多源信息融合在图像处理中的运用

　　图像融合在很多的领域都有很大的发展空间，由于图像融合的性质有一定的复杂性，在操作的过程中，还有需要完善的地方；很多的技术的问题有一定的限制性，像小波和多小波的概念以及相互的变换不理想，要相对于融合技术的探究，就要对于图像融合的原理、使用的过程、设计的原理、性能等方面进行全方位的分析，并制定一定的计划和方案，借助先进国家发展的趋势，再在实施的过程中，不断的纠正和完善。

　　一、多源信息融合在图像处理中的现状

　　1、这一技术是将信息融合的原理和图像处理技术相互的结合，是将图片的信息源的信息的特征，通过多源信息融合的技术进行分析，根据其特点，采用不同的融合方法进行结合，使其融合的图像更加的清晰；这一技术源自 70 年代的军事应用，在当时紧迫的局势下，为了更好的追踪和追踪识别敌人的信息，通过计算机将获取的信息进行融合，并进行评估；对此产生了信息融合的技术；虽然这一技术的提出很早，应用也非常的广泛，但是随着时代的发展，各个生活领域不断的进步，使得图像融合的质量还有待提高。

　　2、图像融合的技术，一直是在一个摸索的过程，并且都是针对于特定的事物进行的处理，灵活性和适应性还有待研究；如何将更加智能识别的技术，像小波分析等技术如何完善的实践，使得图像的空间的配准更加的清晰，而不是针对于特定信息的特征，进行特定分析、配置、映射等方面的情况；这也是有关的专家一直研究想完善的课题。

　　3、图像的融合的质量像图像斑块，是对于图像融合的可靠性和实用性的一种检测；由于图像融合涉及到信息的分析、数据的处理、特征融合方法的配置等方面的情况；不断的进行大量信息的处理和消化，还要对于时间的问题，进行压缩，导致图像融合的效果是否真实可靠；怎样解决图像融合的故障和信息错误的问题，就要有专门评估和检测的人员，并且需要建立完善的图像融合相关参考的条文规定。

　　二、图像融合改善的对策

　　图像融合技术，主要是对于传感器中的多个图像利用特征互补的原理，融合成一个有可信度、有利用价值、并且清晰易懂的新图像；往往传感器的类型不同，成像的原理也会不同；就要通过小波分析和多小波分析的算法以及常用方法进行完善，将得到的结果更加完整有可信度；1、提高图像融合算法准确度；平均法是将两幅图像进行平均的操作使其得到新的图像；概率统计法是将信息源中的噪声进行统计，并建立一定的表格，根据建立的模型进行融合，从而消除噪音，并合成行的图像；小波分析由于具有良好的时域性和频域性，可加强小波分析中的傅立叶系数，计算过程中的正弦、余弦函数准确计算和时间窗高低的频率；小波分析不仅克服了以上的问题，还对于突变信息的处理更加的灵活；多小波是对于小波的拓展和加强的理论，是以小波函数为基础，经过多个小波的延伸构成的函数，就是多小波，通过数据的加强处理，可以克服小波不能处理的问题。

　　2、加强图像融合质量的评估；通过计算可以得出，多小波的使用，不仅可以做到小波对于图形的处理和捕捉，在原有的基础上，还更加的灵活和准确；对于图像性质像对称性等其他的性质的处理、分析，图像边缘的处理比小波更加的清晰，同时也达到了实系数小波不能具备的性质。所以多小波对于图像融合的效果更好。

　　三、融合技术发展的趋势

　　本文通过对于小波与多小波算法的研究，对于图像融合的技术有了进一步的分析；多小波在图像融合中的应用，对于医疗、工业、机械等方面的领域还有很大的发展的空间；只有坚持引进来和走出去并存发展的策略；加强对于专业人员技术与理论结合实践的能力，从而提升自身的综合能力，才是贯彻国家走可持续发展路线的方针；不断的用创新的思维和方法，不断的加强和完善图像融合的技术，使得国家的图像融合技术更加有参考借鉴的价值，并逐渐的走向国际化。

　　四、总结

　　多元信息的融合对于图像的处理，是一项理论知识与实践结合的复杂性技术，需要对于有关的专家进行全方位的培训，鼓励并正确的引导有关人员，走出国门学习并引荐先进国家发展的技术，丰富自身的视野和图像融合的专业度；并结合新形势下的优势与数字化电子设备，统一进行整合，摒弃传统的融合的技术，并不断的改善和补充，建立完善的融合技术；促进国民经济的发展和社会地位的提升。

　　参考文献:
　　[1] 韩军伟，陆俊 . 信息融合的边缘保持图像滤波方法 [A]. 图像图形技术研究与应用 （2010）[C],2010 年。
　　[2] 罗晓清 . 多传感器图像融合理论及其应用研究 [D]. 江南大学，2010 年。
　　[3] 展慧 . 基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究 [D]. 华中农业大学，2010 年。