多传感器图像融合应用研究

原野 林宏 韩晓静 肖舟旻 邢劭谦

【摘要】 多传感器图像融合的应用表现在多个领域中，航空航天、军事、医疗，以及其他高新技术产业，图像融合条件下，多传感器能够将数字化信号反应在图像中，并把图像特征充分的发挥出来。经多维度、多测度空间处理，多源信息图像的应用功能会愈加丰富、多样，不仅图像的信号层、像素层、特征层能够有机的融合在一起，其还会展现出不同种类、风格的融合图像。

【关键词】 多传感器 图像融合 影响因素 应用研究

在光学、电子学、摄影技术，以及传感器技术、计算机技术的多重应用表现下，图像融合这一科研课题迅速发展起来。传感器作为一种检测装置，在信息测量、信号编辑方面拥有强大的功能优势，它不但能在复杂环境下接收图像信号，还能将多重信号一一过滤、整合在一起，形成融合型图像。

一、传感器图像融合技术分类

1、信号层。传感器接收的是源信号，所以相对于信号层的图像融合，与其他种类相比，其图像质感、表现更好，因为首先信号的误差小、传感器信号处理能力强，微小、弱势的信号都可以被检测、处理到。信号层信号会混有随机噪声影响，该信号在估量过程会发生阶段性改变，因此需要精准确定、对比信号频率才行。

2、像素层。像素层图像代表的是不同程度的像素信息内容，与信号信息不同，它具有一定的特征性，多半以图像的形式展现出来。为了让图像能够最真实、细腻的传输信号，传感器会依靠滤波功能，对同种像素级的图像信息源进行映射处理，以谋求图像信息源在融合后产生交互影响，进而的形成丰富多元的融合图像。如果各传感器参加融合的图像具有不同分辨率，则需要在映射处理的基础上，对图像信号源进行细致、精密的对准和校对，从高到底像素级，一步步提取、融合图像信号源的各特征信息。

3、特征层。特征层体现在传感器信息数据的融合特征，与信号层和像素层存在某种联系，信号的原始特征、图像信息源的特征，都能够透过信息的“特殊含义”所展现出来，也就是说，在某特殊区域、特殊范围、特殊时间内，如果要求传感器信息融合处理，那么首当其冲的便会是特征层的信号内容，因为其在边界提取、同密度或同景深区域表示等方面存在较大差异，亦容易被发觉、应用。

二、多传感器图像融合应用研究

本文选择红外图像与可见光图像融合应用为研究对象，探索多传感器是如何实现图像融合的，红外信号具有感光、感温功能，在不同温度梯度环境中，红外图像所表现出来的信号内容是存在明显差异的。可见光图像与其相比，可以展现、表露出诸多图像上的信息细节，如：局部高度、表征状态，以及光感亮度等等。该项技术应用在军事领域，军人要在夜晚的环境中组织进攻，必须通过红外传感器探索、检测周边环境，在将其与可见光图像融合，展现夜晚环境下真实的地区环境状态，使军人犹如在白天作战。

为了进一步丰富红外图像与可见光图像的融合效果，技术人员选择了特征层图像融合技术，它首先利用红外传感器把周边环境的探索信号、内容搜集过来，再由滤波器、信号编辑器、图像处理装置，将其复制粘贴到传统可见光图像中，使检测到的信号发挥图像编辑、处理能力，通过信号的变化、编辑处理，使图像展现可变的几何图形、方向、位置，以及特征的时域范围情境状态。红外传感器检测到的图像数据是信号翻译过来的，所以准度较高，可达到中级，如果精度要求还有待提升，可通过提高红外传感器检索信号的频率和波长，提高图像数据的精度级别。此外，在把红外传感器中的众多图像信号进行压缩处理的过程中，可见光图像也应利用传感器操作、检测信号的附加特征，以做到红外图像与可见光图像在像素级、信号层方面形成统一的处理模式。为了能够使不同波段红外图像能够与相同波段可见光图像有效的融合在一起，工程人员还特意在红外传感器上设置了两个波段检测装置，一来，是为了过滤与可见光图像信号波段不相符的红外图像信号波段；二来，透过两种波段信号的比对、分析，判断融合图像的精度、描述效果。

总的来讲，无论是哪种传感器图像融合技术，在现实应用中，都需要其他技术与统计计算处理工作予以支持，否则，技术应用问题将始终伴随着融合图像应用的整个过程。虽然本文只选用了红外图像和可见光图像融合应用案例进行分析，但是其完全可以说明，在图像融合中，图像信号源的甄选、判断、统计计算对于图像融合效果来讲至关重要，所以操作时，务必加以重视，并校验准确。

三、结论

通过上文对多传感器图像融合技术的相关应用问题展开讨论发现，图像融合技术的应用领域广阔，只要科学研究、技术升级需要，它是可以介入到方方面面的科研工作中，为工程人员提供较为准确、多元功能的图像信息。

参 考 文 献

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