[发明专利]一种多源信息融合方法

摘要

本发明公开了一种多源信息融合方法，包括针对两个信息源采集到的被感知对象的第一和第二信号构建第一和第二数据矩阵；分别获取第一和第二数据矩阵的第一和第二变换系数矩阵；分别将第一和第二变换系数矩阵分成维数相同的第一和第二变换系数子矩阵；将标识矩阵初始化为0；获取与第一和第二变换系数子矩阵一一对应的第一和第二比较值；根据第一和第二比较值的比较结果修正标识矩阵中的元素；构造野点检测矩阵，并与修正后的标识矩阵进行卷积，获得比较矩阵；根据比较矩阵中元素对逆变换矩阵中的元素进行赋值，根据逆变换矩阵获取对第一和第二数据矩阵进行融合的融合数据矩阵。本发明在保证良好融合效果的同时，具有耗时短、抗干扰能力强的特点。

主权项

1.一种多源信息融合方法，其特征在于，包括：对第一信息源采集到的被感知对象的第一信号进行数字化，得到m×n的第一数据矩阵，其中，第一数据矩阵中的元素为f₁(x,y)，x的取值为1至m的所有整数，y的取值为1至n的所有整数，m与n均为分块基数q的整数倍；对第二信息源采集到的所述被感知对象的第二信号进行数字化，得到m×n的第二数据矩阵，其中，第二数据矩阵中的元素为f₂(x,y)；获取所述第一数据矩阵的m×n的第一变换系数矩阵，所述第一变换系数矩阵中的元素为F₁(u,v)，其中，F1(u,v)=Σx=1mΣy=1nf1(x,y)cos[(4x+1)u2mπ]cos[(4y+1)v2nπ],]]>u的取值为1至m的所有整数，v的取值为1至n的所有整数；获取所述第二数据矩阵的m×n的第二变换系数矩阵，所述第二变换系数矩阵中的元素为F₂(u,v)，其中，F2(u,v)=Σx=1mΣy=1nf2(x,y)cos[(4x+1)u2mπ]cos[(4y+1)v2nπ];]]>将所述第一变换系数矩阵分成维数相同的q²个第一变换系数子矩阵，分别为F_1j，其中，j的取值为1至q²的所有整数，第一变换系数子矩阵F_1j中的元素为F_1j(u′,v′)，其中，u′的取值为1至的所有整数，v′的取值为1至的所有整数；将所述第二变换系数矩阵分成维数相同的q²个第二变换系数子矩阵，分别为F_2j，第二变换系数子矩阵F_2j中的元素为F_2j(u′,v′)；构造一个m×n的标识矩阵，所述标识矩阵中的元素为M(u,v)，将所述标识矩阵中的各元素的值初始化为0；获取第一比较值L_1j和第二比较值L_2j，其中，L1j=Σu′=1mqΣv′=1nqF21j(u′,v′)mq·nq-F1j(1,1),]]>L2j=Σu′=1mqΣv′=1nqF22j(u′,v′)mq·nq-F2j(1,1);]]>比较对应的第一比较值和第二比较值，并根据比较结果修正所述标识矩阵中的元素的值，当L_1j>L_2j时，则将所述标识矩阵中与第一变换系数子矩阵F_1j在第一变换系数矩阵中位置相对应的元素的值修正为-1，当L_1j≤L_2j，则将所述标识矩阵中与第一变换系数子矩阵F_1j在第一变换系数矩阵中位置相对应的元素的值修正为1；构造7×7野点检测矩阵，所述野点检测矩阵中的元素的值均为；对修正后的标识矩阵与野点检测矩阵进行卷积，以获得m×n的比较矩阵，所述比较矩阵中的元素为N(u,v)；构造逆变换矩阵，根据所述比较矩阵中元素的值对逆变换矩阵中的元素I(u,v)进行赋值，其中，当N(u,v)<0时，I(u,v)=F₁(u,v)，当N(u,v)≥0时，I(u,v)=F₂(u,v)；对所述第一数据矩阵和所述第二数据矩阵进行融合，获取融合数据矩阵，其中，所述融合数据矩阵中的元素为f₃(x,y)，其中，f3(x,y)=Σu=1mC(u)G(u,y)cos[(2x+1)πu2m],]]>G(u,y)=Σv=1nC(v)I(u,v)cos[(2y+1)πv2n],]]>当v=1时，C(v)=1n,]]>当v为2至n的整数时，C(v)=2n,]]>当u=1时，C(u)=1n,]]>当u为2至m的整数时，