圖像融合是關于由兩個或更多個傳感器同時或不同時間獲取的特定場景的圖像或圖像序列信息的合成，以生成關于場景的新解釋。圖像融合的主要目的是減少不確定性。它通過處理多個圖像之間的冗余信息來提高圖像的可靠性，并且通過處理多個圖像之間的補充信息來提高圖像的清晰度。近年來，圖像融合已成為許多學科的研究熱點。

　　在圖像信息融合中，由于圖像信息本身的復雜性和它們之間的強相關性，在處理過程中出現不完整性，不準確性和非結構性問題以及建模等各個層次。困難等，將智能信息處理的計算方法應用到圖像融合中，比傳統的計算方法有更好的效果。圖像融合過程的自動化，實時性和智能性是研究人員追求的目標。

　　下面我們將分析圖像融合技術的研究現狀和計算智能的運行機制。我們在理論上已經從幾個方面對相關算法進行了改進，并將圖像融合在應用領域的應用領域進一步拓展。

　　(1)將粗糙集理論與自適應遺傳算法相結合用于彩色圖像增強。利用粗糙集理論的分類方法，將圖像的顏色屬性和噪聲屬性相結合，對圖像進行分類，得到圖像的邊界區域，然后采用不同的增強算法對圖像進行增強。在粗糙集分類過程中，采用自適應遺傳算法對閾值進行優化，得到最佳的分類結果。經過應用實例驗證后，可以看出該算法具有一定的應用價值。

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