简介：在数据融合的基础上，以红外／毫米波双模传感器的智能融合结构为模型，将模糊神经网络与D-S证据理论相结合，提出了一种新的目标识别方法。该算法根据红外／毫米波传感器的性能及工作范围，构造模糊变量作为神经网络的输入，根据神经网络的不同输出判别目标的真伪，并利用D-S证据理论进行目标身份识别。仿真结果证明了该算法的可行性。

简介：粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。

简介：针对红外与可见光图像融合，提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则，对高频子带系数采用混合的融合方法，即对于低层，采用基于区域方差选大的融合方法，对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明，该融合算法可以获得更多的细节信息，能获得较理想的融合图像。

简介：提出了一种红外与可见光的配准和融合方法，该方法利用SIFT算法提取图像特征，并使用透视变换表示图像的变换关系，最后在HSI空间，对图像进行了加权融合。实验表明，该方法快速稳定、鲁棒性高。

简介：探讨了在无合作靶条件下，以波动海面为载体的激光诱骗布设策略。通过建立基于镜面反射的最佳对抗空间角度模型进行模拟计算，给出了布设激光诱饵的空间角度与激光诱饵空间位置及激光目标指示器投影距离的关系曲线，利用这些曲线可以导出在各种情况下进行激光诱骗对抗的最佳策略。