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图像融合(Image fusion)是一门综合了传感器、图像处理和计算机等技术的现代高新技术。医学图像，遥感图像融合作为重要分支，受到越来越多的关注。
本文的研究的融合算法主要有基于NSCT变换的图像融合方法和基于FFST的图像融合方法，基于小波变换和金字塔法的改进的图像融合算法，通过计算机语言编程实现融合规则，并计算平均梯度、边缘强度、信息熵、灰度均值、标准差、相关系数、扭曲程度等客观指标结合主观视觉来评价融合效果。通过主观评价和客观评价的结果表明以上三种改进的算法相对传统算法在融合效果方面更为优秀，在降低计算复杂度的同时可以提高图像融合质量，在视觉效果和客观指标上有良好的表现。
 
关键词：图像融合；算法；金字塔法；NSCT变换；更多范文 特征级图像融合首先提取特征（如边缘、轮廓等），并进行全局处理，最后在结果中合并这些信息。它属于中间层次的图像融合，既能够提供足够的信息，还可以提炼重要信息，减少处理时间，但因此也会丢失一定量的信息。
决策级图像融合是最宏观层面上的图像融合。通过从各个图像中提取决策信息，按照一定规则进行融合，合并成一个对全局最优并起决定性的结果，有利于制定策略。算法运行效率高，但丢失的信息也比较多。
按照获取待融合图像的传感器类型进行分类，可以分成同类或异类。同类图像融合，是指同一种传感器得到的图像进行融合。常见的图像如多聚焦图像、多曝光图像或者不同时间段的图像。异类图像融合，是指将成像原理不同的传感器所获得的信号进行融合。常见的融合图像如红外与可见光图像、医学影像或者遥感图像。按照融合方法，可以将图像融合划分为两大类：在空间域或在变换域。在空间域下的图像融合，在图像像素点上按照一定规则进行融合。常见的方法有，平均加权法，主成分分析法等算法。在变换域下的图像融合，首先将图像进行分解，在变换后的系数上进行融合，最后将高低频的系数进行逆变换获得图像。常见的方法有，基于金字塔变换、基于小波变换和基于多尺度变换的融合算法。