基于提升小波变换的医学图像融合算法

图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。     

基于小波变换的图像融合算法研究

提出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法；总结出基于小波分解子图像面积比和低频系数均方根误差2个标准，来确定最佳小波分解层数的方法。通过仿真实验，对分解层数、区域大小对该融合方法的性能影响进行了比较分析，并得出融合结果，将其与金字塔算法融合结果进行了比较。实验结果表明，该融合方法是十分有效的。     

基于IHS和小波变换的遥感图像融合方法研究

基于IHS变换法和小波变换法,提出一种新的图像融合方法．该方法利用IHS变换法增强空间细节表现能力,利用小波变换法保留TM图像的光谱特性,可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时可提高待融合图像的清晰度和空间分辨率．     

基于三次B样条小波的图像边缘检测技术研究

图像的边缘信息在图像的各种变换和处理中至关重要，边缘检测是为了获取更多的图像细节信息。根据边缘信息的多尺度杼陛和小波变换的性质，研究了基于B样条小波的图像边缘检测方法。采用三次B样条小波设计的平滑滤波窗算子，实现相对简单、效率较高。测试表明，该算子与其他边缘检测算子具有相似的视觉处理效果。     

基于最优条件下三次B样条小波的多尺度边缘检测算子

提出了一种新的基于三次Ｂ样条小波的边缘提取算子该算子通过构造一个目标函数而得到一组最优滤波器的系数,并将这一组系数和以三次Ｂ样条函数作为尺度函数的线性组合作为最优边缘检测算子提取边缘,经验证算子优于Ｃａｎｎｙ算子。     

奇异性阶的B—样条小波数值分析

对基数Ｂ－样条尺度函数和基数Ｂ－小波函数，建立了广义积分求积公式，并提出奇异性阶的小波数值探测方法，对具有奇异性的函数进行了数值计算，验证了方法的有效性，为探测奇异性位置和奇异性阶提供了有效的方法。     

基于多尺度Kalman滤波的多传感器数据融合

通过分析多尺度动态系统模型,提出了一种基于小波变换的Kalman多传感器数据融合算法.该算法结合了Kalman滤波的实时性、递归性和小波变换的多尺度特性,能对多传感器的观测数据有效地融合.算法首先将最细尺度上观测数据滤波后得到的估计序列小波分解到各尺度上;然后在各尺度上,利用该尺度上的传感器观测数据对小波分解系数进行更新;最后利用小波重构,达到更新原始估计序列的目的.仿真实验表明,该算法具有很好的数据融合效果.     

基于多传感器数据融合的齿轮箱故障诊断方法

为了解决单通道单维度振动信号输入不能全面表达齿轮箱故障特征的问题,提出一种基于多传感器多通道数据融合的诊断模型,结合卷积神经网络应用于齿轮箱振动信号的特征学习和故障分类中.利用连续小波变换对多通道数据进行二维时频变换,得到二维时频图像;构建神经网络诊断模型,以多通道的时频图作为输入,实现多通道信号特征的故障分类.通过动...     

基于改进IHS变换的图像融合方法

针对传统的IHS变换法光谱信息丢失严重的问题,提出了一种改进的IHS变换法,该方法根据高分辨率图像的高频信息,对多光谱图像经过IHS变换的强度信息进行了调制,实验证明,该方法取得了较好的融合效果,优于传统的IHS变换法。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．     

基于多传感器数据融合的目标分析

声场环境复杂,易引起单个声传感器所获得数据的不确定性,利用数据融合方法可以解决目标分析中信息的不确定性问题.文中建立了适合工程实用的基于多传感器数据融合的目标分析模型,利用该模型对三维情形下舰船通过过程进行了仿真.该方法的应用实现了对多传感器信息的优化利用,取得了较满意的结果,证明了模型的有效性.     

A New Multi-sensor Data Fusion Algorithm Based on EMD-MMSE

A new multi-sensor data fusion algorithm based on EMD-MMSE was proposed.Empirical mode decomposition(EMD)is used to extract the noise of every time series for estimating the variance of the noise.Then minimum mean square error(MMSE)estimator is used to calculate the weights of the corresponding series.Finally,the fused signal is the weighted addition of all these series.The experiments in lab testified the efficiency of this method.In addition,the comparison in fusion time and fusion results with existing fusion method based on wavelet and average technique shows the advantage of this method greatly.     

基于多传感器信息融合技术的轨道交通车站设备故障诊断

本文在分析了轨道交通车站设备故障诊断的特点和多传感器信息融合技术的基础上,总结了适合于故障诊断的信息融合典型结构以及基于信息融合的故障诊断系统结构。该结构在轨道交通车站设备故障诊断系统中具有普遍意义,实用性强。     

基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述

多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术,将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成,并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性,从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结,对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述,为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。     

基于小波变换的图像水印研究

研究了一种新的基于小波变换的数字水印技术。该项技术中,把强健水印嵌入至一幅图像中频率最低的部分,用于检测图像是否发生改变的脆弱水印则在较为粗糙的尺度下,通过对小波系数设置阈值及量化的方法嵌入到图像中。实验表明,强健水印具有抵抗非恶意图像变换（如有损压缩等）,而脆弱水印能检测到恶意的图像攻击（如修改或伪造图像中的某一部分）。     

基于图像小波变换的数字水印

提出了一种基于小波变换的数字水印的嵌入与检测方法。这种方法充分利用小波变换的特点,在原始图像的适当位置加入水印,采用盲水印算法检测图像中是否含有水印。     

基于小波变换的数字图像水印加入与提取技术

介绍了数字图像水印技术的原理，发展现状及其应用范围，以及小波变换技术在数字图像水印技术制作中的应用，同时，还就小波变换在数字图像水印制作技术中的发展前景提出了一些预测和基于小波变换的数字图像水印制作方法的思路。