基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

信息化战场环境下态势估计系统及其仿真技术

态势估计是数据融合体系中的一个重要层次.在当前信息化战争的环境下,态势估计技术在战斗中的作用显得尤为重要,目前国内关于态势估计的研究大多数处在概念研究的阶段.分析了态势估计的基本原理,给出了在信息化战场环境中态势估计的处理流程,构建了一个基于专家系统的态势估计系统,并采用HLA技术,利用VR_Force和VC开发了一套空战态势估计仿真系统.     

极端曝光图像的多尺度分解细节感知融合算法

针对极端曝光(欠曝光和过曝光)图像动态范围低的问题,提出一种基于多尺度分解细节感知的图像融合算法。欠曝光图像经过细节增强后,与过曝光图像进行初步的粗融合;采用小波变换对细节增强后图像的亮度分量进行多尺度分解,并设计专门的高频和低频融合策略,实现亮度分量的精融合;将粗融合图像的色调、饱和度分量,与精融合图像的亮度分量重组,获得最终的融合结果。基于大量测试数据,实验结果表明所提方法在视觉效果方面表现优异,平均MEF-SSIM指标为0.985 4,平均SSIM指标为0.650 8,均优于现有主流算法。     

C~3I系统中的数据融合技术

对C~3I系统中的数据融合技术进行了比较全面的介绍,从系统功能和体系结构两个方面分析了数据融合的模式,利用系统分析的方法对数据融合算法进行了讨论,对数据融合的发展方向进行了展望。     

机载多传感器数据融合技术

阐述了数据融合技术的基本概念、方法和应用。重点讨论了数据融合在空空作战中的应用,对其工作原理、融合方式、显示格式和扩展功能都作了说明。同时也介绍了一种引入人工智能化技术的多传感器系统,对数据融合发展方向作出了预测。     

基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。     

基于HLA的多雷达组网信息融合仿真系统

首先基于高层体系结构建立了带反馈结构的信息融合仿真系统软件框架,然后针对多雷达组网探测隐身目标应用进行了仿真系统方案设计,描述了组成联邦的各联邦成员间的数据流向及订阅关系。详细介绍了各联邦成员的功能及输入输出接口,设计了联邦执行数据文件。基于MAK RTI完成了主要模块的编码实现,进行了目标跟踪算法移植,并测试了基于协方差的组网雷达宏管理算法的性能,验证了建立的多雷达组网信息融合仿真系统的有效性。     

采用 Bayes 数据融合方法进行目标和诱饵的识别

本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Ｂａｙｅｓ数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。     

一种改进的证据理论合成规则

随着证据理论在信息融合领域中的广泛应用,对冲突证据的处理成为证据理论和应用研究热点。提出了一种基于证据重要度和聚焦度的新的合成规则,首先根据各个证据的重要度对冲突证据进行修正,再对冲突进行细化并考虑证据焦元的基数对D-S合成法则的影响,将冲突信息提取后加入组合规则中。通过实验比较和分析,结果说明该方法不仅能够处理一般性冲突问题,也能处理"一票否决"和"鲁棒性"问题。     

基于多信息源的潜艇目标融合识别系统研究

介绍了目标属性融合中的三种融合结构,并对潜艇获得目标属性信息的多信息源进行分析总结,提出了在潜艇目标融合识别系统中,采用决策级融合结构进行目标融合识别的方法,并对潜艇决策级融合识别过程进行了简要的分析说明.