简要分析Wong算法实现比特级图像完整性认证的核心机理。

Wong算法是一种基于哈希函数的比特级图像完整性认证方法，它的核心机理如下：

1. 将原始图像分割成若干个大小相等的块。

2. 对每个块进行哈希计算，得到一个固定长度的哈希值。

3. 将所有块的哈希值合并成一个哈希树，其中每个叶子节点表示一个块的哈希值，每个非叶子节点表示其子节点的哈希值的合并结果。

4. 将哈希树的根节点作为图像的认证值，存储在可信第三方机构（如存储在区块链中）。

5. 当需要验证图像完整性时，对图像进行相同的分块和哈希计算，得到一个新的哈希树。

6. 将新的哈希树的根节点与之前存储的认证值进行比较，如果相同则认为图像完整无误，否则则认为图像被篡改过。

通过Wong算法的实现，可以对比特级图像进行高效的完整性认证，同时保证了认证值的安全性和不可伪造性。

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3. 融合规则：根据不同的融合规则将红外图像和可见光图像进行融合，常见的融合方式有加权平均、多分辨率分解等。

4. 质量评估：对融合后的图像进行质量评估，以评估算法的性能和融合效果。

主要技术性指标包括：

1. 融合质量：衡量融合后图像的清晰度、对比度等视觉效果。

2. 信息保留：衡量融合后图像中原有信息的保留程度，如边缘、纹理等。

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