有各種各樣的視頻成像傳感器，每種傳感器都提供最佳的觀看或檢測特性，具體取決于被觀測物體的類型以及氣象、照明或背景條件。為了最大限度地提高檢測概率，可以實時比較來自多個傳感器的圖像，以保持圖像上下文并突出顯示感興趣的對象。每個傳感器的圖像可以并排顯示，以便操作員直接區分。

或者，也可以融合圖像，從兩個傳感器創建真正逼真的復合視圖。如果滿足空間，重量，功率和可負擔性的關鍵標準，這種傳感器融合系統將是部署在輕型裝甲車或無人機（UAV）上的理想選擇。

典型的小型裝甲車通常配備兩個或多個攝像頭，每個攝像頭在光譜的不同部分（例如，可見光，近紅外或熱紅外）運行。通常，熱像儀最適合檢測部隊或地面車輛的熱特征。相比之下，背景‘?ì因此，物體的上下文可以從可見圖像中更好地識別。例如，上下文包含重要信息，使偵察任務能夠向其他參與者報告敵方部隊或車輛的準確部署情況。

該圖最左邊的圖像來自電視攝像機，中心圖像來自由于惡劣天氣條件而無法區分背景細節的熱紅外攝像機。右側的融合圖像清楚地顯示了車輛（已反轉為黑色）和背景細節。以這種方式使用信息對于戰術或隱蔽監視具有很大的實際優勢，因為多個傳感器可以穿透煙霧，薄霧，降水和偽裝。當從空中使用時，圖像融合可以更好地定義地形特征，而可見光譜還可以在相似的物體類型之間提供顏色辨別。

融合技術

融合圖像的一種方法是使用像素強度的線性組合。然而，這依賴于傳感器的匹配光學特性。它還具有突出顯示甚至取消出現在兩個傳感器上的對象，同時使僅出現在一個傳感器上的對象變暗的效果。另一種技術是使用顏色來區分圖像，但這會導致真實感的喪失。避免這些不良影響的最后一種選擇是使用多分辨率算法。它將每個圖像分解為低、中和高分辨率，以提供空間、大小和詳細的表示，然后與不同的權重組合以形成可顯示的圖像。該算法僅保留一個傳感器檢測到的物體的清晰度，并以自然形式組合來自兩個傳感器的物體。

無論使用哪種方法來融合圖像，都需要額外的校正來解決物理和時間錯位。物理不對中可能是由車輛上傳感器的位置或不匹配的光學特性引起的。這可以通過使一個圖像變形以適合另一個圖像來糾正。如果傳感器或其視頻傳輸路徑對一個圖像流的延遲程度高于另一個圖像流，從而導致移動對象出現在多個位置，則通常需要時間對齊。

硬件或軟件解決方案

圖像融合可以在軟件中實現，特別是在原始傳感器圖像可以通過網絡打包和流式傳輸到集中式計算資源的情況下。然而，這種資源水平對于小型輕型裝甲車來說是不尋常的，這使得硬件解決方案成為一種有吸引力的替代方案。為了滿足這一需求，GE發那科智能平臺開發了IMP20圖像融合模塊，尺寸僅為4“ x 2.7” x 0.5“（100 mm x 68 mm x 12 mm）。它接受來自三個來源中的兩個的 PAL 或 NTSC 視頻。它使用多分辨率算法的新方法，實時執行圖像融合和圖像變形。因此，它提供了一個視頻輸出，可以同步到中央源，并在需要時覆蓋圖形符號系統。

圖像融合現在是一種實用且價格合理的技術，適用于各種輕型戰術地面車輛和其他傳感器平臺。無需額外的嵌入式計算支持即可部署它，以提供增強的檢測功能。結合跟蹤和識別/分類等其他圖像處理技術，它可以提供對戰場態勢感知至關重要的“額外優勢”。

審核編輯：郭婷