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·