决策级融合计算量最小,适合实时性和决策需求高的场景。 4、适用场景 像素级融合适合需要保留高细节信息的场景,如遥感和医疗影像。 特征级融合适用于图像分类、目标检测等需要特征提取的任务。 决策级融合则更适合多模型集成、安防监控等需要快速决策的应用。 总结 像素级、特征级和决策级融合代表了图像融合的不同层次。
数据级融合，也称为像素级融合，是最底层的融合。它直接在原始数据上进行，比如图像、声音信号等。这种...
特征级融合是指对图像的特征进行操作,将多幅图像的特征提取出来,再进行融合。常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。特征级融合可以提取出更多的细节信息,但也容易受到特征提取算法的影响。 为了克服像素级和特征级融合的局限性,决策级融合方法被提出。决策级融合是指将多幅图像的决策结果进行融合,得到最终的决策结果。
1.特征拼接（Feature Concatenation）：将来自不同数据源或不同特征提取方法的特征按列连接在一起，形成...