基于树状小波分解的多传感器图像融合

提出了基于树状小波分解的多传感器图像融合方法,它能够在一定的能量准则下,自适应地根据图像特征进行子带分解和融合。对可见光图像与红外图像、可见光图像与毫米波图像进行融合的实验结果表明,所提出的方法比传统的金字塔形小波分解具有更好的融合效果。     

多传感器数据融合中基于目标识别的DS算法研究

由于多传感器数据中对目标的描述通常存在或多或少的模糊、相驳、遗缺等现象,在多传感器数据融合处理中如何对目标进行有效可靠的识别,是一个备受关注的难题。本文对多传感器数据融合处理中基于ＤＳ算法的目标识别问题进行了较深入的探讨,利用ＤＳ算法对不确定性信息的推理判断机制,为解决上述难题提供了一种有效的方法。     

基于多无线传感器的数据融合算法

数据融合作为是一种减少数据通信量能耗的先进技术,在节能方面呈现出理想的应用效果,这便是数据融合成为无线传感器网络的研究热点之一的重要原因.文章将从多传感器信息融合技术背景、原理、特征以及多无线传感器数据融合方法等方面来对多无线传感器的改进数据融合算法进行深入的分析和探究.     

多传感器异步数据融合算法

由于传感器的采样速率和通信延迟,传感器的不同步问题大大降低了多传感器系统数据融合的精度。研究多传感器异步融合比同步数据融合更为迫切。该文利用误差协方差阵的迹最小准则建立了多传感器异步融合模型,给出了具有普遍意义的多传感器异步融合模型,弥补了目前多传感器异步数据融合仅限于两两传感器的局限性,并从理论上对多传感器异步融合的性能进行了分析。仿真结果表明该异步融合模型是有效的,能够对多传感器的异步数据进行优化处理,并且优于单一传感器的性能。     

多传感器数据融合技术

本文概述了多传感器数据融合技术的军事应用,对处理对象的三个层次进行了分析,介绍了定系统作战性能的基本方法。     

多传感器数据融合目标识别算法综述

多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在目标识别领域得到了较大的重视和发展.在介绍多传感器数据融合目标识别基本原理及其算法理论依据基础上,从概念分类方面,对目前多传感器数据融合目标识别算法进行了全面综述,包括参数分类算法、基于认识模型的算法、物理模型算法及多类算法综合识别法等,说明了各算法特点及对其的进一步改进,列举了目前国内外一些已经发表的重要算法,为下一步多传感器融合目标识别研究提供了一定的理论依据.     

多传感器数据融合技术

本文概述了多传感器数据融合技术的军事应用,对处理对象的三个层次进行了分析,介绍了定系统作战性能的基本方法。     

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合可以避免单一传感器的局限性，获得更多的信息，提高目标识别能力。本文介绍了这一技术的出现背景，国外的应用情况，主要研究内容及建议采取的对策。     

基于遗传算法的多传感器数据融合

文章给出了一个新的应用遗传算法技术的分级多传感器数据融合算法，各个传感器信息之间的关系用一种较新的模糊算子确定，与传统的集合论的并、交操作相比，它能更好地模仿人的推理。此外，遗传处法能近似最优地确定模糊算子的参数，使算法在信息源的可靠性，信息的冗余度／互补性以及进行融合的分级结构不确定的情况下，以近似最优的方式对传感器数据进行融合。     

基于小波-Contourlet变换的多传感器图像融合

提出了一种新的基于小波-Contourlet变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法.由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以它比其他方法更适应于进行多传感图像融合,对于小波-Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域能量较大的高频系数作为融合影像的高频系数.实验结果表明,基于所提出的小波-Contourlet变换的融合结果优于其他常用的融合方法.     

一种基于小波变换的高倍数SAR原始数据压缩算法

该文提出了一种基于分块提升小波变换的SAR原始数据压缩算法。在该算法中,针对SAR原始数据特点,提出一种有效的小波子带比特分配策略,为获得最优量化增益,在高比特率和低比特率两种情况下,分别采用均匀和非均匀Lloyd-Max量化器对小波系数进行量化。实验结果表明,该算法与传统BAQ和BAVQ算法相比,在信噪比和图像质量等各方面指标都取得了明显的改善。     

基于M估计的多传感器数据稳健加权融合算法仿真

提出M估计与不确定度评定相结合的多传感器数据加权融合方法，克服了现有的数据评价函数加权法中存在的大噪声及成片野值处理能力的局限性。通过静态数据仿真结果，表明基于M估计的多传感器数据稳健加权融合算法明显优于最小二乘法。     

基于数据融合的SAR图像斑点噪声抑制

合成孔径雷达图像中的斑点噪声极大地降低了图像的可读性,不利于图像解译和信息提取。根据均值滤波和小波软阈值去噪算法的优点,提出了一种基于数据融合的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法。该方法首先对含噪图像进行均值滤波和小波软阈值去噪,再对滤波后的两幅图像在小波域进行数据融合。实验结果表明,这种方法抑制SAR图像斑点噪声的效果较好。     

多传感器自适应滤波融合算法

该文提出了一种在线调整权值的多传感器自适应滤波数据融合跟踪算法,用于解决复杂背景下机动目标跟踪问题。首先自适应寻找各个传感器所对应的最优加权因子,确定融合后某一时刻目标最优观测值;其次,以输入信号作为相关自适应滤波器的观测信号,通过新息相关自适应滤波算法根据状态方程及观测方程中误差的变化,实时动态地调整增益矩阵,同时依据自适应滤波状态偏差输出信号及当前观测数据,应用模糊推理在线调整各传感器权值,最终系统输出即为测量轨迹在两级自适应调整融合下最优轨迹。仿真结果证明了算法有效性。     

Hough变换与数据融合

提出了一种基于Hough变换数据关联方法,这种数据关联方法既可用于各种目标跟踪算法的初始化,也可用于雷达情报数据自动处理.其主要思想是将直角坐标系下的情报点迹在Hough变换下映射到参数空间,在参数空间进行聚类,从而实现直角坐标系下按不同目标的点迹聚类,经过数据融合,最终得到目标航迹.     

基于自适应融合规则的多分辨率图像融合算法

针对可见光与红外图像融合,设计了一种基于边缘检测的自适应融合规则.其思路是对小波变换分解后的高频子图像进行边缘检测,对边缘点的融合采用绝对值取大并一致性检验的方法,而对非边缘点的融合采用基于区域方差的融合规则;对低频子图像的融合采用任一原始图像的低频成分.和其他7种融合规则从不同角度进行了对比实验,结果表明该融合规则即保留了可见光图像的边缘信息,又融合了红外图像的高灰度值信息,而且目标和背景的对 比度变得更好.     

多传感器数据融合非合作目标识别技术研究

采用Dempster-Shafer证据推理法，融合判决算法，在模拟的单站多传感器系统中，进行计算机仿真，仿真结果证实所采用的技术可以有效提高目标识别的可信度。     

一种基于小波变换的图像融合算法

本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对小波分解的不同频率域,分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则.选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行了一致性验证.文章设计了三种选择低频系数的方案,即平均法、Burt提出的平均与选择相结合的方法和基于边缘的方法.平均法在一定程度上降低了图像的对比度;平均与选择相结合的方法根据两幅图像的相关性采用平均法或选择法;第三种方法是一种基于边缘的方法,在多幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留,得到的合成图像最清晰.文章最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合.从仿真结果可以看出,文中给出的方法可以很好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像.通过比较可知,如果尺度系数的选择采用第三种方案,融合图像的视觉效果最好.     

单平台多传感器探测中数据融合器的研究

讨论了单平台多传感器探测中，数据融合处理算法及其实现方法。利用数据压缩法和多传感器概率数据关联法，对雷达，电视，激光和红外探测器的测量数据进行融合处理，仿真实验结果表明：7个传感器融合后，可提高目标运动参数预测数据的精度，为伺服系统提供更准确的控制参数。     

一种提高目标参数估计精度的雷达、红外数据融合方法

介绍了一种雷达、红外数据融合的方法,并利用融合输出的数据进行目标状态估计,从而获得较高的目标参数估计精度.