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Pbim融合方法和sfim融合方法非常类似，区别主要在于对作为分母的高分辨率影像平滑滤波的处理方法不同（正确）。平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。
1、空间滤波是基于阿贝成象原理的一种光学信息处理方法，它用空间频谱的语言分析物光场的结构信息，通过有意识的改变物频谱的手段来产生所期望的像。
2、空间滤波的目的是通过有意识的改变像的频谱，使像产生所希望的变换。阿贝（Abbe）于1893年波特（Porter）于1906年为验证这一理论所做的实验，科学的说明了成像质量与系统传递的空间频谱之间的关系。
3、空间滤波分析是又一种提高多波段数据空间分辨率的方法。空间滤波多用于不同空间分辨率的图像数据融合，可分为高通与低通滤波。它的一个显著特点是可以分波段独立进行，这有利于图像光谱特征的分析。
4、漏电流和试验电压对是噪声滤波器的安全性能参数，是滤波器中电感线圈、绝缘和电容器CX、CY安全性能的具体体现，并且与设备及人身安全紧密相关。
5、空间滤波技术是一种采用滤波处理的影响增强方法，目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。
空间域是指图像平面本身，这类图像处理方法直接操作图像中的像素，其在计算上相比于频率域变换更有效，且执行所需的处理资源较少。
时域：时间域 频域：频率域 空域：空间域 好像和没说一样，举个例子 gsm900系统的工作频段为890MHZ到960MHZ，这个就是频率域，gsm手机再通信的时候，都工作再这个频率之上。
空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理；频率域法是在图像的某种变化域内，对图像的变化系数值进行某种修正，然后通过逆变换获得增强图像。
空间域就是把图像看成是个二维矩阵形式[nWidth， nheight]，或者二维函数表示，F(x，y) = Gray_Intensity进行图像处理，以图像的横坐标x、纵坐标y和对应的灰度值Gray_Intensity为变量。
不同点：频率滤波器减弱或消除了傅里叶空间的高频分量，所以达到了增强某些低频分量、平滑图像中细节的效果。锐化滤波器减弱或消除傅里叶空间的低频分量，所以达到了增强了高频分量、锐化图像中细节效果。
平滑滤波：模糊处理，用于减小噪声，实际上是低通滤波。典型的滤波器是高斯滤波 其中实现的滤波器又分为线性滤波器、非线性滤波器 锐化滤波：提取边缘信息，突出图像边缘及细节、弥补平滑滤波造成的边缘模糊。
处理方法不同。均值滤波是利用一个滤波器矩阵对局部像素进行平均处理，以达到平滑的目的。而微分锐化则是利用一些微分算子对图像进行梯度运算，以增强图像的边缘和细节信息。
平滑 锐化 举例：平滑，图像中出现某些亮度变化股殴打的区域，或出现不该有的亮点时，采用平滑的方法可以减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的“噪声”点。
一幅图象必然是各处明暗色彩不同，这是一种光的强度和颜色按空间的分布。这种空间分布的特征可以用空间频率来表明。例如，一张绘有等距离平行等宽窄条的图片（图 1），其明暗分布就具有空间周期性。
高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。如果采用高斯滤波器，系统函数为平滑的，避免了振铃现象。
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均， 以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。
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