域特征的作为基本概率赋值的依据合成融合系数,提出基于证据理论的多聚焦图像融合算法。仿真实验表明,该算法能有效地综合图像的多个 邻域特征,具有较好的融合效果。 【关键词】Contourlet变换;D-S证据理论;多聚焦图像融合 Multi-focusImageFusonA gorthmBasedonD-SEv n Th ory AN u w HUHong
然而,随着应用场景的复杂性和数据多样性的增加,传统的D-S证据理论在某些情况下可能无法满足精确性和效率的要求。因此,本文旨在研究并改进D-S证据理论的决策融合算法,以提高其在实际应用中的性能。 二、D-S证据理论概述 D-S证据理论是一种用于处理不确定性和不完全性信息的数学框架。它通过定义基本概率分配函数(...
基于D-S证据理论加权的遥感图像组合分类
该理论起源于军事领域，用于如敌我目标识别、精确制导武器的多传感器数据融合。此外，DS证据理论还适用于法律案件分析、模式识别、风险分析、图像处理和目标识别等领域。综上所述，DS证据理论是一种处理不确定信息的理论工具，具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
D-S理论中包含辨识框架、基本概率分配、信度函数和似然函数等概念。辨识框架定义了一个非空集合，包含两两互斥事件。基本概率分配是一个在幂集上的映射，满足特定条件。信度函数表示对事件的置信度支持水平，似然函数表示对事件的似然程度。Dempster组合规则用于数据融合。简单例子 假设某事件在不同来源下的...
摘要D-S证据理论在推理应用中,证据理论合成规则,提供了一种处理多数据源 不确定信息推理和融合的有效方法。近年来,在医学诊断、目标识别、军事等许 多应用领域,需要综合考虑来自各个方面多源的不确定信息,用以完成问题的求 解,证据理论的合成规则在这方面的求解发挥了重要作用。本文的主要工作及贡 献如下: 1.系统...
针对混合图像滤波中边界点判断的单一性[14], 为了加强对边界点判决的准确性, 本文 在运用MTEP准则的基础上,又加入了聂曼-皮尔逊准则(Neyman-Pearson,N-P) 。使用改进型 D-S 证据理论将两个准则进行融合,因此增强边界点判断的准确性。 基于改进型D-S证据理论的混合滤波算法,其内容及运算步骤如下: 1) 确定辨别...
基于D-S证据理论的多特征数据融合算法
摘要:摘要:D-S证据理论可以有效地处理不确定信息,是有效的数据融合方法之一,但在证据高度冲突时,其归一化过程会产生有悖常理的结果。针对这个问题,国内外的学者提出了许多不同的改进方法,基本上可分为两类:修改组合规则和修改融合模型。在此总结分析了相关的国内外典型文献的改进思想,并进行系统条理的分析,为证据理...
[导读]摘要:D-S证据理论可以有效地处理不确定信息,是有效的数据融合方法之一,但在证据高度冲突时,其归一化过程会产生有悖常理的结果。针对这个问题,国内外的学者提出了许多不同的改进方法,基本上可分为两类:修改组合 摘要:D-S证据理论可以有效地处理不确定信息,是有效的数据融合方法之一,但在证据高度冲突时,其归...