基于提升小波变换和双通道PCNN的医学图像融合方法

针对信息融合分类中DS理论基本概率赋值函数（BPA）一直难以解决的问题，提出了一种基于SVM和DS理论的决策融合方法。利用Platt概率模型将不同核函数SVM分类器的硬输出转化为概率输出，并将混淆矩阵作为计算各分类器局部可信度的依据。根据SVM的后验概率和分类器的局部可信度来建立基本概率赋值函数，再通过DS融合做出最终决策。将该方法应用于高铁故障数据，实验结果表明，该构造BPA的方法在实际问题中有效且合理，该决策融合方法与单一分类器相比，能稳定地提高分类准确率。

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到诸多领域的重视。 为了使其应用在医学、遥感、计算机视觉、气象预报、军事目标识别等方面更迅速、 深入地开展，有效、实用的融合算法是至关重要的。本文在小波变换金字塔结构的基 础上，提出了一种多尺度多算子融合方法，对热红外图像和可见光图像的融合进行了 研究。结果融合效果很好，目标和背景区别显著，而且边缘不突兀。由于这种方法对 小波分解的层数要求不高，因此计算量不大，便于并行处理及硬件实时化实现，具有 广阔的应用前景。

论文研究-基于距离熵的应急决策层信息融合方法.pdf,  通过分析决策层信息融合和应急决策的特点,并考虑到应急决策对客观性、科学性的要求,提出了基于距离熵的应急决策层信息融合方法.首先基于知识元模型进行融合集的获取,并实例化知识元形成信息单元,为融合提供基础信息对象;然后在传统熵权法的基础上,添加对信息间欧式距离的测度,提出"距离熵"的概念,并据此实现局部融合权重和全局融合权重的获取,利用线性加权分别计算局部融合结果和全局融合结果.最后,通过算例验证了方法的优越性和在应急领域的适用性.同其他方法相比,本文提出的方法能有效解决决策层信息融合中融合知识库巨量性和融合结果的客观性、科学性不足等问题.

医学图像处理；基于小波变换的图像融合方法；课堂分享。

北航 计算机 本科 论文 非结构化数据管理系统与关系数据库融合方法设计与实现

为了获得更为全面的三维信息，本文提出了基于双目立体视觉图像的三维拼接和融合的解决方法，并且完成了算法的实现。本方法仅使用双目图像作为输入，完成了高效的空间转换，并侧重于利用重投影融合和场景信息建模的方法对空间开销的控制，提高了处理的效率。同时，为了方便三维信息的观察和效果显示，对三维数据进行了可视化。经实验证明，本方法不仅能够用于拼接和融合三维数据，更能较好地用于显示三维数据。

图像融合；图像增强；图像质量评价

系统分析了滚动导向滤波的参数,根据参数变化的规律提出一种基于滚动导向滤波的混合多尺度分解方法,并基于此方法将红外与可见光图像分解到基本层、小尺度层和大尺度层。在基本层上使用像素能量与梯度能量相结合的融合规则,在大、小尺度层上采用双通道自适应脉冲耦合神经网络(DAPCNN)的融合规则。通过逆混合多尺度分解方法得到融合图像。与已有的图像分解方法相比,所提图像分解方法不仅可以很好地提取图像的纹理细节,保留图像的边缘特征,还可以避免在边缘位置上出现光晕现象。实验结果表明,所提方法可以很好地提取图像的红外目标信息,并将其融合到可见光图像中,与已有的融合方法相比,所提方法不仅在人眼视觉感知的主观评价方面具有明显优势,而且在互信息、信息熵、标准差、非线性相关信息熵和Chen-Varshney指标等客观评价标准上也具有很大的优势。

物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.