动目标的检测,识别与状态估值——数据融合在地面遥感监视系…

研究了多传感器数据融合技术，提出了基于地面多传感器遥感监视系统的目标检测，识别和状态估值中的数据融合算法，最后，进行了计算机仿真，得出了对三批运动目标的检测，识别的状态估值的结果。     

象素级多传感器图像融合技术

多传感器图像融合是图像信息物综合怀分析过程，它可有效地萃取多通道图像信息，构成统一图像，提供显示中心显示或决策机构判别。各种图像传感器的性能极大地依赖于使用环境，至今还没有一种图像传感器在多种不同的使用条件下，其各项性能都高于其它类型的图像传感器，融合多传感器国图像能够提高图像探测系统的探测和识别能力。     

BYDV CP基因转化小麦原生质体及转基因植株再生

用原生质体融合技术与ＰＥＧ介导的直接转基因方法相结合，使高频率分裂的小麦济南１７７悬浮细胞系原生质体与具有分化能力的小麦济南１７７胚性意伤组织原生质体融合，形成具有分裂和分化能力的融合细胞；同时，利用ＰＥＧ对原生质体的直接转基因作用，将带有抗病毒基因（ＢＹＤＶＣＹｇｅｎｅ）的质粒Ｐｐｐ１５与带有抗性选择标记基因的质粒严ＰＢｌＡｃｔＳＮ导入融合细胞中．经抗性筛选获得抗潮霉素（Ｈｍ）的阳性克隆并再生植株．对再生植株作ＰＣＲ检测表明，ＣＰ基因已整合到转化植株的基因组中并稳定表达．     

马铃薯PGBSS—GUS融合基因在块茎中专一性表达的初步研究

从ＧＢＳＳ基因克隆上，酶切得到５上游区１．２ｋｂ的序列，与ＧＵＳ报告基基因融合，构建了ＰＧＢＳＳ１．２表达载体，通过农杆菌介导的方式，将ＰＧＢＳＳ１．２转和马铃薯品种Ｄｅｓｉｒｅｅ，卡那霉素筛选获得抗性再生植和微薯，利用ＰＣＲ特异性扩增和Ｓｏｕｔｈｅｒｎ Ｂｌｏｔｔｉｎｇ的方法证明了融合基因在马铃薯基因组中的整合，Ｘ－Ｇｌｕｅ活体染色表明，微薯切片具有高ＧＵＳ酶活性，而茎段中ＧＵＳ活性相对较低，初     

基于小波包变换的图像融合技术的应用

阐述了基于小波包变换的图像融合算法，并对基于像素的融合规则与基于区域的局部方差融合规则作了论述．在此基础上，发展了一类修正后的局部方差对比的融合规则．通过对一混凝土梁构件内模拟的缺陷进行红外探测并进行图像融合，结果表明：对于探测梁内部缺陷，采用小波包变换的融合算法图像不仅充分结合了融合前图像的信息，边缘信息也更为细腻．另外，小波包分解层数对图像融合效果有着重要的影响．通过对加噪声红外图像的融合算例表明：随着小波包分解层数的递增，融合质量却逐渐下降．当分解层数在1～2层时，融合效果比较理想．     

融合显示红外在线监测系统的研究

图像融合是信息融合领域的一个热点．图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并，形成一幅新的图像，以便更好地增强监视和侦察之类的视觉感知．红外在线监测以远距离、非接触、实时、快速等方式获取设备的运行状态信息，进而及时地排除故障．本文提出了基于融合显示的红外在线监测系统组成方案，描述了图像融合的基本概念、层次以及应用价值；其次，通过分析红外图像与可见光图像融合的特点，并据此给出本实验融合方法的选择原则；最后，讨论了基于小波变换实现图像融合的原理并给出红外热像和可见光图像的融合效果；通过模拟实验，证明了图像融合技术在热故障的准确定位上有很高的实用价值。     

SAR与TM影像像元级融合方法探讨

以加拿大Radarsat SAR与美国Landsat TM影像为数据源,分别将SAR与TM的DN值转换为表征地物特征的后向散射系数和反射率,采用修正的SVR融合法进行融合,利用最佳指数法跟常用的融合方法作了定量比较.结果表明:修正后的SVR法融合后图像无论是光谱信息保持性、融合后信息量都优于常用的融合方法.     

模糊逻辑和数据融合在监控系统中的应用

传统监控系统的一个主要缺点是利用单一传感器来监控单一监控点,由于传感器内部品质和系统外部噪声的影响使得系统的可靠性不理想.数据融合技术可以把互相独立的传感器变为互相联系的整体,增加了信息的冗余度从而提高系统的可靠性.而模糊逻辑可以把数据很好地融合在一起.笔者给出了数据融合算法的推导过程及系统的结构框图.     

一种图像汉字智能识别机的研究

文章将智能控制与模式识别方法相结合,提出了一种仿人识字行为的图像汉字智能识别机;采用决策控制级、模式识别级和反馈校正并行式结构。决策控制级选择最佳的识别策略和参数,模式识别级进行多分类器结果融合识别,并根据对模式识别级输出的可信度判断结果进行反馈,校正识别方法和参数,最终提高汉字的识别效率。     

Choquet模糊积分融合模型中模糊测度的确定

用模糊积分进行多分类器融合时,模糊测度是至关重要的.有限的事例集上,基于模糊测度的Choquet模糊积分的计算可以用乘积与求和算子来表示,即转化成模糊测度的线性组合.本文用线性规划来确定模糊测度,并且用例子说明模糊积分融合方法要优于乘积法、最大值法、多数投票法、加权平均法等简单的融合方法.