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摘要:
在已获得对同一目标场景的多个传感器观测图像的情况下,本文建立了一种基于概率模型的多尺度图像信息融合算法.其基本思想是:首先对每个传感器图像分别进行小波包多尺度分解变换,建立基于该传感器图像的塔式结构子图像集,并且在每个尺度上得到基于每个子图像像素的概率模型;然后在每个尺度上的对应像素处,基于来自不同传感器图像的多个对应像素值,利用最小二乘规则对多尺度概率模型中的参数进行估计;再后是根据贝叶斯规则对该像素处的像素值进行融合估计;最后通过利用小波包多尺度逆变换,获得目标场景基于多个传感器图像的融合估计结果.应用该算法我们对获得的可见光和红外两种传感器图像进行计算机仿真实验,结果表明,与相关的方法相比新算法更有效.
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文献信息
篇名 多传感器多尺度图像信息融合算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 小波包多尺度变换 概率模型 最小二乘 最大后验估计
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 840-847
页数 8页 分类号 TP391
字数 7128字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2008.05.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 文成林 杭州电子科技大学信息与控制研究所 106 1053 17.0 28.0
2 郭超 河南大学计算机与信息工程学院 9 26 2.0 5.0
3 高敬礼 河南大学计算机与信息工程学院 2 15 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
小波包多尺度变换
概率模型
最小二乘
最大后验估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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