在機器視覺中，圖像融合是一個將多個圖像的相關信息整合到單一圖像中的過程，旨在提高圖像的可靠性、準確性和數(shù)據(jù)質量。以下是圖像融合的幾個關鍵方面：

1. 圖像融合的層級：

像素級融合：這是一種低級別的圖像融合方法，操作簡單，它包含了兩個輸入圖像的特征，并生成一個平均的、單一的結果圖像。

特征級融合：從多個來源提取圖像特征（如大小、顏色），并在特征提取后生成增強的圖像。

塊（區(qū)域）級融合：這是一種高級技術，利用多階段表示法，并根據(jù)區(qū)域計算測量值。

2. 圖像融合的類型：

單傳感器圖像融合：捕捉真實世界的一系列圖像，并將這些圖像組合起來，生成一個新的具有最佳信息含量的圖像。例如，在不同的光照條件下，人類操作員可能無法檢測到物體，但在融合后的圖像中卻能突出顯示這些物體。

多傳感器圖像融合：也稱為多模態(tài)融合，將來自不同傳感器的圖像結合起來。例如，紅外攝像機和數(shù)碼相機分別生成各自的圖像，然后通過合并生成最終的融合圖像。這種方法在醫(yī)學影像、監(jiān)控和安全等領域有廣泛應用。

3. 常用的圖像融合方法和技術：

加權平均法：通過給每張圖像分配一個權重，然后計算每個像素點上所有圖像對應像素值的加權平均值來得到最終的融合圖像。這種方法簡單但可能會導致邊界模糊。

多分辨率金字塔融合：構建每張圖像的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，然后在不同的尺度上對圖像進行融合，最后通過重建過程得到融合后的圖像。這種方法可以較好地保留圖像的細節(jié)。

基于梯度的融合：考慮圖像的梯度信息，使融合區(qū)域的邊緣更加自然，減少融合邊界處的不連續(xù)性。

基于小波變換的融合：使用小波變換將圖像分解到不同的頻帶，然后根據(jù)不同頻帶的特點選擇合適的融合規(guī)則，最后通過逆小波變換重構圖像。這種方法能夠很好地保持圖像的高頻細節(jié)。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的融合：利用CNN作為整體融合框架的一部分來執(zhí)行活動級監(jiān)控和特征集成，減少了手動設計的融合規(guī)則造成的限制。

4. 其他高級融合技術：

多尺度變換：對圖像進行分別分解，以獲得不同的頻率級別，即高頻和低頻子帶，然后利用這些子帶的不同特點進行融合。

稀疏表示模型：在完整的特征集上進行學習，可以更好地表達和提取圖像，改善了多尺度變換中特征信息不足、配準要求高的問題。

機器視覺中的圖像融合是一個復雜的過程，涉及多個層級、類型和方法。通過選擇合適的融合技術和方法，可以有效地提高圖像的可靠性和準確性。