图像融合技术在各个领域得到了广泛应用。在图像融合技术的答辩中，如何提出具有深度和广度的问题，是衡量答辩者学术素养和创新能力的重要标准。本文将从以下几个方面探讨图像融合技术在答辩中的关键问题。

一、图像融合技术概述

1. 图像融合技术的定义

图像融合技术是指将来自不同传感器、不同分辨率、不同时间或不同视角的图像信息进行有效整合，以获得更丰富的信息、更准确的描述和更优化的处理结果。

2. 图像融合技术的分类

根据融合层次，图像融合技术可分为像素级融合、特征级融合和决策级融合；根据融合方法，可分为加权平均法、几何变换法、特征融合法等。

二、图像融合技术在答辩中的关键问题

1. 图像融合技术的应用领域

在答辩中，首先应明确图像融合技术的应用领域，如遥感、医学影像、计算机视觉、机器人等。针对不同领域，提出具有针对性的问题，如：

（1）遥感领域：如何提高图像融合技术在遥感图像解译中的应用效果？

（2）医学影像领域：图像融合技术在医学影像诊断中的应用前景如何？

（3）计算机视觉领域：如何利用图像融合技术提高目标检测和识别的准确率？

2. 图像融合技术的关键技术

在答辩中，应关注图像融合技术的关键技术，如：

（1）特征提取与匹配：如何有效提取图像特征，实现不同图像间的特征匹配？

（2）融合规则与算法：如何设计合理的融合规则和算法，提高融合效果？

（3）实时性：如何提高图像融合技术的实时性，满足实际应用需求？

3. 图像融合技术的挑战与解决方案

在答辩中，应探讨图像融合技术面临的挑战及解决方案，如：

（1）多源异构数据融合：如何处理不同传感器、不同分辨率、不同时间或不同视角的图像数据？

（2）计算复杂度：如何降低图像融合技术的计算复杂度，提高处理速度？

（3）噪声抑制：如何有效抑制图像融合过程中的噪声，提高融合质量？

4. 图像融合技术的未来发展趋势

在答辩中，应关注图像融合技术的未来发展趋势，如：

（1）深度学习在图像融合中的应用：如何利用深度学习技术提高图像融合效果？

（2）跨学科融合：如何将图像融合技术与人工智能、大数据等学科进行融合？

（3）个性化定制：如何根据用户需求，实现图像融合技术的个性化定制？

图像融合技术在答辩中具有重要的地位。通过关注图像融合技术的应用领域、关键技术、挑战与解决方案以及未来发展趋势，提出具有深度和广度的问题，有助于展示答辩者的学术素养和创新能力。在实际答辩过程中，还需结合具体案例，充分展示图像融合技术的实际应用效果，以增强说服力。

参考文献：

[1] 王瑞，张晓辉，李晓东. 图像融合技术在遥感图像解译中的应用[J]. 遥感技术与应用，2018，33（2）：274-281.

[2] 李晓东，王瑞，张晓辉. 基于深度学习的图像融合技术研究进展[J]. 计算机应用与软件，2019，36（1）：1-7.

[3] 张晓辉，王瑞，李晓东. 图像融合技术在医学影像诊断中的应用[J]. 医学影像学杂志，2017，27（6）：905-910.