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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明属于图像融合技术领域，尤其是涉及一种基于平均共识的分布式图像融合方法。本发明的主要步骤是：各飞行平台从不同视角采集目标图像信息；根据平均共识算法获取所有节点初始值的平均；以分布式方法计算节点总输出的协方差矩阵的特征向量；获得分布式处理后的图像融合结果。本发明的方法中，飞行集群各平台只需要与相邻节点传递数据信息，避免了中心节点通信拥塞的问题，大大降低了平台间对通信容量的要求，提升了飞行集群平台实时处理能力。

主权项：1.一种基于平均共识的分布式图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、各飞行平台从不同视角采集目标图像信息，具体为：将M个具有相机的飞行平台呈分布式排列，每个飞行平台作为一个节点，令每个节点仅与其相邻的节点通信从而构建节点连通图，并且将节点m获取的图像数据用Z维向量xm表示，m＝0,1,…,M-1；S2、根据平均共识算法获取所有节点初始值的平均，具体为：设um为节点m的均值，u0是u0,u1,…uM-1组合而成的M维向量在迭代第0次时的值，即初始值，在迭代I次后得到平均共识：acuIac＝11Tu0M其中，1表示全1向量，uIac分别表示节点迭代Iac次的值，Iac￡M-1；每次迭代的计算方式是：ut+1＝Wtut 其中，t表示迭代次数，L是节点连通图的拉普拉斯矩阵，I是单位矩阵，li是L不同的特征值，i＝1,2,…,R，R表示L的特征值总数；将迭代Iac次后得到的uIac视为um的精确平均值，并表示为ACmum；S3、以分布式方法计算节点总输出的协方差矩阵的特征向量，具体为：计算矩阵的第一个特征向量，随机初始化MZ维向量r10，迭代计算： 其中，表示r1n存储在节点m中的部分，K是总快拍数，xm[k]表示节点m第k个快拍的输出，即ACmum，设定迭代次数后通过S2中的方式进行更新即可更新r1n；经过Im次迭代后，将得到的向量归一化，得到特征向量的估计： 获得第一个特征向量后，依次计算其他特征向量，具体为，第q个特征向量的计算方式为，q≥2： S4、获得分布式处理后的图像融合结果，具体为：将得到的q个特征向量按其特征根由大到小的顺序排列构成变换矩阵F,然后对输出向量作变换如下：y＝Fx其中，变换矩阵F为q′MZ维矩阵，x为MZ维向量，y为q维向量。

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百度查询： 四川大学 一种基于平均共识的分布式图像融合方法