1、隨著科學(xué)技術(shù)的日益發(fā)展，特別是計算機圖像信息處理方面，越來越多的圖像信息需要我們?nèi)プR別和分類。而傳統(tǒng)的人為識別比對和歸類不僅要占用大量的人力而且識別效率低下，因此圖像特征級融合技術(shù)應(yīng)用而生。圖像特征級融合是針對在圖像特征值提取的前提下進行的一種降維操作，在有效的保留主成分信息的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行了冗余的去除。便于后續(xù)的識別操作，使識別速度更快，效率更高。如有兩傳感器分別接收紅外圖像和可見光圖像，兩傳感器對同一場景產(chǎn)生不同的源圖像，要進行識

2、別物的判斷如果用傳統(tǒng)方法則進行兩次比較，并且比對次數(shù)隨著源的增加而線性增加，而圖像特征數(shù)據(jù)融合則綜合兩幅圖像的特征值進行融合比對，在有效去除冗余后又提高了識別的效率。
　　鑒于特征級融合對圖像處理方面的優(yōu)點，本文首先對同一場景不同源下的圖像進行圖像的預(yù)處理如高斯濾波、中值濾波等方法對有可能造成干擾的噪聲點進行抑制，其次、對預(yù)處理后的圖像進行特征矩的提取有Hu不變矩、灰度共生矩、仿射不變矩、小波不變矩。并對各特征矩的不變性和穩(wěn)定性進