图像融合是指将多幅图像的信息融合在一起，从而形成一幅新的图像。它是图像处理领域的一项重要技术，可以用于增强图像质量、提高图像的可视化效果、提供更多信息等。

目前，图像融合主要有三种方法：像素级融合、特征级融合和决策级融合。

首先，像素级融合是最基础也是最常见的一种融合方法。它通过对输入图像的每个像素进行加权平均，得到融合后的图像。这种方法简单直接，计算量小，适用于同一场景下拍摄的多幅图像。但是，由于只是简单的平均，像素级融合容易导致图像细节丢失，无法准确地还原原始图像。

其次，特征级融合是基于图像的低层、中层或高层特征进行融合的方法。它可以充分利用图像中的纹理、形状、颜色等特征，提高融合后图像的细节还原和辨识度。特征级融合通常涉及到图像预处理、特征提取和特征融合三个过程，其中特征融合是最关键的一步。特征融合可以通过加权平均、像素选择、多尺度分解等方法实现。相比像素级融合，特征级融合能够更好地保留图像的细节信息，并提高融合后图像的质量。

最后，决策级融合是基于多个融合决策的一种方法。它通过对多个输入图像进行分析和比较，从而确定最佳的融合策略。决策级融合可以结合人工智能、模式识别等技术，根据图像内容和应用需求自动选择最佳融合方法。这种方法能够根据不同的情况动态调整融合策略，提高融合效果和应用适应性。

总的来说，图像融合的三大方法各有优势。像素级融合简单直接，适用于同一场景下的图像融合；特征级融合能够准确还原图像细节，提高图像质量；决策级融合能够根据图像内容和应用需求，自动选择最佳的融合方法。随着图像融合技术的不断发展，它在图像处理、计算机视觉等领域中的应用前景将会更加广阔。