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文檔簡介
1、隨著圖像信息獲取的方式逐漸增多,圖像的類型也不斷增長,同時在獲取的數(shù)據(jù)信息中存在冗余,為了得到更加有用的信息,圖像融合問題成為了眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題,它作為數(shù)據(jù)融合的重要分支,實(shí)際上是按照一定的算法將兩幅圖像或者多幅圖像進(jìn)行綜合處理。目的是為了在同一場景合成多圖像信息,以便于更適合人眼觀測、計(jì)算機(jī)處理或者是進(jìn)一步的圖像處理,比如目標(biāo)識別等,不但減少了信息的不確定性和冗余性,同時提取源圖像的全部有用的信息,因此圖像融合在醫(yī)學(xué)圖像、遙感、
2、計(jì)算機(jī)視覺、生物識別技術(shù)和軍事領(lǐng)域,都有非常普遍的應(yīng)用。
由于D-S證據(jù)理論處理知識的先驗(yàn)概率比傳統(tǒng)的貝葉斯方法更好地處理信息的不確定性,所以應(yīng)用D-S證據(jù)理論被廣泛應(yīng)用到信息融合領(lǐng)域,在本文中,應(yīng)用D-S證據(jù)理論進(jìn)行紅外圖像和可見光圖像的決策層融合檢測。
分析了紅外圖像和可見光圖像圖像特征,由于目標(biāo)與背景的灰度值分布差別很大,可以通過目標(biāo)和背景的各種圖像特征來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)與背景的分類。本文采用圖像的局部方差對比度、局部
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