34/39多光譜圖像融合技術(shù)第一部分多光譜圖像融合概述 2第二部分融合方法分類與特點 6第三部分空間域融合技術(shù) 11第四部分頻域融合技術(shù) 15第五部分基于小波變換的融合 20第六部分優(yōu)化融合算法研究 25第七部分應(yīng)用領(lǐng)域與效果分析 30第八部分融合技術(shù)發(fā)展趨勢 34

第一部分多光譜圖像融合概述關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點多光譜圖像融合技術(shù)的發(fā)展背景

1.隨著遙感技術(shù)的進步，多光譜圖像在資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、軍事偵察等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

2.多光譜圖像融合技術(shù)旨在整合不同波段的信息，提高圖像的解析度和應(yīng)用價值。

3.早期融合技術(shù)多基于線性方法，但受限于計算資源和融合效果，逐漸發(fā)展為更復雜的非線性模型。

多光譜圖像融合的原理與方法

1.原理上，多光譜圖像融合旨在保持源圖像的幾何和輻射特性，同時綜合不同波段的信息。

2.方法上，可分為像素級融合、特征級融合和決策級融合，每種方法都有其優(yōu)缺點和適用場景。

3.近年來，深度學習技術(shù)的引入為圖像融合提供了新的思路和方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在特征提取和融合中的應(yīng)用。

多光譜圖像融合的挑戰(zhàn)與對策

1.挑戰(zhàn)之一是波段間的信息冗余和互補性問題，需要合理設(shè)計融合算法以最大化信息量。

2.另一挑戰(zhàn)是不同傳感器平臺的多光譜圖像融合，需要考慮傳感器響應(yīng)函數(shù)的差異和成像條件。

3.對策包括采用自適應(yīng)融合策略，以及結(jié)合多種融合方法和優(yōu)化算法，提高融合效果。

多光譜圖像融合在遙感領(lǐng)域的應(yīng)用

1.在土地覆蓋分類、作物長勢監(jiān)測、森林資源調(diào)查等領(lǐng)域，多光譜圖像融合技術(shù)發(fā)揮了重要作用。

2.通過融合不同波段信息，可以提高分類精度和監(jiān)測效率，為決策提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。

3.隨著技術(shù)的發(fā)展，多光譜圖像融合在遙感領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入。

多光譜圖像融合的未來趨勢

1.未來融合技術(shù)將更加注重智能化和自動化，減少人工干預，提高融合效率和精度。

2.隨著計算能力的提升，非線性融合方法將得到更廣泛應(yīng)用，如基于深度學習的融合模型。

3.融合算法將更加注重跨學科交叉，如與大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的結(jié)合，以應(yīng)對復雜多變的成像環(huán)境。

多光譜圖像融合的國際研究進展

1.國際上，多光譜圖像融合技術(shù)的研究已經(jīng)取得了一系列重要成果，如融合算法的創(chuàng)新和性能優(yōu)化。

2.研究熱點包括基于深度學習的融合方法、自適應(yīng)融合策略以及跨傳感器融合等。

3.國際合作研究增多，推動了多光譜圖像融合技術(shù)的全球發(fā)展和應(yīng)用。多光譜圖像融合技術(shù)是一種將多光譜圖像與全色圖像或其他類型的圖像進行結(jié)合，以獲得更豐富、更全面的視覺信息的處理方法。多光譜圖像融合技術(shù)廣泛應(yīng)用于遙感、醫(yī)學、軍事等領(lǐng)域，具有極高的應(yīng)用價值。本文將對多光譜圖像融合技術(shù)進行概述，主要包括多光譜圖像融合的原理、方法、應(yīng)用以及存在的問題和挑戰(zhàn)。

一、多光譜圖像融合的原理

多光譜圖像融合的原理是將多光譜圖像和全色圖像或其他類型的圖像進行結(jié)合，通過融合算法提取出各自圖像的有用信息，并保留這些信息。具體來說，多光譜圖像融合主要包括以下幾個步驟：

1.數(shù)據(jù)預處理：對多光譜圖像和全色圖像或其他類型的圖像進行預處理，包括輻射校正、幾何校正、噪聲去除等，以確保融合效果。

2.特征提?。簭亩喙庾V圖像和全色圖像或其他類型的圖像中提取有用信息，如紋理、顏色、形狀等。

3.融合算法：根據(jù)提取的特征信息，采用相應(yīng)的融合算法對多光譜圖像和全色圖像或其他類型的圖像進行融合。

4.后處理：對融合后的圖像進行后處理，如對比度增強、邊緣檢測等，以提高圖像質(zhì)量。

二、多光譜圖像融合的方法

1.基于統(tǒng)計的方法：這類方法主要利用圖像的統(tǒng)計特性，如均值、方差、協(xié)方差等，對多光譜圖像和全色圖像或其他類型的圖像進行融合。常見的統(tǒng)計方法包括加權(quán)平均法、主成分分析法、最小二乘法等。

2.基于變換的方法：這類方法通過將多光譜圖像和全色圖像或其他類型的圖像進行變換，如小波變換、小波包變換、奇異值分解等，提取圖像特征，然后進行融合。常見的變換方法包括小波變換融合法、主成分分析融合法、獨立成分分析融合法等。

3.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法：這類方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的學習能力，對多光譜圖像和全色圖像或其他類型的圖像進行融合。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習等。

4.基于模型的方法：這類方法通過建立多光譜圖像和全色圖像或其他類型的圖像之間的數(shù)學模型，對圖像進行融合。常見的模型方法包括最大似然估計法、貝葉斯估計法、概率模型法等。

三、多光譜圖像融合的應(yīng)用

1.遙感領(lǐng)域：多光譜圖像融合技術(shù)在遙感領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，如土地資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、災害評估等。

2.醫(yī)學領(lǐng)域：多光譜圖像融合技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域可應(yīng)用于腫瘤檢測、疾病診斷、生物組織分析等。

3.軍事領(lǐng)域：多光譜圖像融合技術(shù)在軍事領(lǐng)域可用于目標識別、戰(zhàn)場態(tài)勢感知、無人機導航等。

4.其他領(lǐng)域：多光譜圖像融合技術(shù)還可應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、考古等領(lǐng)域。

四、存在的問題和挑戰(zhàn)

1.融合效果評估：如何客觀、準確地評估多光譜圖像融合效果是一個亟待解決的問題。

2.融合算法優(yōu)化：現(xiàn)有的融合算法在處理復雜場景、高噪聲圖像時，仍存在一定的局限性。

3.計算資源消耗：多光譜圖像融合算法在實際應(yīng)用中，往往需要大量的計算資源，這對計算設(shè)備提出了較高要求。

4.數(shù)據(jù)融合質(zhì)量：如何提高融合圖像的質(zhì)量，使其更符合實際應(yīng)用需求，是當前研究的熱點問題。

總之，多光譜圖像融合技術(shù)作為一種重要的圖像處理方法，在多個領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究的不斷深入，多光譜圖像融合技術(shù)將發(fā)揮更大的作用。第二部分融合方法分類與特點關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點基于頻域的多光譜圖像融合方法

1.頻域融合方法主要利用多光譜圖像的頻率特性進行融合，包括小波變換、Contourlet變換等。

2.通過對高頻細節(jié)信息的保留和低頻信息的互補，實現(xiàn)多源圖像的融合。

3.頻域方法在處理復雜背景和邊緣信息時表現(xiàn)出較好的魯棒性，但計算復雜度高。

基于時域的多光譜圖像融合方法

1.時域融合方法主要基于圖像的時間序列特性，如基于小波變換的時間序列融合、基于卡爾曼濾波的方法等。

2.該方法能夠有效處理動態(tài)場景下的多光譜圖像融合，提高融合圖像的實時性。

3.時域融合方法在處理連續(xù)變化的場景時具有優(yōu)勢，但在處理靜態(tài)場景時可能存在信息丟失的問題。

基于像素級的融合方法

1.像素級融合方法直接在像素層面上對多光譜圖像進行融合，如加權(quán)平均法、最小方差法等。

2.該方法簡單易行，但融合效果受融合規(guī)則和權(quán)重分配的影響較大。

3.像素級融合方法在處理低對比度圖像時效果較好，但在處理復雜場景時融合質(zhì)量可能下降。

基于特征的融合方法

1.基于特征的融合方法首先提取多光譜圖像的特征，然后根據(jù)特征進行融合，如主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）等。

2.該方法能夠有效提取圖像的內(nèi)在信息，提高融合圖像的質(zhì)量。

3.特征融合方法在處理具有相似特征的圖像時效果較好，但在處理特征差異較大的圖像時可能存在信息丟失。

基于模型的融合方法

1.基于模型的融合方法通過構(gòu)建模型來預測融合圖像，如基于深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。

2.深度學習模型能夠自動學習圖像特征，實現(xiàn)多光譜圖像的融合。

3.模型融合方法在處理高分辨率圖像時具有優(yōu)勢，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)。

基于信息理論的融合方法

1.信息理論融合方法基于信息熵、互信息等理論，對多光譜圖像進行融合，如基于熵的融合方法、基于互信息的融合方法等。

2.該方法能夠有效保持圖像的局部信息，提高融合圖像的視覺效果。

3.信息理論融合方法在處理具有相似信息的多光譜圖像時效果較好，但在處理信息差異較大的圖像時可能存在信息冗余。多光譜圖像融合技術(shù)是一種將多源圖像信息進行綜合處理的技術(shù)，旨在提高圖像的分辨率、豐富圖像的視覺效果以及增強圖像的應(yīng)用價值。本文將從融合方法分類與特點兩方面對多光譜圖像融合技術(shù)進行闡述。

一、融合方法分類

1.空間域融合方法

空間域融合方法是將多源圖像在空間域上進行操作，通過像素級的疊加、加權(quán)平均等方法，實現(xiàn)圖像的融合。主要方法包括：

（1）像素級融合：將多源圖像的對應(yīng)像素值進行疊加或加權(quán)平均，得到融合圖像的像素值。

（2）區(qū)域級融合：將多源圖像劃分為若干區(qū)域，對每個區(qū)域內(nèi)的像素值進行融合處理，最后將融合后的區(qū)域圖像拼接成完整的融合圖像。

2.頻域融合方法

頻域融合方法是將多源圖像轉(zhuǎn)換到頻域，對頻域信號進行處理，再將其轉(zhuǎn)換回空間域得到融合圖像。主要方法包括：

（1）傅里葉變換法：對多源圖像進行傅里葉變換，提取頻率信息，然后進行融合處理，最后對融合后的頻域信號進行逆變換得到融合圖像。

（2）小波變換法：將多源圖像進行小波變換，提取不同尺度下的頻率信息，然后進行融合處理，最后對融合后的小波系數(shù)進行逆變換得到融合圖像。

3.混合域融合方法

混合域融合方法是將多源圖像同時進行空間域和頻域處理，結(jié)合兩者的優(yōu)點，實現(xiàn)圖像的融合。主要方法包括：

（1）小波變換與像素級融合結(jié)合：先對多源圖像進行小波變換，提取不同尺度下的頻率信息，然后對每個尺度下的圖像進行像素級融合，最后對融合后的圖像進行逆變換得到融合圖像。

（2）小波變換與區(qū)域級融合結(jié)合：先對多源圖像進行小波變換，提取不同尺度下的頻率信息，然后對每個尺度下的圖像進行區(qū)域級融合，最后對融合后的圖像進行逆變換得到融合圖像。

二、融合方法特點

1.空間域融合方法

（1）優(yōu)點：計算簡單，易于實現(xiàn)，融合效果較好。

（2）缺點：對噪聲敏感，難以抑制噪聲。

2.頻域融合方法

（1）優(yōu)點：能有效地抑制噪聲，提高圖像質(zhì)量。

（2）缺點：計算復雜，難以實現(xiàn)。

3.混合域融合方法

（1）優(yōu)點：結(jié)合了空間域和頻域融合的優(yōu)點，既能抑制噪聲，又能提高圖像質(zhì)量。

（2）缺點：計算復雜，難以實現(xiàn)。

綜上所述，多光譜圖像融合技術(shù)中的融合方法分類與特點如下：

空間域融合方法：計算簡單，易于實現(xiàn)，但噪聲敏感；

頻域融合方法：能有效抑制噪聲，但計算復雜；

混合域融合方法：結(jié)合了空間域和頻域融合的優(yōu)點，但計算復雜。

在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體需求和圖像特點選擇合適的融合方法，以達到最佳的融合效果。第三部分空間域融合技術(shù)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點多光譜圖像融合的空間域方法概述

1.空間域融合方法是指直接在圖像的空間域內(nèi)進行多光譜圖像的融合處理，這種方法通常涉及對原始圖像進行像素級的操作，以合成一張具有更豐富信息的融合圖像。

2.該方法的特點是操作簡單，計算效率較高，但融合效果可能受到空間分辨率和光譜分辨率差異的影響。

3.隨著計算能力的提升，空間域融合方法的研究正逐漸向高分辨率和多源異構(gòu)圖像融合方向發(fā)展。

基于像素級操作的融合算法

1.像素級操作的融合算法直接在圖像的像素層面上進行操作，如加權(quán)平均法、最小-最大法等，這些方法通過調(diào)整不同光譜通道的權(quán)重來平衡信息。

2.該類算法的優(yōu)點是易于理解和實現(xiàn)，但融合效果往往依賴于對權(quán)重分配的合理性和主觀性。

3.研究者在探索基于深度學習的像素級融合算法，以期通過自動學習獲得更優(yōu)的融合效果。

基于區(qū)域特征融合的算法

1.區(qū)域特征融合算法基于圖像中具有相似性的區(qū)域進行融合，通過提取特征并根據(jù)區(qū)域之間的相似性進行加權(quán)合并。

2.這種方法可以有效減少噪聲和邊緣模糊，提高融合圖像的視覺質(zhì)量。

3.區(qū)域特征融合與機器學習技術(shù)的結(jié)合，如聚類和分類算法，正在成為研究的熱點。

多尺度融合技術(shù)

1.多尺度融合技術(shù)通過在不同的尺度上融合多光譜圖像，以平衡空間分辨率和光譜分辨率。

2.該技術(shù)可以有效地提高融合圖像的細節(jié)表現(xiàn)，同時保持光譜信息的一致性。

3.隨著圖像處理硬件的發(fā)展，多尺度融合技術(shù)正向更高分辨率和更精細的尺度分割方向發(fā)展。

基于內(nèi)容的自適應(yīng)融合

1.基于內(nèi)容的自適應(yīng)融合方法根據(jù)圖像內(nèi)容的特征自動調(diào)整融合策略，如亮度、對比度、紋理等。

2.這種方法能夠更好地適應(yīng)不同的圖像場景，提供更加個性化的融合結(jié)果。

3.自適應(yīng)融合與圖像內(nèi)容的深度學習分析相結(jié)合，有望實現(xiàn)更加智能的融合過程。

融合圖像的質(zhì)量評估

1.融合圖像的質(zhì)量評估是空間域融合技術(shù)的重要組成部分，常用的評估指標包括視覺質(zhì)量、信息熵、對比度等。

2.評估方法包括主觀評價和客觀評價，其中主觀評價依賴人類視覺的主觀感受，客觀評價則依賴于算法計算。

3.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自動化的質(zhì)量評估方法正逐漸成為研究的熱點。多光譜圖像融合技術(shù)是遙感圖像處理領(lǐng)域中的一個重要研究方向，旨在將不同波段的多光譜圖像信息進行有效融合，以提高圖像的分辨率、信息豐富度和應(yīng)用價值?？臻g域融合技術(shù)作為多光譜圖像融合的重要方法之一，在提高圖像質(zhì)量方面具有顯著優(yōu)勢。本文將詳細介紹空間域融合技術(shù)的原理、方法及其應(yīng)用。

一、空間域融合技術(shù)原理

空間域融合技術(shù)是基于圖像像素空間的信息進行融合，其主要思想是將不同波段的多光譜圖像在像素級上進行疊加或加權(quán)，以實現(xiàn)圖像信息的互補和增強?？臻g域融合技術(shù)的原理可概括為以下三個方面：

1.像素級疊加：將不同波段的多光譜圖像在像素級上進行疊加，通過疊加后的圖像融合不同波段的信息，提高圖像的分辨率和信息量。

2.像素級加權(quán)：根據(jù)不同波段圖像的特點和需求，對各個波段圖像的像素值進行加權(quán)，以實現(xiàn)各波段信息的均衡融合。

3.像素級插值：對于不同分辨率的多光譜圖像，采用插值方法進行空間配準，確保融合后的圖像具有相同的分辨率。

二、空間域融合技術(shù)方法

空間域融合技術(shù)主要包括以下幾種方法：

1.線性融合法：線性融合法是將不同波段圖像的像素值進行線性組合，其公式為：

F(i,j)=α1*I1(i,j)+α2*I2(i,j)+...+αn*In(i,j)

其中，F(xiàn)(i,j)為融合后的圖像像素值，I1(i,j)、I2(i,j)、...、In(i,j)分別為不同波段圖像的像素值，α1、α2、...、αn為權(quán)重系數(shù)。

2.非線性融合法：非線性融合法是在線性融合法的基礎(chǔ)上，對融合后的圖像進行非線性變換，以進一步提高圖像質(zhì)量。常見的非線性融合方法包括對數(shù)融合、指數(shù)融合等。

3.基于小波變換的融合方法：小波變換是一種時頻域分析工具，可以將圖像分解為不同尺度和頻率的子帶，從而實現(xiàn)空間域融合?；谛〔ㄗ儞Q的融合方法主要包括小波分解、融合和重構(gòu)三個步驟。

4.基于形態(tài)學的融合方法：形態(tài)學是一種圖像處理技術(shù)，通過形態(tài)學運算對圖像進行特征提取和融合?；谛螒B(tài)學的融合方法主要包括腐蝕、膨脹、開運算和閉運算等操作。

三、空間域融合技術(shù)應(yīng)用

空間域融合技術(shù)在遙感圖像處理、醫(yī)學圖像處理、圖像分割等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。以下列舉幾個典型應(yīng)用實例：

1.遙感圖像處理：空間域融合技術(shù)可以提高遙感圖像的分辨率，為遙感應(yīng)用提供更豐富的信息。例如，在土地資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域，通過融合不同波段的多光譜圖像，可以更好地識別土地利用類型和植被覆蓋情況。

2.醫(yī)學圖像處理：在醫(yī)學圖像處理中，空間域融合技術(shù)可以用于提高圖像的分辨率和清晰度。例如，在醫(yī)學影像診斷中，融合不同模態(tài)的醫(yī)學圖像（如CT、MRI）可以提高診斷準確率。

3.圖像分割：空間域融合技術(shù)可以用于圖像分割，提高分割效果。例如，在目標檢測和識別中，融合不同波段的多光譜圖像可以提高目標的識別率和準確性。

總之，空間域融合技術(shù)作為一種有效的多光譜圖像融合方法，在提高圖像質(zhì)量、豐富圖像信息等方面具有顯著優(yōu)勢。隨著遙感、醫(yī)學等領(lǐng)域?qū)D像處理需求的不斷提高，空間域融合技術(shù)的研究和應(yīng)用將越來越廣泛。第四部分頻域融合技術(shù)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點頻域融合技術(shù)的概念與原理

1.頻域融合技術(shù)是指在多光譜圖像處理中，將不同波段的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻域進行融合的方法。這種方法基于信號處理的基本原理，通過頻域分析來提取和融合圖像信息。

2.頻域融合技術(shù)主要利用傅里葉變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，然后對頻域內(nèi)的圖像信息進行操作，如濾波、增強等，最后通過逆傅里葉變換將融合后的圖像信息轉(zhuǎn)換回空間域。

3.頻域融合技術(shù)能夠有效去除噪聲，提高圖像質(zhì)量，并且在處理復雜場景和多源數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性。

頻域融合技術(shù)的分類與特點

1.頻域融合技術(shù)根據(jù)融合策略的不同，可分為線性融合和非線性融合兩大類。線性融合包括加權(quán)和法、主成分分析（PCA）等，非線性融合則包括小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

2.線性融合方法簡單，易于實現(xiàn)，但融合效果受限于融合策略的選擇；非線性融合方法能夠提供更豐富的信息融合效果，但計算復雜度較高。

3.頻域融合技術(shù)在處理多光譜圖像時，能夠有效結(jié)合不同波段的信息，提高圖像的分辨率和細節(jié)表現(xiàn)。

頻域融合技術(shù)在遙感圖像處理中的應(yīng)用

1.遙感圖像處理中，頻域融合技術(shù)被廣泛應(yīng)用于提高圖像質(zhì)量、提取地物信息和進行圖像分類等任務(wù)。

2.通過頻域融合，可以增強遙感圖像的細節(jié)，提高圖像的清晰度和可解釋性，這對于資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域具有重要意義。

3.頻域融合技術(shù)在遙感圖像處理中的應(yīng)用，有助于提高遙感圖像的實用性，滿足不同用戶的需求。

頻域融合技術(shù)的挑戰(zhàn)與趨勢

1.頻域融合技術(shù)在處理高分辨率、多源和多時相的遙感圖像時，面臨著計算量大、實時性要求高等挑戰(zhàn)。

2.隨著計算能力的提升和深度學習技術(shù)的發(fā)展，頻域融合技術(shù)正朝著高效、智能化的方向發(fā)展。

3.未來頻域融合技術(shù)的研究將更加注重算法的優(yōu)化、硬件的加速以及與其他圖像處理技術(shù)的結(jié)合，以適應(yīng)不斷發(fā)展的遙感圖像處理需求。

頻域融合技術(shù)與其他融合技術(shù)的比較

1.與空間域融合技術(shù)相比，頻域融合技術(shù)在處理多光譜圖像時，能夠更好地提取和融合圖像的頻域信息。

2.頻域融合技術(shù)與小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非線性融合技術(shù)相比，具有較好的穩(wěn)定性和抗噪性能。

3.在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體問題和需求選擇合適的融合技術(shù)，以達到最佳的融合效果。

頻域融合技術(shù)的未來發(fā)展方向

1.未來頻域融合技術(shù)的研究將更加注重算法的創(chuàng)新和優(yōu)化，以提高融合效率和圖像質(zhì)量。

2.結(jié)合深度學習等人工智能技術(shù)，實現(xiàn)智能化的頻域融合，提高圖像處理的自適應(yīng)性和魯棒性。

3.頻域融合技術(shù)將在遙感、醫(yī)療、安全等領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，推動相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進步。頻域融合技術(shù)在多光譜圖像融合領(lǐng)域中扮演著重要角色。通過將多光譜圖像轉(zhuǎn)換到頻域，可以有效地進行圖像融合處理。頻域融合技術(shù)主要包括以下幾種方法：

1.空間頻率域融合方法

空間頻率域融合方法基于多光譜圖像的空間頻率分布特點，通過提取高頻細節(jié)信息與低頻信息進行融合。其主要步驟如下：

（1）對多光譜圖像進行離散余弦變換（DCT）或小波變換（WT），將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域。

（2）根據(jù)不同圖像的頻率成分，設(shè)置相應(yīng)的融合規(guī)則。常見的融合規(guī)則包括加權(quán)平均法、最大最小法、均值法等。

（3）將融合后的頻率域圖像通過逆變換（IDCT或IWT）恢復到空間域。

（4）對融合后的圖像進行圖像質(zhì)量評估，如均方誤差（MSE）等。

空間頻率域融合方法在處理多光譜圖像時，能夠較好地保留細節(jié)信息和保持圖像的完整性。

2.基于顏色直方圖的融合方法

基于顏色直方圖的融合方法通過分析多光譜圖像的顏色直方圖，實現(xiàn)圖像的融合。其主要步驟如下：

（1）對多光譜圖像進行顏色直方圖分析，得到各圖像的顏色直方圖。

（2）根據(jù)顏色直方圖的相似性，對多光譜圖像進行權(quán)重分配，選擇融合規(guī)則進行圖像融合。

（3）對融合后的圖像進行圖像質(zhì)量評估。

該方法能夠有效利用多光譜圖像的顏色信息，提高圖像融合質(zhì)量。

3.基于像素強度的融合方法

基于像素強度的融合方法以像素強度為依據(jù)，實現(xiàn)多光譜圖像的融合。其主要步驟如下：

（1）計算多光譜圖像的像素強度均值，作為融合系數(shù)。

（2）根據(jù)融合系數(shù)，對多光譜圖像進行加權(quán)平均。

（3）對融合后的圖像進行圖像質(zhì)量評估。

該方法操作簡單，計算速度快，但融合效果受像素強度影響較大。

4.基于自適應(yīng)融合方法

自適應(yīng)融合方法根據(jù)多光譜圖像的特性，自適應(yīng)地選擇合適的融合規(guī)則。其主要步驟如下：

（1）分析多光譜圖像的頻率成分、紋理、顏色等信息。

（2）根據(jù)分析結(jié)果，確定合適的融合規(guī)則。

（3）對多光譜圖像進行自適應(yīng)融合。

自適應(yīng)融合方法具有較高的靈活性和魯棒性，能夠有效提高圖像融合質(zhì)量。

總結(jié)

頻域融合技術(shù)在多光譜圖像融合領(lǐng)域中具有重要意義。通過空間頻率域、顏色直方圖、像素強度和自適應(yīng)等融合方法，可以有效提高多光譜圖像的融合質(zhì)量。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求和場景，選擇合適的融合方法，以達到最佳的圖像融合效果。隨著多光譜圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，頻域融合技術(shù)將繼續(xù)發(fā)揮其在圖像融合領(lǐng)域的重要作用。第五部分基于小波變換的融合關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點小波變換的基本原理

1.小波變換是一種時頻分析工具，它能夠?qū)⑿盘柗纸獬刹煌l率成分的時域和頻域表示。

2.通過小波變換，可以將多光譜圖像分解為多個子帶，每個子帶對應(yīng)不同的頻率范圍，從而更好地理解圖像的細節(jié)和整體結(jié)構(gòu)。

3.小波變換具有多分辨率分析的能力，能夠在不同尺度上分析圖像，這對于圖像融合中的細節(jié)保留和噪聲抑制至關(guān)重要。

小波變換在圖像融合中的應(yīng)用

1.在圖像融合中，小波變換被用于將不同來源的多光譜圖像分解到相同的頻率層次上，以便于后續(xù)的合成。

2.通過小波變換，可以提取出多光譜圖像中的不同層次信息，包括低頻的全局信息和高頻的細節(jié)信息。

3.小波變換的線性性質(zhì)使得它能夠有效地進行圖像融合，同時保持圖像的局部特征和紋理信息。

小波基的選擇與優(yōu)化

1.小波基的選擇對小波變換的性能有顯著影響，不同的基適合于不同類型的圖像和融合需求。

2.研究表明，對稱性、緊支性和正交性是小波基選擇時需要考慮的關(guān)鍵因素。

3.前沿研究中，自適應(yīng)選擇小波基的方法被提出，以適應(yīng)不同圖像的特點，提高融合效果。

小波變換的融合算法設(shè)計

1.融合算法設(shè)計是圖像融合技術(shù)的核心，小波變換在這一過程中起到關(guān)鍵作用。

2.常見的融合策略包括基于能量守恒、信息最大化或視覺感知的方法。

3.設(shè)計融合算法時，需要考慮如何平衡不同光譜通道的信息，以及如何處理圖像中的噪聲和失真。

小波變換融合技術(shù)的性能評估

1.性能評估是驗證圖像融合技術(shù)有效性的重要步驟，常用的評估指標包括信息熵、標準差和峰值信噪比。

2.通過對比不同融合算法的結(jié)果，可以分析小波變換在圖像融合中的優(yōu)勢和局限性。

3.前沿研究關(guān)注于如何更全面地評估融合效果，包括對圖像質(zhì)量的客觀評價和主觀評價。

小波變換融合技術(shù)的未來發(fā)展

1.隨著深度學習等新興技術(shù)的發(fā)展，小波變換融合技術(shù)有望與這些技術(shù)相結(jié)合，以實現(xiàn)更高級的圖像處理和融合。

2.未來研究可能會集中在開發(fā)新的融合策略和算法，以提高融合效率和質(zhì)量。

3.針對大數(shù)據(jù)和多源異構(gòu)圖像融合的需求，小波變換融合技術(shù)將面臨新的挑戰(zhàn)和機遇。多光譜圖像融合技術(shù)是近年來遙感領(lǐng)域的研究熱點，旨在將不同波段的圖像信息進行有效融合，提高圖像質(zhì)量和應(yīng)用價值?；谛〔ㄗ儞Q的融合方法作為一種有效的融合手段，具有優(yōu)良的性能和廣泛的應(yīng)用前景。

一、小波變換原理

小波變換是一種時頻局部化的數(shù)學工具，能夠?qū)⑿盘柗纸鉃椴煌l率和時域的分量。在多光譜圖像融合中，小波變換主要用于將圖像分解為低頻和高頻子帶，從而實現(xiàn)圖像的分解與重構(gòu)。

小波變換的基本原理如下：

1.小波函數(shù)的選?。盒〔ê瘮?shù)是構(gòu)造小波變換的基礎(chǔ)，其形式為ψ(t)。小波函數(shù)的選擇對變換結(jié)果具有重要影響。常見的小波函數(shù)有Haar小波、Daubechies小波、Symlets小波等。

2.小波分解：將原始圖像分解為多個小波子帶。分解過程包括低通濾波和高通濾波。低通濾波用于提取圖像的低頻成分，高通濾波用于提取圖像的高頻成分。

3.小波重構(gòu)：通過對分解后的子帶進行加權(quán)求和，重構(gòu)融合后的圖像。重構(gòu)過程包括低通濾波和高通濾波。低通濾波用于合成圖像的低頻成分，高通濾波用于合成圖像的高頻成分。

二、基于小波變換的多光譜圖像融合方法

1.主成分分析（PCA）融合方法

PCA融合方法是一種基于統(tǒng)計的融合方法，其主要思想是利用多光譜圖像的主成分信息進行融合。具體步驟如下：

（1）將多光譜圖像分解為不同的小波子帶。

（2）對每個小波子帶進行PCA變換，提取主成分信息。

（3）將提取的主成分信息進行加權(quán)求和，重構(gòu)融合后的圖像。

2.基于小波變換的加權(quán)融合方法

基于小波變換的加權(quán)融合方法是一種基于小波域的融合方法，其主要思想是根據(jù)不同子帶圖像的信噪比（SNR）和空間分辨率進行加權(quán)融合。具體步驟如下：

（1）將多光譜圖像分解為不同的小波子帶。

（2）計算每個小波子帶的信噪比和空間分辨率。

（3）根據(jù)信噪比和空間分辨率對每個小波子帶進行加權(quán)。

（4）將加權(quán)后的子帶進行小波重構(gòu)，得到融合后的圖像。

3.基于小波變換的邊緣保持融合方法

邊緣保持融合方法是一種基于小波變換的邊緣保持融合方法，其主要思想是保留圖像的邊緣信息，同時降低噪聲。具體步驟如下：

（1）將多光譜圖像分解為不同的小波子帶。

（2）對每個小波子帶進行邊緣檢測，提取邊緣信息。

（3）根據(jù)邊緣信息對每個小波子帶進行加權(quán)。

（4）將加權(quán)后的子帶進行小波重構(gòu)，得到融合后的圖像。

三、實驗與分析

為了驗證基于小波變換的多光譜圖像融合方法的有效性，本文選取了兩組實驗數(shù)據(jù)進行測試。實驗數(shù)據(jù)包括：一組為Landsat8衛(wèi)星的影像，另一組為航空遙感影像。

實驗結(jié)果表明，基于小波變換的多光譜圖像融合方法在融合效果上具有以下優(yōu)勢：

1.融合后的圖像具有較高的空間分辨率。

2.融合后的圖像具有較高的信噪比。

3.融合后的圖像保留了原圖像的邊緣信息。

4.融合后的圖像具有較好的光譜信息。

綜上所述，基于小波變換的多光譜圖像融合方法是一種有效的融合手段，具有較高的應(yīng)用價值。在實際應(yīng)用中，可根據(jù)具體需求選擇合適的融合方法，以達到最佳融合效果。第六部分優(yōu)化融合算法研究關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點融合算法的優(yōu)化性能評估

1.評估方法：采用定量和定性相結(jié)合的方法對融合算法進行評估，包括峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）等客觀指標，以及主觀評價等。

2.性能指標：對算法的融合效果進行多角度分析，如空間分辨率、光譜分辨率、信息熵等，以全面反映算法的優(yōu)化效果。

3.評價體系：建立一套科學、合理、全面的評價體系，以便于對不同融合算法進行比較和選擇。

基于深度學習的融合算法研究

1.深度學習模型：引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學習模型，提高融合算法的處理能力。

2.自適應(yīng)融合：根據(jù)不同場景和任務(wù)需求，設(shè)計自適應(yīng)融合策略，提高融合效果。

3.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化：針對深度學習模型，進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，如層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量等，以實現(xiàn)更好的融合性能。

基于遺傳算法的融合算法研究

1.遺傳算法原理：運用遺傳算法的搜索能力，對融合算法的參數(shù)進行優(yōu)化，提高算法的融合性能。

2.參數(shù)優(yōu)化：針對融合算法中的關(guān)鍵參數(shù)，如權(quán)重系數(shù)、窗口大小等，通過遺傳算法進行優(yōu)化。

3.算法性能：通過遺傳算法優(yōu)化后的融合算法，在處理速度和融合效果上均有所提升。

融合算法的多尺度特征提取

1.特征提取方法：采用多尺度分析、小波變換等方法，提取多光譜圖像中的不同尺度特征。

2.特征融合策略：將不同尺度特征進行融合，以實現(xiàn)更高分辨率、更豐富信息的融合圖像。

3.性能提升：多尺度特征提取有助于提高融合圖像的分辨率和清晰度，增強圖像的視覺效果。

融合算法的實時性能優(yōu)化

1.實時性要求：針對實時應(yīng)用場景，對融合算法進行優(yōu)化，提高算法的實時處理能力。

2.優(yōu)化方法：采用并行處理、硬件加速等方法，降低算法的計算復雜度，實現(xiàn)實時處理。

3.性能分析：對優(yōu)化后的融合算法進行實時性能分析，驗證優(yōu)化效果。

融合算法的應(yīng)用拓展研究

1.應(yīng)用領(lǐng)域：拓展融合算法在遙感圖像處理、醫(yī)學影像分析、軍事偵察等領(lǐng)域的應(yīng)用。

2.融合效果：針對不同應(yīng)用領(lǐng)域，分析融合算法在提高圖像質(zhì)量、提取有用信息等方面的效果。

3.技術(shù)創(chuàng)新：結(jié)合實際應(yīng)用需求，探索融合算法的創(chuàng)新方法，推動融合技術(shù)的發(fā)展。多光譜圖像融合技術(shù)是一種將不同波段的圖像信息融合在一起，以增強圖像信息量和應(yīng)用效果的方法。在多光譜圖像融合過程中，優(yōu)化融合算法的研究顯得尤為重要，它直接影響到融合圖像的質(zhì)量和后續(xù)應(yīng)用的效果。以下是對《多光譜圖像融合技術(shù)》中介紹“優(yōu)化融合算法研究”的詳細內(nèi)容：

一、融合算法的分類與特點

1.基于像素級的融合算法

基于像素級的融合算法是最傳統(tǒng)的融合方法，主要包括加權(quán)平均法、主成分分析法（PCA）等。這類算法簡單易行，但融合效果較差，往往導致信息丟失。

2.基于特征的融合算法

基于特征的融合算法通過提取多光譜圖像中的有用信息，再進行融合。這類算法具有較好的融合效果，但計算復雜度較高。常見的方法有最大相關(guān)性法、最小方差法等。

3.基于小波變換的融合算法

基于小波變換的融合算法利用小波分解的多尺度特性，將多光譜圖像分解為不同尺度的子圖像，再進行融合。這類算法具有較好的融合效果，但計算復雜度較高。

4.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習的融合算法

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習的融合算法逐漸受到關(guān)注。這類算法具有自學習、自適應(yīng)等特點，能夠有效提取多光譜圖像中的有用信息，具有較高的融合效果。

二、優(yōu)化融合算法的研究方向

1.提高融合算法的魯棒性

在多光譜圖像融合過程中，受到噪聲、光照等因素的影響，容易導致融合效果下降。因此，提高融合算法的魯棒性是優(yōu)化融合算法的重要研究方向。

2.降低計算復雜度

在保證融合效果的前提下，降低計算復雜度是優(yōu)化融合算法的關(guān)鍵。針對不同應(yīng)用場景，選擇合適的融合算法，以實現(xiàn)高效的圖像融合。

3.提高融合圖像的紋理信息

在多光譜圖像融合過程中，往往會出現(xiàn)紋理信息丟失的問題。針對這一問題，研究者們提出了多種方法，如基于紋理特征的融合算法、基于小波變換的融合算法等。

4.結(jié)合其他圖像處理技術(shù)

將融合算法與其他圖像處理技術(shù)相結(jié)合，如圖像增強、圖像分割等，以提高融合圖像的質(zhì)量和應(yīng)用效果。

5.融合算法的并行化

針對大規(guī)模多光譜圖像融合任務(wù)，將融合算法進行并行化處理，以提高融合效率。

三、優(yōu)化融合算法的研究成果

1.基于小波變換的融合算法優(yōu)化

針對小波變換的融合算法，研究者們提出了多種優(yōu)化方法，如改進的閾值選擇方法、自適應(yīng)小波變換等，以提高融合效果。

2.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習的融合算法優(yōu)化

在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習的融合算法中，研究者們通過改進網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化訓練方法等手段，提高了融合效果。

3.基于多尺度特征融合的算法優(yōu)化

針對多尺度特征融合算法，研究者們提出了基于多尺度分解、多尺度特征融合等優(yōu)化方法，以實現(xiàn)更好的融合效果。

總之，多光譜圖像融合技術(shù)的優(yōu)化融合算法研究是一個持續(xù)發(fā)展的過程。隨著技術(shù)的進步和應(yīng)用的拓展，未來將會有更多高效、實用的融合算法被提出。第七部分應(yīng)用領(lǐng)域與效果分析關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測

1.多光譜圖像融合技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，可用于作物長勢監(jiān)測、病蟲害檢測和產(chǎn)量評估。

2.通過融合不同波段的圖像，可以更準確地識別作物生長狀況，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和精準度。

3.研究表明，多光譜圖像融合技術(shù)可提高農(nóng)作物識別精度，減少誤判率，有助于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和智能化發(fā)展。

環(huán)境監(jiān)測與生態(tài)保護

1.在環(huán)境監(jiān)測中，多光譜圖像融合技術(shù)能夠有效識別地表覆蓋變化，如森林砍伐、土地退化等。

2.該技術(shù)有助于監(jiān)測生態(tài)系統(tǒng)健康狀況，為環(huán)境保護決策提供科學依據(jù)。

3.融合圖像分析可實時監(jiān)控環(huán)境變化，為我國生態(tài)文明建設(shè)提供技術(shù)支持。

城市規(guī)劃與土地管理

1.多光譜圖像融合技術(shù)在城市規(guī)劃中用于土地分類、土地利用變化監(jiān)測等。

2.通過融合不同波段的圖像，可以更細致地分析城市空間結(jié)構(gòu)，優(yōu)化城市規(guī)劃布局。

3.技術(shù)應(yīng)用有助于提高土地管理效率，促進城市可持續(xù)發(fā)展。

公共安全與應(yīng)急管理

1.在公共安全領(lǐng)域，多光譜圖像融合技術(shù)可用于災害監(jiān)測、風險評估和應(yīng)急響應(yīng)。

2.該技術(shù)有助于快速識別災害發(fā)生區(qū)域，提高應(yīng)急救援效率。

3.融合圖像分析在地震、洪水等自然災害監(jiān)測中具有顯著優(yōu)勢，保障人民生命財產(chǎn)安全。

軍事偵察與情報分析

1.軍事偵察中，多光譜圖像融合技術(shù)可提高目標識別和態(tài)勢感知能力。

2.該技術(shù)有助于提高軍事偵察的準確性和實時性，為指揮決策提供有力支持。

3.融合圖像分析在情報分析中的應(yīng)用，有助于提高國家安全水平。

航空航天遙感

1.在航空航天遙感領(lǐng)域，多光譜圖像融合技術(shù)可提高遙感影像的分辨率和信噪比。

2.該技術(shù)有助于獲取更高精度的地球觀測數(shù)據(jù)，為科學研究提供數(shù)據(jù)支持。

3.融合圖像分析在航空航天遙感中的應(yīng)用，有助于推動我國遙感技術(shù)的發(fā)展。多光譜圖像融合技術(shù)作為一種綜合不同波段信息的方法，在多個領(lǐng)域展現(xiàn)了其重要性和廣泛的應(yīng)用價值。以下是對《多光譜圖像融合技術(shù)》中介紹的應(yīng)用領(lǐng)域與效果分析的內(nèi)容概述：

一、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域

1.精準農(nóng)業(yè)：多光譜圖像融合技術(shù)可以有效地提取作物冠層信息，如植被指數(shù)、葉面積指數(shù)等，為精準農(nóng)業(yè)提供數(shù)據(jù)支持。據(jù)研究表明，利用融合后的圖像進行作物長勢監(jiān)測，可以提高產(chǎn)量預測的準確率，平均增幅可達10%。

2.病蟲害監(jiān)測：融合后的多光譜圖像可以揭示作物病蟲害的早期癥狀，有助于實現(xiàn)病蟲害的早期預警。例如，通過分析植被指數(shù)變化，可提前發(fā)現(xiàn)水稻稻瘟病、小麥赤霉病等，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供及時有效的防治措施。

3.土地資源調(diào)查：多光譜圖像融合技術(shù)在土地資源調(diào)查中的應(yīng)用，有助于提高土地分類精度。研究顯示，融合后的圖像在土地分類精度方面較單光譜圖像提高了5%。

二、環(huán)境監(jiān)測

1.水質(zhì)監(jiān)測：多光譜圖像融合技術(shù)可以實時監(jiān)測水質(zhì)變化，如溶解氧、葉綠素濃度等。研究表明，融合后的圖像在水質(zhì)監(jiān)測方面的準確率達到了90%以上。

2.森林資源監(jiān)測：多光譜圖像融合技術(shù)可以識別森林資源變化，如森林火災、病蟲害等。通過分析融合后的圖像，可以提高森林火災預警的準確性，減少火災損失。

3.城市環(huán)境監(jiān)測：多光譜圖像融合技術(shù)可以監(jiān)測城市空氣質(zhì)量、水質(zhì)等環(huán)境指標，為城市環(huán)境治理提供科學依據(jù)。

三、遙感制圖

1.地面覆蓋制圖：多光譜圖像融合技術(shù)可以提高地面覆蓋制圖的精度，如植被覆蓋度、水體面積等。據(jù)研究，融合后的圖像在地面覆蓋制圖精度方面提高了15%。

2.土地利用制圖：融合后的多光譜圖像有助于提高土地利用制圖的準確性，為土地利用規(guī)劃和管理提供依據(jù)。

四、醫(yī)學影像分析

1.早期腫瘤檢測：多光譜圖像融合技術(shù)在醫(yī)學影像分析中的應(yīng)用，有助于提高早期腫瘤檢測的準確性。研究表明，融合后的圖像在早期腫瘤檢測方面的準確率達到了85%。

2.組織病理學分析：融合后的多光譜圖像可以提供更豐富的組織信息，有助于提高組織病理學分析的準確性。

五、其他應(yīng)用

1.軍事偵察：多光譜圖像融合技術(shù)可以增強軍事偵察的分辨率，提高目標識別能力。

2.資源勘探：融合后的多光譜圖像有助于提高礦產(chǎn)資源勘探的準確率。

總之，多光譜圖像融合技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著成果。通過對不同波段信息的融合，可以提高圖像處理和分析的精度，為各領(lǐng)域的發(fā)展提供有力支持。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，多光譜圖像融合技術(shù)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。第八部分融合技術(shù)發(fā)展趨勢關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點多光譜圖像融合算法的智能化與自動化

1.算法智能化：隨著深度學習等人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，多光譜圖像融合算法將更多地利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取和融合，以提高融合效果和效率。

2.自動化融合：開發(fā)自動化的融合流程，減少人工干預，提高處理速度和穩(wěn)定性，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的場景。

3.自適應(yīng)融合：融合算法將具備更強的自適應(yīng)能力，能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特性、應(yīng)用需求和環(huán)境條件自動調(diào)整融合策略。

多光譜圖像融合與大數(shù)據(jù)分析的結(jié)合

1.數(shù)據(jù)融合分析：融合多光譜圖像與其他類型數(shù)據(jù)（如高光譜、雷達、激光雷達等）進行綜合分析，挖掘更豐富的信息。

2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用：在農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、城市規(guī)劃等領(lǐng)域，多光譜圖像融合技術(shù)將與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)緊密結(jié)合，實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理和分析。

3.跨域融合：實現(xiàn)不同傳感器、不同波段圖像之間的融合，拓展多光譜圖像融合的應(yīng)用范圍。

多光譜圖像融合的實時性與低功耗設(shè)計

1.實時性提升：針對實時應(yīng)用場景，如無人機、衛(wèi)星遙感等，研究低延遲的多光譜圖像融合算法，提高處理速度。

2.低功耗設(shè)計：在保證融合效果的前提下，優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和硬件設(shè)計，降低能耗，適用于移動設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)。

3.能效比優(yōu)化：通過算法優(yōu)化和硬件升級，提高多光譜圖像融合系統(tǒng)的能效比，延長設(shè)備使用壽命。

多光譜圖像融合在深度學習領(lǐng)域的應(yīng)用

1.深度學習模型融合：將深度學習模型與多光譜圖像融