电子元器件与信息技术|21科技前瞻·基于数字媒体技术的图像融合算法分析韩晓娟晋中职业技术学院，山西晋中030600摘要：图像融合技术是我国数字媒体技术的关键发展方向之一。通过图像融合算法，可以保留更多、更重要的场景，图像精准度较高，为后期观测图像以及其他工作提供较大的便利。本文将结合图像融合的具体概念，全面分析图像融合过程、图像融合算法，并对图像融合算法的性能评价进行具体总结，以望借鉴。关键词：数字媒体技术；图像融合；评价标准；图像处理中图分类号:TP37文献标志码:ADOI:10.19772/j.cnki.2096-4455.2022.12.0050引言随着我国技术水平不断提高，数字媒体技术逐渐进入人们的视野，其主要使用信息技术以及通信技术，全面处理图像、文字等信息，最终将信息转化成数据。图像融合主要是把具有不同成像理念设备所收集的图像进行相互融合，以下是图像融合算法的具体分析。1图像融合概述1.1图像融合的概念图像融合最早出现在20世纪，其是一种不同传感设备可视信息部分的融合，通过将不同设备收集到的图像经过统一的图像处理，提取所需要的数据信息，最后将其形成统一的图像，以此为后续工作提供较大的便利。图像融合综合了较多的技术形式，例如：图像处理、信息处理、数据显示以及人工智能等。由于图像融合技术具有一定的数据探测性，因此，在世界上技术发展较快的国家逐渐受到较高程度的重视，并产生了较为良好的成绩。图像融合形式一般可以分为以下几种：不同传感器在不同时间收集到的图像进行融合；不同传感器在相同时间收集到的图像进行融合；单一传感器在不同时间，或是不同地点下收集到的图像进行融合。图像融合可以高效地利用上述场景或时间收集图像信息，结合精准的融合算法形成所需要的图像，以此对其进行后续检测、分析和跟踪。将两个传感设备看作A和B，形成信息构成图（图1）。图1多源图像的信息构成通过图像融合技术可以使图像中相关信息更加明显，并逐渐提高图像的精准性，从而使图像中目标更加清晰，由此看来，这种计算方式可以获得更加可靠的数据结果，进一步使该系统具有较强的实用性。与此同时，数据融合可以最大限度地提高图像的分辨率，避免出现图像模糊不清的情况，并的改善图像分类性。在此基础上，图像融合在层次上有明显的分类，主要可以划分为：像素级、特征级以及决策级。现如今，通过运用图像融合技术对图像进行处理，具有以下关键目的。①获取图像中更多作者简介：韩晓娟，女，山西晋中，讲师，研究方...
