图像融合与图像变形的研究现状

图像融合和图像变形都是计算机视觉中比较重要的研究方向，它们有广泛的应用，例如图像编辑、视频处理、医学图像分析等。

图像融合是指将多个图像合并成一个新的图像，如将两张不同曝光度的照片合成一张高动态范围图像。目前，图像融合的研究主要包括以下几个方面：

1. 基于传统方法的图像融合：传统方法主要包括像素级融合、小波变换融合、多分辨率融合等，这些方法简单易懂，但是容易产生伪影和信息丢失等问题。

2. 基于深度学习的图像融合：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），可以实现更加准确的图像融合。其中，GAN在图像融合中有很好的应用，可以生成更加真实的合成图像。

图像变形是指对图像进行形变、扭曲、旋转等操作，以达到某种目的，如人脸变形、场景重建等。目前，图像变形的研究主要包括以下几个方面：

1. 基于传统方法的图像变形：传统方法主要包括基于物理模型的图像变形、基于特征点的图像变形等，这些方法需要手动提取特征点或者设计物理模型，效果受限。

2. 基于深度学习的图像变形：利用深度学习技术，可以实现更加准确的图像变形。例如，基于卷积神经网络的人脸变形方法可以实现高质量的人脸变形，并且可以自动化地提取面部特征。