基于二阶对比度的图像融合算法

本文针对融合图像的对比度下降问题,提出了一种基于二阶对比度的图像融合算法。文中给出基于图像灰度直方图的对比度定义、二阶对比度定义和计算方法,可以直接根据灰度图像计算图像的对比度和二阶对比度。所提出的融合算法向融合图像传递二阶对比度信息、对比度信息和灰度信息,不需要对源图像进行变换。实验结果表明,与现有算法相比,基于二阶对比度的算法所需CPU运行时间有较大幅度减少;而且基于二阶对比度算法的融合图像的互信息有显著提高。     

Cubature Kalman probability hypothesis density filter based on multi-sensor consistency fusion①

The GM-PHD framework as recursion realization of PHD filter is extensively applied to multi-target tracking system .A new idea of improving the estimation precision of time-varying multi-target in non-linear system is proposed due to the advantage of computation efficiency in this paper .First, a novel cubature Kalman probability hypothesis density filter is designed for single sensor measure -ment system under the Gaussian mixture framework .Second , the consistency fusion strategy for multi-sensor measurement is proposed through constructing consistency matrix .Furthermore, to take the advantage of consistency fusion strategy , fused measurement is introduced in the update step of cubature Kalman probability hypothesis density filter to replace the single-sensor measurement .Then a cubature Kalman probability hypothesis density filter based on multi-sensor consistency fusion is proposed .Capabilily of the proposed algorithm is illustrated through simulation scenario of multi-sen-sor multi-target tracking .     

基于FPGA的视频拼接技术研究

为满足汽车实时性的要求, 提出了一种基于 FPGA(Field Programmable Gate Array)的车载视频拼接方法。采用 FPGA 实现视频拼接。 整个系统主要由视频采集、 视频预处理、 视频拼接和视频显示组成。 采用 Altera 公司的 Cyclone 郁芯片搭建硬件处理平台, 利用双 DDR2 存储器进行乒乓缓存。 图像拼接采用 sift 算法进行图像匹配, 通过线性融合算法完成环景拼接, 提高了算法的处理速度, 满足了实时性需求。 经验证该平台拥有较好的实用性和扩展性, 满足汽车的实时性需求。     

基于神经网络的多传感加权融合算法的研究

数据融合技术是无线传感器网络的一个关键的技术,能减少传感器的传输量,从而明显提高网络的感知性能,延长网络生命周期,减少时间延迟.多传感器的数据融合可以获得比单一传感器更多,更准确的信息.针对从含有噪声的测量数据中估计出监测变量,对自适应加权融合算法进行改进,基于信任度方法对测量数据进行数据预处理,然后基于神经网络误差修正的方法实现各传感器权重的自适应匹配,从而得到较为准确的估计值.通过对比仿真实验,本文算法的融合结果在精度、容错性方面均优于均值估计算法和自适应加权融合算法;能够更好地适应当今大数据环境下对数据精确度的要求.     

铁路电力线路故障识别的融合算法研究

铁路专用电力线的单相接地故障,会带来各种安全隐患,该故障的准确诊断较为困难．本文首先应用小波分析良好的局域化特性,对零序电流、电压进行分解,提取相应谐波频带信息,然后,利用该频带下的小波分解数据求解融合极性值,最后,联合稳态相位信息构造出综合故障选线判据．大量的仿真分析表明：采用本文提出的算法对线路单相接地故障进行识别是可靠的．     

一种基于边缘检测的图像融合新方法

提出一种新的基于边缘检测的图像融合方法.该方法利用Canny算子进行边缘检测,将边缘检测图像的逻辑值与小波变换进行结合.在小波变换域内,对低频和高频子图像采用区域融合的方法.最后,进行小波逆变换得到融合图像.通过主观评价和包括熵、均方根误差、峰值信噪比和互信息等客观评价标准进行评价,结果表明,基于边缘检测的图像融合方法融合效果较好,对于模糊部分不同的源图像进行融合具有一定的通用性.     

基于多传感器信息融合的机器人故障诊断

提出一种新型的多传感器信息融合方法,并将此方法与支持向量机相结合,针对生产装配线上机械手在向抓握物体位置行进时遇到的机械手受阻、前方碰撞、除前方外其他方向碰撞3种故障形式进行诊断;通过适当融合向量的选取、支持向量机模型参数的寻优,成功地对3种故障进行了诊断;同时,对多传感器信息融合方法中的融合向量属性数量的选择进行了分析.结果表明,在传感器测量数据一定的条件下,融合数据属性数量的选取对融合向量样本的数量、分类的准确率均有影响.     

基于模糊保险箱的人脸--人耳融合模板保护

鉴于人脸与人耳两种生物特征在图像获取上的相似性以及生理位置上的互补性,提出一种人脸-人耳多模态融合模板保护方法,将两者在特征层进行融合,然后利用模糊保险箱算法对融合模板进行保护。该方案基本流程分为五部分：图像预处理、Gabor-PCA特征提取、特征融合、融合模板加密以及融合模板解密。在由ORL人脸库和USTB人耳库3构成的人脸-人耳多模态图像库上的认证实验结果表明所提模板防护方法的有效性,且基于融合模板保护的认证结果比基于单模板保护的认证结果在识别率和误识率上均有所优化。     

基于多源融合式SLAM的机器人三维环境建模

为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建 (SLAM)方法. 在建立传感器不确定性概率模型的基础上,通过贝叶斯滤波实现传感器数据的去噪,将激光与视觉传感器获取的环境信息在一定的规则下融合,在SLAM框架下实现具有纹理映射的三维环境地图创建. 实验结果表明所用方法的有效性. 多源融合式自主SLAM提供了更为丰富、完备、准确的环境模型.      

多属性融合评级的Mashup服务推荐算法

传统的Mashup服务推荐是基于关键字的检索方法,对于所推荐API服务的社会和功能属性利用较少,不利于全面评价所推荐API的适用度,对此提出一种多属性融合评级的Mashup服务推荐算法.首先,利用网爬工具收集ProgrammableWeb上的Mashup服务信息,并采用后缀剥离算法把Mashup服务的标签信息修改为名词形式,以此作为研究分析的数据集.其次,融入API服务的社会和功能等多属性对API模型进行扩充,并采用多属性相似度加权融合的方式对候选API的适用度进行评价,以此作为API服务推荐的依据.实验结果表明,多属性融合评级Mashup服务推荐算法具有更高的正确率和更快的运算时间,是可行有效的.