[01624502]多能见度下多视角动态图像传感网融合算法研究
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技术详细介绍
1、图像融合稳健性评价指标的研究 在现有的融合系统实验平台上,研究噪声和配准误差对融合系统所产生的影响,利用现有的融合评价指标,分析它们在评价图像融合系统稳健性方面的效能,从而提出针对融合系统稳健性方面的评价指标。 2、基于后小波域及非线性后小波域 HMM 的图像融合方法研究 提出基于后小波域 HMM 的图像融合方法,将该方法应用于图像融合系统实验平台,再以此为基础提出基于非线性后小波域 HMM 图像融合方法。 3、动态序列图像融合帧间相关性特征分析 利用扩展 Kalman 滤波器和粒子滤波器等方法估计并预测序列图像后续帧的信息,提出基于 Kalman 滤波器的图像融合方法或基于粒子滤波器的图像融合方法。 4、完善红外与可见光图像融合系统 提出非线性后小波和 HMM 的整数运算算法,对整数运算的效率以及误差进行理论上的分析和证明。从算法方面完善现有的红外与可见光图像融合系统。 对于多聚焦图像融合、红外/可见光/SAR 图像融合以及空间遥感多光谱与全色图像融合以及鲁棒多源动态图像融合等方面已经有了初步的研究。在有限的时间内,实现一定的目标：对不同传感器类型的多角度下的视频传感网系统外界干扰方式进行分析,提出描述传感器融合系统稳健性的评价方法或方案;分析后小波理论的小波域（以下简称“后小波域”）的层间以及层内的分布特征关联性特性,利用 HMM 的统计特性设计一种提高图像融合效果、改善融合稳健性的融合策略;为提高图像融合的实时性,采用非线性小波域的 HMM 方法,考虑动态图像帧间相关信息,提出一种非线性后小波域 HMM 模型的序列图像融合方法。本项目重点研究稳健性问题,辅助研究其动态融合的实时性问题。该项研究的开展,将为图像融合系统设计提供理论依据和部分参考数据,为进一步完整而全面地研究图像融合系统稳健性分析奠定基础;同时,对于丰富信息融合理论也有一定的积极意义。