圖像融合是關(guān)于由兩個(gè)或更多個(gè)傳感器同時(shí)或不同時(shí)間獲取的特定場(chǎng)景的圖像或圖像序列信息的合成，以生成關(guān)于場(chǎng)景的新解釋。圖像融合的主要目的是減少不確定性。它通過(guò)處理多個(gè)圖像之間的冗余信息來(lái)提高圖像的可靠性，并且通過(guò)處理多個(gè)圖像之間的補(bǔ)充信息來(lái)提高圖像的清晰度。近年來(lái)，圖像融合已成為許多學(xué)科的研究熱點(diǎn)。

　　在圖像信息融合中，由于圖像信息本身的復(fù)雜性和它們之間的強(qiáng)相關(guān)性，在處理過(guò)程中出現(xiàn)不完整性，不準(zhǔn)確性和非結(jié)構(gòu)性問(wèn)題以及建模等各個(gè)層次。困難等，將智能信息處理的計(jì)算方法應(yīng)用到圖像融合中，比傳統(tǒng)的計(jì)算方法有更好的效果。圖像融合過(guò)程的自動(dòng)化，實(shí)時(shí)性和智能性是研究人員追求的目標(biāo)。

　　下面我們將分析圖像融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀和計(jì)算智能的運(yùn)行機(jī)制。我們?cè)诶碚撋弦呀?jīng)從幾個(gè)方面對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行了改進(jìn)，并將圖像融合在應(yīng)用領(lǐng)域的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)一步拓展。

　　(1)將粗糙集理論與自適應(yīng)遺傳算法相結(jié)合用于彩色圖像增強(qiáng)。利用粗糙集理論的分類方法，將圖像的顏色屬性和噪聲屬性相結(jié)合，對(duì)圖像進(jìn)行分類，得到圖像的邊界區(qū)域，然后采用不同的增強(qiáng)算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)。在粗糙集分類過(guò)程中，采用自適應(yīng)遺傳算法對(duì)閾值進(jìn)行優(yōu)化，得到最佳的分類結(jié)果。經(jīng)過(guò)應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證后，可以看出該算法具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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