Процесс объединения данных различной природы, связанных единым процессом, является сложной технической задачей [1]. Комплексирование данных от разных источников позволяет получить дополнительную информацию, которая не может быть определена в отдельном методе визуализации.
Методы комплексирования изображений относятся к синергетическим технологиям, поскольку при совместном анализе данных полученная информация является не избыточной, а комплементарной, при которой различные источники дополняют друг друга.
Анализ литературных источников показал, что можно выделить четыре базовых уровня объединения данных [2]:
I. Комплексирование на уровне областей (блоков или зон). Предварительные решения об объединении объектов принимаются в каждом из каналов передачи изображений с последующей выработкой окончательного решения. Последующая обработка заключается в выделении особенностей и совмещении данных о выделенных структурах. К данному виду комплексирования предъявляются наименее жесткие требования по взаимной привязке спектрозональных изображений. В ней могут использоваться традиционные опознавательные признаки изображений. Эффективность такой схемы для заданного набора опознавательных признаков может оцениваться по схеме оценки эффективности обработки однозонального изображения, но с учетом статистики взаимозависимости поканальных решений.
II. Комплексирование на уровне признаков объектов. При данном типе объединения в каждом из каналов формируется вектора признаков объектов.
Выделенные признаки объединяются в единый укрупненный вектор признаков, который служит для принятия решения об объединении разрозненных данных в единый массив. При данном типе объединения данных, связь спектральных яркостей производится в меньшей степени. Несмотря на то, что в ней могут использоваться те же опознавательные признаки, что и в схеме I, в процедуре принятия решения участвует расширенный вектор признаков, содержащий в nk раз больше компонентов, чем вектор признаков в схеме I. Это может значительно увеличить потребность в вычислительных ресурсах.