像融合的概念和层次划分，并重点分析了图像融合中所用到的信息融合方法。
关键词：信息融合，图像融合1．引言军事、医学、自然资源勘探、海洋资源管理、环境和土地利用管理、地形地貌分析、生物学等的应用需求有力地刺激了图像处理和图像融合技术的发展。
医学上, 图像融合技术被用来诊疗和制定手术方案。
商业和情报部门用图像融合技术来对旧照片、录像带进行恢复、转换等处理。
随着遥感技术的发展, 获取遥感数据的手段越来越丰富, 各种传感器获得的影像数据在同一地区形成影像金字塔, 图像融合技术实现多源数据的优势互补, 为提高这些数据的利用效益提供了有效的途径。
星载遥感用于地图绘制、多光谱、高光谱分析、数据的可视化处理、数字地球建设等, 图像融合是必不可少的技术手段。
2. 图像融合的概念图像融合技术是一种先进的综合多个源图像信息的图像处理技术。
所谓多源图像融合是对多个传感器采集到的关于同一场景或目标的多个源图像进行适当的融合处理, 以获取对同一场景的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。
图像是二维信号, 图像融合技术是多源信息融合技术的一个重要分支, 因此,图像融合与多传感器信息融合具有共同的优点。
通过图像融合可以强化图像中的有用信息、增加图像理解的可靠性、获得更为精确的结果, 使系统变得更加实用。
同时,使系统具有良好的鲁棒性, 例如,可以增加置信度、减少模糊性、改善分类性能等。
目前, 将图像融合技术应用于数字图像处理的主要目的有以下几种:(1) 增加图像中有用信息的含量,改善图像的清晰度, 增强在单一传感器图像中无法看见/ 看清的某些特性;(2) 改善图像的空间分辨率, 增加光谱信息的含量, 为改善检测/ 分类/理解/ 识别性能获取补充的图像信息;(3) 通过不同时刻的图像序列融合来检测场景/ 目标的变化情况;(4) 通过融合多个二维图像产生具有立体视觉的三维图像, 可用于三维重建或立体摄影、测量等;(5) 利用来自其它传感器的图像来替代/ 弥补某一传感器图像中的丢失/ 故障信息。
多模态学习与信息融合在图像检测中的应用
多模态学习与信息融合在图像检测中的应用第一章：引言（300字）随着人工智能的快速发展，图像检测技术逐渐成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。
传统的图像检测方法主要基于单一模态的信息，只能通过图像进行检测和识别。
然而，单一模态的信息存在一些局限性，例如有些目标在图像中不明显或者被遮挡，单个模态的信息可能无法准确检测和识别这些目标。
为了克服这些问题，多模态学习与信息融合技术被引入到图像检测中，通过融合不同模态的信息，提高了目标检测和识别的性能和准确性。
第二章：多模态学习的基础（600字）多模态学习是一种通过融合来自不同模态的数据和信息来实现更全面、准确的学习和推断的方法。
在图像检测中，常用的模态包括语音、文本和图像等。
多模态学习通过同时对多个模态的数据进行学习，可以获得不同角度和不同维度的信息。
多模态学习算法通常包括数据预处理、特征提取和模型训练等步骤。
数据预处理是多模态学习的第一步，包括对不同模态数据的预处理和归一化。
例如，在图像检测中，可以对图像进行裁剪、缩放和灰度化等处理，使其适合于后续的特征提取和模型训练。
特征提取是多模态学习的关键步骤，它旨在从不同模态的数据中提取有代表性的特征。
对于图像数据，常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、特征金字塔网络（FPN）和区域卷积神经网络（R-CNN）等。
对于其他模态的数据，也可以使用相应的特征提取方法。
特征提取后，可以得到多个不同模态的特征向量，将其送入模型训练。
模型训练是多模态学习的最后一步，目的是通过融合不同模态的特征向量，建立一个综合多模态信息的模型。
常用的模型包括混合模型、多任务学习模型和联合训练模型等。
这些模型可以通过样本数据进行训练和优化，从而实现目标检测和识别的任务。
第三章：信息融合的方法（900字）信息融合是多模态学习中的关键环节，它旨在有效地结合不同模态的信息，提高图像检测的性能和准确性。
常用的信息融合方法包括特征级融合、决策级融合和知识融合等。
数字像处理中的像融合技术研究
数字像处理中的像融合技术研究数字图像处理中的像素融合技术研究在数字图像处理领域，像素融合技术是一种常用的方法，用于合并多个图像的像素信息以生成一幅新的图像。
这种技术可以应用于多个领域，如摄影、医学图像处理和计算机视觉等。
本文将探讨数字图像处理中的像素融合技术的研究进展及应用。
一、像素融合技术的概述像素融合技术是指通过将多个图像的像素值进行适当的加权平均或其他操作，以获得一幅新的图像。
这种技术可以用于增强图像的质量，提高图像的可视化效果或从一系列图像中提取有用的信息。
目前，常见的像素融合技术包括加权平均法、小波变换法和基于深度学习的方法等。
二、加权平均法加权平均法是最简单常用的像素融合技术之一。
该方法通过对多个输入图像的像素值进行加权平均来生成输出图像。
每个输入图像的权重可以根据其质量或其他特定的需求来确定。
加权平均法主要用于图像增强和融合，例如在夜间拍摄中合并多张曝光不同的图像以获得更好的亮度和细节。
三、小波变换法小波变换是一种数学工具，可以将图像分解为多个频率成分，从而实现对图像的分析和融合。
在像素融合中，小波变换法将图像分解为低频和高频部分，然后根据一定的规则对这些部分进行处理。
最常见的融合方法是将低频部分从一个图像中提取出来，并将高频部分从另一个图像中提取出来，然后将二者进行融合。
小波变换法适用于多尺度融合和纹理增强等应用。
四、基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在图像处理领域崭露头角。
这些方法利用深度神经网络的强大学习能力，可以从输入图像中学习到隐含的特征，并将它们用于像素级别的融合。
与传统方法相比，基于深度学习的方法通常具有更好的性能和鲁棒性。
然而，这些方法的缺点是需要大量的标注数据和高性能的计算资源。
五、像素融合技术的应用像素融合技术在各个领域都有广泛的应用。
在摄影中，人们可以使用像素融合技术合并多个曝光不同的照片，以获得更好的动态范围和细节。
在医学图像处理中，像素融合技术可以用于将不同模态的医学影像融合，以提高诊断的准确性。
多模态融合技术在图像识别中的应用
多模态融合技术在图像识别中的应用引言随着图像处理和计算机视觉领域的不断发展，图像识别技术也日新月异。
多模态融合技术作为一种集多种信息融合为一体的技术，近年来在图像识别领域也得到了广泛的应用。
本篇文章将探讨多模态融合技术在图像识别中的应用。
第一部分：多模态融合技术概述多模态融合技术（Multi-modal fusion）是一种将多种信息整合在一起进行处理和分析的技术。
多模态系统通常由多个单一模态（如图像、语音、文本等）组成，其目的是提高识别的准确性和可靠性。
多模态融合技术在自然语言处理、计算机视觉和机器学习领域中得到了广泛的应用。
第二部分：多模态融合技术在图像识别中的应用图像识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，多模态融合技术在图像识别中的应用也越来越受到重视。
多模态融合技术在图像识别中的应用主要分为以下几个方面。
1. 图像文本检索传统的图像检索通常基于图像的外观特征进行相似性计算，但是这种方法的局限性比较大。
而多模态融合技术则可以将语义信息和图像特征进行融合，从而提高检索的准确性。
例如，将每张图像和其对应的标注文本进行训练，并将它们的向量进行融合，生成图像的语义向量，最终将这些向量用于相似性计算，实现图像检索的效果。
2. 视频内容分析视频内容分析也是多模态融合技术在图像识别中的一个重要应用方向。
通过将视频的视觉特征和语义信息进行融合，可以提高视频的语义分析能力。
例如，在分析视频场景时，可以使用多个传感器（如摄像机、麦克风等）采集信息，然后将这些信息进行融合，从而更准确地了解视频内容。
3. 目标识别目标识别是图像识别中的一个重要任务，多模态融合技术也可以应用于目标识别中。
例如，在检测物体时，可以使用传感器（如相机和红外传感器）获取物体的多个特征，然后将这些特征进行融合，以提高检测准确度和鲁棒性。
4. 图像分割图像分割是将一张图像分成多个区域的过程，多模态融合技术可以通过融合图像、语音和文本等多种信息，提高图像分割算法的准确性和鲁棒性。
数据融合技术在遥感图像处理和测绘数据分析中的应用
数据融合技术在遥感图像处理和测绘数据分析中的应用近年来，随着遥感技术的发展和测绘数据的广泛应用，数据融合技术逐渐成为遥感图像处理和测绘数据分析的重要工具。
数据融合技术能够将来自不同传感器、不同分辨率的数据融合在一起，从而获得更全面、更准确的信息，为相关领域的研究和决策提供有力支持。
首先，数据融合技术在遥感图像处理中起到了重要作用。
遥感图像是通过卫星、航空器等载体获取的地球表面的图像信息。
然而，由于不同传感器的特性以及观测条件的差异，单一的遥感图像往往无法满足研究和应用的需求。
数据融合技术可以将多个遥感图像融合在一起，利用各自的优势来弥补不足。
例如，在地貌变化监测中，使用多个不同波段的遥感图像进行数据融合可以更准确地检测地表的变化情况。
此外，数据融合技术还可以通过波段变换、主成分分析等方法提取出更丰富、更有用的图像特征，为土地利用、植被覆盖等研究提供更精确的数据基础。
其次，数据融合技术在测绘数据分析中也有广泛的应用。
测绘数据是通过地面测量、遥感方法等获得的地理空间数据，包括地形、地貌、建筑物等信息。
然而，由于测绘数据来源多样，精度和分辨率不一，数据融合技术可以将不同精度和分辨率的数据融合在一起，提高数据的综合精确度。
例如，在地图制作中，通过将测绘数据与高分辨率的遥感影像融合，可以得到更精确、更详细的地图产品，提升地理信息系统的准确性和可用性。
此外，数据融合技术还可以通过将不同时期的测绘数据进行融合，分析地形地貌的演变过程，为地质灾害研究和预测提供重要依据。
然而，数据融合技术在应用过程中也面临一些挑战。
首先是数据匹配和几何纠正问题。
由于获取的数据来源多样，其坐标系统、分辨率、像素级别等存在差异，因此在进行数据融合前需要对数据进行匹配和几何纠正，以保证融合后的数据具有一致的地理空间参照。
其次是数据融合算法的选择和优化。
不同的数据融合算法有不同的适用场景，如何选择和优化算法，使得融合后的数据更准确、更有用，是一个需要深入研究的问题。
快速融合算法在视频图像处理中的应用研究
快速融合算法在视频图像处理中的应用研究一、绪论随着现代科学技术的不断发展，视频图像处理越来越得到人们的重视，尤其在娱乐、安全监控、医学等领域的应用正在不断扩大。
而为了更好地实现视频图像的处理和优化，快速融合算法成为了一种非常有价值的技术。
本文旨在对快速融合算法在视频图像处理中的应用进行研究和探讨，以期提高视频图像处理的效率和质量。
二、快速融合算法的相关概述快速融合算法是指通过对不同源数据进行分析和处理，然后将不同源数据进行融合，生成新的数据结果的算法。
它可以大大提高视频图像的处理效率和质量，使其能够更好地满足各种应用需求。
快速融合算法的应用范围非常广泛，涉及到医学、军事、航空航天、交通、安全、娱乐、环境等多个领域，是一种十分重要的技术和工具。
三、快速融合算法的优势和功能快速融合算法在视频图像处理中具有诸多优势和功能，主要包括以下几个方面：1. 增强图像清晰度：快速融合算法可以对不同图像进行融合，从而消除因亮度、色彩等因素造成的差异，提高图像的清晰度。
2. 抑制噪声：快速融合算法可以通过对数据进行处理和分析，过滤掉噪声和干扰信号，提高图像的质量和准确性。
3. 提高信息融合效率：通过快速的数据处理和分析，快速融合算法可以将多个数据源合并，提高信息的融合效率，使处理结果更加准确和全面。
4. 支持多数据源：快速融合算法可以支持多个数据源的输入和融合，使其应用更加广泛和灵活。
五、快速融合算法在视频图像处理中的应用1. 图像增强和优化快速融合算法可以对图像进行多源信息融合，消除因色彩、亮度等因素造成的差异，从而提高图像的清晰度和准确性，优化图像的效果。
2. 视频压缩和加速通过快速融合算法对视频数据进行处理和分析，可以将多个视频信号进行合并，达到压缩和加速的效果，并减少处理过程中的噪声和干扰信号。
3. 航空航天领域应用在航空航天领域，快速融合算法可以通过将雷达信号、红外线信号、电子光学信号等数据源进行融合，提高目标探测和识别的准确性和可靠性。
多模态数据融合在计算机视觉中的应用
多模态数据融合在计算机视觉中的应用随着信息技术的快速发展和应用推广，多模态数据融合在计算机视觉领域中的应用越来越重要。
多模态数据融合指的是将不同模态下的数据整合在一起进行综合分析和处理，以获得更全面、准确的信息。
本文将通过介绍多模态数据融合的基本概念、应用场景以及融合方法等方面，来探讨多模态数据融合在计算机视觉中的应用前景。
一、多模态数据融合的基本概念多模态数据融合是指通过将来自不同传感器或不同模态的数据进行融合，以提供更全面、准确的信息。
传感器可以是光学传感器、声音传感器、红外传感器等。
在计算机视觉中，常见的数据模态包括图像、视频、语音等。
多模态数据融合的目的是通过综合不同模态的信息优势，克服单模态数据的局限性，提高计算机视觉系统的准确性和鲁棒性。
二、多模态数据融合的应用场景1. 视觉与语音融合视觉与语音融合在人机交互、智能助手等领域有着广泛的应用。
例如，在智能助手中，语音识别和图像识别可以结合，提供更便捷、智能化的交互方式。
同时，多模态数据融合还可以应用于语音识别的场景，通过结合视频信息和语音信息，提高语音识别的准确性和鲁棒性。
2. 视频与红外融合视频与红外融合可以应用于军事、安防、无人机等领域。
例如，在安防领域，通过将视频信息与红外信息进行融合，可以实现对暗处目标的有效检测和跟踪，提高监控系统的准确性和可靠性。
在无人机领域，视频与红外数据的融合可用于实现无人机的自主导航和目标检测等功能。
3. 视觉与深度信息融合视觉与深度信息融合应用广泛，特别是在虚拟现实、增强现实等领域。
通过结合视觉信息和深度信息，可以实现更真实、逼真的虚拟现实体验，提高用户的沉浸感。
同时，视觉与深度信息的融合也可以用于三维重建、物体检测和跟踪等计算机视觉任务。
三、多模态数据融合的方法1. 特征融合方法特征融合是多模态数据融合的基础，它通过将不同模态下提取的特征进行融合，从而得到更丰富、准确的特征表示。
常见的特征融合方法包括加权求和、特征拼接、特征堆叠等。
国外机载光电系统中图像处理和信息融合技术的应用
国外机载光电系统中图像处理和信息融合技术的应用作者：上海凯视力成信息科技有限公司（1）视频拼接技术的应用图1为洛克希德马丁（Lockheed Martin）公司的Sniper Pod系统中视频拼接画面，Sniper Pod系统通过拼接技术来获得一个巨大视场的画面，操作人员不仅能够看当前的实时画面，还可以看到过去的画面，有利于操作人员对态势的分析理解和决策。
图1 Lockheed Martin公司Sniper Pod的拼接画面以色列的IAI公司，将拼接视频与电子地图进行融合，并对视频进行实时记录，如图2，给操作人员提供了更为直观的空间信息，并在这个图像上以触摸点击方式，快速调阅那个地方那个时刻的视频片断或快照，如图3所示。
这种快捷直观的高级回放回顾功能为操作人员进行快速准确的分析判断提供强有力的帮助，大大降低了操作人员“稍纵即逝”的紧张感。
作者：上海凯视力成信息科技有限公司图2 以色列IAI公司基于电子地图的视频拼接图3 以色列IAI公司的视频高级回放或快照回顾拼接技术使我们摆脱了“拿着放大镜找”的观察模式，让我们看到了整个区域，使我们全局感空间感更强。
并可快速调阅刚刚经历的某一区域画面和视频。
（2）图像增强、去抖、超分辨率技术的应用作者：上海凯视力成信息科技有限公司Lockheed Martin公司的TSS（Target Sight System）系统，应用图像增强技术、视频去抖技术和超分辨率技术改善了图像质量，大大增加了探测距离，如图4所示。
从图4我们看出，采用了图像增强去抖和超分辨率技术后获得了非常精细的图像，所使用的是热像仪也就是640x512 InSb。
图4 Lockheed Martin公司TSS系统图像处理前后对比图5 Lockheed Martin TSS系统FLIR从大视场到最小视场的图像在最小视场打开了图像增强去抖和超分辨率的功能，从而获得了精细的坦克图像图6 Lockheed Martin AN/AAQ-39光电系统显示的炸弹爆炸红外图像采用了图像增强和去抖技术清晰地显示了爆炸瞬间的细节，提高了事后评估能力（3）多光谱融合技术的应用作者：上海凯视力成信息科技有限公司多光谱融合技术是指将不同类型光电传感器获取的同一景物图像进行几何配准，然后采用一定的算法将各图像中所含的信息优势或互补性有机结合起来，产生新的图像，提高了光电系统的识别探测能力。
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信息融合技术在数字图像处理中的应用
摘要：信息融合技术是近年来飞速发展的一门学科，其应用领域广泛，主要应用于目标识别，战场监视，自动飞行器导航与控制，机器人，复杂工业过程控制，遥感，医疗诊断，图像处理，模式识别等领域。
本文通过实际编程实现信息融合在数字图像处理中的应用，而且改善了图像获取中由于图像传感器自身差异而带来的误差和噪声，实现了单一传感器采集到更理想的图像的目标。
关键词：信息融合技术 图像处理 图像融合
1 引言
随着社会的快速发展，图像处理已经随处可见，应用前景广阔。
达到探索宇宙奥秘，小到家居实用。
很多笔记本配备人脸识别，各种基于图像识别的安防系统，工业生产线等等。
而信息融合技术也因其应用前景广阔，而备受青睐。
信息融合技术在图像处理中的应用更是一大研究趋势。
本文着重讨论信息融合技术在数字图像处理中的应用。
2 研究背景
本文使用图像传感器采集图像，但由于传感器自身精度以及环境光线的影响，因而获得的图像质量不是很理想，故而希望借助信息融合技术来实现对源图像较好的估计，以期获得较好更适于后续处理的图像。
3实现方法
3.1 平滑线性滤波器
信息融合技术使用的前提条件是传感器采集到的信息尽可能的接近真是值。
否则进行信息融合没有意义。
所以在使用采集的图像信息时先对采集的信息进行平滑滤波。
平滑线性空间滤波器的输出（响应）是包含在滤波掩膜邻域内像素的简单平均值，因此又叫均值滤波器，也属于低通滤波器。
平滑滤波器的概念非常直观。
它用滤波掩膜邻域内像素的平均值来代替这一掩膜内图像的每一个像素值，这样处理减小了图像灰度的“尖锐”变化。
由于典型的随机噪声由灰度级的尖锐变化组成，因此，常见的平滑处理应用就是减噪。
然而由于图像边缘（几乎总是一副图像希望有的特征）也是由图像尖锐变化带来的特性，所以均值滤波处理还是存在着不希望的边缘模糊的发面效应。
常用的平滑滤波掩膜有以下几种：
(a) (b) 图1 两个33⨯平滑（均值）滤波器掩膜
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 2 1
2 4 2 1 2 1
⨯
16
1⨯9
1
设图像的像素掩膜为：
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7
w8
w9
图2 图像像素掩膜
那么均值滤波后的输出为：
9)987654321(÷++++++++=w w w w w w w w w w （公式1）
16)98276254423221(÷++++++++='w w w w w w w w w w （公式2）
公式1是掩膜(a)与图像掩膜的结果，公式2为掩膜(b)与图像掩膜得到的结果。
比较可以看出掩膜(b)更为重要一些。
这个掩膜叫做加权平均，是指用不同的系数乘以像素，这样，从权值上看，一些像素比另一些像素更为重要。
本实验使用掩膜(a)，因为dsp 做乘法运算花费时间多。
3.2 使用信息融合技术融合两幅图像
信息融合技术有多种方法，包括卡尔曼滤波，贝叶斯估计，D_S 证据理论，模糊论和神经网络等。
具体问题具体对待，由于要硬件实现，所以算法不能过难。
因而采用加权平均的思想。
通过对滤波平滑后的两幅图像加权平均，最后得到希望的结果。
这个方法的难点在于合理选择两幅图像的权值，这就要对两幅图像进行更深层次的识别，可以采集多幅图像取平均，这样得到的图像更为接近真实情况。
4 实验结果
4.1 图像获取
由于整个系统运行的平台是dsp ，所以采集的是灰度图像，而且图像的像素不能过大，太大则会超过dsp 芯片本省的片上存储器容量。
故采集的图像尺寸为25695100⨯⨯像素。
采集的图像是使用标准的BMP 格式图像，BMP （Bitmap-File ）文件是Windows 采用的图形文件格式，bmp 图像文件由文件头、文件信息头、调色板和图像数据组成。
文件头14个字节，由文件头可以获得该文件的类型、大小及第1个像素的偏移地址。
文件信息共40字节，调色板是由256色⨯4组成的。
所以图像内容是由14+40+1024=1078字节开始读取的。
Bmp 图像数据是按逆序存储的，即数据是从下到上，从左到右读取。
因此常采用顺序读取，逆序显示的方法。
本实验用程序将图像读入dsp 中，进行后续处理。
C 语言读取文件的程序如下：
void readimage(unsigned char *pimage,char *filename,int w,int h) { int j; unsigned char *pwork; FILE *fp; if(fp=fopen(filename,"rb"))
{ fseek(fp,1078L,SEEK_SET);
pwork=pimage+(h-1)*w; //bmp 数据按逆序存储 for(j=0;j<h;j++,pwork-=w) { fread(pwork,w,1,fp); }
fclose(fp);
}
}
图3 采集的原始图像（带噪声） 图4 经过滤波掩膜(a)后的滤波效果图 4.2 图像滤波
由于这幅图像混有较大的低频噪声，因而对其进行平滑线性滤波，采用前面所述的滤波掩膜(a)，滤波后的结果如图4所示。
可以看出经过图像滤波处理的图像相比于原图噪声小了很多，但是由于平滑线性滤波器（又称均值滤波）的原理，即用掩膜邻域内的像素均值来代替这个像素域中的每一个像素值，防止图像灰度的“尖锐”变化。
必然会导致图像模糊，边界不清楚。
4.3 图像融合结果
融合采用简单的加权平均融合算法。
因为这种算法运算量不至特别复杂，能够硬件实现，而且也能得到较好的结果，因此选用加权平均的算法。
采集下一幅图像，如图5所示
由于图5采集的图像较之图3采集的图像有了很大的改善，为了节省软件成本，直接使用图5采集的图像和图1经过滤波后的图像图4进行融合，为了方便说明，图5 叫做A 图，图4叫做B 图。
采用不同的权值得到不同的结果。
图6为5.05.0⨯+⨯B A 时的融合结果。
可以看来比图3和图5任何一个图像效果都要好。
图7为7.03.0⨯+⨯B A 时的融合结果。
图8为6.04.0⨯+⨯B A 时的融合结果。
图9为3.07.0⨯+⨯B A 时的融合结果。
图10为2.08.0⨯+⨯B A 时的融合结果。
图5 采集的第二幅图像 图6 权值为0.5时的图像的融合结果
图7 7.03.0⨯+⨯B A 时的融合结果 图8 6.04.0⨯+⨯B A 时的融合结果
图93.07.0⨯+⨯B A 时的融合结果 图10 2.08.0⨯+⨯B A 时的融合结果
显然，相比原始输入图像，融合后的结果越来越接近真实值。
由于原来图像的任一个。
5 结论
实现了由两幅不理想的图像融合出较为理想的图像。
在做的过程中发现，融合的结果与权重的大小有关，而权重大小又依赖于得到图像的精确度，因而从源头上解决图像采集的
精度是一个办法。
其次要采用更加有效的融合算法。
本实验采用的融合算法过于简单，因而也制约着融合结果。
作为要硬件实现的算法，在计算量上的简介程度决定着其的适用范围，从仿真中明显能表现出算法运行所需的时间长短。
因此寻找更优化更简洁计算量更小的算法也是解决方法之一。
参考文献
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