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(gè)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(gè)圖像之間的補(bǔ)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(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(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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