在機(jī)器視覺(jué)中進(jìn)行圖像融合，可以通過(guò)以下幾個(gè)步驟或方法進(jìn)行：

1. 確定圖像融合的層級(jí)：

像素級(jí)融合：這是一種低級(jí)別的圖像融合方法，操作簡(jiǎn)單，包含兩個(gè)輸入圖像的特征，并生成一個(gè)平均的、單一的結(jié)果圖像。

特征級(jí)融合：從多個(gè)來(lái)源提取圖像特征（如大小、顏色），并在特征提取后生成增強(qiáng)的圖像。

塊（區(qū)域）級(jí)融合：這是一種高級(jí)技術(shù)，利用多階段表示法，并根據(jù)區(qū)域計(jì)算測(cè)量值。

2. 選擇圖像融合的類型：

單傳感器圖像融合：捕捉真實(shí)世界的一系列圖像，通過(guò)算法將一組圖像組合起來(lái)，生成一個(gè)新的具有最佳信息含量的圖像。

多視圖融合：可以提高圖像分辨率，并恢復(fù)場(chǎng)景的三維表示。

多模態(tài)融合：將來(lái)自不同傳感器的圖像結(jié)合起來(lái)，也稱為多傳感器融合，主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、監(jiān)控和安全等領(lǐng)域。

3. 應(yīng)用圖像融合的具體方法：

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的融合框架：使用精心設(shè)計(jì)的損失函數(shù)來(lái)提取特征并重建圖像，減少了手動(dòng)設(shè)計(jì)的融合規(guī)則的限制。

多尺度變換：對(duì)圖像進(jìn)行分別分解，以獲得不同的頻率級(jí)別，即高頻和低頻子帶，然后設(shè)計(jì)最優(yōu)的融合計(jì)算方法作為融合策略。

稀疏表示模型：在完整的特征集上進(jìn)行學(xué)習(xí)，可以更好地表達(dá)和提取圖像，改善了多尺度變換中特征信息不足、配準(zhǔn)要求高的問(wèn)題。

4. 考慮圖像融合的應(yīng)用場(chǎng)景：

圖像融合技術(shù)廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、遙感、醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域，通過(guò)整合來(lái)自不同圖像源的信息，提供比單一圖像更豐富、更全面、更高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。

5. 使用專業(yè)工具和庫(kù)：

在實(shí)際應(yīng)用中，可以使用如OpenCV等專業(yè)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像融合，這些工具提供了豐富的圖像處理和分析功能，方便開(kāi)發(fā)者進(jìn)行圖像融合的開(kāi)發(fā)和調(diào)試。

機(jī)器視覺(jué)中的圖像融合是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求選擇合適的融合層級(jí)、類型和方法，并使用專業(yè)的工具和庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。