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

　　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相關(guān)性,，在處理過程中出現(xiàn)不完整性，不準(zhǔn)確性和非結(jié)構(gòu)性問題以及建模等各個層次,。困難等,，將智能信息處理的計算方法應(yīng)用到圖像融合中，比傳統(tǒng)的計算方法有更好的效果,。圖像融合過程的自動化,，實時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)狀和計算智能的運行機制,。我們在理論上已經(jīng)從幾個方面對相關(guān)算法進行了改進,，并將圖像融合在應(yīng)用領(lǐng)域的應(yīng)用領(lǐng)域進一步拓展。

　　(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,。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，對圖像進行分類,，得到圖像的邊界區(qū)域,，然后采用不同的增強算法對圖像進行增強。在粗糙集分類過程中,，采用自適應(yīng)遺傳算法對閾值進行優(yōu)化,，得到最佳的分類結(jié)果。經(jīng)過應(yīng)用實例驗證后,，可以看出該算法具有一定的應(yīng)用價值,。

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