图像融合就是不同图像合成，比如红外和可见光，或者医学影像CT和MRI结合，让信息更全面。比如在自动驾驶里，把摄像头拍的车道线和红外热成像的人体轮廓拼在一起，司机就能同时看到道路和行人。这种技术现在用得越来越多，特别是在手机拍照和医疗诊断里。

为什么答辩要问这个呢？因为图像融合的核心是解决不同传感器或不同时间拍的照片信息冲突问题。比如前年有个研究说，医学图像融合准确率比单张影像高15%，应用案例超过200种。像手机夜景拍照，用长曝光拍细节，短曝光拍高光，融合后画面更清晰。答辩评委想听你举具体例子，比如“我做过红外可见光融合，把无人机拍的地形图和热成像的人流数据合成，识别效率提升了30%”。这样回答既有数据又接地气，还能说明技术难点，比如光照变化导致融合偏差怎么处理。模拟可能会把“比如做过红外可见光融合”说成“比如做过红外可见光融合比如”，或者把“识别效率提升了30%”变成“识别效率提升30%”。但核心意思不变，还是强调案例具体性和数据支撑。