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        基于一類遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合問題

        2016-12-31 00:00:00李恩揚
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年19期

        摘 要:文章研究利用一類遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決圖像融合問題,首先將圖像融合問題轉(zhuǎn)化為求解一類約束二次規(guī)劃問題,再利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解該二次規(guī)劃問題的最優(yōu)解,仿真例子驗證了所得結(jié)果的有效性。

        關(guān)鍵詞:圖像融合;約束二次規(guī)劃問題;遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        1 概述

        隨著多傳感器技術(shù)的發(fā)展,多傳感器的數(shù)據(jù)融合技術(shù)已經(jīng)廣泛運用于許多領(lǐng)域,例如機器視覺以及圖像和數(shù)據(jù)處理等方面。數(shù)據(jù)融合的優(yōu)勢在于可以集成不同來源的補充信息,以提高對原始有用信息的提取能力[1]。而圖像融合作為圖像處理中的一種數(shù)據(jù)融合方法,被廣泛運用于圖像處理、遙感、計算機視覺以及軍事等領(lǐng)域,所以研究一種解決圖像融合問題的高效算法就顯得十分必要,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由于具有良好的運算速度和非線性映射能力已經(jīng)成為了解決圖像融合問題的有效方法[2,3]。

        文章基于一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來解決圖像融合問題,并且將它與原有的投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行了比較,體現(xiàn)了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決圖像融合問題在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢。

        5 結(jié)束語

        針對圖像融合問題,文章首先將圖像融合問題轉(zhuǎn)化為一類約束二次規(guī)劃最優(yōu)解問題,然后運用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了一類圖像融合問題,并通過仿真驗證了所得結(jié)果的有效性。

        致謝:感謝樓旭陽為文章提出了啟發(fā)性建議。

        參考文獻

        [1]沃爾夫?qū)?跟蹤和傳感器數(shù)據(jù)融合[M].何佳洲,等譯.科學(xué)出版社, 2015,9.

        [2]Xia Y S, Leung H. Performance analysis of statistical optimal data fusion algorithms. Information Sciences,2014,277:808-824.

        [3]Xia Y S, Kamel M S. Cooperative learning algorithms for data fusion using L1 estimation. IEEE Transactions Signal Process, 2008,56(3):1083-1095.

        作者簡介:李恩揚(1994-),男,本科生,主要研究方向:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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