融合算法是一類用於整合來自多個感測器或數據源的信息的技術，以提高信息的準確性、可靠性或提供更全面的視角。這些算法可以分為兩大類：隨機類和人工智慧類。隨機類融合算法包括加權平均法、卡爾曼濾波、多貝葉斯估計法等，而人工智慧類融合算法則包括模糊邏輯、神經網路等。
具體來說，加權平均法通過賦予不同感測器信號不同的權重來融合數據，這種方法適用於信號級融合，可以對原始數據進行直接使用。卡爾曼濾波是一種自適應感測器融合算法，它通過建立一個線性動態系統模型來預測和估計系統的狀態，常用於數據層面的融合。神經網路則具有非線性映射能力和並行處理能力，適用於執行更複雜的融合任務，如圖像融合。
信息融合的過程不僅限於數據層面的融合，還包括特徵級融合和決策級融合。特徵級融合先從各個感測器的原始數據中提取特徵，然後對這些特徵進行融合，而決策級融合則是對各個感測器的輸出結果進行融合。
在圖像處理領域，圖像融合算法可以分為像素級融合、特徵級融合和決策級融合。像素級融合算法如alpha融合和金字塔融合等，可以用於提高圖像的質量和信息的豐富性。
總的來說，融合算法的套用範圍廣泛，從自動駕駛到虛擬實境技術，從多感測器系統到圖像處理，它們都在發揮著提高性能和準確性的作用。