現(xiàn)代檢測結(jié)課論word版(編輯修改稿)
2025-02-03 17:11 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 件實現(xiàn)方面，北京理工大學在圖像融合算法的 FPGA(Field Programmable Gate Array)和 DSP(Digital Signal Processor)實現(xiàn)方面做了大量的工作。雖然國內(nèi)對多源圖像融合方面的研究已取得了一定的成果，但與發(fā)達國家相比還有一定的距離，因此對于該領(lǐng)域的研究仍需加強。 3. 圖像融合的層次 圖像融合是一門新興的學術(shù)研究方向，作為信息融合的一個重要分支，是多傳感器信息融合中可視信息部分的融合，它將多元信道所采集的關(guān)于同一目標的圖像經(jīng)過一定的圖像處理，提取各自信道的信息，最后綜合成統(tǒng)一圖像或綜合圖像特征以供觀察或進一步處理。 圖 圖像融合是一門綜合傳感器、圖像處理、信號處理、計算機視覺和人工智能等技術(shù)的現(xiàn)代高新技術(shù)。 在對來自多個傳感器的多源圖像進行融合處理時，往往會根據(jù)融合處理在整個過程中所處的不同階段，將其歸納為由低到高分為三個6 層次：數(shù)據(jù)級融合、特征級融合、決策級融合。 圖 像素級圖像融合 數(shù)據(jù)級融合也稱像素級融合，是指直接對傳感器采集來得數(shù)據(jù)進行處理而獲得融合圖像的過程，它是高層次圖像融合的基礎(chǔ)，也是目前圖像融合研究的重點之一。這種融合的優(yōu)點是保持盡可能多得現(xiàn)場原始數(shù)據(jù)，提供其它融合層次所不能提供的細微信息。 在這種融合形式中，會直接在采集到的來自多個傳感器的原始圖像數(shù)據(jù)中進行融合，然后將融合后所得到的新的圖像數(shù)據(jù)進行分析和處理。圖 給出了基于像素級的圖像融合流程。在像素級圖像融合的過程中，往往需要在融合前對參與融合的源圖像進行圖像增強、圖像去噪等預處理以提高檢測性能，但這種預處理并不 一定是必須的。相對于圖像預處理，圖像配準則是必須的，在進行像素級圖像融合之間，必須要對參與融合的源圖像進行精確的配準，且配準的精度一般要達到像素級。像素級圖像融合的主要優(yōu)點在于能夠盡可能多地保持了現(xiàn)場數(shù)據(jù)，增加了圖像中的像素級信息。它提供了特征級融合和決策級融合所不能提供的更加豐富、精確、可靠、全面的細節(jié)信息。由于經(jīng)過像素級圖像融合后所得到的結(jié)果一般為圖像數(shù)據(jù)，因此通?？梢允谷丝梢愿涌旖?、直觀以及全面的認識現(xiàn)場，同時也有利于計算機進一步的分析、處理和理解。像素級圖像融合的局限性是要處理的數(shù)據(jù)量往往很大，這 導致了處理過程中付出的代價很高，處理速度往往很慢，實時性往往很差。 像素級融合中有空間域算法和變換域算法，空間域算法中又有多種融合規(guī)則方法，如邏輯濾波法，灰度加權(quán)平均法，對比調(diào)制法等；變換域中又有金字塔分解融合法，小波變換法。其中的小波變換是當前最重要，最常用的方法。 7 圖 基于像素級的圖像融合示意圖 特征級圖像融合 特征級圖像融合是一種中間層的圖像融合。是在像素級融合的基礎(chǔ)上，使用參數(shù)模板、統(tǒng)計分析、模式相關(guān)等方法進行幾何關(guān)聯(lián)、目標識別、特征提取的融合方法，用以排除虛假特征，以利于系統(tǒng)判決。特征級融合可從兩方面進行研究，目標狀態(tài)數(shù)據(jù)融合和目標特性融合。該層融合的優(yōu)點在于實現(xiàn)了可觀的信息壓縮，便于實時處理，其融合結(jié)果能夠最大限度地給出決策分析所需要的特征信息。 在特征級圖像融合過程中，提取有效的特征信息是十分關(guān)鍵的。一般的，在特征級融合過程中往往會從來自多個傳感器的源圖像中提取邊緣、線形、角、紋理、相似景深區(qū)域、相似亮度 區(qū)域等典型的特征信息進行融合，同時由于這些特征信息往往與決策分析密切相關(guān)，因此采用特征級圖像融合所得到的結(jié)果往往能給出決策分析所必須的大量特征信息。與像素級圖像融合相比，在進行特征級融合時，對圖像的配準要求不是很高，而且特征級圖像融合還實現(xiàn)了一定程度的信息壓縮，這使得在融合過程中計算量減小，從而有利于進行實時處理。特征級融合研究方法主要從聚類分析法、 DempsterShafer 推理法、貝葉斯估計法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等展開。 圖 給出了基于特征級的圖像融合流程。 8 圖 決策級圖像融合 決策級融合關(guān)聯(lián)各傳感器提供的判決，以增加識別的置信度。決策級融合方法主要是基于認知模型的方法，需要采用大型數(shù)據(jù)庫和專家判決系統(tǒng)來模擬人的分析、推理、識別、判決過程，以增加決策的智能化和可靠性。 圖 給出了基于決策級的圖像融合流程。由
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