国际上，由于图像融合系统具有突出的探测优越性(时空覆盖宽、目标分辨率与测量维数高、重构能力好、冗余性、互补性、时问优越性及相对较低的成本等)，在技术先进国家受到高度重视并已取得相当的进展。这诸多方面的优点使得图像融合在医学、遥感、计算机视觉、气象预报、军事目标探测与识别等方面应用潜力也得到了充分认识，尤其在计算机视觉方面，图像融合被认为是克服目前某些难点的技术方向：在航天、航空多种运载平台上，多种遥感器所66212

获得的大量不同光谱、不同波段或不同时相、不同角度的遥感图像的融合，为信息的高效提取提供良好的处理手段，取得明显效益[13]。

近二十年来，国际上在图像信息融合的不同层次上开展大量的模型与算法研究，提出了各种系统形式。理论上对于图像融合方法的研究是取得了很大的进步，发展很快。图像融合的方法较多，从最初最为简单的加权平均法，即将原图像对应像素的灰度值进行加权平均，生成新的图像；然后出现了由Blln提出的Lapladall金字塔法，比率低通金字塔法，对比度金字塔法，梯度金字塔等融合方法[17]。论文网

随着90年代小波变换在图像处理中的广泛应用，小波变换技术也被成功地应用于图像融合，现在小波包技术在图像融合上也有成功应用[4]。基于小波变换的图像融合方法可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合[12]。小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息,小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。

参 考 文 献

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