加权融合算法，对不同的因素加不同的权值以达到最优
上传时间： 2015-09-03
上传用户：hewenzhi
基于数据融合的卡尔曼滤波，对各个各个字传感器的滤波结果进行按矩阵加权融合，的到精确的结果
上传时间： 2016-06-17
上传用户：leehom61
融合算法文章《证据合成及其应用》《加权证据组合算法的研究》
上传时间： 2013-12-10
上传用户：epson850
该包是在CCS下的用于可见光和红外光的图像融合程序。 融合规则为加权法，任何级数为2。 过程为： 滤波->分解->融合->重构
上传时间： 2013-12-23
上传用户：541657925
种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、 亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、 拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。
上传时间： 2014-01-13
上传用户：一诺88
IHS,PCA加权图像融合三种算法的Matlab源代码
标签： IHS PCA加权图像融合三种算法的Matlab源代码
上传时间： 2015-04-14
上传用户：乔德成1
在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
上传用户：aben
主要利用Matlab工具箱实现数字图像融合：手动配准，模拟时域加权函数，Mask法图像融合。
上传时间： 2015-07-06
上传用户：sxdtlqqjl
提供了子波域矩阵加权，标量加权，修正加权的方法对比，包括小波分解，kalman滤波，信息融合等内容，该程序论文已被IEEE期刊收录
上传时间： 2013-12-21
上传用户：ZJX5201314
一种基于小波分解的多图象拼接技术.对在多个图象间进行非规则形状图象拼接的多分辨整合技术进行了研究。运用Multi2masks方法将多个图象的选定区域同时融合在一起, 减小了计算量, 并利用小波变换对图象进行多分辨分解, 采用与频段宽度成正比的加权拼接宽度来消除拼缝的影响.
标签： Multi2masks 图象 小波分解 分辨
上传时间： 2016-02-08
上传用户：梧桐
