摘 要:文章研究利用一類(lèi)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決圖像融合問(wèn)題,首先將圖像融合問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解一類(lèi)約束二次規(guī)劃問(wèn)題,再利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解該二次規(guī)劃問(wèn)題的最優(yōu)解,仿真例子驗(yàn)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(wèn)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(yùn)用于許多領(lǐng)域,例如機(jī)器視覺(jué)以及圖像和數(shù)據(jù)處理等方面。數(shù)據(jù)融合的優(yōu)勢(shì)在于可以集成不同來(lái)源的補(bǔ)充信息,以提高對(duì)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(yùn)用于圖像處理、遙感、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及軍事等領(lǐng)域,所以研究一種解決圖像融合問(wèn)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(yùn)算速度和非線性映射能力已經(jīng)成為了解決圖像融合問(wèn)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(lái)解決圖像融合問(wèn)題,并且將它與原有的投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了比較,體現(xiàn)了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決圖像融合問(wèn)題在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)。
5 結(jié)束語(yǔ)
針對(duì)圖像融合問(wèn)題,文章首先將圖像融合問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一類(lèi)約束二次規(guī)劃最優(yōu)解問(wèn)題,然后運(yùn)用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了一類(lèi)圖像融合問(wèn)題,并通過(guò)仿真驗(yàn)證了所得結(jié)果的有效性。
致謝:感謝樓旭陽(yáng)為文章提出了啟發(fā)性建議。
參考文獻(xiàn)
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作者簡(jiǎn)介:李恩揚(yáng)(1994-),男,本科生,主要研究方向:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。