彭硕玲
摘 多传感器图像集成技术是将多个传感器在同一时间获得的实际场景图像或相应的序列信息进行集成，形成对场景的新描述，不能使用单个传感器获得。通过集成多个传感器获得的图像信息，可以有效地弥补单个传感器图像的缺陷，提高图像的质量，帮助准确识别、定位和阐述事件和物理现象。由于图像信号过于复杂和特殊，多传感器图像集成技术尚未得到广泛的应用，尚未建立统一的理论体系，需要深入研究。
关键词：图像融合 传感器 质量
中图分类号：TN91 文献标识码：A 文章编号:1672-3791(2020)03(b)-0006-02
目前，利用遥感应用程序获取数据信息的手段越来越多。从早期的单一可见光传感器到现阶段的多源传感器，收集的数据量越来越大。这些大量的数据给用户带来了巨大的麻烦，因此人们必须开发更好的数据处理系统来筛选高质量的数据信息。通过研究发现，每个传感器收集的数据不仅具有一定的互补性，而且具有很大的冗余性，这大大弥补了单个传感器的缺陷。然后学者们开始尝试将这些大量的数据整合到一个整体中，以更好地发挥数据信息的作用。20世纪80年代，该技术逐渐成为一种新的技术——数据集成技术，自20世纪90年代以来，该技术得到了广泛的应用，广泛应用于遥感图像处理、工业领域等领域，各种数据集成技术也得到了深入的研发。
1 多传感器图像集成技术概述
1.1 概念
图像集成技术是多传感器数据集成技术之一，是指在同一场景下集成多个图像信息，以获得更准确、更有效的图像描述。图像集成可以更好地利用每个图像数据中的互补信息和冗余信息。这种图像集成将更符合人和机器的视觉特征，帮助人们深入分析图像，有效地检测、识别或跟踪目标。在某些情况下，由于环境、目标的位置和状态等各种因素，单个传感器收集的图像信息不能满足目标和场景的检测需求，图像集成技术可以很好地解决这个问题。图像集成技术作为集成信息的核心手段，已广泛应用于社会的许多领域。
1.2 工作原理
由于充分利用各传感器获取的数据信息的互补性，多传感器信息集成技术可以更准确、更可靠地获取环境和目标信息。与数据集成技术相对应，图像集成技术也有三个级别：一个是像素级。该级别属于最低级别的集成，主要是对原始数据信息进行综合处理，如红外线、可见光等。该集成方法精度高，信息丢失量小，但数据传输的任务量和计算量也最大。第二个是特征级别。该级别属于中间级别，是对完成预处理和特征提取后的信息进行综合处理，从而对多传感器获取的数据信息进行分类、总结和整理。它不仅能有效地压缩信息量，存储一些重要的信息，而且能比像素集成更快地存储一些重要的信息。第三个是决策级别。该级别属于最高级别的信息集成，在集成之前，为每个传感器的集成提供最佳的信息分类和相应的基础。然而，每个传感器的集成工作都将根据[1]进行相应的信息分类。
2 多传感器图像集成技术的实际应用
2.1 应用领域
目前，该技术已广泛应用于社会的许多领域。（1）智能机器人领域。可实现动作控制、环境触觉扭矩反馈和目标识别跟踪。利用信息集成技术可以促进机器人的发展，图像集成技术作为信息集成技术的分支，可以实现目标的自动识别。（2）医学图像领域。计算机可用于辅助手术和3-D表面校准。医学图像集成主要包括三个步骤：转换、准确性和提取信息。该技术主要利用多源图像获取互补信息，提高临床诊断和治疗的准确性。（3）制造业。该技术主要用于电子线路和部件的检验、产品表面的检验、材料的检验等，也可以监督产品的生产过程。（4）军事和司法领域。该技术可以检测、识别和追逐陆战、海战和空战的事件和目标，也可以探测秘密武器，并为夜间飞行提供导航服务。（5）遥感领域。集成技术、电磁光谱的应用等。
2.2 应用举例
在军事的领域中图像融合技术有着广泛的应用。现代化的军用广电侦查系统及合成孔径雷达侦察系统有着复杂的载体环境，两个系统所具有的目标也具备显着的不明确性和多元化，同时由于单一传感器所具备的缺陷，仅仅可以收集环境的部分信息或某一个侧面信息，因此，若要利用单一传感器来感知和阐述环境、目标的特征是无法实现的。军事领域获取情报的关键来源就是采用多传感器手段，利用融合技术来融合多源信息，从而对相同事件或目标进行更加精确、更加本质的了解，这对军事侦查发挥着十分重要的作用。通过运用多传感器图像融合技术可以为军事决策提供可靠、精确的情报信息，同时利用该技术可以对多个传感器所获取的情报信息进行有效的整合处理，将各种先进的情报侦察及探测系统进行有效的集成，使它们可以相互弥补自身的不足，可以使各个传感器充分发挥自身在各个领域内的探测优势，实现资源与功能的共享互补、提升探测及对抗的性能、增加信息量。因此，该技术具有较大的应用潜力，其发展已经得到了各个国家的关注[2]。
3 多传感器图像集成技术的发展趋势
目前，该技术主要集中在人眼和目标的识别上，未来的研究和应用领域将成为人们关注的热点，可以解决当前的缺陷，主要体现在以下几个方面：（1）在未知的动态环境中仍能正常工作的多传感器图像集成系统，主要包括智能系统和集成系统，可以独立运行，帮助人们掌握环境信息。（2）开发各种集成算法，特别是可以并行或实时处理的算法，可以通过在一些大型系统中使用高并行性计算机来提高图像集成技术的效果。（3）开发多传感器集成技术所需的接口标准，加快相关系统的研发和应用。（4）研究神经网络和人工智能相关内容，促进特征级和决策级的集成发展。（5）积极开发科学合理的评价方法来评价图像集成的效果，并逐渐成为多个传感器的关键集成算法。（4）研究了与人工智能相关的神经网络，促进了特征级和决策级的集成。（5）积极开发科学合理的评价方法来评价图像集成算法，以澄清图像集成算法的最佳效果。（6）。
4 结语
多传感器图像集成技术主要是在同一场景下有效配置各类传感器获得的各种图像数据信息，并在此基础上补各种图像数据的优势信息，有效集成这些数据信息，成为一种新的、高质量的、巨大的图像信息。在信息集成技术中，图像集成技术是一个非常重要的分支，目前已广泛应用于军事、医疗、设备等领域。
参考文献
[1] 胡传奇，王武，侯家槐.多传感器图像集成技术及其进展[J].2010年(2)测绘和空间地理信息.
[2] 刘雪峰、孙巧巧、赵文仓.多传感器图像集成技术[J].2016年39(22)现代电子技术:158-162.
[3] 崔麦，周建军，陈超.军事应用多传感器图像集成技术的发展研究[J].2005(4)国防技术基础:4-5.