基于信息融合的井下图像跟踪

提出了一种新的井下图像跟踪算法图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合·此算法基于贝叶斯规则,将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合,得到一种新的成像跟踪算法·改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息,使得两者之间的信息反馈增强,提高了跟踪算法的性能和鲁棒性,大大减少了目标失锁的可能性·另外,改进后的算法还融合了噪声的统计性能,提高了对噪声的抑制能力·从理论计算和实验结果看,用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性·     

基于局部结构和视觉显著特征的红外和可见光图像泊松重构融合算法

研究了一种基于泊松重构的红外和可见光图像融合算法,算法在梯度域内实现图像信息的融合,可有效避免传统空域和变换域方法在融合图像中由于局部亮度不一致而产生伪边缘。另外,提出的算法在源图像梯度融合时,同时考虑了图像的局部结构显著和视觉显著特征,能够在保留源图像更多细节的同时突出输入图像的视觉显著目标信息。通过与其他最新融合算法的对比实验结果显示本文算法获得的融合图像既有突出的红外目标,又有清晰的可见光背景细节,并且不会产生伪影和噪声,同时客观评价指标也有显著的优势。     

一种改进的椒盐噪声非线性滤波算法

针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题,文章提出了一种改进的非线性滤波算法。该方法利用初始标记窗口的局部统计信息,首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点三类,而后逐次增大大标记窗口的范围,将判定结果进行多分类器融合,最终建立噪声标记矩阵;然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息,将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点,并分别采用不同的方法进行滤波,从而保留更多的图像细节。实验结果表明,本文算法在去噪能力以及保留图像细节等方面都明显优于其他两种方法,尤其对于噪声重度污染图像效果更为明显。     

基于多尺度局部对比度和限邻域经验模式分解的遥感图像融合方法

传统二维EMD（empirical mode decomposition）算法在估算图像的均值包络面时易出现＂过冲＂现象,这使得分解的内蕴模式函数中会出现＂灰斑＂.针对这个问题,改进一种NLEMD（neighborhood limited empirical mode decomposition）算法.它基于局部均值平稳特性的方法估算图像的最佳局部均值,进而得到图像的均值包络面.该算法在克服了传统二维EMD算法的＂过冲＂现象的同时降低了时间复杂度.结合人类视觉系统对局部对比度敏感这一特性,提出一种基于多尺度局部对比度和NLEMD的遥感图像融合算法.该算法以NLEMD分解的内蕴模式函数的多尺度局部对比度为指导,对图像的内蕴模式函数进行融合处理.仿真实验表明：该融合算法能更清晰地反映融合图像中的复杂细节信息,提高了图像融合的质量.     

保细节自适应超分辨率融合算法

超分辨率融合是把配准好的低分辨率图像信息进行综合,形成高分辨率栅格上的均匀采样．为了改善图像超分辨率融合效果,对鲁棒超分辨率融合算法进行改进分析图像局部模式,给出角点和连接点的识别方法,进而设计了保细节自适应适用度函数,提出了保细节自适应超分辨率融合算法实验结果表明,算法不仅对配准误差具有鲁棒性,而且能很好地保存图像的边缘和细节特征,提高了融合图像的质量．     

基于改进小波变换的图像去噪与融合

为了提高图像去噪的质量，提出一种基于改进小波阈值的图像去噪和融合算法。首先利用小波阈值法和传统均值法对含噪图像进行去噪，得到两幅去噪图像；然后采用小波融合方法进行图像融合，得到最后的去噪图像。针对图像小波系数分布特点，低频系数采取加权能量融合算法，高频系数采取局部均值和局部标准差相结合的融合算法，尽可能保留图像的边缘纹理信息。为了验证该方法的有效性，与多种滤波方法进行比较，实验结果表明，在视觉效果和峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均优于单一小波去噪。     

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

针对目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现在不同尺度的子图像的小波分解系数之间分配权重;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.通过对CT和PET图像的融合实验,证明了该方法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能达到有效抑制噪声而保留尽可能多的细节信息的目的.     

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．     

基于小波变换的自适应图像融合算法

在分析已有小波图像融合方法的基础上,针对高、低频融合规则的选择问题,提出了一种基于小波多分辨率分解的图像融合算法。该算法对小波分解后的低频子图像采用基于主成分分析的低频融合规则进行融合,而对高频子图像采用系数绝对值取最大和基于局部均值方差最大化的融合规则进行融合。实验结果表明,该方法提高了融合图像包含的信息量,最大可能地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且很好地保留了源图像中的边缘细节。     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

多传感器分布式协方差信息融合Kalman滤波理论

对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出了相应的三种分布式最优信息融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为了计算最优加权,提出了计算局部估计误差协方差公式。作为特殊情形,还提出了定常系统的稳态最优信息融合Kalman估值器,其中用解Lyapunov方程计算局部估计误差协方差。同集中融合Kalman估值器相比,可减小计算负担。同单传感器Kalman估值器相比,可提高精度。它们构成了统一和通用的分布式协方差信息融合Kalman滤波理论。     

一种基于NSCT和像素相关性的图像融合算法

由于小波变换在处理二维图像融合中存在缺陷,提出一种更优越的基于NSCT变换的图像融合算法,分别介绍了低频系数和高频系数融合规则。低频系数融合用基于能量方差决策值最大法,可以有效提高图像融合质量;高频系数融合规则用区域对比度与区域能量相结合的方法,可以减少噪声干扰。得到低频和高频融合系数后,通过NSCT反变换重构图像,得到融合图像。最后选用4种常用的图像融合方法与此文算法进行对比仿真实验。通过主观观察和客观指标的比较,充分证明此文融合算法的优越性。     

基于小波局部能量特征的多分辨率图像融合

研究了基于小波变换的多分辨率图像融合的理论和方法,提出了一种以小波局部能量作为融合特征的融合算法,并讨论了融合图像的评价问题.实验表明：所提算法在熵、交叉熵、均方根误差和峰值信噪比等方面都有较好的效果.     

基于多传感器融合技术的高大空间火灾探测

提出了一种新型的、应用多传感器数据融合技术于当前高大空间建筑的火灾探测报警系统的方法。该种方法采用多传感器探测火灾多种参量,先使用神经-模糊网络进行局部判定,局部判定结果与融合中心进行历史数据的融合,得到误差后确定下一步全局决策。通过试验与仿真证明此方法大大提高了火灾探测的及时性,同时又提高系统可靠性,减少了误报警。     

带不同局部动态模型的时变系统信息融合Kalman估值器

对于带不同局部动态模型和多传感器的的线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,根据按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权三种最优融合规则．提出了系统公共状态的三种最优加权融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为计算最优加权,提出计算局部估计误差互协方差公式。它们可用于信号融合滤波。用增广状态方法．将待估信号看成子系统公共状态,提出了信号多传感器信息融合滤波的一种设计方法。     

多传感器AR信号自校正加权融合Wiener滤波器

对带多传感器和带未知模型参数及未知噪声方差的自回归(AR)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器,用相关方法得到局部噪声方差估值器。用取局部估值器的平均得到信息融合估值器。将它们代入最优加权融合AR信号Wiener滤波器,提出一种自校正加权融合Wiener滤波器。它们以概率1收敛于最优融合Wiener滤波器,因而具有渐近最优性。它的精度比每个局部自校正Wiener滤波器精度都高。仿真例子说明了其有效性。     

广义系统多传感器信息融合降阶状态估值器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,基于奇异值分解,将其化为等价的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差最优加权融合准则下,提出了最优加权融合降阶稳态广义Kalman估值器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,可减少计算负担和改善局部估计精度。为了计算最优加权,提出了局部估计误差方差阵和互协方差阵的计算公式。     

基于格网系的无线网络多信道信息融合方法

为解决当前方法信息融合效果差、信息融合时延长的问题,提出基于格网系的无线网络多信道信息融合方法。采用模糊理论中的相关函数对无线网络传感器的支持度进行计算; 在格网系的设计下,利用知识元模型获取信息的融合集,并将其实例成信息单元,为无线网络多信道信息融合提供基础; 最后,在熵权法基础上,引入对无线网络多信道信息之间欧氏距离的测度,利用距离熵的概念获取信息的全局和局部融合权重,采用线性加权法对信道信息的全局和局部融合结果进行计算,最终实现了对无线网络多信道信息的融合。实验结果表明,所提方法在对无线网络多信道信息融合时,信息融合效果较好,并且信息融合时延短、实时性好,具有较高有效性和可行性。