多傳感器復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法的MATLAB仿真

陳向陽(yáng)，胡江濤，劉培，徐瑩，沈超

1.武漢工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢 430205；2.郵電與信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；3.湖北省檔案局（館）科技處，湖北 武漢 430071

多傳感器復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法的MATLAB仿真

陳向陽(yáng)1，胡江濤1，劉培2，徐瑩3，沈超1

1.武漢工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢 430205；2.郵電與信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；3.湖北省檔案局（館）科技處，湖北 武漢 430071

多傳感器復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，目前存在多種像素級(jí)多傳感器網(wǎng)絡(luò)采集圖像信息融合算法包括簡(jiǎn)單的圖像融合算法、PCA變換圖像融合算法和小波變換的圖像融合算法等，但是每種算法都各具特點(diǎn)，因此有必要弄清楚其使用局限性以便能在實(shí)際應(yīng)用中做出合理的選擇.利用仿真軟件Matlab結(jié)合從多傳感器中獲得的冗余圖像數(shù)據(jù)對(duì)各種算法進(jìn)行模擬實(shí)現(xiàn)，得出各種算法的融合圖像的客觀評(píng)價(jià)結(jié)果即在不同顏色空間中的相關(guān)系數(shù)和清晰度值，通過(guò)對(duì)比各種算法結(jié)果得到只有在特定的應(yīng)用條件下才具有良好的融合效果，才能夠很好地還原出原始的圖像.

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)信號(hào)；圖像融合；PCA變換；小波變換；IHS變換

0 引言

大量實(shí)際工程應(yīng)用中涉及到將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多傳感器網(wǎng)絡(luò)源所采集到的有關(guān)某個(gè)目標(biāo)的信號(hào)經(jīng)過(guò)信號(hào)處理和計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等即進(jìn)行所謂的信息融合，以便盡可能地提取各自信道中的有利信息，最后合成為更高質(zhì)量的綜合結(jié)果，便于進(jìn)一步實(shí)施監(jiān)控.研究人員一直都在研究高效的綜合處理來(lái)自多源通道信息的融合方法，以便能夠有效地增加信息利用率、系統(tǒng)化對(duì)目標(biāo)探測(cè)識(shí)別地可靠性及系統(tǒng)的自動(dòng)化程度［1-2］.針對(duì)該需求參考現(xiàn)有研究成果，利用Matlab對(duì)單一傳感器的多波段信息尤其是從不同類(lèi)傳感器所得到圖像信息加以處理，消除多個(gè)傳感器信息之間存在的冗余與沖突，以增強(qiáng)影像中信息透明度，改善解譯精度、可靠性及利用率，以得到研究對(duì)象的更加清晰、完整、準(zhǔn)確的綜合圖像［3－5］.

1 多傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取圖像信息融合評(píng)價(jià)方法

信息融合質(zhì)量的評(píng)價(jià)在信息融合算法性能評(píng)價(jià)中非常重要，在此具體僅考慮針對(duì)圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其實(shí)現(xiàn)可分成主觀的和客觀的兩種評(píng)價(jià)方法.

其中主觀的評(píng)價(jià)方法需要依靠研究者目視融合后圖像的效果進(jìn)行的主觀判斷.該方法簡(jiǎn)單易行，特定場(chǎng)合下可能會(huì)很有效，然后容易受觀察人員、圖像類(lèi)別、使用場(chǎng)景和環(huán)境的約束，因此僅具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義［6］.

圖像融合的客觀評(píng)價(jià)因?yàn)橹饔^的評(píng)價(jià)方法的諸多使用限制，特別是當(dāng)觀測(cè)環(huán)境發(fā)生改變時(shí)，評(píng)價(jià)結(jié)果會(huì)隨之而不同.那么實(shí)際應(yīng)用中就要和客觀評(píng)價(jià)的定量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)一同使用，得到綜合定量評(píng)價(jià)結(jié)果.在此主要考慮客觀的評(píng)價(jià)方法：1）根據(jù)信噪比進(jìn)行評(píng)價(jià)：信噪比、峰值信噪比.2）基于信息量的評(píng)價(jià)：信息熵、交叉熵、聯(lián)合熵.3）基于統(tǒng)計(jì)量的評(píng)價(jià)：均值、標(biāo)準(zhǔn)差、均方誤差、均方根誤差.4.基于相關(guān)性的評(píng)價(jià)：偏差指數(shù)、相關(guān)系數(shù)［7］.

2 常用的多傳感器圖像融合算法

2.1 加權(quán)平均法

加權(quán)平均法是多傳感器圖像融中最基本的方法，其特點(diǎn)是：原理簡(jiǎn)單，運(yùn)算速度快，實(shí)時(shí)性好，但融和效果較差.假設(shè)圖像A、B為融合圖像，像素為M×N.融合后圖像為F，則采用加權(quán)平均法公式為：式（1）中：m為圖像的像素的行號(hào)，m＝1，2，3，4，.....，M；n為圖像的像素的列好，n＝1，2，3，4，.....，N；w1、w2為加權(quán)系數(shù)，需滿足w1＋w2＝1；若w1＝w2＝0.5，則為平均融合.

2.2 IHS變換法

利用IHS，圖像的R，G，B便能夠分解對(duì)應(yīng)于空間信息的亮度（I）、光譜信息的色調(diào)（H）和飽和度（S），并且I、H、S之間相互獨(dú)立，因此可以通過(guò)調(diào)節(jié)I，H，S來(lái)獲得不同的顯示效果，同時(shí)由于IHS變換法的靈活多變的特點(diǎn)，由此得出了很多種IHS變換公式：如柱體變換法、球體變換法、三角變換法等.本設(shè)計(jì)中均采用柱形變換.RGB三基色空間變換為IHS柱形彩色空間公式如下［9］：

2.3 邏輯濾波融合法

邏輯濾波融合法把源圖像中的對(duì)應(yīng)位置的像素直接進(jìn)行邏輯運(yùn)算，從而將兩個(gè)或多個(gè)像素轉(zhuǎn)換對(duì)應(yīng)為一個(gè)像素.已知有兩幅源圖像，若兩張圖像的相應(yīng)位置像素都比某一閾值大時(shí)，那么通過(guò)“與”運(yùn)算便得到“1”，此位置便成為圖像中非常突出的部分［10］.利用“或”運(yùn)算能夠分割圖像，通過(guò)利用兩幅圖像中所有大于特定閾值的信息，而使圖像分割十分可靠.若灰度值均小于閾值時(shí)，那么就可以因地制宜地使用適當(dāng)?shù)摹盎蚍恰钡冗\(yùn)算來(lái)融合圖像信息.

2.4 Brovery變換法

Brovey變換法又名色彩標(biāo)準(zhǔn)化變換融合法，因其實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單而著稱(chēng).實(shí)際上它是把多光譜圖像空間分解成亮度與色彩成分并進(jìn)行處理運(yùn)算，與IHS圖像轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)相比更為簡(jiǎn)便，而且處理后能夠保留下來(lái)多光譜數(shù)據(jù)信息，由此改善了融合處理后的效果［11］.其算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程敘述如下：

式（6）中：R、G、B為多光譜彩色圖像的三個(gè)波段，P為全色波段.

3 基于PCA變換的圖像融合

3.1 圖像融合主成分處理過(guò)程

（1）已知n幅圖像，針對(duì)每幅圖像觀測(cè)到p個(gè)分量，然后標(biāo)準(zhǔn)化處理得到的數(shù)據(jù)，便得矩陣：

（2）建立變量的協(xié)方差矩陣：R＝（rij）p×p

（3）求R的特征值λ1≥λ2≥…≥λp＞0及相應(yīng)的單位特征向量：

（4）主成分：

3.2 基于PCA變換法的圖像融合算法

PCA（主成分分析法）變換法的多傳感器采集圖像數(shù)據(jù)融合的實(shí)現(xiàn)過(guò)程：

（1）利用融合相關(guān)的n波段TM圖像數(shù)據(jù)，求出相關(guān)矩陣.

（2）進(jìn)一步求相關(guān)矩陣特征值與對(duì)應(yīng)的特征向量.

（3）將得到的特征值按照由小到大的順序進(jìn)行排列，λ1≥λ2≥…≥λn，特征向量Ai也要做相應(yīng)的變動(dòng).

（4）按照公式（3）計(jì)算各主成分圖像：

式（10）中：k是表示主成分序數(shù)（k=1,…,n）;PCk是代表第k個(gè)主成分；i是輸入波段序列；n則是表示總TM波段數(shù)量；di表示i波段TM圖像數(shù)據(jù)值；Aik表示特征向量矩陣的i行、k列元素.

經(jīng)過(guò)變換運(yùn)算以后，得到的第一主成分圖像的方差會(huì)是最大的，它將會(huì)包含原多光譜圖像的大量信息，而原多光譜圖像的光譜信息則主要保留在第二、三主成分的圖像中.

（5）把SAR圖像進(jìn)行空間配準(zhǔn)處理，得到結(jié)果后再與第一主成分圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖匹配運(yùn)算.

（6）將直方圖經(jīng)過(guò)匹配運(yùn)算后得到的SAR圖像替換第一主成分，并且將它與其他主成分作逆主成分變換，最后便得出融合圖像結(jié)果.

4 小波變換圖像數(shù)據(jù)融合方法

高頻子帶圖像系數(shù)組合經(jīng)常會(huì)利用下列圖像融合算法：

（1）求系數(shù)絕對(duì)值的最大值法

因?yàn)楦哳l系數(shù)為圍繞0的±值，可以根據(jù)系數(shù)中選其中最大的圖像融合算法［13］.

（2）根據(jù)窗口的系數(shù)加權(quán)值平均法

由于相鄰系數(shù)之間具有的相關(guān)性，Burt.P.J與Kolczynski R.J.建議根據(jù)窗口的信息融合規(guī)則，即將系數(shù)的融合選擇與位于的局部窗口區(qū)域位置相關(guān)聯(lián).通常會(huì)選取3×3或5×5的窗口大小，并將即將進(jìn)行融合運(yùn)算的系數(shù)看作位置窗口的中心位置，計(jì)算出窗口區(qū)域處的加權(quán)平均特征值并將它作為該系數(shù)的重要性度量［14］.

（3）根據(jù)窗口系數(shù)的絕對(duì)值選取最大值

按照Li H.等人所建議的融合算法，融合后的系數(shù)會(huì)使用窗口區(qū)域中絕對(duì)值為最大的系數(shù)［15-16］.在確定系數(shù)時(shí)，融合算法會(huì)對(duì)融合后所產(chǎn)生的最終結(jié)果進(jìn)行所謂的一致性檢驗(yàn)用來(lái)避免可能某點(diǎn)與其區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)出現(xiàn)來(lái)自不同源圖像［17］.

5 仿真實(shí)現(xiàn)和結(jié)果分析

5.1 PCA變換仿真

從利用圖1和圖2得到的融合結(jié)果圖3來(lái)看，PCA變換法通過(guò)融合SAR圖像和TM圖像，實(shí)現(xiàn)了多傳感器圖像融合，并且在TM圖像保持細(xì)節(jié)不足的前提下，結(jié)合SAR圖像高分辨率特性，比較真實(shí)地還原了地理信息，實(shí)用意義很大.表1為融合圖像的客觀評(píng)價(jià)結(jié)果.

表1 融合圖像的客觀評(píng)價(jià)結(jié)果Table1objective evaluation of image fusion

5.2 小波變換仿真

（1）如圖4所示，本例是結(jié)合PCA變換融合中的元素SAR和TM圖像作為融合源圖像.從融合的結(jié)果來(lái)看，小波變換法通過(guò)融合SAR圖像和TM圖像，實(shí)現(xiàn)了多傳感器圖像融合，并且在TM圖像保持細(xì)節(jié)不足的前提下，結(jié)合SAR圖像高分辨率特性，比較真實(shí)地還原了地理信息，具有一定的實(shí)用意義，結(jié)合表1 PCA變換法圖像融合結(jié)果，采用小波變換法效果圖像清晰度與PCA變換法相差較大.表2為融合圖像的客觀評(píng)價(jià)結(jié)果［18］.

表2 融合圖像的客觀評(píng)價(jià)結(jié)果Table2Objective evaluation of image fusion

（2）如圖5，圖6，圖7所示，參與融合的圖像A和B，A為近點(diǎn)聚焦圖像，近距離處圖像保留細(xì)節(jié)充分，但是遠(yuǎn)距離處，圖像細(xì)節(jié)丟失較為嚴(yán)重，以至無(wú)法辨清圖像的內(nèi)容；B為遠(yuǎn)點(diǎn)聚焦圖像，遠(yuǎn)距離處圖像細(xì)節(jié)保留充分，較為清晰，近距離處圖像細(xì)節(jié)丟失嚴(yán)重，圖像模糊，無(wú)法辨認(rèn).本例采用小波變換的圖像融合方法，將A與B圖像融合，從融合結(jié)果來(lái)看，融合圖像結(jié)合了A和B的優(yōu)勢(shì)，保留了源圖像清晰的部分，融合結(jié)果比較完美，細(xì)節(jié)保留充分.融合客觀評(píng)價(jià)表3可以得出，融合效果好，質(zhì)量高.

表3 融合圖像的客觀評(píng)價(jià)結(jié)果Table3Objective evaluation of image fusion

圖1 原始SAR圖像Fig.1Original SAR image

圖2 原始TM圖像Fig.2Orignal TM image

圖3 PCA變換融合后的圖像Fig.3PCA transformation fusion image

圖4 小波變換融合后的圖像Fig.4Wavelet transformation fusion image

圖5 融合原始圖像AFig.5Original imageA

圖6 融合原始圖像BFig.6Original imageB

圖7 融合后的圖像Fig.7Fusion image

6 結(jié)語(yǔ)

利用圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)方法：主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià).在圖像融合中比較經(jīng)典的融合算法，如加權(quán)平均法、IHS變換法、邏輯濾波法和Brovery變換法，同時(shí)結(jié)合MATLAB仿真結(jié)果，分析圖像融合后的質(zhì)量，對(duì)比了算法的融合效果與性能.研究了基于PCA變換法的多傳感器圖像融合技術(shù)，闡述了PCA變換法的數(shù)學(xué)理論和原理，并PCA變換法在圖像融合中的變換方法和流程.同時(shí)，利用MATLAB進(jìn)行了模擬比較了基于小波變換法的多傳感器獲得的圖像數(shù)據(jù)信息融合.從而驗(yàn)證了各種算法的使用特點(diǎn).鑒于各個(gè)方面的局限，其中很多算法還沒(méi)有作深入研究和改進(jìn)，在以后的工作和學(xué)習(xí)中，將著重研究這一方面，尤其是小波變換法的應(yīng)用研究.

致謝

感謝湖北省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃2013年度立項(xiàng)課題：地方性高校新興交叉學(xué)科建設(shè)的研究——以網(wǎng)絡(luò)科學(xué)為例項(xiàng)目的資助！

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Simulation of multi-sensor complex network data fusion algorithm in MATLAB

CHEN Xiang-yang，LU Jian-tao，LIU Pei，XU Ying，SHEN Chao
1.School of Computer Science and Engineering,Wuhan Institute of Technology; 2.The college of Post and Telecommunication of WIT,Wuhan 430074,China; 3.Science and Technology Department,Hubei Provincial Archives Bureau，Wuhan 430071,China

the multi-sensor data fusion techniques of complex networks have extensive application in multiple fields.There are many pixel-level multi-sensor image fusion algorithms,such as simple image fusion methods, principal component analysis method and wavelet transform，etc,and every algorithm has its unique features. It is necessary to make clear about their limitations,so we can make a suitable choice in the application.By using the simulation software Matlab to simulate the realization of various algorithms to process redundant image data obtained from multiple sensors,objective evaluation of image fusion about correlation coefficient and definition of value in different color space that results from various algorithms were obtained.The results of comparison show that various algorithms only in specific application conditions have good fusion effects and restore the original images.

complex network signal；image fusion；PCA transform；wavelet transform；IHS transform

TB35

A

10.3969/j.issn.1674-2869.2015.01.015

本文編輯：陳小平

1674－2869（2015）01－0067－06

2013－12－04

湖北省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃2013年度立項(xiàng)課題：地方性高校新興交叉學(xué)科建設(shè)的研究——以網(wǎng)絡(luò)科學(xué)為例（2013B060）.

陳向陽(yáng)（1969－），男，河南開(kāi)封人，副教授，碩士.研究方向：網(wǎng)絡(luò)通信工程、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、生物信息等.