[发明专利]一种基于卡尔曼压缩感知的动态图像融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像融合方法，尤其涉及一种应用于需要对多传感器序列图像进行融合处理，如安全监视以及战场环境下的目标检测及识别，以及战机实时状态感知等场景的基于卡尔曼压缩感知的动态图像融合方法。

背景技术

随着传感器技术的飞速发展，越来越多的传感器应用于环境监视等领域中。系统中传感器数据量不断增加，系统获得信息呈现多样性与冗余性。而图像融合是将两个或是两个以上的传感器在同一时间或不同时间获取的关于某个具体场景的图像或是图像序列信息加以综合，以生成新的有关此场景的信息处理过程。

图像融合作为计算机视觉研究的重要课题之一，是一门新兴的技术，它结合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机等许多领域的先进技术。多传感器图像融合与传统的单传感器系统相比有一些突出的优点：

1)隐蔽性和抗电子干扰性：动态图像融合系统为被动式工作系统，其成像的原理决定了，该传感器不受电磁干扰的影响，所以工作时不向外辐射无线电波，不易被敌方的电子侦查装置发现，也不易受到敌方电子干扰装置的干扰，即隐蔽性好，抗干扰能力强。

2)直观性：由于可以直接看到目标图像，因而能方便、直观地辨认目标。

3)综合信息表示：通过图像融合，可以得到场景的一个统一信息表示形式。

4)性价比高：融合系统采用了可见光相机、红外等光学成像系统，这些传感器都是比较通用的器件。

5)较高的精确性、稳定性和可靠性。

虽然最近十几年图像融合算法获得了广泛的研究并取得了长足的进步，但是目前大部分的工作都集中于静态图像融合，即一次只融合一组图像，且没有充分考虑到视频中丰富的目标运动与时间信息。因此设计出能够在各种复杂环境下快速、稳定地融合各种不同序列图像的方法，而且充分利用视频中的运动与时间信息的动态图像融合算法，仍然是一项挑战性的任务和急需解决的课题。

发明内容

本发明的目的在于克服原有静态图像融合技术中的不足，提供一种充分利用视频中时空动态变化信息的基于卡尔曼压缩感知的动态图像融合方法。

为达到上述目的，本发明提供一种基于卡尔曼压缩感知的动态图像融合方法，包括以下步骤：

(1)构建卡尔曼压缩感知方法理论框架，根据输入的视频数据进行实时预测与表示；采用压缩感知理论根据所输入的图像信号选取一种特定正交矩阵，将图像信号映射到另一个正交空间，获取图像信号的相对稀疏的表现形式，即，在这个特定的正交空间中，图像信号的多数系数值是小于零或是等于零；

(2)根据标准的卡尔曼以及上述提到的压缩感知过程，将原有卡尔曼滤波器的状态更新过程，进行重新定义，划分时间信息与空间信息，即，将预测向量作为空间信息，滤波器更新值作为时间信息：