像素级多传感器图像融合研究进展

像素级多传感器图像融合是对多个传感器获取的同一地区或同一目标的图像数据，采用一定的算法将各图像数据中所含的信息优势或互补性有机结合起来产生新的图像数据的技术。本文探讨了像素级多传感器图像融合的研究意义和应用，对像素级多传感器图像融合方法进行了分析比较，并对其发展方向进行了展望。     

基于粒子群优化算法的像素级图像融合

多传感器的像素级图像融合中，如果对源图像进行线性运算以得到融合图像，源图像的置信度取值一般只能由经验和个人主观感觉来确定，并不能得到令人满意的融合效果．本文针对这一问题提出了一种基于粒子群优化算法的像素级图像融合的算法．该算法可以根据融合的目的采用不同的融合指标，应用粒子群优化算法得到比较满意的融合图像．实验结果表明该算法优于其它的几种像素级图像融合算法．     

多传感器数据融合及其在图像信息处理中的应用

随着图像信息的日益复杂,单独的某种算法或单信道的图像信息已不能满足高精度的图像识别任务的需要,多传感器数据融合技术在图像信息处理中得到越来越广泛的应用。介绍了数据融合的三种主要方法,从图像信息融合的基本流程、图像配准和图像融合的层次三方面进行了综述,在此基础上分析了多传感器图像信息融合领域的研究热点和发展趋势。     

机器人多传感器数据融合的两级结构及途径

机器人多传感器数据融合已成为一个活跃的研究领域,然而关于融合模型与途径的系统阐述是缺乏的。该文从信息处理的角度归纳出了一个数据信息融合的两级结构模型,数据级和证据级融合。这一模型较好反映了信息融合的本质.根据这一结构,又给出了运用Biyes参数估计和Dempster-Shafer证据推理相结合的多传感器数据融合的一般途径和步骤,最后加以例证。     

参数化二叉树编码实现加密图像可逆数据隐藏

为了提高数据嵌入容量,提出了一种基于参数化二叉树编码的加密图像可逆数据隐藏新方法。该方法的系统由图像所有者、数据嵌入者和授权接收者三方组成,其中,图像所有者采用特殊的图像块随机调制和置乱对原始图像加密并上传;由于加密操作很好地保留了图像块的像素相关性,数据嵌入者可在加密域充分利用图像块相关性,通过自适应选择参考像素来预测同一图像块的其余像素得到预测差值,再使用参数化二叉树编码进行无损压缩生成嵌入空间,实现大容量数据嵌入;授权接收者可正确提取嵌入数据或无失真恢复原图像。仿真实验结果表明：所提方法提高了嵌入容量,且可用于医学、云服务、军事等众多领域。     

参数化二叉树编码实现加密图像可逆数据隐藏

为了提高数据嵌入容量，提出了一种基于参数化二叉树编码的加密图像可逆数据隐藏新方法。该方法的系统由图像所有者、数据嵌入者和授权接收者三方组成，其中，图像所有者采用特殊的图像块随机调制和置乱对原始图像加密并上传；由于加密操作很好地保留了图像块的像素相关性，数据嵌入者可在加密域充分利用图像块相关性，通过自适应选择参考像素来预测同一图像块的其余像素得到预测差值，再使用参数化二叉树编码进行无损压缩生成嵌入空间，实现大容量数据嵌入；授权接收者可正确提取嵌入数据或无失真恢复原图像。仿真实验结果表明：所提方法提高了嵌入容量，且可用于医学、云服务、军事等众多领域。     

多源图像融合综述

图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率,利于监测.本文主要介绍一下图像融合的基本概念以及图像融合的研究内容.     

浅析逐行扫描电流和扫描光栅

在电视摄像管和显像管中的电子束要按同一规律在光敏靶或荧光屏上扫描,以完成在摄像端将图像分解为像素和在显像端将像素复合成图像的过程。     

视频分析在交通控制中的应用

提出了一种在一系列连续视频图像中提取背景像素的方法.在背景提取的基础上,采用灰度图像的帧间差分法和背景均值法,再运用虚拟检测线法对视频图像中运动物体进行检测.在合理的假设条件下,对所划检测线上的灰度像素矩阵进行运算,通过计量的数据,运用数学和物理方法,可以得出车辆的外形,即分为大、中、小型车,车辆的行驶速度以及其他一些重要的数据.     

基于多特征提取的识别算法数学建模优化研究

数据建模优化在多特征提取领域应用广泛,基于统计特征和基于结构特征的识别算法需要在数学建模优化下实施,可以改变图像的输入结构,从而能够对图形的统计特征进行提取,采取网格划分方法,对图像进行划分,然后对网格内文字像素进行比对,保证文字图像能够通过细分类模式进行识别.     

多尺度小波分解融合在微机电陀螺数据处理中的应用

提出一种小波域数据融合模型. 将多个传感器的数据进行多尺度分解,分别对每个尺度上的细节信号和最粗尺度上的近似信号进行局部加权融合,并根据小波重构公式得到原尺度上的融合信号. 基于实际工程应用对该模型进行了数学证明,分析随机序列经离散小波多尺度变换后的形式,研究各尺度上的平滑信号、细节信号之间的统计特性,从理论上解释小波域多尺度数据融合算法的优越性. 实验表明：该方法能显著提高数据融合后微机电陀螺仪的零偏稳定性.     

多源图像融合综述

图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率,利于监测。本文主要介绍一下图像融合的基本概念以及图像融合的研究内容。     

多传感器融合四旋翼协同控制算法及其实现

针对四旋翼无人机定点悬停控制,从应用层面提出了多传感器数据融合方案,设计了相应的协同控制算法.在飞行器整体硬件架构基础上分析量测系统的各个传感器,对于姿态测量通道提出卡尔曼滤波算法,对于高度测量通道提出互补滤波算法,对于水平位置测量通道提出双传感器融合算法.基于四旋翼无人机的状态空间及其小扰动线性化模型,设计了与之相结合的协同控制算法并进行仿真.最后在物理平台上对设计的算法进行验证,表明多传感器融合与协同控制相结合的方法能有效提高四旋翼无人机的定点悬停精度.     

基于双域联合编码和秘密共享的密文域可逆信息隐藏

针对如何提高可逆信息隐藏算法的安全性和嵌入容量的问题，提出了一种基于双域联合编码和密码反馈秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法。首先，对图像进行中值边缘检测器（median-edge detector, MED）预测，计算最优水平l，并将像素分成可预测像素和不可预测像素；其次，使用双域联合编码分别在像素域和比特域上压缩辅助信息，以便提供更多的可嵌入空间；再次，使用密码反馈秘密共享技术将原始图像加密生成多个加密图像，并将辅助信息和多方的秘密数据嵌入到多个加密图像中；最后，根据提取的辅助信息，100%恢复秘密数据以及原始图像。实验结果表明，该算法显著提高了嵌入容量和安全性。     

多传感器信息融合技术在光电经纬仪系统中的应用研究

经纬仪系统是一个比较复杂的多传感器系统，多传感器信息融合(Multi—seneor Data Fusion)是把多种传感器中于一个统一的感知系统(这个感知系统就是多传感器信息融合系统)中，从而有机地综合利用多个传感器来的数据和信息，以便获得对周围环境的更多或更准确可靠的认识．研究多传感器信息融合技术在经纬仪系统中的应用，可以提高仪器的可靠性和自动化程度，以及跟踪精度和实时输出精度．     

大容量的密文域图像可逆信息隐藏算法

提出了一种新的用于加密图像的可逆信息隐藏算法.使用同一密钥对原始图像中每个不重叠分块中的像素进行加密,在保证原始图像内容安全的同时,利用块内相邻像素相关性特征和游程编码在加密图像中嵌入秘密信息.对于嵌入信息后的加密图像可直接用加密密钥解密,得到与原始图像视觉上相似的解密图像;也可以通过嵌入密钥正确地提取嵌入信息;在拥有这两个密钥的条件下,既可以正确地提取嵌入信息,又可以完全无误地恢复原始图像.实验结果表明:与已有方法相比,该方法不仅提高了加密图像的信息嵌入量,而且实现了原始图像的可逆恢复.     

基于曲面插值的加密图像可逆信息隐藏算法

提出一种基于曲面插值的加密图像可逆信息隐藏算法.对原始图像进行加密,利用随机函数确定加密图像中的载体像素,根据载体像素取反位的不同采取不同的隐藏方法.对载密图像进行解密以确定载体像素,在载体像素5×5邻域中选取与载体像素距离最近的6个非载体像素,采用曲面插值的方法计算载体像素的预测值,应用该预测值提取秘密信息并恢复载体像素.实验结果表明,该算法提取秘密信息的错误率较低,恢复图像的视觉效果较好.     

可分离加密域可逆数据隐藏方案

利用图像测试,提出了一种可分离加密域可逆数据隐藏算法,能获得质量较高的直接解密图像.加密方在图像流加密之前进行图像测试并生成位置图,嵌入方根据位置图将秘密信息嵌在选中像素的高位,接收方在相邻像素相关性基础上通过一种自适应差值算法实现可逆性.若全部嵌在选中像素的第8位,得到的直接解密图像质量较差;若全部嵌在选中像素的第7位,则无法实现无失真恢复.针对这两个缺点,该文在保证无失真恢复同时获得了质量较高的直接解密图像.实验表明所提出的算法有效,且性能优良.     

基于超像素的行人检测算法研究

行人检测一直都是计算机视觉领域极具挑战性的研究热点和难点,广泛用于视频监控、机器人学、智能驾驶等领域.提出了一种基于SLIC超像素聚类和HOG特征算法的融合的行人图像的分割和识别方法.首先,用超像素聚类算法将彩色目标图像分割成几个紧凑的超像素;然后,分别提取超像素的HOG特征;最后,应用SVM算法作为分类器进行训练和检测.实验结果表明,算法对测试数据库具有较低的漏检率和误报率,且在测试样本发生变化时,依旧保有的检测精确度,所提出的实验方法是有效的.     

基于多源遥感数据的环境监测范围界定模型研究

传统环境监测范围界定方法存在适应性不高、环境监测能力偏低问题.为此,构建了基于多源遥感数据的环境监测范围动态界定模型.利用子空间压缩技术完成数据动态压缩感知处理.提取环境监测多源遥感数据的边缘像素特征集,结合特征重构和深度学习算法实现数据融合和动态寻优,构建差分融合模型.通过稀疏滤波器实现对遥感数据的特征点标定,采用边缘轮廓特征提取方法,实现对环境监测范围动态界定.仿真实验结果表明,所提方法的输出动态稳定性较好,多源遥感数据的融合度较高,且提高了对环境的动态监测和识别能力.