传感器融合方法的处理要求有哪些呢？下面就来给大家讲一下。
    如果不进行融合，处理图像时就需要相当大的计算能力，这是因为系统要执行一系列预处理功能。例如在使用彩色图像传感器时，这些处理任务包括颜色滤波插值、色彩空间转换/重采样以及图像校正。除此之外，我们还要执行传感器融合算法本身的处理任务，在之前使用的对象检测实例中，我们需要执行背景减法、阈值和轮廓检测，以使用比较简单方案定位对象，或者可能需要更强的 HoG/SVM 分类器。
    随着帧率和图像尺寸增加，预处理图像和提取信息所需的处理能力也会随之增加。
    然而，从图像中提取所需的信息还只是任务的一部分，如果使用异构融合，我们还需对来自二个传感器的信息进行配置、驱动、接收和提取。如果我们选择同构系统，则需要为二个图像传感器再次执行与首个传感器相同的图像处理流水线。
    这样能提供两组数据，一定要对这两组数据进行处理以确定与对象的实际距离，这才是真的融合。
    以上就是关于传感器融合方法的处理要求，希望对大家有所帮助。如果大家有更多想要了解的知识，欢迎与我们取得联系，我们将竭诚为您服务。
    小编：Amanda