正在加载图片...
第4期 徐立中,等:多源监测信息融合仿生复眼型系统模式及感知计算机理 ·329. 等数据的处理,这是一个复杂、非结构化的过程.另 蝇类复眼的这种能够同时接收多视角信息的机理和 外,遥感数据易受环境及水体本身相互作用的影响, 生物神经网络处理复杂感知与计算能力的启发,提 易产生局部数据缺乏或错误地面传感器的性能可 出并设计了基于仿蝇复眼型信息融合系统模式.该 能降低或失效,使得多源、多尺度监测数据及其之间 模式借鉴自然界昆虫复眼获取和处理信息的过程和 具有相当的复杂性、不确定性和相关性.在处理过程 机理,在信息融合过程中进行多级处理,将空中(遥 中的各个不同层次可能出现不确定性、非结构化问 感)地面多传感器获取的一维或多维信息按照某 题以及建模困难等口」 种规则映射为若干个虚拟的“小眼图像”,并构造仿 迄今为止,多源信息融合的绝大部分工作都是 蝇复眼的感知算法,试图跳出传统的研究思路,为进 针对特定应用领域开展的.目前国内外,结合对地观 一步深入解决水资源水环境多源监测信息融合处理 测应用领域的多源信息融合理论和技术取得的成果 存在的难点提供了新的策略 很多.但是,这些领域的应用成果与水资源水环境多 1蝇视觉系统的生理结构 源监测信息融合应用的情况类似,地面传感器之间、 空间与地面传感器之间,都没有有效地解决信息的 根据米勒的昆虫视觉图像拼接理论,复眼是由 关联和互补;尚未形成较成熟的不同时空尺度数据、 许多小眼紧密排列而成.复眼主要有并列型复眼和 特征、证据和策略的多源信息融合理论框架,也没有重叠型复眼两大类,前者复眼的每只小眼都独立形 建立反演精度高且普遍有效的融合模型与算法;在成整个目标的部分像,整个复眼形成目标的镶嵌 系统级上所开展的信息获取、融合系统模式(或称 像”而后者的每个小眼形成的像是目标的重叠像。 系统模型、体系结构)以及层次划分、算法(库)选择 并列型复眼形成的图像分辨率高于重叠型复眼,但 及调度策略的研究鲜见报道,也很不成熟;融合系统 是重叠型复眼具有较高的光能利用率和灵敏度 的容错性或稳健性远未解决【23] 苍蝇的2只复眼如图1所示,其对应的纵向截 与当前多源信息融合基本理论方法研究存在的 面图如图2所示.蝇眼是由许多六角形结构的小眼 问题和最新进展一样,面向对地观测领域信息获取 组成,蝇的每只复眼大约有3000~3200只小眼.每 与处理的应用,信息融合系统模式共同的中心思想 只小眼自成体系,都有由角膜和晶维组成的成像系 是在信息融合过程中进行多级处理 统,有由对光敏感的视觉细胞构成的视网膜,还有通 国内外现有的信息融合系统模型大致可以分为 向脑的视神经,每只小眼都能单独目视 两大类:1)功能型系统模型,主要根据节点顺序构 建:2)数据型系统模型,主要根据数据提取加以构 建.比较典型的功能型系统模型主要有UK情报环 和Boyd控制回路.典型的数据型系统模型则有DL 模型.近年来又发展了瀑布模型、Dasarathy模型和 混合模型等21 面向水资源水环境监测这样复杂应用背景的信 息融合,在系统级上,延用类似于美国DL等模型 图1蝇复眼 的典型数据型系统模式对其加以修改,或者试图通 Fig 1 The compound eyes of a fly 过多源异类信息在数学意义”上的统一表述,以解 决多源、多尺度信息(数据、特征、证据和策略)的融 图2中,A为重叠孔径,c为角膜透镜,P为起屏 合问题是相当困难的山,) 蔽作用的色素细胞,cc为晶锥,cz为空区,h为感杆 考虑到自然界蝇类重叠型复眼有许多小眼,每 束,为焦距,角膜和晶锥组成屈光器,可以将光聚 个小眼都独立成像,并把受不同强度刺激得到的图 焦到感光器上,其本质相当于1个微透镜.感光器由 像经过生物神经网络处理形成一个完整的视像.受 8个小网膜细胞组成(感杆束),并围绕着小眼形成 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net等数据的处理 ,这是一个复杂、非结构化的过程. 另 外 ,遥感数据易受环境及水体本身相互作用的影响 , 易产生局部数据缺乏或错误. 地面传感器的性能可 能降低或失效 ,使得多源、多尺度监测数据及其之间 具有相当的复杂性、不确定性和相关性. 在处理过程 中的各个不同层次可能出现不确定性、非结构化问 题以及建模困难等 [ 1 ] . 迄今为止 ,多源信息融合的绝大部分工作都是 针对特定应用领域开展的. 目前国内外 ,结合对地观 测应用领域的多源信息融合理论和技术取得的成果 很多. 但是 ,这些领域的应用成果与水资源水环境多 源监测信息融合应用的情况类似 ,地面传感器之间、 空间与地面传感器之间 ,都没有有效地解决信息的 关联和互补 ;尚未形成较成熟的不同时空尺度数据、 特征、证据和策略的多源信息融合理论框架 ,也没有 建立反演精度高且普遍有效的融合模型与算法 ;在 系统级上所开展的信息获取、融合系统模式 (或称 系统模型、体系结构 )以及层次划分、算法 (库 )选择 及调度策略的研究鲜见报道 ,也很不成熟 ;融合系统 的容错性或稳健性远未解决 [ 223 ] . 与当前多源信息融合基本理论方法研究存在的 问题和最新进展一样 ,面向对地观测领域信息获取 与处理的应用 ,信息融合系统模式共同的中心思想 是在信息融合过程中进行多级处理. 国内外现有的信息融合系统模型大致可以分为 两大类 : 1) 功能型系统模型 ,主要根据节点顺序构 建 ; 2) 数据型系统模型 ,主要根据数据提取加以构 建. 比较典型的功能型系统模型主要有 UK情报环 和 Boyd控制回路. 典型的数据型系统模型则有 JDL 模型. 近年来又发展了瀑布模型、Dasarathy模型和 混合模型等 [ 2 ] . 面向水资源水环境监测这样复杂应用背景的信 息融合 ,在系统级上 ,延用类似于美国 JDL 等模型 的典型数据型系统模式对其加以修改 ,或者试图通 过多源异类信息在“数学意义 ”上的统一表述 ,以解 决多源、多尺度信息 (数据、特征、证据和策略 )的融 合问题是相当困难的 [ 1, 324 ] . 考虑到自然界蝇类重叠型复眼有许多小眼 ,每 个小眼都独立成像 ,并把受不同强度刺激得到的图 像经过生物神经网络处理形成一个完整的视像. 受 蝇类复眼的这种能够同时接收多视角信息的机理和 生物神经网络处理复杂感知与计算能力的启发 ,提 出并设计了基于仿蝇复眼型信息融合系统模式. 该 模式借鉴自然界昆虫复眼获取和处理信息的过程和 机理 ,在信息融合过程中进行多级处理 ,将空中 (遥 感 )、地面多传感器获取的一维或多维信息按照某 种规则映射为若干个虚拟的“小眼图像 ”,并构造仿 蝇复眼的感知算法 ,试图跳出传统的研究思路 ,为进 一步深入解决水资源水环境多源监测信息融合处理 存在的难点提供了新的策略. 1 蝇视觉系统的生理结构 根据米勒的昆虫视觉图像拼接理论 ,复眼是由 许多小眼紧密排列而成. 复眼主要有并列型复眼和 重叠型复眼两大类 ,前者复眼的每只小眼都独立形 成整个目标的部分像 ,整个复眼形成目标的“镶嵌 像 ”. 而后者的每个小眼形成的像是目标的重叠像. 并列型复眼形成的图像分辨率高于重叠型复眼 ,但 是重叠型复眼具有较高的光能利用率和灵敏度. 苍蝇的 2只复眼如图 1所示 ,其对应的纵向截 面图如图 2所示. 蝇眼是由许多六角形结构的小眼 组成 ,蝇的每只复眼大约有 3 000~3 200只小眼. 每 只小眼自成体系 ,都有由角膜和晶维组成的成像系 统 ,有由对光敏感的视觉细胞构成的视网膜 ,还有通 向脑的视神经 ,每只小眼都能单独目视. 图 1 蝇复眼 Fig. 1 The compound eyes of a fly 图 2中 , A为重叠孔径 , c为角膜透镜 , P为起屏 蔽作用的色素细胞 , cc为晶锥 , cz为空区 , rh为感杆 束 , f为焦距 . 角膜和晶锥组成屈光器 ,可以将光聚 焦到感光器上 ,其本质相当于 1个微透镜. 感光器由 8个小网膜细胞组成 (感杆束 ) ,并围绕着小眼形成 第 4期 徐立中 ,等 :多源监测信息融合仿生复眼型系统模式及感知计算机理 ·329·
<<向上翻页向下翻页>>
©2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有