提升信息完整性
图像融合的核心目标之一是提升信息的完整性。在现实世界中，单一传感器或单一模态获取的图像往往存在局限性，例如可见光图像缺乏红外图像的热特征，而红外图像又可能缺少纹理细节。通过将不同来源的图像进行融合，可以整合多种信息源的优势，使最终图像包含更全面的信息内容。
例如，在医学影像领域，将CT图像与MRI图像融合后，医生可以获得骨骼结构和软组织细节的结合图像，从而提高诊断准确性。同样，在遥感技术中，融合多光谱与高分辨率图像，有助于同时保留地物的颜色特征与空间细节，为环境监测提供更可靠的数据支持。
增强视觉感知效果
图像融合还能显著增强人类对图像内容的感知能力。当原始图像存在噪声、模糊或光照不均等问题时，融合算法可以通过优化处理手段，生成更加清晰、对比度更高的图像，从而改善人眼的视觉体验。
例如，在夜间监控系统中，将可见光图像与红外图像融合后，可以在低照度环境下获得既具备颜色信息又包含热源分布的图像，有效提升安防人员对场景的理解效率。此外，在自动驾驶领域，融合激光雷达点云与摄像头图像可帮助车辆更准确识别障碍物边界，提升行驶安全性。
支持智能分析与决策
随着人工智能的发展，图像融合已成为许多智能系统的前置关键步骤。高质量的融合图像能够为后续的图像识别、目标检测和分类等任务提供更可靠的输入数据，从而提升整个系统的性能与鲁棒性。
在工业质检中，融合X光图像与可见光图像可以同时检测产品内部缺陷与外部瑕疵，实现全自动、高精度的质量控制。而在军事侦察中，融合多光谱与雷达图像可帮助识别伪装目标，为指挥决策提供实时、可信的情报支持。
由此可见，图像融合不仅是一项图像处理技术，更是连接物理世界与数字世界的桥梁，其目的不仅是“看得清楚”，更是“理解得深刻”。随着算法不断进步和硬件成本下降，图像融合将在更多领域发挥不可替代的作用。
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