异质影像融合研究现状及趋势  

Fusion Techniques for Heterogeneous Images:a Survey

作　　者：石强[1] 张斌[1,2] 陈喆[1] 时公涛[3] 陈东[3] 秦前清[1] 

机构地区：[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079 [2]中国地质大学公共管理学院,武汉430074 [3]空军装备研究院情报所,北京100085

出　　处：《自动化学报》2014年第3期385-396,共12页Acta Automatica Sinica

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA12A305);国家自然科学基金(61101213;61040043;41101425);中央高校基本科研业务费专项基金(2012619020214)资助~~

摘　　要：成像机理上的差异导致了异质影像数据之间存在着本质区别,这使得其在像素级融合存在很大困难,因此异质影像融合主要集中于特征级和决策级.本文从信息融合的基本原理出发,详细论述了异质影像融合结构、特征级融合算法、决策级融合算法的研究现状.同时,深入分析了异质影像融合中存在的问题,并指出了未来的发展方向.The diversity in the imaging mechanism leads to the essential difference between heterogeneous images. This makes it very difficult to fuse heterogeneity images at pixel levels. So the fusion methods mainly focus on feature and decision levels. Based on the principles of multisource information fusion, this paper describes the research status of image fusion structure, feature level fusion algorithm and decision level fusion algorithm in details. Meanwhile, in-depth analysis of the problems existing in heterogeneous image fusion is presented. Finally, we suggest the future research directions for heterogeneous image fusion.

关 键 词：图像融合 异质影像 特征层融合 决策层融合 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP75[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]