基于独立分量分析的机场多传感器图像融合方法研究

基于多传感器图像融合的机场态势感知，在机场导航、安全监视等方面将发挥越来越重要的作用。传统的基于基变换（例如小波基等）的多传感器图像融合算法，在变换域（小波域上）对源图像进行融合处理，存在两个缺点：首先，（小波）基是固定不变的，这对图像处理来说缺乏灵活性；其次，基展开后的基系数（小波系数）并不是稀疏的。独立分量分析（ICA）是信号处理和自然图像分析的重要工具之一，ICA可以克服上述的两个缺点：一方面，ICA基是动态的，可以更好的表示图像边缘和结构等重要信息；另一方面，图像在ICA基表示下，ICA基系数是稀疏的。本项目将进行基于ICA的机场多传感器图像融合方法研究，主要内容包括盲信号分离和独立分量分析算法、基于ICA的多传感器图像的稀疏表示和融合方法、以及图像融合效果评价模型等几个方面研究。

机场是民航运营的一个重要环节，提高机场安全运行水平具有重要的意义。在机场，利用各种传感器对机场进行监控，从而实现对一些感兴趣目标（飞机、场面车辆、危险物、障碍物）的发现、鉴定和运行轨迹追踪。随着经济的发展，基于多传感器图像融合的机场态势感知在机场导航、跑道监视、安全监控等方面将发挥越来越重要的作用。因此，机场多传感器图像融合方法的研究具有重要的应用意义。本项目将进行基于ICA的多传感器图像融合方法研究。. 经过三年的研究，基本完成项目预期的研究内容，达到研究的目的。目前在IEEE Geosci. Remote Sensing Lett.、Signal Processing、Front. Comput. Sci.等期刊和会议上发表和接收论文8篇，其中SCI检索4篇（三篇发表，一篇接收），EI检索3篇。主要完成的研究工作包括：.1.盲信号分离与独立分量分析方法研究。.面向多传感器图像融合应用，进行独立分量分析和盲信号分离方法研究；针对非负信号和非负混合条件下的盲分离问题，提出非负矩阵分解的优化算法。.2．基于ICA的图像稀疏表示和图像融合方法研究.基于ICA的多传感器图像的ICA基学习方法；基于像素和区域的ICA基系数融合规则和方法；研究在不同基和不同融合规则下的融合效果。.3．图像融合性能评价模型研究.基于信息理论的融合性能评价定量表示方法；针对互信息融合目标，设计多传感器融合方法；建立一个基于ICA技术的机场多传器图像融合平台，对提出的融合方法和评价指标进行模拟。