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图像融合是将来自不同传感器或不同时间的多个图像集成为信息更丰富的单个图像的过程，通常预计更有利于人类或机器感知或进一步的图像处理任务。 以下是图像融合研究中的一些众所周知的挑战：
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保持图像质量：确保融合图像保留每个源图像的重要特征，而不会引入伪影或失真。
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处理不同的数据源：随着众多具有不同分辨率、光谱带和视角的成像传感器的出现，有效地结合这些不同的信息仍然具有挑战性。
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实时处理：对于自动驾驶或监控等应用，需要实时进行图像融合，这需要高效的算法。
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对齐和配准：源图像的精确对齐至关重要。 未对准会导致融合结果不佳。 需要自动化、准确且稳健的注册方法。
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可扩展性和灵活性：融合技术需要具有可扩展性，以处理现代传感器生成的大量数据，并且足够灵活，以适应不同类型的数据和应用。
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性能评估：缺乏全面评估融合算法性能的标准基准和指标，这使得很难客观地比较不同的方法。
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深度学习方法：虽然深度学习在图像融合方面取得了显着进步，但设计有效利用空间和时间相关性的网络架构和损失函数仍然是一个挑战。
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计算复杂性：许多强大的融合算法都是计算密集型的，这限制了它们在资源受限的环境中的使用。
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泛化：算法常常过度适应特定类型的数据或场景。 创建在各种条件下表现良好的通用模型很困难。
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多模态融合：融合来自不同模态（例如可见光、红外、雷达等）的图像需要处理不同的数据特征并确保有意义的集成。
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关键信息的保存：确保在融合过程中不会丢失任何关键信息，特别是在处理医疗或卫星图像时，每个细节都至关重要。
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用户要求和可解释性：不同的应用程序可能对融合图像应突出显示哪些信息有不同的要求，并且使融合过程对用户而言可解释也具有挑战性。
图像融合研究正在积极应对这些挑战，重点是开发新算法、利用机器学习的进步以及为各种应用创建更强大的系统。