圖像信息多層次融合技術(shù)的研究.pdf

1、圖像信息融合的目的是綜合同一個(gè)場景的多個(gè)圖像的信息,或同一個(gè)圖像的多角度信息,得到更適合人的視覺和計(jì)算機(jī)視覺的一幅圖像,或更適合進(jìn)一步圖像處理需要的圖像。圖像融合系統(tǒng)因其冗余性、互補(bǔ)性、時(shí)間優(yōu)越性及相對低成本性等受到高度重視并在相關(guān)領(lǐng)域取得了不菲成績,在醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、遙感、氣象預(yù)報(bào)、目標(biāo)探測與識別等方面的應(yīng)用潛力正得以挖掘。
　　 本文主要針對圖像信息各個(gè)層次(像素級、特征級和決策級)的融合展開了研究。研究涉及人臉的識別算法

2、、特征級和決策級的融合算法、融合評價(jià)體系,并提出了基于像素級融合的一種新方法。主要工作包括:
　　 1.在像素級融合技術(shù)中,分析了IIIS變換在融合中產(chǎn)生顏色失真的原因,提出了將小波變換和HIS變換相結(jié)合的方法,有效的解決了融合中顏色失真的問題,并根據(jù)融合評價(jià)體系對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評價(jià)。結(jié)果顯示,這種方法是一種比較理想的像素級融合方法,對像素級融合技術(shù)的研究有借鑒意義。
　　 2.在特征級融合技術(shù)中,分別用主成分分析(PCA

3、)法和核主成分分析(KPCA)法提取待識別人臉圖像的特征向量,得到關(guān)于人臉圖像的二階統(tǒng)計(jì)信息和高階統(tǒng)計(jì)信息;根據(jù)識別要求構(gòu)建了融合兩種特征向量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將融合向量的識別結(jié)果與核主成分分析法的結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)證明該法在特征級融合中便于實(shí)時(shí)處理,為特征級融合的進(jìn)一步研究提供參考。
　　 3.在決策級融合技術(shù)中,利用模糊集合理論解決了子決策的融合模式和有效融合問題。利用matlab中的GUI工具建立模糊推理系統(tǒng),綜合考慮客觀事