舰船图像序列的电子稳像技术

针对船载摄像系统获取的图像序列抖动的问题,提出一种基于信息融合的电子稳像方法,对因风浪作用产生晃动的视频图像序列进行稳定处理,使输出的视频图像序列稳定而清晰.基于信息融合的电子稳像方法是指在运动估计过程中,对于传感器获取的运动矢量与软件算法获取的运动矢量进行信息融合,得到更为准确和有效的运动矢量,并对视频图像序列进行补偿的一种方法.给出采用软件方法、硬件方法和信息融合3种方法获取运动矢量,进行补偿得到的结果.与参考图像进行比较分析,结果表明信息融合的方法可以使稳定精度大大提高,更适合人眼观察.     

应用遥感影像更新地理信息若干问题的探讨

首先，针对高空间分辨率卫星遥感影像用于地理信息更新的特点，对信息融合、变化检测、数据挖掘、影像检索等问题进行了研究。遥感影像用于地理信息更新时，一方面应对多源遥感信息进行融合，特别是发展决策层融合算法，另一方面应进行多时相遥感信息融合和变化检测。其次，针对多时相遥感信息融合，提出了一种新的多时相融合处理方法体系，并针对自动信息更新的要求，探讨了遥感数据挖掘应重点解决的问题及其在地理信息自动更新中的应用。最后，面向快速影像提取和检索的需求，研究了基于内容的遥感影像检索技术，并重点分析了检索中能够应用的影像特征。     

基于MRF模型和EM算法的多源图像融合方法

提出了两种图像融合方法。该方法首先利用EM-MRF算法与模糊分类方法的等价性,将EM-MRF算法引入到图像融合领域。在此基础上,利用统计模型对图像进行非监督分类的模型参数估计转化通过EM算法从不完全数据中估计模型参数的问题,并利用Markov随机场模型建立类别的先验概率、EM迭代算法进行图像分类的方法有较高的分类精度和鲁棒性,导出了基于分布式和集中式多传感器图像融合模型的两种融合方法。最后仿真试验表明,这两种融合方法既可以提高分类精度,又可以加强对噪声的抗干扰能力。     

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。     

目标跟踪中的信息融合技术

在目标跟踪中，单一传感器检测到被测对象的某些信息，而信息融合可融合多传感器信息，获取对对象较全面的认识。比较全面地阐述了目标跟踪中信息融合的结构和方法。分析了各跟踪方法的特点，提出了信息融合发展中的一些值得关注的问题。     

基于Spline金字塔的图像融合方法

图像融合作为信息融合的一个重要领域已广泛应用于遥感、医学、计算机视觉、军事目标探测和识别等多方面。文章在传统的多分辨金字塔结构—Laplace金字塔的基础上提出Spline金字塔融合算法,有一定的探索性和创新性。在融合过程中着重讨论了塔形结构的分解和重构及融合规则。由实验结果可以判断Spline金字塔算法是一种有效的图像融合算法。     

两传感器信息融合稳态Kalman滤波器和平滑器

应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差互协方差阵的计算公式。同单传感器情况相比,可提高融合估计精度。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

图像模糊信息融合算法的性能评价

讨论了图像模糊信息融合算法的性能评价问题，采用信息融合技术，可把图像的模糊信息进行融合处理，进一步提高基于模糊技术的图像模式识别的准确率，从信息论的观点出发，提出利用模糊熵来评价模糊信息融合算法的性能，以指导对融合算法的设计和分析，提高评价方法的客观性和精确性。     

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．     

遥感影像数据融合技术及融合质量评价研究

描述了不同分辩率的遥感图像融合方法的基本原理和关键技术，分析了各自的优缺点，对图像融合评价准则及遥感图像数据融合技术的发展方向进行了探讨．     

多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则

用Lagrange乘数法和矩阵微分运算,分别提出了按矩阵加权、按标量加权和各分量按标量加权的三种线性最小方差信息融合估计准则,其中考虑了估计误差之间的相关性,推广和发展了现有文献的结果。文中比较了三种融合估计的精度和计算负担,可应用于信息融合状态或信号最优估计。     

基于小波的图像融合算法的实现

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到越来越多的重视，广泛地应用在医学、遥感、计算机视觉以及其它领域，其中有效实用的融合算法是图像融合的关键．本文着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及它的实现方式，经仿真，取得了很好的效果．     

一种基于视觉阈值特性的图像融合方法

在分析和比较拉普拉斯金字塔与低通比率金字塔图像融合方法的基础上,结合对于人类视觉特性的了解,提出一种基于视觉阈值特性的金字塔图像融合方法. 该方法要求当目标亮度位于其阈值之上并且不同源图像目标对比度极性相同时,采用对比度指标确定融合要素;否则,采用绝对值指标确定融合要素. 实验结果表明,该方法既可以增强融合图像的对比度信息,又能有效避免低通比率金字塔方法中有时出现的斑点噪声,所需的额外计算量小,因此适用于要求实时性的融合领域.     

基于离散多小波变换的遥感图像融合方法

以不同分辨率的遥感图像为对象,基于Chui—Lian（CL）离散多小波变换的特性,提出了一种新的图像融合方法．该方法将两幅不同的源图像分别进行预处理和多小波分解得到各个分解图像,然后对分解图像分别采用基于区域特征的融合方法,得到混合的分解系数,通过多小波重构和后处理算法从而获得融合图像．该方法能够为图像融合提供一种比传统的小波变换更加精确的融合方法．实验结果证明采用这种方法可以得到更好的融合效果,不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能更好地将源图像的细节融合在一起．     

基于不同算法的遥感影像融合分析

遥感影像融合使影像具有高空间分辨率和丰富的光谱信息,遥感影像融合算法是近年来遥感领域内的研究热点,而针对不同的遥感影像,有关学者提出了很多融合算法,但是融合影像的光谱信息保真度和空间信息融入度却一直是遥感融合效果研究的焦点问题,因此有必要对融合方法进行评价.以ETM+影像为例,通过ENVI软件作为遥感影像处理平台,选择均值、标准差、偏差指数、相关系数等评价指标,进行PCA变换、Multiplicative变换、Brovey变换和Wavelet变换等4种全色与多光谱遥感影像融合算法试验,并对融合试验结果进行定量评价,探讨ETM+影像融合的最佳方法.结果表明,最佳的遥感影像融合算法是Wavelet变换融合,Multiplicative变换融合要优于Brovey变换融合和PCA变换融合.这一研究结果为充分利用全色高分辨率和多光谱特性,挖掘的数据潜力奠定了基础.     

基于多分支CNN和多尺度特征融合的非受控人脸年龄估计

现有的人脸年龄估计不能很好地兼顾全局-局部细节的特征表达,因而非受控人脸年龄估计的精度存在一定的提升空间。为解决此问题,提出了一种基于多分支卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和多尺度特征融合的非受控人脸年龄估计方法。该方法根据人脸关键点对人脸图片剪裁得到包含人脸的全局图像和分别包含眼睛、鼻子、嘴巴的局部图像;使用多分支CNN网络提取对应的深层全局特征和局部特征,使用多尺度特征融合网络探索局部特征间的相关性信息从而进行局部特征选择;将融合的局部特征与全局特征拼接得到兼顾全局-局部细节的年龄特征;使用softmax损失函数优化模型进行人脸年龄估计。根据MORPH Album2、FG-NET、LAP2016人脸年龄数据集上的实验结果表明,提出的方法是有效的。     

基于Harris特征点检测法的雷达图像与电子海图的数据融合

为解决雷达图像和电子海图显示与信息系统(ECDIS)单纯图像叠加中的问题,在分析基于图像特征的自动图像配准算法基础上,提出基于Harris特征点检测法的图像配准技术,同时对强度、色调和饱和度(HIS)颜色模型在图像融合中的应用进行了探讨,给出基于特征的小波变换融合方法.对图像融合效果的仿真结果表明,该方法获得的融合图像优于传统方法.     

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。     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

摘要： 近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出。但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合。基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合。选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征。实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息。     

城市卫星遥感图像融合处理质量评价研究

常用的遥感融合方法常导致较严重的光谱畸变,为减少融合图像光谱特征的扭曲,提出三种新融合方法即合成变量比值法(SVR)、平滑滤波亮度调制法(SFIM)和Gram_Schimdt变换法(GS)。采用定量分析方法,分别对中等分辨率Landsat ETM+数据和高分辨率Quickbird数据的融合效果进行了评价。结果表明,不同方法具有不同的光谱保真度和空间信息融入度。同一种方法对于不同分辨率的遥感数据具有不同的融合效果。对中等分辨率Landsat ETM+数据,SFIM能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用中等分辨率Landsat ETM+数据进行融合处理时,SFIM优于合成SVR和GS;在高分辨率Quickbird数据的融合中,SVR能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用高分辨率Quickbird数据进行融合处理时,SVR则优于SFIM和GS。在中等分辨率Landsat ETM+数据、高分辨率Quickbird数据融合处理中,基于SFIM、SVR融合方法能分别获得较好的视觉效果,又能改善目视解译和遥感分类精度。