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公开(公告)号：CN105472687B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201510910202.4
申请日：2015-12-10
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明提出了一种基于感知属性的无线传感器网络节点分类融合方法。本发明的步骤为：首先将节点测得的数据进行无量纲处理，然后将其进行降维得到维数据，确定所有节点的综合感知属性。在此基础上，采用精英策略选择若干中心节点，并确定各个中心节点的从属节点，最后确定融合的节点集合并进行数据融合。本发明能够根据节点实时测量数据的综合感知属性将节点自适应分类，提高了融合效率，将具有同种综合感知属性的节点进行融合，减少了干扰数据，提高了融合精度和信息采集精度，降低了融合误差，规划了数据融合的区域，减少了融合延时，采用精英策略选择中心节点，延长了网络寿命。
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公开(公告)号：CN105472687A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510910202.4
申请日：2015-12-10
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明提出了一种基于感知属性的无线传感器网络节点分类融合方法。本发明的步骤为：首先将节点测得的数据进行无量纲处理，然后将其进行降维得到维数据，确定所有节点的综合感知属性。在此基础上，采用精英策略选择若干中心节点，并确定各个中心节点的从属节点，最后确定融合的节点集合并进行数据融合。本发明能够根据节点实时测量数据的综合感知属性将节点自适应分类，提高了融合效率，将具有同种综合感知属性的节点进行融合，减少了干扰数据，提高了融合精度和信息采集精度，降低了融合误差，规划了数据融合的区域，减少了融合延时，采用精英策略选择中心节点，延长了网络寿命。
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公开(公告)号：CN105913408B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610224996.3
申请日：2016-04-12
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双边滤波器的多聚焦图像融合方法。本发明步骤：首先，将源图像进行分解，得到基本层与边缘层，然后，融合策略方面引入双边滤波算法分别确定基本层与边缘层的融合权值，以充分利用基本层与边缘层的空间连续性。最后将融合后的基本层与边缘层相加得到最终的融合图像。本发明提出的多聚焦图像融合方法在保留图像信息的同时具有较好的边缘保持效果，能取得良好的主观效果与较高的客观指标。
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公开(公告)号：CN105913408A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610224996.3
申请日：2016-04-12
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双边滤波器的多聚焦图像融合方法。本发明步骤：首先，将源图像进行分解，得到基本层与边缘层，然后，融合策略方面引入双边滤波算法分别确定基本层与边缘层的融合权值，以充分利用基本层与边缘层的空间连续性。最后将融合后的基本层与边缘层相加得到最终的融合图像。本发明提出的多聚焦图像融合方法在保留图像信息的同时具有较好的边缘保持效果，能取得良好的主观效果与较高的客观指标。
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