计算机控制技术毕业论文设计图像融合—VC环境下实现图像融合.doc

洛阳理工学院毕业设计（论文） 毕 业 论 文题目：图像融合 VC环境下实现图像融合姓 名： 赵学朝 学 号： Z09045642 系 别： 电气工程与自动化系专 业： 计算机控制技术 指 导 教 师： 姚雷博 联 系 教 师： 杨新颖 2012 年 5 月 17 日45图像融合摘要近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中一项重要而有用的新技术。融合图像更符合人和机器的视觉特性，更有利于诸如目标识别、特性提取等进一步的图像处理。图像融合已成为人类社会的很重要的一项技术。 本文将介绍图像融合技术研究的背景,描述了图像融合的基本概念、层次、应用及国内外研究动态。图像预处理、创建融合图像和对融合图像进行质量评价是这次研究的主要内容。图像预处理包括图像的复原和图像的变换，通过预处理提高图片的融合质量。创建融合图像建融合图像是对至少两幅源图像，在空域或频域根据一定的规则加以组合，创建一个全新的图像；最后就是对融合图像的质量进行评价。图象融合是指将自不同类型传感器获取的同一地区的各图像数据进行空间配准,然后采用一定的算法将配准后的各图像数据中所含的显著信息或互补信息有机地结合起来,产生新的图像数据,并对新数据进行解译。融合后图像对场景的描述比任何单一源图像都更全面、更精确。融合图像更符合人和机器的视觉特性，更有利于诸如目标识别、特性提取等进一步的图像处理。关键词：C+，链接库，图像处理，图像的配准，图像融合Image fusionABSTRACTIn recent years, image fusion has become the image understanding and computer vision fields is an important and useful technique. Fusion images are more suitable for human and machine vision, more conducive to such as target recognition, feature extraction, further image processing. Image fusion has become human society one of the important technology. This paper introduces the image fusion technology research background, describes the basic concept of image fusion, the application level, and the domestic and international research trends. Image preprocessing, creating image fusion and quality evaluation of fused image is the main content of the research. Image processing including image restoration and image transform, through pretreatment improves image fusion quality. Create the fusion image fusion image is built on at least two source image in spatial domain and frequency domain, according to certain rules to be combined, create a new image; finally is to the fusion image quality assessment.Image fusion refers to the different types of sensors to obtain from the same area of the image data to spatial registration, and then using a certain algorithm will be after the registration of the image data contained in the significant or the complementary information organically, generating a new image data, and to new data interpretation. After the fusion image description of the scene than any of the individual source images are more comprehensive, more accurate. Fusion images are more suitable for human and machine vision, more conducive to such as target recognition, feature extraction, further image processing.Key Words: C+ library，Image Processing ，Image registration，Image Fusion目录前言1第1章 面向对象技术与MFC概述2 1.1 面向对象技术2 1.2 MFC概述2第2章Visual C+的简介与应用 42.1 Visual C+发展42.1.1 Visual C+简介42.1.2Visual C+特点5第3章 图像融合基础63.1 位图和调色板的概念63.2 bmp文件格式63.3 bmp 文件的读取6第4章 VC环境下的图像融合技术74.1 融合图像原理与条件74.1.1 融合图像原理74.1.2 融合图像条件74.2 融合图像技术概括7 4.2.1 融合总流程.8 4.2.2 图像融合分层 4.2.3 图像融合算法 4.3VC环境下融合的C+实现. 25 4.3.1 融合的程序方案设计. 264.3.2 VC环境下融合的程序的框架. 28 4.3.3 VC环境下融合的程序源代码.第5章 图像融合的现状与展望85.1图像融合的现状85.2 图像融合的展望8结 论9谢 辞10参考文献11附录13前言图像融合是数据融合一个非常重要的分支，是20世纪70年代后期提出的概念，是综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能的现代高新技术。图像融合把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的图像传感器对同一个场景的多个成像信息融合成一个新图像，从而使融合的图像可信度更高，模糊较少，可理解性更好，更适合人的视觉及计算机检测、分类、识别、理解等处理。图像融合的处理通常可在以下三个不同层次上进行：像素级、特征级、决策级。像素级图像融合主要是针对初始图像数据进行的，其目的主要是图像增强、图像分割和图像分类，从而为人工判读图像或进一步的特征级融合提供更佳的输入信息；特征级图像融合是指从各个传感器图像中提取特征信息，并进行综合分析和处理的过程，提取的特征信息是像素信息的充分表示量或充分统计量，典型的特征信息有边缘、形状、轮廓、角、纹理、相似亮度区域等；决策级图像融合是对来自多幅图像的信息进行逻辑推理或统计推理的过程。国内外在图像融合的不同层次上开展了大量的模型和算法的研究，取得了很多宝贵的研究成果，涌现出大量文献，但由于系统介绍图像融合理论、方法和应用的书籍非常少，使很多刚刚踏入这一研究领域的初学者感到学习起来相当困难，这也不利于图像融合研究和应用的进一步普及和深人发展。第1章 面向对象技术与MFC概述1.1 面向对象技术面向对象技术是一种以对象为基础，以事件或消息来驱动对象执行处理的程序设计技术。它以数据为中心而不是以功能为中心来描述系统，数据相对于功能而言具有更强的稳定性。它将数据和对数据的操作封装在一起，作为一个整体来处理，采用数据抽象和信息隐蔽技术，将这个整体抽象成一种新的数据类型类，并且考虑不同类之间的联系和类的重用性。类的集成度越高，就越适合大型应用程序的开发。另一方面，面向对象程序的控制流程由运行时各种事件的实际发生来触发，而不再由预定顺序来决定，更符合实际。事件驱动程序的执行围绕消息的产生与处理，靠消息循环机制来实现。在实际编程时可以采用搭积木的方式来组织程序，站在“巨人”的肩上实现自己的目标。面向对象程序的设计方法使得程序结构清晰、简单，提高了代码的重用性，有效减少了程序的维护量，提高了软件的开发效率。面向对象技术强调在软件开发过程中面向客观世界或问题域中的事物，采用人类在认识客观世界的过程中普遍运用的思维方法，直观、自然地描述客观世界中的有关事物。面向对象技术的基本特征主要有抽象性、封装性、继承性和多态性。在结构上，面向对象程序与面向过程程序有很大不同。面向对象程序由类的定义和类的使用两部分组成：在主程序中定义各对象并规定他们之间传替消息的规律，程序中的一切操作都通过向对象发送消息来实现；对象接到消息后，启动消息处理函数完成相应的操作。 面向对象程序设计（Object Oriented Programming,OOP）方法出现之前，程序员用面向过程的方法开发程序。面向过程的方法把密切相关、相互依赖的数据和对数据的操作相互分离这种实质上的依赖与形式上的分离使得大型程序不但难以编写，而且难以调试和修改。1.2 MFC概述MFC (Microsoft Foundation Class Library)中的各种类结合起来构成了一个应用程序框架，它的目的就是让程序员在此基础上来建立Windows下的应用程序，这是一种相对SDK来说更为简单的方法。因为总体上，MFC框架定义了应用程序的轮廓，并提供了用户接口的标准实现方法，程序员所要做的就是通过预定义的接口把具体应用程序特有的东西填入这个轮廓。Microsoft Visual C+提供了相应的工具来完成这个工作：AppWizard可以用来生成初步的框架文件（代码和资源等）；资源编辑器用于帮助直观地设计用户接口；ClassWizard用来协助添加代码到框架文件；最后，编译，则通过类库实现了应用程序特定的逻辑。MFC抽象出众多类的共同特性，设计出一些基类作为实现其他类的基础。这些类中，最重要的类是CObject和CCmdTarget。CObject是MFC的根类，绝大多数MFC类是其派生的，包括CCmdTarget。CObject 实现了一些重要的特性，包括动态类信息、动态创建、对象序列化、对程序调试的支持，等等。所有从CObject派生的类都将具备或者可以具备CObject所拥有的特性。CCmdTarget通过封装一些属性和方法，提供了消息处理的架构。MFC中，任何可以处理消息的类都从CCmdTarget派生。针对每种不同的对象，MFC都设计了一组类对这些对象进行封装，每一组类都有一个基类，从基类派生出众多更具体的类。MFC以“C+”为基础，自然支持虚拟函数和动态约束。但是作为一个编程框架，有一个问题必须解决：如果仅仅通过虚拟函数来支持动态约束，必然导致虚拟函数表过于臃肿，消耗内存，效率低下。于是，MFC建立了消息映射机制，以一种富有效率、便于使用的手段解决消息处理函数的动态约束问题。这样，通过虚拟函数和消息映射，MFC类提供了丰富的编程接口。程序员继承基类的同时，把自己实现的虚拟函数和消息处理函数嵌入MFC的编程框架。MFC编程框架将在适当的时候、适当的地方来调用程序的代码。第2章 Visual C+的简介与应用2.1Visual C+发展2.1.1Visual C+的简介VC+是微软公司开发的一个IDE(集成开发环境),换句话说,就是使用c+的一个开发平台.vc+是Windows平台上的C+编程环境，学习VC要了解很多Windows平台的特性并且还要掌握MFC、ATL、COM等的知识，难度比较大。VC作为一个主流的开发平台一直深受编程爱好者的喜爱，但是很多人却对它的入门感到难于上青天，究其原因主要是大家对他错误的认识造成的，严格的来说 VC+不是门语言，虽然它和C+之间有密切的关系,如果形象点比喻的话，可以C+看作为一种”工业标准”，而VC+则是某种操作系统平台下的”厂商标准”,而”厂商标准”是在遵循”工业标准”的前提下扩展而来的。从最早期的1.0版本，发展到最新的6.0版本，Visual C+已经有了很大的变化，在界面、功能、库支持方面都有许多的增强。Visual C+集成开发环境（IDE） 集成开发环境（IDE）是一个将程序编辑器、编译器、调试工具和其他建立应用程序的工具集成在一起的用于开发应用程序的软件系统。Visual C+软件包中的Developer Studio就是一个集成开发环境，它集成了各种开发工具和VC编译器。程序员可以在不离开该环境的情况下编辑、编译、调试和运行一个应用程序。IDE中 还提供大量在线帮助信息协助程序员做好开发工作。Developer Studio中除了程序编辑器、资源编辑器、编译器、调试器外，还有各种工具和向导（如AppWizard和ClassWizard），以及MFC类库， 这些都可以帮助程序员快速而正确地开发出应用程序。一个通过一步步的帮助引导你工作的工具。Developer Studio中包含三个向导，用来帮助程序员开发简单的Windows程序，它们是：AppWizard：用来创建一个Windows程序的基本框架结构。AppWizard向导会一步步向程序员提出问题，询问他所创建的项目的特征，然后 AppWizard会根据这些特征自动生成一个可以执行的程序框架，程序员然后可以在这个框架下进一步填充内容。AppWizard支持三类程序：基于视 图/文档结构的单文档应用、基于视图/文档结构的多文档应用程序和基于对话框的应用程序。也可以利用AppWizard生成最简单的控制台应用程序（类似 于DOS下用字符输入输出的程序）。ClassWizard：用来定义AppWizard所创建的程序中的类。可以利用ClassWizard在项目中增加类、为类增加处理消息的函数等。ClassWizard也可以管理包含在对话框中的控件，它可以将MFC对象或者类的成员变量与对话框中的控件联系起来。ActiveX Control Wizard：用于创建一个ActiveX控件的基本框架结构。ActiveX控件是用户自定义的控件，它支持一系列定义的接口，可以作为一个可再利用的组件。MFC库 库（library）是可以重复使用的源代码和目标代码的集合。MFC（Microsoft Fundamental Casses）是Visual C+开发环境所带的类库，在该类库中提供了大量的类，可以帮助开发人员快速建立应用程序。这些类可以提供程序框架、进行文件和数据库操作、建立网络连 接、进行绘图和打印等各种通用的应用程序操作。使用MFC库开发应用程序可以减少很多工作量。2.1.2 Visual C+的特点Visual C+是一个功能强大的可视化软件开发工具。自1993年Microsoft公司推出Visual C+1.0后，随着其新版本的不断问世，Visual C+已成为专业程序员进行软件开发的首选工具。Visual C+6.0不仅是一个C+编译器，而且是一个基于Windows操作系统的可视化集成开发环境（integrated development environment,IDE）。Visual C+6.0由许多组件组成，包括编辑器、调试器以及程序向导AppWizard、类向导Class Wizard等开发工具。 这些组件通过一个名为Developer Studio的组件集成为和谐的开发环境。Visual C+它大概可以分成三个主要的部分：1 Developer Studio，这是一个集成开发环境，我们日常工作的99%都是在它上面完成的，再加上它的标题赫然写着“Microsoft Visual C+”，所以很多人理所当然的认为，那就是Visual C+了。其实不然，虽然Developer Studio提供了一个很好的编辑器和很多Wizard，但实际上它没有任何编译和链接程序的功能，真正完成这些工作的幕后英雄后面会介绍。我们也知道，Developer Studio并不是专门用于VC的，它也同样用于VB，VJ，VID等Visual Studio家族的其他同胞兄弟。所以不要把Developer Studio当成Visual C+， 它充其量只是Visual C+的一个壳子而已。这一点请切记！2 MFC。从理论上来讲，MFC也不是专用于Visual C+，Borland C+，C+Builder和Symantec C+同样可以处理MFC。同时，用Visual C+编写代码也并不意味着一定要用MFC，只要愿意，用Visual C+来编写SDK程序，或者使用STL，ATL，一样没有限制。不过，Visual C+本来就是为MFC打造的，Visual C+中的许多特征和语言扩展也是为MFC而设计的，所以用Visual C+而不用MFC就等于抛弃了Visual C+中很大的一部分功能。但是，Visual C+也不等于MFC。3 Platform SDK。这才是Visual C+和整个Visual Studio的精华和灵魂，虽然我们很少能直接接触到它。大致说来，Platform SDK是以Microsoft C/C+编译器为核心（不是Visual C+，看清楚了），配合MASM，辅以其他一些工具和文档资料。上面说到Developer Studio没有编译程序的功能，那么这项工作是由谁来完成的呢？是CL，是NMAKE，和其他许许多多命令行程序，这些我们看不到的程序才是构成Visual Studio的基石。2.2 Visual C+的应用 第3章 图像融合基础3.1 位图和调色板的概念如今Windows(3.x以及95，98，NT)系列已经成为绝大多数用户使用的操作系统，它比DOS成功的一个重要因素是它可视化的漂亮界面。那么Windows是如何显示图象的呢？这就要谈到位图(bitmap普通的显示器屏幕是由许许多多点构成的，我们称之为象素。显示时采用扫描的方法：电子枪每次从左到右扫描一行，为每个象素 着色，然后从上到下这样扫描若干行，就扫过了一屏。为了防止闪烁，每秒要重复上述过程几十次。例如我们常说的屏幕分辨率为640×480，刷新频率为 70Hz，意思是说每行要扫描640个象素，一共有480行，每秒重复扫描屏幕70次。 我们称这种显示器为位映象设备。所谓位映象，就是指一个二维的象素矩阵，而位图就是采用位映象方法显示和存储的图象。有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R、G、B三个分量表示。因为每个分量有256个级别，要用8位(bit)，即一个 字节(byte)来表示，所以每个象素需要用3个字节。整个图象要用200×200×3，约120k字节，可不是一个小数目呀！如果我们用下面的方法，就 能省的多。因为是一个16色图，也就是说这幅图中最多只有16种颜色，我们可以用一个表：表中的每一行记录一种颜色的R、G、B值。这样当我们表示一个象素的颜色 时，只需要指出该颜色是在第几行，即该颜色在表中的索引值。举个例子，如果表的第0行为255，0，0(红色)，那么当某个象素为红色时，只需要标明0即 可。让我们再来计算一下：16种状态可以用4位(bit)表示，所以一个象素要用半个字节。整个图象要用200×200×0.5，约20k字节，再加上表占用的字节为3×16=48字节.整个占用的字节数约为前面的1/6，省很多吧？这张R、G、B的表，就是我们常说的调色板(Palette)。既然用R，G，B的量化值就可以直接记录一张位图的所有像素，那我们需要调色板干什么呢？首先，我们可以计算完全利用（R，G，B）组合来存储一个800×600的位图所需要的空间为：800×600×3 = 1440000（字节） 1.37M（字节），3是记录每个像素RGB值所用的字节数,这里说的是24位图,RGB值就用来描述一个像素,位图是由像素组成的,因此用一张位图大小乘它的像素数就可以直接描述一张位图，惊人的大！因此，调色板横空出世了，它的功能在于缓解位图文件存储空间(显存或系统内存)过大的问题。在win os中存在三种调色板,硬件调色板,逻辑调色板,系统调色板,winos用"调色板管理器"机制来管理调色板,调色板存在于一个位图文件中，一个窗体的DC中，或OS中，硬件调色板就是显卡适配器所能实际表达的颜色深度,逻辑调色板就是winos通过调色板管理机制为每个窗体应用程序DC分配的调色板(系统调色板只有一个，而逻辑调色板可以有多个,它的本质就是一块内存中的区域用于描述当前应用使用到的调色板,我们都知道调色板是一个结构),所以逻辑调色板的用途在于模拟硬件调色板,以使windows作为一个os可以为界面显示,图像显示等应用提供它们各自专用的活动的调色板,当逻辑调色板色深小于或大小硬件调色板时，winos通过调色板管理机制自动让二者谐和,系统调色板就是winos当前正在使用到的调色板,逻辑调色板可以通过调色板管理机制转变为当前系统调色板,但是不管winos的调色板管理机制如何，最终的调色板都要靠硬件调色板来实现。 3.2 Bmp文件格式BMP(全称Bitmap)是Window操作系统中的标准图像文件格式，可以分成两类：设备相关位图（DDB)和设备无关位图（DIB），使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BMP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。 由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准，因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成。文件头主要包含文件的大小、文件类型、图像数据偏离文件头的长度等信息；位图信息头 包含图象的尺寸信息、图像用几个比特数值来表示一个像素、图像是否压缩、图像所用的颜色数等信息。颜色信息包含图像所用到的颜色表，显示图像时需用到这个 颜色表来生成调色板，但如果图像为真彩色，既图像的每个像素用24个比特来表示，文件中就没有这一块信息，也就不需要操作调色板。文件中的数据块表示图像 的相应的像素值，需要注意的是：图像的像素值在文件中的存放顺序为从左到右，从下到上 ，也就是说，在BMP文件中首先存放的是图像的最后一行像素，最后才 存储图像的第一行像素，但对与同一行的像素，则是按照先左边后右边的的顺序存储的；文件存储图像的每一行像素值时，如 果存储该行像素值所占的字节数为4的倍数，则正常存储，否则，需要在后端补0，凑足4的倍数。3.3 bmp文件的读取第4章VC环境下的图像融合技术4.1 融合图像原理与条件 4.1.1 融合图像原理图像融合是一门综合了传感器、图像处理、信号处理、显示、计算机和人工智能等技术的现代高新技术。通常地，图像融合是把对同一目标或场景用不同传感器所获得的图像或用不同方式获得的图像融合成一幅图像，在这幅图像中能反应多重原始图像中的信息，能对场景描述得比任何单一源图像都更精确、更全面。多传感器数据融合，是一种对多源信息进行综合处理的一项新技术，多传感器数据融合亦称多传感器信息融合。所谓多传感器数据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，从而获得更丰富、更精确、更可靠的有用信息。数据融合的确切定义是:数据融合是一种多层次的、多方面的处理过程，这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合以达到精确的状态估计和身份估计，以及完整、及时的态势评估和威胁估计。 被融合图像的信息构成如图1所示，这里以两幅图像为例: 图 1 随着科学的发展和技术的进步，采集图像数据的手段不断完善，出现了各种新的图像获取技术。但是，目前作为信息输出源的各种传感器的性能还不能完全满足人们的要求，这一方面是由于受到获取技术本身发展水平的限制;另一方面是因为任何一种获取技术都有一定的精度和适用范围，且其信号都要受到周围环境的干扰。也就是说，一幅图像只能提供部分的、不完全精确的信息，因此不能排除对未知或部分未知环境描述的多义性。这就产生了如何从多幅图像中恢复原始图像的问题，即图像融合技术问题。它的优越性非常明显，其作用类似于人脑在视觉产生过程中的作用，具有时空覆盖宽、目标分辨率高、重构性好、冗余性、互补性等突出的优越性。 4.1.2融合图像的条件图像增强增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。 图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。图像平滑图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。 图像平滑的方法包括：插值方法，线性平滑方法，卷积法等等。这样的处理方法根据图像噪声的不同进行平滑，比如椒盐噪声，就采用线性平滑方法图像配准的概念图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其它的相关图像与之配准，其坐标系统是任意的。绝对配准是指先定义一个控制网格，所有的图像相对于这个网格来进行配准，也就是分别完成各分量图像的几何校正来实现坐标系的统一。本文主要研究大幅面多图像的相对配准，因此如何确定多图像之间的配准函数映射关系是图像配准的关键。通常通过一个适当的多项式来拟合两图像之间的平移、旋转和仿射变换，由此将图像配准函数映射关系转化为如何确定多项式的系数，最终转化为如何确定配准控制点（RCP）4.1.3融合图像目的 图像融合是一种综合多个源图像信息的先进图像处理技术，其目的是集成多个源图像中的冗余信息和互补信息，以强化图像中的信息、增加图像理解的可靠性。图像融合的目的包括以下几个方面:1)降低图像噪声一般而言，从传感器得到的图像都是有噪图像，而后续的图像处理一般要求噪声在一定范围内，因此，可以采用融合的方法来降低噪声，提高信噪比。对于这种方法一般采用峰值信噪比作为评价标准。2)提高分辨率提高分辨率也是图像融合的一个重要目的，有时从卫星得到的红外图像的分辨率不高，这就要求用其它传感器得到图像(如光学图像，合成孔径图像)与红外图像进行融合来提高分辨率。对于这种方法的融合效果评价可采用图像的标准差作为评价标准。3)提高信息量在传输图像，图像特征提取等方面需要提高信图像的信息量。图像融合是提高信息量的一个重要手段。对于融合图像的信息量是否提高，我们可采用嫡、交叉墒、互信息量作为评价标准的。4)提高清晰度在图像处理中，往往需要在保持原有信息不丢失的情况下，提高图像的质量、增强图像的细节信息和纹理特征、保持边缘细节及能量，这对于一般的图像增强很难办到，因此需要采用图像融合的办法，这时，对融合效果的评价可采用基于梯度和小波能量的评价方法。4.2 融合图像技术概括4.2.1 融合总流程.4.2.2 图像融合分层图像的融合过程可以发生在信息描述的不同层。通常将图像融合分为像素级、特征级和决策级。一但是通常在一个融合过程中这三层的融合是可以同时发生的。融合过程的输入信息可以是三层中的任何一种，经过一个混和方法，输出也可以是三层中的任何一种。素级图像融合方法是最重要、最基本的图像融合方法，其信息损失最小，分类性能最好，但是融合方法也是最难的。像素级融合是将各幅源图像或者源图像的变换图像中的对应像素进行融合，从而获得一幅新的图像，图2.2示意了像素级的图像融合过程。参加融合的源图像可能来自多个不同类型的图像传感器，也可能来自单一图像传感器。单一图像感器提供的各个图像可能来源于不同观测时间或空间，也可能来自同一时间、间不同光谱特性的图像(如多光谱照相机获得的图像)。像素级图像融合是为了充、丰富和强化融合图像中的有用信息，使融合图像更符合人或者机器的视觉征，更有利于对图像的进一步分析和处理(如图像分割，特性提取，目标检测目标识别等)，是特征级和决策级融合的基础。与每个源图像相比，通过像素级图像融合后的图像包含的信息更丰富、精确、可靠、全面。像素级图像融合可能提供最优决策和识别性能。但是像素级的图像融合也具有明显的局限性:它所要处理的图像数据量最大;这种融合是在信息的最低层进行的，传感器原始信息不确定性、不完全性和不稳定性要求在融合时有较高的纠错处理能力;要求各传感器信息之间有精确到一个像素的配准精度;数据通信量大，抗干扰能力差。 特征级图像融合属于中间层次融合，它首先对来自传感器的原始信息进行特征(如边沿、形状、轮廓、方向、区域和距离等)提取，产生特征矢量，然后对特征矢量进行融合处理，并做出基于融合特征矢量的融合说明。一般来说，提取的特征信息应该是像素信息的充分表示量或充分估计量，然后按照特征信息对多传感器数据进行分类、汇集和综合。特征级图像融合涉及图像分割、特征提取和特征层的信息融合。特征级融合可以分为两大类:目标状态融合和目标特性融合。特征级目标状态信息融合主要应用于多传感器目标跟踪领域， 其融合处理主要实现参数相关和状态矢量估计。特征级目标特性融合就是特征层的联合目标识别，其仍然要融合方法中仍然要用到模式识别的相关技术，只是在融合处理前必须对特征进行相关处理，对特征矢量进行分类与综合。更为重要的是，在模式识别、图像处理和计算机视觉等领域，人们已经对特征提取和基于特征的聚类问题进行了深入的研究。特征级融合的优点在于实现了客观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于所提供的特征直接与决策分析有关，因此融合结果能够最大限度的给出决策分析所需要的特征信息;其缺点是比像素级融合精度差。 决策级融合属于最高层次的融合，包含了检测、分类、识别和融合。它首先对每个数据进行属性说明，然后将其结果加以融合，得到目标或环境的融合属性说明，其结果为指挥控制决策提供依据。因此，决策级融合必须从具体决策问题的需求出发，充分利用特征级融合所提取的测量对象的各类信息，采用适当的融合技术来实现。决策级融合是这三级融合里的最高层次，是直接针对具体决策目标的，融合结果的好坏直接影响决策水平。在决策级图像融合之前，每种传感器己经被独立完成了决策和分类任务，融合工作实质上是做出全局的最优决策。决策级图像融合的优点表现为:它能在增加或减少一个或多个传感器的情况下工作，对传感器没有特殊的要求，因此，它具有很强的容错性、很好的开放性、融合中心处理代价小，较短的处理时间等特点。同时由于处理的数据量较小，信息通信量小，抗干扰能力强，还能有效的反映环境或目标各个侧面的不同类型信息。但是，由于是最高级别的融合，需要以前面级别的融合结果作为输入，所以预处理的代价非常高。 4.2.3 图像融合算法4.3VC环境下融合的C+实现4.3.1 融合的程序方案设计1 总体设计图3.1 程序解决方案2 程序头文件图3.2 Resource.h文件3 spliceimagedlg.h