图像图形学报2023年第1期：图像融合综述

简介：
《图像图形学报》2023年第1期聚焦于图像融合领域，刊载了多篇深入探讨该领域的最新进展与挑战的综述文章。 图像融合是计算机视觉与图像处理领域中的关键技术之一，其主要目标是在保留原始数据特性的同时将来自不同源的多个图像有效结合，并生成包含更多信息的新图像。通过这一技术可以提升图像的质量、增强特征识别能力并提高分析决策的准确性。 在通用影像应用中，例如视频监控、无人机航拍和多摄像头系统等场景下，该技术能够改善图像清晰度、消除噪声以及提供更全面的信息视角。比如，在夜视仪与可见光相机组合使用时，可以同时展示黑暗环境中的热红外信息及细节丰富的彩色图象。 医学影像融合在医疗诊断中扮演重要角色。它通过整合CT扫描、MRI成像和超声等多种手段获取的数据来帮助医生获得更精确的解剖结构以及病变情况的信息，从而提高对肿瘤或血管疾病的定位与分析精度。 遥感图像融合则是在地球观测及环境监测领域中的关键工具之一。由于这些影像通常具有丰富的地表特征但可能在特定波段或时间上存在信息缺失的问题，因此通过将不同卫星、不同时刻以及不同频谱的遥感数据进行综合处理可以提高对土地覆盖分类准确度并增强灾害预警和气候变化研究的能力。 近年来随着深度学习技术的发展，“基于深度学习的方法”已逐渐成为图像融合领域的热点话题。这些方法利用卷积神经网络（CNN）及生成对抗网络（GAN）等模型自动提取特征，并实现高效的图像合并操作，从而使处理不同类型的数据变得更加灵活高效。例如，《中国图象图形学报》刊载的一期专题探讨了如何通过深度学习技术来优化融合过程、设计新的策略以及评估结果的量化指标等内容。 总之，无论是在科学研究还是工程技术乃至医疗卫生领域中，随着相关研究工作的不断深入和技术进步的影响下，图像融合的应用前景将会越来越广阔。