作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着科技的飞速发展，数字化摄影、电子图像等被逐渐应用到各种领域中。在拼接、超分辨率、视觉跟踪等视觉任务中，需要对图像进行分析和处理，而这就涉及到了计算机视觉领域最前沿的研究成果——基于图像融合的方法。本文将系统阐述基于图像融合的计算机视觉应用，包括图像相似性检测、图像修复、图像增强、图像流处理、视频压缩、图像检索、图像配准等多个方面。通过知识图谱的形式总结、分析、归纳已有的相关工作，并以此为契机，尝试从新的角度重新审视传统计算机视觉的相关问题。最后，将对未来的方向给出一些建议，为广大读者指明方向。

2.主要内容

2.1 基于图像融合的相似性检测

2.1.1 描述

图像相似性检测（Image Similarity Detection）是图像匹配、搜索、分类、检索等多种计算机视觉任务中的重要环节之一。它可以帮助用户快速找到相似或相同的图片，并且还可以提升搜索引擎的效率。目前，基于图像融合的方法已成为解决这一问题的有效方法。 为了寻找两张图片之间的相似度，可以采用以下几种方法：

1. 相似点检测法（key point detection method）

   此类方法会计算两张图像中所有关键点位置之间的距离，并根据距离来判断两张图像是否相似。例如，哈希算法、AKAZE算法等。

2. 特征描述符法（feature descriptor method）

   在提取图像特征后，比较两个图像的特征描述符之间的距离，判断它们的相似度。例

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