展厅设计的多媒体融合

图像融合是关于由两个或更多个传感器同时或不同时间获取的特定场景的图像或图像序列信息的合成，以生成关于场景的新解释。图像融合的主要目的是减少不确定性。它通过处理多个图像之间的冗余信息来提高图像的可靠性，并且通过处理多个图像之间的补充信息来提高图像的清晰度。近年来，图像融合已成为许多学科的研究热点。

在图像信息融合中，由于图像信息本身的复杂性和它们之间的强相关性，在处理过程中出现不完整性，不准确性和非结构性问题以及建模等各个层次。困难等，将智能信息处理的计算方法应用到图像融合中，比传统的计算方法有更好的效果。图像融合过程的自动化，实时性和智能性是研究人员追求的目标。

下面我们将分析图像融合技术的研究现状和计算智能的运行机制。我们在理论上已经从几个方面对相关算法进行了改进，并将图像融合在应用领域的应用领域进一步拓展。

（1）将粗糙集理论与自适应遗传算法相结合用于彩色图像增强。利用粗糙集理论的分类方法，将图像的颜色属性和噪声属性相结合，对图像进行分类，得到图像的边界区域，然后采用不同的增强算法对图像进行增强。在粗糙集分类过程中，采用自适应遗传算法对阈值进行优化，得到最佳的分类结果。经过应用实例验证后，可以看出该算法具有一定的应用价值。

（2）根据粒子群优化（PSO）算法，我们可以搜索全局优化的特征。改进的粒子群优化算法用于寻找模糊隶属函数的最优参数。然后噪声图像经受模糊中值滤波以恢复噪声。污染的像素灰度值。实验结果表明，该方法能很好地滤除图像中的噪声，具有较强的适应性。

（3）将小波变换和HIS变换方法应用于多源遥感影像的融合。

在遥感图像融合的基础上，分别讨论了小波变换和HIS变换。分析结果表明，小波变换方法得到的融合图像优于源图像在维持源图像光谱信息和HIS变换上的细节表示能力。该方法更好地维护源图像的空间细节。因为因此，我们采用了一种将这两者结合起来的方法，以提高保存融合图像的多光谱信息和空间细节的能力。通过对实验结果的分析，验证了该方法的可行性和有效性，并取得了理想的结果。

（4）应用中，采用图像融合技术进行天然气成藏和区域优选评价。

为了克服天然气聚集评价和区带优选中的解释和判断误差，在图像校正和配准的基础上，综合了二叠系和侏罗系烃源岩的烃源岩图像和地球化学特征。处理，以获得更加准确和全面的天然气积聚条件和区域偏好评估的条件描述，以便于目标的检测，识别和跟踪。综合图像充分利用并继承了源图像的多重表现和补充信息，增强了图像中的信息特征，提高了图像的可靠性，具有较好的鲁棒性，极大地方便了专业的解释和评估。 。