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.     

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。     

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。     

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．     

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。     

多传感器信息融合综述

多传感器信息融合协调利用多个传感器，通过对各传感器获得的未知环境特征信息的分析和综合，得到对环境全面、正确的估计，它避免了单一传感器的局限性，可以获取更多信息，得出更为准确、可靠的结论．较全面地介绍了多传感器信息融合技术的背景、概念、原理、融合层次的划分以及信息融合方法等内容，对其未来的发展趋势作了展望并指出了有待解决的问题。     

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.     

基于多传感器数据融合技术的机器人运动姿态检测应用研究

本设计利用多传感器信息融合技术把采集到的数据进行融合,并把信息反馈给控制器,为实现实时控制和智能控制提供保障。最后,通过该算法在机器人运动姿态检测中的应用验证该算法的正确性。结果表明:此种方法无须传感器的任何先验知识,能客观显示各传感器的可靠程度,比其他方法具有更高的融合精度。     

结合图像质量评价参数的多尺度分解融合策略

图像多尺度分解的融合策略是提升融合图像质量的关键. 为了充分利用图像多尺度分解过程中的信息,提出了利用图像质量评价参数进行图像融合的策略. 该策略主要分为两部分：在近似图像融合的策略中,利用上一分解层图像信息对应的显著性特征来构造当前层图像融合所需的权重;在细节图像的融合策略中,则引入空间频率、对比度来确定细节图像的选取. 实验表明,该文所提出的融合策略与目前常见的融合策略相比,所获得的主观视觉效果和客观参数评价效果均较好.     

基于小波的遥感影像特征信息融合模式研究

在数字图像小波多分辨率分析的理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B 3个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,然后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.最后通过融合实验验证了上述结论.     

基于信息融合技术和DSP实现的温湿度控制系统设计

信息融合技术是智能信息处理中的一个重要环节，多传感器信息融合可以充分提取对象的信息特征，采用信息融合技术,对温室温，湿度信号进行融合，得到温室控制信号，并用DSP（数字信号处理器）实现对温，湿度的控制。     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

分布式信息融合Wiener反卷积平滑器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了按标量加权多传感器最优信息融合Wiener反卷积平滑器,给出了局部平滑器误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合平滑器的精度。一个仿真例子说明其有效性。     

基于QUICKBIRD的遥感影像融合

在GIS的工作中对获取的遥感影像资料必须要进行一定的预处理,预处理中将遥感影像全色波段的数据和多分辨率的数据进行融合,以提高影像的质量,是其中非常关键的一步．目前在遥感领域应用较广的融合方法主要有IHS变换,Brovey变换,主成成分变换．文章从定性和定量的角度对以上三种融合方法进行分析、综合,比较得出针对QUICKBIRD影像三种融合方法的结果对比．     

石漠化遥感信息提取方法进展

梳理了石漠化研究领域内的相关文献,重点以遥感数据中的石漠化信息提取方法为主线,从石漠化评价指标、石漠化遥感信息提取两个方面进行分析和讨论,分析了人机交互解译、监督及非监督分类、面向对象等石漠化遥感信息提取方法以及多光谱遥感、高光谱遥感、微波遥感、无人机遥感等数据来源方面的进展与不足。并展望了中国当前石漠化地区遥感影像信息提取的发展,提出在未来研究中应重视石漠化程度分级指标的量化,同时应探索融合多源数据特征以进一步提升石漠化信息提取的精度。     

小波域内循环平移操作的图像高分辨率重建算法

为解决传统的图像插值算法因具有全局性而不能较好地处理图像边缘细节信息,且易在细节区域产生锯齿线的问题,提出了一种图像分辨率和对比度增强算法。该算法先用小波零填充算法得到高分辨率图像,并通过纠正残差过程来弥补丢失的边缘和纹理特征,然后对其进行定向循环平移操作。考虑到图像小波分解后水平、垂直、对角方向的高频分量能够反映图像这3个方向的边缘变化情况,从而利用图像不同方向的高频分量来刻画图像像素点不同方向的突变程度。根据这个突变程度来实现循环平移操作的自适应融合过程,这样可以避免过度抑制边缘细节信息。最后对重建的高分辨率图像小波分解后的高频分量使用非线性增强函数,提高图像对比度,突出边缘和轮廓信息。实验结果表明,该算法在增强图像空间分辨率和对比度的同时,保留了原图像包含的边缘和轮廓信息,不仅有较好的视觉效果,还有一定的抗噪能力。     

多源图像信息融合的理论与技术

对不同空间分辨率，时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合，高效的利用，是当前学术界的焦点问题之一。回顾图像融合的源起与发展，对融合的概念与基础理论做了界定与阐述，将目前存在的各种融合技术归纳为3种类型；像元级融合，特征级融合和分类级融合，剖析了其优缺点和适用领域，并对今后的发展方向做了展望。     

利用调制传递函数滤波改进的高频调制影像融合

提出利用调制传递函数滤波来改进高频调制影像融合,以提高GeoEye-1融合影像的空间分辨率,同时保持影像光谱特性. 该方法首先由卫星影像测定调制传递函数,用这一传递函数对影像进行滤波退化,确定退化影像融合在最小均方误差下的高频调制影像融合权系数,进而用于非退化尺度下的融合,获得具有接近全色影像分辨率的多光谱融合影像. 与Erdas软件的加权高通滤波融合法和MTF-GIF的比较表明：改进的高频调制影像融合方法生成的融合影像在保持光谱信息和提高多光谱影像分辨率上是最佳的.