馬偵
摘要 在科技的發展過程中,模式識別技術有了極大的進展,對于圖像進行融合與識別已經成為了一項極為重要的現代化技術,本文對于基于像素級、特征級和決策級的圖像融合技術進行了分析與探討,對其發展與應用進行了總結與展望。
【關鍵詞】數字圖像 融合算法 研究
1 引言
圖像融合是指通過對多源圖像信息的提取和合成,從而獲得對同一場景目標的更為準確、更為全面、更為可靠的圖像描述。人們可以得到包含了在各種環境條件下、各種模式下、各種觀測角度對同一事物的綜合特征描述的合成圖像。
2 數字圖像的融合算法分析
2.1 基于像素級的融合
基于像素級融合,是對多源圖像的關于同一場景、目標的同一像素級灰度進行的綜合處理,生成的新圖像能夠包含源圖像中所有像素點的信息,進行像素級融合之前,必須先對進行融合的圖像進行預處理和圖像配準,目的是為了提高融合的可靠性和精度。每個傳感器提供的圖像來自不同的時間和空間,或者是在同一時間和空間下而具有不同光譜特性的圖像。像素級圖像融合技術可以通過邊緣的信息,來對將來的融合情況進行預期,同時可以高效的進行整體化的優化與安排,實現自動操作。該技術可以利用計算機硬件和軟件共同來為客戶的需求進行分析,實現高效辨識。
2.2 基于特征級的融合
特征級的融合是利用從各個傳感器圖像的原始信息中提供的特征信息進行綜合分析處理,從每個傳感器提取局部特征,融合處理后獲得復合特征。特征通常為圖像邊緣、角點、紋理、相似區域等。對特征級圖像融合技術進行有效的分析,可以將其的技術優勢完全的發揮出來,分布式的圖像融合技術決定了其傳輸需要依靠一定的內外部條件才能執行,同時這些流量必須通過相關裝置的配合才能進行傳輸,同時也無法進行調度,圖像融合技術使得特征分布進行了改變與優化。
2.3 基于決策級的融合
決策級的融合,先對每個源圖進行預處理、數字圖像融合、識別或判決,所示。首先做出目標的初級判斷和結論,然后對來自各個傳感器的決策進行相關處理,最后進行獲得聯合判斷。決策級的融合是直接針對具體的決策目標,充分利用來自各自圖像的初級決策。在決策級的預處理中,對圖像配準的要求較低,甚至可以不用考慮,因為,各個傳感器已經首先進行了決策提取。決策級圖像融合技術對于設備的要求是非常高的,因為其會直接影響到用戶的使用質量,同時對于信號的管理方面有著極大的問題,需要依靠計算機等相關來技術來對其進行管理。
通過基于像素級和特征級的方法,都可以對于數字圖像融合模式進行求解,同時它們應該通過對象的一些基本特性,來對其進行優化,得到一個符合實際的答案,其中像素級融合主要是通過方程計算來進行最優化的,在得到最優化的結果之前,每一步可能只是部分的穩定,但并不一定是全局化的穩定,所以求出的答案也不一定是總體的優化方案,但是對于決策級融合來說,它主要是采用每一步數字圖像融合優化的方式來進行最優化數字圖像融合的,所以,在剛開始就對系統有一定的要求,自適應的數字圖像融合,主要是在初始條件穩定的情況下,對于每一步的代價函數來進行計算,在這個算法進行計算的過程當中,對于初始條件進行選擇是極為重要的,它對于整個算法能否在較短時間內得到正確的答案,收斂到穩定的區域內是起著關鍵性的作用的,因此這個算法主要困難在于需要在一開始就找到一個穩定的數字圖像融合模式。
3 數字圖像融合算法的發展與應用
圖像融合目前越來越借助于BP神經網絡技術,BP神經網絡主要包括輸入層、中間層和輸出層,主要通過梯度下降法來進行誤差的快速下降,使得整個系統能夠盡快的收斂,最終使得誤差減小,得到最優化的識別配準結果。它們主要是采用隱藏式的結構,從外部是無法進行感知的,輸出層可以將中間層計算好的信息進行輸出,這樣就實現了正向的學習,最后由總的輸出層來把結果進行輸出,在實際運行當中,輸入層的權值不變,不斷的對于中間層的權值進行更新,如果實際的輸出和期望差距比較大的時候,就可以產生一定的誤差,這樣誤差就會反向傳播,按照原有的方式進行各層的修正,把每一層的權重都進行調整,調整使其更加滿足實際的要求。
由于在整個工業系統中數字圖像融合技術屬于特別重要的組成,這一系統擁有著特別強的處理能力,數字圖像融合技術所具備的及時、直觀、豐富信息內容、準確的優點而在比較多場合廣泛得到應用。尤其是在最近幾年時間以來迅猛發展的計算機技術、圖像處理技術的背景下,那么紅外光電監控還會朝著智能分析、高清晰領域發展。圖像處理平臺的組成是各種設備資源等系統的磁盤陣列、數據庫、服務器等基礎設備設施,其職責就是將安全、可靠、穩定、有效數據來源提供給綜合管理平臺系統的應用系統。主要是指各種類型的安全數據交互中間件、關系數據庫等綜合信息資源庫。通過封裝各種類型的安全加密、操作系統、多媒體協議、數據庫,使得所存在的差異得到屏蔽,讓上層應用平臺無關性實現,將運行系統效率與系統兼容性有效提升。
4 總結
同時,數學圖像融合技術也為工業的發展提供了相關的保障,各種技術使得信息的采集與管理越來越方便,可以使得圖像分析設備的使用更加方便,這些創新技術使得圖像融合技術越來越成為各行業的重要發展趨勢,因此我們需要提升圖像處理設備的可靠性,使其更好地為我們而服務。
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