对当今国内外的图像融合技术的研究,及提出更新颖的图像融合方法
上传时间: 2014-01-26
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数字处理及显示技术专辑 106册 913M数据融合技术及其应用 282页 7.5M.pdf
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上传时间: 2014-05-05
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摘要:无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,wSN是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成,它们监测采集周边环境信息并传送到基站进行处理在某一时刻通过wSN采集的数据量非常大,如何正确、高效地处理这些数据成为当前WSN研究中的一个热点。传感器节点一般部署在恶劣环境中,一些偶然因素会使采集的数据中出现不准确的数据,用户依据这样的数据很难准确判断出被测对象的真实状态。基于模糊理论的决策级数据融合算法能够很好的解决这个问题本文以国家863研究项目《基于无线传感器网络的铁路危险货物在途安全状态监测技术研究》为背景,结合铁路运输中棉花在途状态监测系统的开发,在分析了当前有效的决策级数据融合技术基础上,提出了基于模糊理论的决策级数据融合算法,该算法通过对采集数据进行处理和分析,以获得准确的被测对象状态的描述。本文的主要工作包括:(1)分析了WSN中传统的决策级数据融合算法,如自适应加权数据融合算法和算术平均数数据融合算法,总结这两种算法的优缺点和检测系统的需求,进步明确理想算法应达到的目标。(2)提出了基于模糊理论的两阶段数据融合算法:该算法第一阶段利用基于贴近度的数据融合算法进行同类数据的融合校准,这一阶段的目的是剔除错误的和可信度较差的数据,得到相对更加准确的数据,第二阶段利用模糊推理对第个阶段得到的异类数据进行融合推理,得到被测对象当前状态的描述,为决策提供支持(3)结合实测数据仿真本文所提出的算法,结果证明与传统的融合算法相比,可以更加准确的描述被测对象状态
标签: 无线传感器
上传时间: 2022-03-17
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随着科学技术的发展和现代战争的需要,数据融合作为一门新兴交叉学科,在近年来得到了广泛关注和快速发展,而关于雷达情报处理的研究和应用也日益受到重视。现代战争中,指挥、控制通信和情报系统面临着严峻的挑战。在多雷达情报处理系统中,采用数据融合技术,提供更加实时、准确的情报是现代战争的迫切需求。论文正是围绕这一需求展开的,研究了雷达情报数据融合系统的误差校正和航迹关联问论文较为系统地介绍了数据融合的概念、研究意义、国内外发展状况及其应用,并讨论了数据融合的模型、结构及关键技术论文针对多雷达情报处理系统中的系统误差问题,研究了四种误差校正方法。文研究了密集目标环境中的航迹关联问题,对多传感器数据关联的方法进行了分类,并针对多雷达情报处理系统这个分布式系统,研究了分布式数据关联方法。运用0-1整数规划法建立了密集目标环境的规划模型函数并求解应用在多雷达数据融合软件中,使航迹关联达到了极好的效果,为开发多雷达数据融合软件提供了技术支持。关键词:雷达情报,数据融合,数据关联,误差校正,航迹关联,0-1整数规划现代战争中,新型作战飞机机动性能强,具有隐身特性,加上电子对抗的战场环境,传统雷达情报处理系统已应付不了多目标,高密度的空情要求。为了适应新军事变革要求,在未来信息化战争中雷达能够给出准确的信息情报,雷达情报处理系统在改善硬件条件的同时,开发运用数据融合新技术,从根本上改善雷达情报质量已然成为当务之急数据融合一词最早出现在七十年代末期,是从军事CI系统中提出的,它与信号处理、计算机技术、概率统计、图像处理和人工智能学科密切相关,是一门新兴发展起来的交叉学科。
上传时间: 2022-03-18
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随着图像处理技术和投影技术的不断发展,人们对高沉浸感的虚拟现实场景提出了更高的要求,这种虚拟显示的场景往往由多通道的投影仪器同时在屏幕上投影出多幅高清晰的图像,再把这些单独的图像拼接在一起组成一幅大场景的图像。而为了给人以逼真的效果,投影的屏幕往往被设计为柱面屏幕,甚至是球面屏幕。当图像投影在柱面屏幕的时候就会发生几何形状的变化,而避免这种几何变形的就是图像拼接过程中的几何校正和边缘融合技术。 一个大场景可视化系统由投影机、投影屏幕、图像融合机等主要模块组成。在虚拟现实应用系统中,要实现高临感的多屏幕无缝拼接以及曲面组合显示,显示系统还需要运用几何数字变形及边缘融合等图像处理技术,实现诸如在平面、柱面、球面等投影显示面上显示图像。而关键设备在于图像融合机,它实时采集图形服务器,或者PC的图像信号,通过图像处理模块对图像信息进行几何校正和边缘融合,在处理完成后再送到显示设备。 本课题提出了一种基于FPGA技术的图像处理系统。该系统实现图像数据的AiD采集、图像数据在SRAM以及SDRAM中的存取、图像在FPGA内部的DSP运算以及图像数据的D/A输出。系统设计的核心部分在于系统的控制以及数字信号的处理。本课题采用XilinxVirtex4系列FPGA作为主处理芯片,并利用VerilogHDL硬件描述语言在FPGA内部设计了A/D模块、D/A模块、SRAM、SDRAM以及ARM处理器的控制器逻辑。 本课题在FPGA图像处理系统中设计了一个ARM处理器模块,用于上电时对系统在图像变化处理时所需参数进行传递,并能实时从上位机更新参数。该设计在提高了系统性能的同时也便于系统扩展。 本文首先介绍了图像处理过程中的几何变化和图像融合的算法,接着提出了系统的设计方案及模块划分,然后围绕FPGA的设计介绍了SDRAM控制器的设计方法,最后介绍了ARM处理器的接口及外围电路的设计。
上传时间: 2013-04-24
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随着图像处理技术和投影技术的不断发展,人们对高沉浸感的虚拟现实场景提出了更高的要求,这种虚拟显示的场景往往由多通道的投影仪器同时在屏幕上投影出多幅高清晰的图像,再把这些单独的图像拼接在一起组成一幅大场景的图像。而为了给人以逼真的效果,投影的屏幕往往被设计为柱面屏幕,甚至是球面屏幕。当图像投影在柱面屏幕的时候就会发生几何形状的变化,而避免这种几何变形的就是图像拼接过程中的几何校正和边缘融合技术。 一个大场景可视化系统由投影机、投影屏幕、图像融合机等主要模块组成。在虚拟现实应用系统中,要实现高临感的多屏幕无缝拼接以及曲面组合显示,显示系统还需要运用几何数字变形及边缘融合等图像处理技术,实现诸如在平面、柱面、球面等投影显示面上显示图像。而关键设备在于图像融合机,它实时采集图形服务器,或者PC的图像信号,通过图像处理模块对图像信息进行几何校正和边缘融合,在处理完成后再送到显示设备。 本课题提出了一种基于FPGA技术的图像处理系统。该系统实现图像数据的AiD采集、图像数据在SRAM以及SDRAM中的存取、图像在FPGA内部的DSP运算以及图像数据的D/A输出。系统设计的核心部分在于系统的控制以及数字信号的处理。本课题采用XilinxVirtex4系列FPGA作为主处理芯片,并利用VerilogHDL硬件描述语言在FPGA内部设计了A/D模块、D/A模块、SRAM、SDRAM以及ARM处理器的控制器逻辑。 本课题在FPGA图像处理系统中设计了一个ARM处理器模块,用于上电时对系统在图像变化处理时所需参数进行传递,并能实时从上位机更新参数。该设计在提高了系统性能的同时也便于系统扩展。 本文首先介绍了图像处理过程中的几何变化和图像融合的算法,接着提出了系统的设计方案及模块划分,然后围绕FPGA的设计介绍了SDRAM控制器的设计方法,最后介绍了ARM处理器的接口及外围电路的设计。
上传时间: 2013-04-24
上传用户:1047385479
介绍了比较新颖的二代小波变换技术,即通过分裂、预测和更新三个步骤实现小波变换 的方法,并且把这种技术成功的应用于图像融合技术中。实践表明,这是一种比较成功的图像融合解 决方案。
上传时间: 2014-08-22
上传用户:aix008
多生物特征融合身份识别研究。身份识别是当今社会不可避免的一个问题,生物特征身份识别作为一种安全 而有效的手段一直受到广大研究者的重视。针对单模态生物特征身份识别技术 的局限性和实际应用中的各种限制,本论文就最近兴起地基于数据融合技术的 多生物特征身份识别进行了研究和探讨。这项工作虽然还处于刚刚起步阶段, 但是,作为信息安全不可缺少的重要手段,它的研究和应用必将引起大家的重 视而飞速地发展。
上传时间: 2014-12-05
上传用户:woshini123456
本教材在“对潜在目标的跟踪和识别中多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程,做了一些新的数据融合算法进行解释和举例说明。许多读者对其中三个领域特别感兴趣,即贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑。本书正是包含了这些新发展起来的内容,满足了对这些知识有需求的读者。
上传时间: 2017-05-20
上传用户:dahui83
在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量,然而由于每个传感器位于过程的不同位置,它们将不问程度的受到嗓声的干扰,为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果,霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息,得到对被测参数的最优估计,本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法,即研究如何对每个传感器进行加权,从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上,首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法,通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解,利用每个传感器测量值所对应的奇异值,可以估计出对每个传感器权值的最优估计,从而在不要任何先验知识的条件下,可仅由多传感器的测量值,利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计,此外,在许多工业过程中,人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布,此时人们希望利用多传感器融合的测量结果,对每一个传感器的测量数据进行重建,以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此,本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法,仿真和实验结果都说明提出算法是有效的,最后,研究了非线性动态系统的状态融合问题,研究了加权无气味卡尔曼滤波(UKF)方法,研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波(EKF)在状态融合估计中的不足,可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统,数据融合,奇异值分解,UKF
上传时间: 2022-03-16
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