多模態(tài)信息融合在目標(biāo)識別中的應(yīng)用.pdf

1、傳統(tǒng)的信號處理難以滿足智能系統(tǒng)的需求，多模態(tài)信息融合技術(shù)的出現(xiàn)推動了圖像處理的發(fā)展，避免了單一模態(tài)獲得信息的片面性，對多模態(tài)不同側(cè)面的互補或冗余信息進(jìn)行了綜合。融合后的圖像信息更加豐富，細(xì)節(jié)描述更為精細(xì)，這樣可得到較為滿意的效果，有利于后續(xù)的圖像處理。目標(biāo)識別在軍事和民用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，在融合后的圖像基礎(chǔ)上，再進(jìn)行檢測識別，決策將更精確、更可靠，識別更容易。 本文重點研究了多模態(tài)信息融合及其在目標(biāo)識別中的應(yīng)用，探討了多模態(tài)信

2、息融合系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，功能模型等。對融合前的配準(zhǔn)做了多方面的分析，介紹了配準(zhǔn)的分類、過程及其方法，并給出了基于小波變換和輪廓提取的自動配準(zhǔn)算法。分別介紹了基于小波變換和D-S證據(jù)理論的融合方法，小波分解具有良好的時域和頻域局部特性，而D-S證據(jù)理論是一種重要的不確定性推理算法，通過實驗驗證了在多模態(tài)信息融合系統(tǒng)中的實用性。 對目標(biāo)識別的過程進(jìn)行分析，研究了基于融合圖像的多模態(tài)目標(biāo)識別，特別是為了避免遙感圖像復(fù)雜背景的干擾，提出了