【摘 要】
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数据融合技术是当前的研究热点之一,主要的应用领域有:机器人和智能仪器系统、战场任务和无人驾驶飞机、图像分析和理解、目标检测和跟踪、自动目标识别、多源图像复合.该文
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数据融合技术是当前的研究热点之一,主要的应用领域有:机器人和智能仪器系统、战场任务和无人驾驶飞机、图像分析和理解、目标检测和跟踪、自动目标识别、多源图像复合.该文主要针对图像数据的融合进行论述,包括图像配准、象素级融合、图像数据融合在目标识别中的应用方法以及融合系统的结构设计.图像配准是象素级融合之前的关键步骤,该文针对存在较大旋转角、灰度差异较大的图像配准问题,对参考文献提出的图像配准方法进行了分析.在图像象素级融合研究中,该文讨论了多种融合方法和融合规则,并用大量篇幅对多分辨率金字塔融合方法和小波变换融合方法进行了理论分析和算法实现.图像数据融合的一个初衷是将它用在自动目标识别领域,该文研究了如何将Bayes统计理论、Dempster-Shafer证据理论、神经网络识别方法用于目标识别的融合.
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