图像融合与配准：原理与应用概述

图像融合技术的基本概念主要围绕数字图像融合展开，这是一种以图像数据为核心的数据融合技术。它旨在将来自不同图像传感器在同一场景下的多幅图像或同一传感器在不同时间获取的图像合并成一张综合图像。这些图像由于传感器的差异，如成像原理、工作电磁波波长的不同，导致它们之间存在信息冗余和互补性。这种冗余性和互补性使得经过融合后的图像能够提供更为全面和精确的信息描述，对于军事、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域具有重要意义。 数字图像融合在实际应用中扮演着关键角色，比如在数字地图拼接、全景图制作和虚拟现实中。传统的图像处理软件如Photoshop虽然能进行图像拼接，但其手动操作方式效率低、精度有限。相比之下，Matlab凭借其强大的计算能力和丰富的工具箱，为图像融合提供了一种高效且精准的解决方案。 本文探讨了图像拼接技术，它是图像融合的一部分，尤其关注图像配准这一关键步骤。文章介绍了两种图像配准算法，即基于特征的配准和基于变换域的配准。作者针对基于特征的配准提出了一个稳健的改进方案，包括优化Harris角点检测算法以提升特征点检测的精度和速度，并采用NCC（归一化互相关）和RANSAC（随机采样一致性）来确保特征点对的精确匹配。即使在重复性纹理和大旋转角度等复杂场景下，这种方法也能实现准确的图像配准。 图像融合技术不仅涉及图像采集、处理（如图像配准），还包括图像合成等多个环节，其目的是为了创建无缝且高质量的图像，适用于多种领域如摄影测量、计算机视觉、医学图像分析等，是现代信息技术中的重要研究方向。