1.3.2 数据融合技术在图像处理领域的应用

多传感器图像融合是指对来自多个传感器的信息进行多级别、多方面、多层次的处理与综合，弥补了单一传感器获取的图像数据在几何、光谱、时间和空间分辨率等方面所存在的局限性和差异性缺陷，满足现实应用中不同观测和研究对象的要求。

图像融合技术的主要研究内容是如何加工、处理以及协同利用多源图像数据信息，使得不同形式的信息相互补充，从而最终获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识。与单源图像数据相比，多源图像数据所提供的信息具有冗余性、互补性及合作性。多源图像数据的冗余性表示它们对环境或目标的表示、描述或解析结果相同。冗余信息是一组由系统中相同或不同类型的传感器所提供的对环境中同一目标的感知数据，尽管这些数据的表达形式可能存在差异，但总可以通过变换，将它们映射到一个共同的数据空间，这些变换的结果反映了目标在某一方面的特征，合理地利用这些冗余信息，可以降低误差和减少整体决策的不确定性，从而提高识别率和精确度；互补性是指信息来自不同的自由度且相互独立，它们也是一组由多个传感器提供的对同一个目标的感知数据。

多源图像融合富含多种传感器信息，为多源图像数据处理的分析与应用提供了全新的途径，可以减少或抑制单一信息对被感知对象或环境解释可能造成的多义性、不完整性、不确定性和误差，最大限度地利用各种信息源提供的信息，从而大大提高了在特征提取、分类、目标识别等方面的有效性。由此，图像融合技术可被认为是多源图像处理和分析中非常重要的一个分支。