Probabilistic model-based multisensor image fusion

Abstract

: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : xii 1 Introduction : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 1.1 Single Sensor Computational Vision System . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 Multisensor Image Fusion System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.1 Application of fusion for navigation guidance in aviation . . . . . . . 7 1.3 Issues in Fusing Imagery from Multiple Sensors . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.1 Mismatch in features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.2 Combination of multisensor images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.3 Geometric representations of imagery from different sensors . . . . . 12 1.3.4 Registration of misaligned image features . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.3.5 Spatial resolution of different sensors . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.3.6 Differences in frame rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....