D-S證據(jù)理論在多源成像目標(biāo)識別中的應(yīng)用研究.pdf

1、圖像融合理論及應(yīng)用技術(shù)的研究近年來發(fā)展迅速，可見光和紅外成像傳感器組合運用已在諸多場合發(fā)揮了矚目的效果，也使得紅外與可見光圖像的融合問題成為眾多學(xué)者的研究熱點。由于信息融合處理中涉及大量非精確推理，D-S證據(jù)理論成為其中解決非精確知識表示、多源決策推理的主要工具之一。
　　針對紅外圖像和可見光圖像的融合問題，圍繞服務(wù)于目標(biāo)識別的決策級融合方法，論文的主要工作如下：
　　1.綜述了信息融合技術(shù)和D-S證據(jù)推理的理論和應(yīng)用進展。

2、分析紅外圖像和可見光圖像的成像特征，概述服務(wù)于目標(biāo)融合識別的圖像特征提取相關(guān)方法。對D-S證據(jù)理論基本概念和證據(jù)推理方法做了說明，并對 D-S證據(jù)理論在實際應(yīng)用中存在的問題作了簡要分析。
　　2.由于圖像特征的多樣性且反映目標(biāo)本質(zhì)的屬性也差別迥異，提出了一種可擴展的面向多類型圖像特征形成 D-S推理基本概率賦值的方法。以模糊推理為基本工具，圍繞待識別目標(biāo)特點構(gòu)建有效識別論域，基于圖像特性分析先驗知識設(shè)計特征模糊隸屬度函數(shù)，并推導(dǎo)對

3、應(yīng)的似然函數(shù)，進而確定基于該特征的基本概率賦值，依此可實現(xiàn)經(jīng)典證據(jù)推理下的圖像多特征融合決策，完成基于紅外與可見光圖像特征的目標(biāo)融合識別任務(wù)。
　　3.鑒于D-S推理在解決證據(jù)沖突方面存在不確定、非直觀的不利因素，通過對現(xiàn)有解決方法的分析，運用向量相似性和證據(jù)距離共同衡量證據(jù)之間的沖突程度，提出基于聯(lián)合相似度處理證據(jù)沖突的方法。綜合運用加權(quán)平均法對沖突證據(jù)進行融合處理，緩解證據(jù)沖突對形成穩(wěn)健決策的干擾。沖突度量還可作為信源質(zhì)量與相