基于小波包变换的图像多尺度数据融合

在二维小波变换的基础上,给出了图像的二维小波包变换的分析方法,并对已有的几种基于小波和小波包变换的图像融合算法进行了重新组合和改进,提出了一种基于小波包变换的多尺度数据融合方法,给出了一个融合实例。通过对实验的观察和分析,结果表明该算法具有较好的融合效果。     

基于小波理论的多分辨率多传感器数据融合

小波变换的多尺度特点非常适合多尺度信号的处理,可以用于多分辨率多传感器数据融合,本文研究了不波变换的特征,提出基于小波包变换的多分辨率多传感器的数据融合算法,算法不需要把小波系数当成白噪声处理,并一能够有效地降低向量和矩阵维数,减少运算,有较好的滤波性能,同时采用双正交小波包变换,这可以克服基于正交小波包变换的多尺度滤波中正交小波因不具有线性相而产生恢复失真的缺陷,进一步提高滤波性能。     

一种小波变换融合的改进算法及其效果评价

在基于传统小波变换的遥感影像融合中,仅用到低分辨率影像经小波分解后的低频信息和高分辨率影像经小波分解后的高频信息,简单地对高分辨率影像的低频信息进行舍弃。文章提出一种对高分辨率影像的低频信息也加以充分利用的小波变换融合规则改进算法,并应用于SPOT5遥感影像的融合。通过以客观指标为标准进行效果评价表明,改进算法后,融合影像不仅清晰度提高,而且能最大程度地保留原多光谱影像的光谱信息。     

一种基于小波变换的图象融合算法

基于多分辨率小波变换的融合算法近年来得到了广泛的应用。为了充分利用各种遥感图象的信息中,针对“资源一号”卫星图象和SPOT全色波图象,提出了一种新的基于区域能量特征的小波变换复原-增强融合算法。通过同IHS、PCA和HPF几种传统融合方法的比较和结果评价,证明该方法在提高“资源一号”卫星图象空间分辨率的同时,还较好地保留了多光谱图象的光谱信息,并且有效地克服了“资源一号”卫星图象模糊的特点。     

基于小波的多波段SAR海洋图像融合算法

不同波段的海洋SAR图像在展现海洋现象和大气现象方面有着各自的优势.本文针时海洋多波段SAR图像融合的应用,提出了一种基于小波系数向量去相关的融合算法,为小波系数融合规则的选择提供了新的思路.实验表明,所提出的融合算法相对于传统的基于取大或加权的小波融合算法,在海洋多波段SAR融合图像特征的完整性和强度的保持方面具有优势.     

一种多传感器数据融合算法的研究

一个传感器往往难以实现对目标的辨识,使用多个传感器收集来自多种物理现象产生的信号,就可以比较容易地实现对目标的辨识。传感器信息融合方法是当今研究的关键技术,它产生于军事领域并在多学科、多领域得到极大发展。本文介绍了一种基于统计方法的数据融合分类算法——DempSter—Shafer算法,并举例介绍了应用该算法如何融合多传感器数据。     

基于WNN的BP算法的多传感器数据融合研究

小波神经网络（WNN）是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。采用基于WNN的BP权值平衡算法对多传感器测量的结果进行特征级的数据融合,融合结果提供给决策级判断。该融合算法避免了BP网络收敛速度慢,易产生局部最优解等缺点,提高了学习的速度、精度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种时间自适应阈值的小波包改进语音增强算法

针对传统小波语音增强算法存在过度周值处理的问题,提出一种改进的时间自适应阈值小波包去噪算法.该方法采用听觉感知小波包对噪声语音进行分解,得到小波包听觉感知节点上的系数,并基于语音存在概率估计按帧自动调节去噪周值,因改进的闲值能更好地避免语音小波包系数被过度阈值处理的情况,从而在抑制噪声的同时保留了更多的原始语音成分,进一步提高了降噪效果,实验结果表明,该算法比常规小波自适应闻值算法能得到更清晰的语音增强信号.     

WSN中的一种多传感器数据融合算法

为了适应无线传感器网络资源受限的特点,提出一种多传感器数据融合算法,算法在传感层和网络层之间增加数据融合层,将采集的数据分为实时数据和非实时数据,对数据进行约筒处理,提高传感器节点传输被采集信息的效率.利用TinyOS进行仿真测试,结果表明:数据融合算法可以有效地减少网络中数据通讯流量,节省传感器节点能量,延长网络生存时间.     

基于小波域信息融合的MSR改进算法

针对MSR(multi-scale Retinex)算法对雾天彩色图像增强时,不能同时有效地保持细节增强与色彩保真的问题,通过将基于小波变换域的信息融合策略取代MSR算法中线性加权策略,提出一种新的MSR改进算法。融合的基本思路是：首先将待融合图像经四层小波分解,然后将高频分量取绝对值最大值来突出图像的细节,低频分量采用基于局部方差的技术调节色彩,实现保真的效果。通过主观观测和客观评价表明：在对雾天图像进行增强时,MSR改进算法比传统的MSR算法在细节增强和颜色保真方面具有更好的效果。     

改进的小波图像融合算法及应用研究

为了提高图像融合质量,论文提出了一种改进的小波变换的图像融合方法,该算法将源图像分别进行小波分解,各图像分解成低频系数和高频系数,低频系数采用基于prewitt算子的融合规则,高频系数采用融合系数选大的融合规则,然后将融合后的低频系数和高频系数做离散小波变换,得到小波变换后的融合图像.与传统的图像融合算法相比较,实验表明了改进的小波图像融合新算法具有更好的融合效果,将改进后的算法用于发动机温度场检测中,融合后的热端部件示温漆彩色图像边缘特征更加突出,区域分割精度更高.     

基于改进ENN算法的多生物特征融合的身份验证

基于多生物特征的身份鉴别技术已受到越来越多的重视.单个生物特征有其固有的局限性,通过融合不同的生物特征可以提高身份鉴别系统的验证性能和鲁棒性.该文融合了声纹和指纹特征,提出了一种改进的ENN方法,并与K-NN、传统ENN方法进行了比较.改进的ENN将认证率提高了大约2％.同时,又在不同的数据集上比较了改进的ENN方法和基于Bayes理论的融合系统,分析并评价了两种方法的适用范围和优缺点.实验结果证明了此方法的有效性.     

基于小波变换和数据融合技术的图像降噪方法

提出了一种基于小波变换和数据融合技术的图像降噪的方法．此方法对同一原始图像信号不同噪声的多源图像分别进行小波分解，在图像分解的高频域内，对小波系数进行阈值处理后，再进行数据融合处理，根据“多数原则”选择重要小波系数．在低频域内，新的逼近系数则通过对多幅图像的逼近系数直接进行加权平均得到．然后利用重要小波系数和逼近系数进行小波反变换，即可得到融合后的图像．实验结果表明：此方法既可以有效地降低噪声，又可以较好地保持图像细节．     

基于小波变换和Kalman滤波的多传感器数据融合

不同的传感器数据采集系统采集的数据具有不同的分辨率,因而需要解决多分辨率数据的融合技术和方法。Kalman滤波对非平稳信号具有较强的估计能力,能对信号所有的频率成分同时进行处理;小波变换的多分辨分析正好提供了有效的多分辨率信息处理方法。因此本文基于小波变换的分时分频多分辨率特点,把信号进行小波变换,然后分别在各尺度上进行Kalman滤波估计,最后通过Mallat快速重构算法,得到融合后的结果。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合

提出一种基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合方法。对多光谱图像进行HSV变换,将得到的明度分量和全色图像做多尺度红黑不可分小波分解。采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后的图像进行红黑重构和HSV逆变换得到融合结果,并采用客观性能指标对融合结果进行评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高空间分辨率图像有较好的融合效果。     

基于改进卡尔曼算法的室内温度数据融合

针对传统建筑物内部空间结构复杂,布线成本高,数据采集精度不高等问题,采用LoRa无线通信技术构建传感器网络,主要用于监测室内温度参数的变化;对于传统的卡尔曼数据融合结果存在较小波动的现象,引入了孤立森林算法,提出了基于改进的卡尔曼滤波算法的室内温度数据融合算法;通过在采集到的数据集中随机添加扰动样本和畸变数据,对三种算法产生的误差进行比较,改进的卡尔曼数据融合算法在有扰动样本的情况下,误差范围控制在-0.12-0.1之间,在带有畸变数据时,误差范围在-0.03至0.14之间,均远小于传统的卡尔曼数据融合算法和平均值算法;实验仿真的结果表明,改进的算法提高了室内温度数据采集的鲁棒性和准确性。     

多尺度遥感影像融合技术及其算法研究进展

随着传感器光谱分辨率和空间分辨率的提高,现代遥感技术提供了金字塔状的可利用遥感数据。与此同时,也给遥感技术应用提出了挑战———如何充分、有效地利用多源、多尺度的遥感影像数据。影像融合技术为充分利用多源、多尺度的遥感影像数据提供了有效的途径。本文对目前多尺度影像融合技术及其算法的发展进行了系统分析,在此基础上,对影像融合技术的发展进行了简要的分析。     

D-S证据理论的改进算法在时-空信息融合中的应用

研究基于D—S证据理论的时-空信息融合,即多传感器多测量周期的信息融合,给出了三种时-空信息融合的方法：集中式、分布式无反馈和有反馈的融合算法。采用这些传统的时-空信息融合方法时,最终的融合结果会产生概率分配过分集中的现象,而且证据冲突时还会产生有悖常理的结果。本文在传统证据理论的合成公式的基础上给出了一个有效的合成规则,并由此提出了改进的融合方法。证据冲突的概率按照各个命题的平均支持程度加权进行分配,从而提高了融合结果的可靠性与合理性。