多传感器复杂网络数据融合算法的MATLAB仿真.pdf

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1、第37卷第1期武汉工程大学学报Vo1．37()．12015年1月J．WuhanInst．Tlech．Jan．2015文章编号：1674—2869(2015)叭一0067—06多传感器复杂网络数据融合算法的MATLAB仿真陈向阳，胡江涛，刘培，徐莹。，沈超1．武汉工程大学计算机科学与工程学院，湖北武汉430205；2．邮电与信息工程学院，湖北武汉430074；3．湖北省档案局(馆)科技处，湖北武汉430071摘要：多传感器复杂网络数据融合技术在多领域中有着广泛的应用，目前存在多种像素级多传感器网络采集图像信息融合算法包括简

2、单的图像融合算法、PCA变换图像融合算法和小波变换的图像融合算法等，但是每种算法都各具特点，因此有必要弄清楚其使用局限性以便能在实际应用中做出合理的选择．利用仿真软件Matlab结合从多传感器中获得的冗余图像数据对各种算法进行模拟实现，得出各种算法的融合图像的客观评价结果即在不同颜色空间中的相关系数和清晰度值，通过对比各种算法结果得到只有在特定的应用条件下才具有良好的融合效果，才能够很好地还原出原始的图像．关键词：复杂网络信号；图像融合；PCA变换；小波变换；IHS变换中图分类号：TB35文献标识码：Adoi：10．39

3、69／j．issn．1674—2869．2015．01．015方法．O引言其中主观的评价方法需要依靠研究者目视融大量实际工程应用中涉及到将复杂网络环境合后图像的效果进行的主观判断．该方法简单易行．下多传感器网络源所采集到的有关某个目标的信特定场合下可能会很有效，然后容易受观察人员、号经过信号处理和计算机处理技术等即进行所谓图像类别、使用场景和环境的约束，因此仅具有统的信息融合，以便尽可能地提取各自信道中的有利计学上的意义l6．信息，最后合成为更高质量的综合结果．便于进一图像融合的客观评价因为主观的评价方法的步实施监控．研

4、究人员一直都在研究高效的综合诸多使用限制，特别是当观测环境发生改变时．评处理来自多源通道信息的融合方法，以便能够有效价结果会随之而不同．那么实际应用中就要和客地增加信息利用率、系统化对目标探测识别地可靠观评价的定量评价标准一同使用，得到综合定量评性及系统的自动化程度E1-23．针对该需求参考现有价结果．在此主要考虑客观的评价方法：1)根据信研究成果，利用Matlab对单一传感器的多波段信息噪比进行评价：信噪比、峰值信噪比．2)基于信息尤其是从不同类传感器所得到图像信息加以处量的评价：信息熵、交叉熵、联合熵．3)基于统计量

5、理，消除多个传感器信息之间存在的冗余与冲突．的评价：均值、标准差、均方误差、均方根误差．4．基以增强影像中信息透明度，改善解译精度、可靠性于相关性的评价：偏差指数、相关系数[7]．及利用率，以得到研究对象的更加清晰、完整、准2常用的多传感器图像融合算法确的综合图像口．2．1加权平均法1多传感器网络获取图像信息融合加权平均法是多传感器图像融中最基本的方评价方法法，其特点是：原理简单，运算速度快，实时性好，但融和效果较差．假设图像A、为融合图像，像信息融合质量的评价在信息融合算法性能评素为MxN．融合后图像为F，则采用加权平

6、均法公价中非常重要，在此具体仅考虑针对图像融合质量式为：评价方法，其实现可分成主观的和客观的两种评价F(m，n)=加1A(m，n)+w2B(m，凡)(1)收稿日期：2013—12—04基金项目：湖北省教育科学“十二五”规划2013年度立项课题：地方性高校新兴交叉学科建设的研究——以网络科学为例(2013B060)．作者简介：陈向阳(1969一)，男，河南开封人，副教授，硕士．研究方向：网络通信工程、复杂网络、生物信息等．武汉T程大学学报第37卷式(1)中：m为图像的像素的行号，m=l，2，3，4，．．⋯，3基于PCA变换

7、的图像融合；为图像的像素的列好，n=l，2，3，4⋯⋯，N；w1、W2为加权系数，需满足W1+2=l；若Wl=2=0．5，则3．1图像融合主成分处理过程为平均融合．(1)已知几幅图像，针对每幅图像观测到P个2．2，，，S变换法分量．然后标准化处理得到的数据，便得矩阵：利用IHS，图像的R，G，B便能够分解对应于空1112⋯1n间信息的亮度(，)、光谱信息的色调(日)和饱和度X2122⋯=(7)(S)，并且，、H、S之间相互独立，因此可以通过调节，。H，S来获得不同的显示效果，同时由于IHS变n1⋯∞换法的灵活多变的特点．

8、由此得出了很多种IHS变(2)建立变量的协方差矩阵：R=()换公式：如柱体变换法、球体变换法、三角变换法(3)求的特征值A。≥A≥⋯≥A>0及相应等．本设计中均采用柱形变换．RGB三基色空间的单位特征向量：变换为5柱形彩色空间公式如下I9i：alla12alpf0G≥Bc1％A1=A2=⋯AP=={(2)●，●，，●