周 芳，王鹏波，李春升

(北京航空航天大学电子信息工程学院，北京 100083)

0 引言

多传感器信息融合是指对由多个传感器获取的信息进行多层次、多角度处理，得到具有和原信息相关或集成特性的综合信息。传感器的概念是广义的，不仅包括物理意义上的各种感知平台，而且还包括与观测环境相匹配的各种信息获取系统[1]。图像融合是多传感器信息融合的一个重要应用领域，图像融合充分利用多传感器图像所具有的冗余特性和互补特性，有效提升传感器获取图像的质量。

图像融合的概念始于20世纪70年代末，1979年Daliy等人首先将雷达图像和Landsat-MSS卫星图像的复合图像应用于地质解释，其处理过程可视为最简单的图像融合[2]。1981年Laner和Told进行了Landsat-RBV和MISS图像数据的融合处理[3]。20世纪80年代中期图像融合技术已逐渐成为遥感图像处理与分析中的热点课题，遍及可见光、红外、多光谱、合成孔径雷达(SAR)图像等。

随着图像融合技术的发展以及应用领域的扩大，针对图像融合效果评估技术的研究日趋成为一个热点问题，直接影响融合技术的发展。客观、全面、准确、定量的评估可用来指导图像融合处理过程，优化融合系统，优选融合算法，提升融合图像质量。图像融合效果评估是一个十分复杂的问题，在理论和实现上都有相当难度，目前尚未建立公认的、统一的、全面的、对比性强的评估准则和方法。

图像融合评价体系是研究图像融合技术的重要组成部分。深入探讨图像融合的评估准则和方法是十分必要和急需的，相对于图像融合方法研究的多样性，国内外文献中很少涉及对融合算法或融合图像进行评价的研究[4]。……