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在已获得对同一目标场景的多个传感器观测图像的情况下,本文建立了一种基于概率模型的多尺度图像信息融合算法.其基本思想是:首先对每个传感器图像分别进行小波包多尺度分解变换,建立基于该传感器图像的塔式结构子图像集,并且在每个尺度上得到基于每个子图像像素的概率模型;然后在每个尺度上的对应像素处,基于来自不同传感器图像的多个对应像素值,利用最小二乘规则对多尺度概率模型中的参数进行估计;再后是根据贝叶斯规则对该像素处的像素值进行融合估计;最后通过利用小波包多尺度逆变换,获得目标场景基于多个传感器图像的融合估计结果.应用该算法我们对获得的可见光和红外两种传感器图像进行计算机仿真实验,结果表明,与相关的方法相比新算法更有效. 相似文献
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该文在基于信号统计特性的离散小波变换理论(DWT)和基于状态转移模型的动态多尺度系统理论(DMS)的基础上,提出了一种多分辨率传感器的多尺度状态融合估计新算法.该方法利用离散小波变换,首先对不同分辨率传感器Kalman滤波模型的状态方程和观测方程分别进行多尺度处理,构建统一的多尺度Kalman滤波模型,然后将不同分辨率... 相似文献
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本文提出了一种基于分步式滤波的多传感器动态系统数据融合算法.在由多传感器组成的分布式动态系统中,当对目标状态的所有观测值到来时,首先基于系统先前信息对该时刻目标状态进行预测估计,利用Kalman滤波器和各局部观测值依次对该时刻目标状态的估计值进行更新,从而得到该时刻目标状态基于全局信息的融合估计值.文中详细推证了融合算法的具体形式,并与传统的集中式数据融合算法在计算复杂度上进行了比较,计算机仿真表明该算法与传统的集中式算法对目标状态具有相同的估计精确度. 相似文献
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研究了一类非线性时变动态系统的状态估计问题,在不同传感器以不同采样率异步对同一目标进行观测时,提出了一种有效的数据融合估计算法.通过建立多尺度模型,将异步多速率系统形式转化为同步多速率系统;在每一步分别进行状态的预测和更新.在状态和观测预测时,采用强跟踪滤波(STF)算法;在状态更新时,采用有反馈分布式结构,顺序的利用每一个传感器的观测信息去更新状态的估计;从而基于给定的非线性系统模型,得到融合所有异步、多速率传感器观测信息的状态估计结果.该方法不需要对状态或观测进行扩维,计算量适当,从而保证了算法的实时性.仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
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多尺度融合估计算法及其在导航系统中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对如何将多传感器的数据进行融合处理、提高数据处理的可靠性和处理精度的现实问题,提出一种多尺度融合估计算法,对多传感器的数据进行估计处理。该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,然后利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤。最后通过在SINS/GPS组合导航系统中的实际应用,进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度。在实际应用时,结合应用环境设置适当的尺度,可以达到较好的应用效果。 相似文献
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基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割 总被引:13,自引:5,他引:8
基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果. 相似文献
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基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的多光谱遥感图像分割 总被引:4,自引:4,他引:0
针对多光谱遥感图像的特点,结合图谱聚类、Co ntourlet系数分布的统计特性和多尺度Markov模型, 提出了一种基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的分割(CSCMMS)方法。首先对 待分割图像进行Contourlet变换,利用图谱聚类对最粗尺度低频图像聚类得到可靠的初始分 割结果;然后 利用互信息构造Contourlet域的多尺度Markov模型,结合多尺度、多方向的图像信息将低频 图像的初始分 割结果逐尺度传递到最细尺度,得到原始图像的分割。对合成图像和多光谱遥感图像的实验 结果表明,提 出方法在边缘信息保持和噪声敏感性上具有明显改进,错分率和运算时间进一步降低。 相似文献