多傳感器圖像融合的自適應(yīng)反饋控制算法研究.pdf

1、多傳感器圖像融合是指綜合兩個(gè)或多個(gè)源圖像的信息,以獲取對(duì)同一場(chǎng)景或目標(biāo)的更為精確、更為全面、更為可靠的圖像描述。近年來,多傳感器圖像融合技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)在軍事和民用領(lǐng)域都得到了廣泛地重視和應(yīng)用。
　　傳統(tǒng)的圖像目標(biāo)識(shí)別方法通常只利用待識(shí)別目標(biāo)的一幅圖像就獲得識(shí)別結(jié)果,而從某個(gè)位置得到的不同目標(biāo)圖像可能非常相似,或者同一目標(biāo)在不同位置的圖像可能會(huì)有很大變化,這就造成了錯(cuò)判或者模糊判斷。由于僅依靠單一的目標(biāo)圖像信息來識(shí)別目標(biāo)并不能獲

2、得較高的識(shí)別率,為了提高圖像目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性,本文研究了基于多傳感器圖像融合的智能目標(biāo)識(shí)別,它利用分布于不同位置的多傳感器拍攝的目標(biāo)圖像對(duì)目標(biāo)進(jìn)行決策層融合識(shí)別,并將融合后的判決結(jié)果反饋,以此來控制圖像特征維數(shù)調(diào)整過程,充分地利用了信息源提供的有用信息,且獲得了較高的識(shí)別率。
　　本文按照單一傳感器下圖像模式識(shí)別系統(tǒng)的組成,首先介紹了基于主分量分析的圖像特征提取,然后介紹了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類識(shí)別,之后用D-S證據(jù)理論把在各