多传感器单模型动态系统多尺度数据融合

利用多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,建立起目标状态基于多源观测信息的多尺度数据融合估计新算法,在每个尺度上获得目标状态基于全体细尺度上传感器测量信息的融合估计值,此算法可有效地应用于拥有不同采样速率的多传感器动态系统的数据融合估计.     

单传感器多尺度状态融合估计算法

该文在离散小波变换理论和动态多尺度系统理论的基础上,建立了一种基于单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,对Kalman滤波模型的状态方程和观测方程分别进行多尺度处理,构建多尺度Kalman滤波模型,充分利用状态估计和观测数据在不同尺度上的特征进行融合估计,获得了优于单尺度Kalman滤波及已有多尺度状态融合估计方法的处理效果。并利用Monte Carlo仿真验证该算法的有效性。      

一类随机动态过程基于q阶树的多尺度建模方法

利用多尺度随机模型能建立处理问题有效并行算法的这一优势,提出一类随机动态过程基于一般q阶树的多尺度建模方法。首先,利用Markov过程的条件独立性给出一类过程基于q阶树的多尺度表示方法;其次,基于q阶树多尺度表示和具体实例推导出多尺度模型中的状态转移矩阵、扰动阵、初始状态和相应的协方差矩阵等的具体形式,为具有Markov统计特性的过程或信号建立起多尺度随机模型,这将为有效地解决多源同类信息和多源异类信息的数据融合等实际问题提供了理论基础;最后,给出一类Gauss-Markov过程基于三阶树和五阶树多尺度表示的计算机仿真结果,进一步验证建立模型的实用性和有效性。     

多分辨率传感器多尺度融合估计算法

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...     

基于多尺度自回归图模型的SAR图像稳健滤波

基于多尺度自回归(MAR)图模型的稳健递归M估计(RME)算法,给出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像稳健滤波方法.首先根据SAR图像不同尺度下的统计相依性,构造SAR图像的多尺度图像序列;然后对多尺度SAR图像序列构造树上MAR图模型,利用其的RME算法得到SAR图像的滤波.研究表明,该算法不仅具有有效的可计算性,而且利用不同分辨率下SAR图像信息融合,在不同情况下都能得到较好的滤波结果.实验结果表明,本文提出的方法是稳健的.     

单传感器单模型动态系统多尺度分解与估计新算法

本文将基于模型的动态系统分析方法与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,基于某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统,建立起一个新的多尺度动态模型。基于建立的多尺度模型和标准Kalman滤波,提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法。获得比仅在原始尺度上进行Kalman滤波好的处理效果,应用Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。     

单传感器单模型动脉系统多尺度分解与估计新算法

本文将基于模型的动态系统分析方法与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合，基于某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统，建立起一个新的多尺度动脉模型，基于建立的多尺度模型和标准Kalman滤波，提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法，获得比仅在原始尺度上进行Kalman滤波好的处理效果，应用Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。     

一类多速率动态系统的异步数据融合算法

针对不同传感器以不同采样率、异步对同一目标进行观测的一类线性时不变动态系统,给出了一种有效的状态融合估计方法.利用该方法进行状态估计,首先根据多尺度系统理论,针对每一个传感器分别建立起相应的系统模型;然后利用Kalman滤波和有反馈分布式融合结构进行数据融合并给出状态估计.该方法避免了插值以及状态和观测的扩维,具有较好的实时性.理论分析和仿真结果均表明,融合估计结果在估计误差方差最小意义下,优于最高采样率的传感器Kalman滤波的结果,融合算法是有效的.     

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

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。     

基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割

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.     

A general framework for nonlinear multigrid inversion.

A variety of new imaging modalities, such as optical diffusion tomography, require the inversion of a forward problem that is modeled by the solution to a three-dimensional partial differential equation. For these applications, image reconstruction is particularly difficult because the forward problem is both nonlinear and computationally expensive to evaluate. In this paper, we propose a general framework for nonlinear multigrid inversion that is applicable to a wide variety of inverse problems. The multigrid inversion algorithm results from the application of recursive multigrid techniques to the solution of optimization problems arising from inverse problems. The method works by dynamically adjusting the cost functionals at different scales so that they are consistent with, and ultimately reduce, the finest scale cost functional. In this way, the multigrid inversion algorithm efficiently computes the solution to the desired fine-scale inversion problem. Importantly, the new algorithm can greatly reduce computation because both the forward and inverse problems are more coarsely discretized at lower resolutions. An application of our method to Bayesian optical diffusion tomography with a generalized Gaussian Markov random-field image prior model shows the potential for very large computational savings. Numerical data also indicates robust convergence with a range of initialization conditions for this nonconvex optimization problem.     

一种基于Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet 变换,然后对粗尺度系数和细尺度系数采用不同的融合规则将Curvelet 系数融合,最后进行重构得到融合结果.对得到的融合图像进行了主客观评价和对比,实验结果表明,本文方法得到的融合图像,在熵、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和相似度等客观指标上都优于其他方法.     

Estimation of the Projection Operator in a Multiresolution Multisensor Data Fusion Scheme

Zhang presented a new multiresolution multisensor data fusion scheme for dynamic systems to be observed by multisensors of different resolutions. State space projection equation is introduced to associate the states of a system at each resolution with others. A discrete model of the system is built by using Haar wavelet or general compactly supported wavelet as a linear projection operator to approximate the state space projection. In fact, different wavelet corresponds to different sensor structure. For the multiresolution multisensor system with unknown sensor structure, the projection operator should be estimated online. Up to now, this problem has never been investigated. In this brief, the projection operator is estimated by using least-square estimation algorithm and recursive least-square estimation algorithm. The research on projection operator estimation lays a foundation for the popularization and application of the multiresolution multisensor system estimation algorithm in the real system     

利用多尺度融合的SAR图像变化检测方法

为充分利用图像的细节信息,提高变化检测算法的鲁棒性和稳健性,本文融合了多个尺度间的特征,提出了一种自适应SAR图像变化检测方法。首先采用小波函数对对数比差异图进行多尺度分解,而后采用独立重构的方式,得到不同尺度下的重构图像。接着采用均值循环迭代分割算法,以甄别变化区域与未变化区域。最后将不同尺度下的判别结果,采用马尔科夫随机场融合的方式,来获取最终的变化二值图。通过对不同尺度下的图像进行融合,该方法不仅有效地利用了尺度信息,而且对边缘的检测更加细致。实验结果表明该算法能够有效地提高SAR图像变化检测的精度和鲁棒性。      

基于NSST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换（NSST）的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

Image fusion based on pyramidal multiband multiresolution markovian analysis

This paper concerns the fusion of multiwave- length images obtained with different sensors observing the same scene. This is a widely addressed topic in the last decade with many potential application in remote sensing, medicine, astronomy, etc. due to the significant development of multicomponent imagery systems. A new fusion-detection algorithm of multiwavelength astronomical images based on Laplacian pyramid analysis of the input images feeding a unique vectorial hierarchical hidden Markov model is presented. This model takes into account the correlations between the observations in space, in scale and through spectral bands simultaneously in a well formulated Bayesian framework. Thus, the fusion considers the whole available information at all scales and wavelengths. The Data likelihood is formulated using copulas theory as a multidimensional Generalized Gaussian density to deal with the Non-Gaussianity of coefficients of the multiscale analysis. Results on real multiwavelength astronomical images are very satisfactory.     

基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态与参数联合估计

本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合,提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法;对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统,应用强跟踪滤波器,得到目标状态基于全局信息融合估计结果,并利用计算机仿真结果对算法的有效性进行了验证;这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题,从而丰富和发展了多源信息融合理论.