机器视觉系统中的图像融合技术主要应用于以下几个方面：
1. 提高视觉感知的准确性和效率：
在机器视觉系统中，图像融合技术可以整合来自不同图像源的信息，从而提供比单一图像更丰富、更全面、更高质量的图像数据。这种融合减少了数据冗余，增强了图像的细节和清晰度，使得目标检测、识别和分析更为准确。
通过深度学习等技术，机器视觉可以从大量的融合图像数据中自动学习到更加高级、抽象的特征表示，进一步提升视觉感知的准确性和鲁棒性。
2. 实现多视图和多模态的图像融合：
多视图融合可以提高图像分辨率，并恢复场景的三维表示，这对于需要精确空间信息的应用（如自动驾驶、机器人导航）至关重要。
多模态融合则是将来自不同传感器的图像结合起来，如红外图像与可见光图像的融合，这在医学影像、监控和安全等领域有广泛应用。
3. 增强目标检测和识别能力：
图像融合技术可以结合机器视觉的目标识别和图像处理的特征提取等技术，提高目标检测和识别的准确率和速度。例如，在人脸识别中，通过融合不同光照条件下的图像，可以提高识别的准确性。
4. 拓展应用领域：
机器视觉与图像处理的融合技术还拓展了视觉感知在智能交通、智能监控等领域的应用。例如，在智能交通领域，通过融合不同摄像头捕捉的图像，可以实现车辆的自动识别与跟踪，提高交通监管和管控的效果。
机器视觉系统中的图像融合技术通过整合不同图像源的信息，提高了视觉感知的准确性和效率，增强了目标检测和识别能力，并拓展了应用领域。这些技术为机器视觉系统在各种复杂场景下的应用提供了强大的支持。
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