三维图像重建中差异信息融合算法研究

针对三维图像重建中的差异信息融合算法识别率较低,稳定性差,无法有效处理不确定因素等弊端,提出一种新的三维图像重建差异信息融合算法,分析了二维图像和三维图像的一阶与二阶统计,对自相关函数进行归一化处理,将二维图像的自相关函数变成三维自相关函数,利用傅里叶变换求出三维图像的功率谱,通过调整合理的辐角塑造该三维图像的傅里叶转换。对三维图像重建过程中的特征向量进行划分,保证三维图像重建过程中全部信息的完整性。依据特征向量与信息之间的经验知识对学习样本进行建立,给出某一时间段内三维图像重建中某个神经网络对应的差异信息融合公式,对多个神经网络的差异信息融合结果进行融合,实现三维图像重建中差异信息的融合。仿真实验结果表明,所提算法具有很高的有效性。