像素级小波变换红外与可见光图像融合在特征互信息方面的缺点

1. 易受噪声影响：小波变换在处理图像时容易受到噪声的影响，因为小波变换是一种基于局部的分析方法，噪声可能会影响小波系数的准确性，从而影响融合结果。

2. 高计算复杂度：像素级小波变换需要对两幅图像进行小波变换，并对变换后的系数进行重构，这个过程需要大量的计算量和存储空间，对于大尺寸图像的融合来说，计算复杂度会更高。

3. 信息丢失：小波变换是一种基于分解和重构的方法，分解过程中会将图像分解成多个分辨率的子图像，这可能会导致一些信息的丢失，从而影响融合结果的质量。

4. 结果不稳定：小波变换的结果可能会受到不同的小波基函数和分解层数的影响，这可能导致融合结果的不稳定性，即同一幅图像在不同的分解层数和小波基函数下可能会得到不同的融合结果。

相关问题

像素级小波变换红外与可见光图像融合在评估指标方面的缺点

1. 没有考虑感知质量：像素级小波变换红外与可见光图像融合的评估指标大多数只考虑了图像的像素值和统计特征，而没有考虑人眼的感知质量，导致评估结果与实际的视觉效果不一致。

2. 评估指标不全面：目前的评估指标主要集中在图像的信息保留、清晰度和对比度等方面，但是忽略了其他重要的图像质量因素，如噪声、失真、伪影等。

3. 评估方法不够准确：当前的评估方法大多是基于主观评价或客观评价，这种评估方法存在一定的主观性和不确定性，不能保证评估结果的准确性和可靠性。

4. 评估指标之间存在相互矛盾的情况：在实际应用中，不同的评估指标之间存在相互矛盾的情况，如图像清晰度和图像噪声之间的矛盾，评估指标之间的相互影响需要进一步研究和解决。

5. 评估指标不适用于不同应用场景：当前的评估指标主要适用于一些特定的应用场景，如军事、航空等领域，而在其他应用场景中可能不适用，需要进行适当的改进和调整。

像素级小波变换红外与可见光图像融合的缺点

1. 融合后图像的视觉效果可能不够自然，因为小波变换可能会导致失真或者模糊。

2. 红外图像和可见光图像的特点不同，红外图像侧重于表现热量信息，可见光图像侧重于表现颜色和亮度信息，因此融合后的图像可能难以充分表现两种信息。

3. 融合方法的运算复杂度较高，需要较长的计算时间和高性能的计算设备。

4. 融合方法可能需要对不同图像进行预处理，如图像增强和配准等，这可能会增加算法的复杂度和难度。

5. 融合方法的效果受到许多因素的影响，如噪声、光照条件、场景复杂度等，因此需要进行大量的实验和优化。