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。

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