基于提升小波变换的多传感器图像融合算法研究

为了更好的进行图像融合,基于提升小波变换,采用了一种基于区域方差和方向对比度的融合规则相结合的图像融合新算法.该算法结合提升小波的优势,将图像进行多分辨率分解;针对变换后的低频分量和高频分量的不同特点,采用了不同的融合规则进行融合;最后通过提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法具有增强图像空间细节的能力,使得融合后的图像内容清晰,相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果.     

基于视觉显著图的图像融合方法

基于图像的不同视觉特征,构造各源图像的视觉显著图,提出一种基于视觉显著图的多尺度图像融合算法低频子带融合规则,构建了一种新的多尺度图像融合方法。结合àtrous小波和非下采样轮廓波变换(Non subsampled contourlet transform,NSCT),对多传感器图像和多聚焦图像的融合实验表明,应用本文方法所得的融合图像,无论是视觉效果还是客观评价得分均优于基于平均法或神经网络选择低频系数的融合方法。     

基于异构多核构架的红外与可见光实时融合系统

描述了一个自主研制的基于异构多核构架的红外与可见光图像实时融合传输系统的设计与实现方案。本系统是具有异构多核并行计算机体系结构的嵌入式高速实时图像融合处理系统,选择基于ARM与DSP组合异构双核处理器TMS320DM6467T作为中心处理单元,充分利用ARM端的传输控制功能与DSP端的超强计算能力相结合的特点,发挥两种处理器构架的性能优势。提出并实现基于“灰度世界”算法的红外图像增强方式,同时使用拉普拉斯金字塔变换对红外与可见光图像进行实时融合。实验结果表明,采用该异构多核构架的图像实时融合传输系统能够良好地解决多源图像融合算法的大数据量计算处理与系统实时性要求之间的矛盾,提高了多传感器实时图像融合处理与传输系统的处理效率和性能。     

基于小波系数的图像融合规则研究

进行图像融合最主要的是制定合适的融合规则,在对图像进行小波分解研究的基础上,本文提出一种对变换域低频和高频分解图像分别进行融合处理的方法,即对源融合图像分解后得到的近似图像和细节图像进行融合,并与其他传统的融合规则算法作比较,用仿真实验证明本文方法的可行性并取得良好的效果.根据基于小波变换的图像融合模型,多源图像经过几何配准,重采样和精确配准以后,对参与图像融合的图像进行小波分解.     

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。     

基于对偶树复小波-Contourlet变换的自适应多传感图像融合算法

为了解决小波变换所导致的方向选择性差的问题,基于对偶树复小波-Contourle变换,提出了自适应多传感图像融合新算法。该算法将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourle变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则:对低频系数选用区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将其他融合算法和本文所提算法进行了对比,结果表明,基于对偶树复小波-Contourle变换的算法是有效可行的。     

基于Piella框架的声纳图像融合研究

基于Piella框架的加权多分辨率图像融合方法结构繁复,并且融合规则没有充分考虑到人类视觉特性。针对这些问题,提出一种只采用活性测度控制合成模块的多分辨率图像融合扩展模式。在该扩展模式的基础上,给出一种结合融合图像质量评价标准和前一分解层信息的多分辨率图像融合算法。该算法考虑到融合结果多以人眼为信宿,将图像质量评价标准引入到高频子带融合规则中;同时考虑到由于多尺度分析的存在,当前分解层低频子带的信息保有量明显少于前一分解层,将前一分解层信息引入到低频子带融合规则中。通过声纳图像融合实验,证明该方法融合效果良好,鲁棒性强,是一种有效的声纳图像融合方法。     

基于压缩感知的红外与可见光图像融合

针对机载实时融合需求,本文提出了基于CS域的图像融合框架,并提出基于NSCT分解的压缩感知图像融合算法。算法采用服从高斯分布的测量矩阵,对经NSCT分解的图像的高频子带系数进行量测得到比高频子带系数更稀疏的测量值,对测量值采用最大值融合规则得到融合测量值,采用子空间追踪SP算法对测量值进行重构得到近似精确的方向子带融合系数,逆变换融合的高频与低频子带系数得到融图像。通过多组图像融合实验,比较融合评价指标和算法消耗时间证实本文所提的算法在保证融合质量的同时有效的提高了运算效率,有利于满足机载实性。     

基于小波变换的多聚焦图像自适应融合

图像融合是对来自同一场景的不同源图像的信息进行互补和合成,从而获得更为准确、更为全面、更为可靠的图像。采用了一种基于小波变换的自适应图像融合方法,首先将配准好的图像进行小波分解,并提取出细节分量和近似分量。其次,针对不同的频率域选择不同的融合规则,对低频系数选取区域均匀度和变化率相结合的融合规则,对高频系数选用区域方向对比度和区域匹配度相结合的自适应融合规则。最后通过小波逆变换得到融合图像。将其它融合算法和文中所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。     

基于区域特征的遥感图像融合方法的改进

提出了一种基于小波变换的区域遥感图像融合方法的改进。对图像进行小波多分辨分析,以分解后的高频子图像的区域能量构造匹配度和融合算子,并给出了两个阈值,以便根据不同的特征构造不同的融合算子。对于低频部分采取加权平均的融合规则。并通过小波逆变换得到融合图像。根据主观目视判决和客观评价指标对融合结果进行了比较和分析,结果表明,本文的方法融合效果优于一般的融合方法,具有应用价值。     

航空发动机诊断系统数据融合研究

数据融合作为故障诊断学科中一门重要的手段,广泛地被用于科学研究,数据融合方法可以更好地检测本体的故障原因,并且为下一步诊断提供很好的科学依据。本文叙述了数据融合的原理和典型方法,介绍了国内外对航空发动机数据融合的研究发展概况,为日后运用于航空发动机故障数据的诊断和决策可行性做好了理论方面的准备。     

一种基于协方差控制的异步数据融合方法

针对异步融合中心计算量大、实时性差的问题，基于估计协方差控制理论提出了一种多传感器异步数据融合算法．该算法在每步卡尔曼滤波的同时进行下一步的传感器选择，以最少的运算量得到较优的结果．通过计算机模拟仿真，证明了该算法的有效性及可行性．     

基于混合传感器网络的城市智能交通系统构建

实时交通流信息的获取手段日益丰富,其应用正向着实时动态智能交通调控,实时交通信息服务及二者集成的方向发展.如何通过多样化的采集手段高效获取高准确度的实时交通流信息,并应用于上述三个方面是智能交通系统建设需要面对的问题.针对上述问题,结合国内外现有理论与实践的状况,依据传感器绝对地理位置动态特性的不同,提出了基于混合传感器网络(即基于无线移动传感器和固定传感器网络)的城市智能交通系统建设架构.该解决方案基于路段前置机,支持高实时性的分布式多级数据融合计算,较好解决了现有多类传感器系统彼此独立、集中式处理造成的实时性低下、结果不可靠等问题.相对于单纯的无线传感器网络,具有更高的现实可行性.     

基于融合边界信息的机器人路径选择方法研究

研究了机器人融合多元视觉边界信息检测障碍并选择可行路径实现导航的方法。针对检测到的视觉环境信息,研究了多元边界表示与提取算法,通过融合处理得到了实际环境中前进方向上的径向障碍分布(ROP),研究了相关的路径规划算法。对如何提高边界提取算法效率以及在机器人尺寸和实时速度约束条件下的规划等问题提出改进算法,实现了非结构化环境下机器人的局部导航控制。实际机器人在不同环境下的实验,验证了所研究算法的有效性。     

时空域信息融合的智能家居入侵检测算法

针对现有智能家居入侵检测算法收敛速度慢及抗干扰能力差进而导致决策系统实时性和鲁棒性差的缺陷,分析了时空域证据融合的特性,得出时域融合存在冲突融合、空域融合更存在去除冲突融合的结论.基于此,提出了基于证据理论的时域自适应加权算法及空域证据修正的3种证据融合入侵检测算法,并将提出的检测算法应用于智能家居入侵检测系统.检测结果表明,提出的算法能够加快融合结果的收敛速度,增强抗干扰能力,并能提高入侵检测系统决策的实时性和鲁棒性.     

基于区域能量和层间相关性的图像加权融合算法

研究了一种基于CL多小波变换的区域局部能量的多模态医学图像的融合方法.该方法改进了以往依靠能量匹配度的方法,充分研究了图像局部能量之间的数值关系.当多小波分解后,用图像层间相关系数来确定融合权值.该算法稳定性强,基本满足诊断的实时性要求.实验结果表明,该方法相较于单纯GHM区域能量融合方法,不仅将图像的信息熵和互信息熵,分别提高了2%和5%,交叉熵和标准差等指标也不同程度的有所提高,而且有较好的直观视觉效果.     

权重趋势系数模糊优选法在供水评价中的应用

为了实现跨流域调水系统中供水方案的合理选取,针对现有的模糊优选模型,通过引入评价指标的权重趋势系数,将主观权重与系统客观发展趋势有机结合,并考虑权重趋势系数对主观权重的修正,建立一个评价与优选跨流域调水系统供水决策方案的模糊识别模型.实际工程应用表明,所建立的模糊识别模型与相应的评价方法可行、实用,既考虑了决策者主观意愿、又考虑了事物的客观发展趋势,因而使方案优选结果更切合实际,并容易据水资源系统的未来供水需求实时修正评价指标的权重趋势系数,以优选出符合用水发展趋势的最优方案,该方法很好扩展与充实了只单纯考虑主观权重的现行供水方案评价体系.     

基于模糊神经网络的机器人感知系统多源信息融合的研究

提出了利用基于模糊神经网络的传声器阵列和双目摄像机信息融合,实现对声源的精确定位和实时跟踪的方法.该方法建立了五层模糊神经网络,设计了各层的输入和输出,利用BP算法调整模糊神经网络的权重和参数获得不同的隶属函数,从而生成相应的模糊规则实现模糊决策.利用Matlab仿真了机器人的感知过程,得到了实际输出和实验输出的误差曲线,验证了基于模糊神经网络多源传感融合算法对于机器人控制的有效性.     

多传感器信息融合技术研究

多传感器信息融合技术被广泛应用于自动目标识别、医疗诊断、图像处理、模式识别、工业监控等领域。本文主要阐述了多传感器信息融合技术的概念,并对多传感器信息融合的常用算法进行了介绍。