基于NSCT变换的多源图像融合并行算法

以可见光、红外和雷达图像为数据源,利用NSCT变换灵活的融合规则,即NSCT变换低频系数采用加权平均法、高频系数采用区域能量最大法,提出了基于NSCT变换的多源图像并行融合算法。大量图像融合实验表明,针对可见光、红外和雷达图像,采用不同的融合策略,可以得到较理想的融合图像。

噪声相关带偏差线性系统的滤波融合算法

传统线性两阶段Kalman滤波算法无法应对噪声相关情形,导致较低的实际应用性能。针对该问题,以线性系统中状态与测量噪声相关的多传感器偏差估计系统为对象,以基于模型等效变换技术的噪声相关两阶段Kalman滤波器为基本滤波器,分别在序贯分布式和并行式框架下建立两种两阶段Kalman滤波融合算法。其中,序贯分布式融合算法将多个局部两阶段Kalman滤波器的估计结果以序贯加权的形式进行融合;并行式融合算法分别对偏差滤波估计和无偏差滤波估计进行融合,再利用线性方程将融合后的结果进行组合,得到状态估计值。仿真结果表明:相比于两阶段Kalman滤波器和序贯分布式两阶段Kalman滤波融合估计器,并行式两阶段Kalman滤波融合估计器在滤波估计精度上具有更高的性能。

基于Gauss核函数的快速构造最小超球算法

为提高基于超球的支持向量机算法中样本数据较多时的训练速度,提出一种构造最小超球的并行融合算法.该算法将全部训练数据集依据特定策略分割成若干个子数据集,分别对各个子数据集进行训练,对所得到的各子数据集的支持向量与融合数据进行训练,构造最小超球.仿真结果表明,并行融合算法在保证分类精度的情况下,能够显著减少训练时间,提高效率,且支持向量的数目较少.同时也验证了该文对Gauss核函数分析的正确性.