基於獨立分量分析的機場多感測器圖像融合方法研究

《基於獨立分量分析的機場多感測器圖像融合方法研究》是依託北京航空航天大學,由王福祥擔任項目負責人的聯合基金項目。

基本介紹

  • 中文名:基於獨立分量分析的機場多感測器圖像融合方法研究
  • 依託單位:北京航空航天大學
  • 項目負責人:王福祥
  • 項目類別:聯合基金項目
  • 批准號:61079018 
項目摘要,結題摘要,

項目摘要

基於多感測器圖像融合的機場態勢感知,在機場導航、安全監視等方面將發揮越來越重要的作用。傳統的基於基變換(例如小波基等)的多感測器圖像融合算法,在變換域(小波域上)對源圖像進行融合處理,存在兩個缺點:首先,(小波)基是固定不變的,這對圖像處理來說缺乏靈活性;其次,基展開後的基係數(小波係數)並不是稀疏的。獨立分量分析(ICA)是信號處理和自然圖像分析的重要工具之一,ICA可以克服上述的兩個缺點:一方面,ICA基是動態的,可以更好的表示圖像邊緣和結構等重要信息;另一方面,圖像在ICA基表示下,ICA基係數是稀疏的。本項目將進行基於ICA的機場多感測器圖像融合方法研究,主要內容包括盲信號分離和獨立分量分析算法、基於ICA的多感測器圖像的稀疏表示和融合方法、以及圖像融合效果評價模型等幾個方面研究。

結題摘要

機場是民航運營的一個重要環節,提高機場安全運行水平具有重要的意義。在機場,利用各種感測器對機場進行監控,從而實現對一些感興趣目標(飛機、場面車輛、危險物、障礙物)的發現、鑑定和運行軌跡追蹤。隨著經濟的發展,基於多感測器圖像融合的機場態勢感知在機場導航、跑道監視、安全監控等方面將發揮越來越重要的作用。因此,機場多感測器圖像融合方法的研究具有重要的套用意義。本項目將進行基於ICA的多感測器圖像融合方法研究。經過三年的研究,基本完成項目預期的研究內容,達到研究的目的。目前在IEEE Geosci. Remote Sensing Lett.、Signal Processing、Front. Comput. Sci.等期刊和會議上發表和接收論文8篇,其中SCI檢索4篇(三篇發表,一篇接收),EI檢索3篇。主要完成的研究工作包括: 1.盲信號分離與獨立分量分析方法研究。 面向多感測器圖像融合套用,進行獨立分量分析和盲信號分離方法研究;針對非負信號和非負混合條件下的盲分離問題,提出非負矩陣分解的最佳化算法。 2.基於ICA的圖像稀疏表示和圖像融合方法研究 基於ICA的多感測器圖像的ICA基學習方法;基於像素和區域的ICA基係數融合規則和方法;研究在不同基和不同融合規則下的融合效果。 3.圖像融合性能評價模型研究 基於信息理論的融合性能評價定量表示方法;針對互信息融合目標,設計多感測器融合方法;建立一個基於ICA技術的機場多傳器圖像融合平台,對提出的融合方法和評價指標進行模擬。

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