像素级融合在数据最底层进行,直接处理原始像素。 特征级融合在中间层进行,基于提取的特征进行处理。 决策级融合在高层次进行,基于各个模型的最终决策结果。 2、信息完整性 像素级融合保留了最完整的原始信息,但计算复杂度高。 特征级融合信息压缩后保留了主要特征,但可能丢失部分细节。 决策级融合只使用最终的决策结果...
决策级融合发生在决策过程的最后阶段。它基于从不同模型或算法得到的最终决策结果进行融合。常见的方法包括...
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...