卡尔曼滤波 图像融合

卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器，用于从一系列的不完全且包含噪声的测量中估计动态系统的状态。它通过考虑不同时间下的测量值的联合分布来产生对未知变量的估计，从而比只使用单一测量值的方法更准确。卡尔曼滤波的算法流程可以通过一篇名为《How a Kalman filter works, in pictures》的文章中的图像来形象地阐述。

在卡尔曼滤波之后，还发展出了一些扩展或广义的卡尔曼滤波方法，例如运作在非线性系统的扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter）。这些方法底层模型类似于隐马尔可夫模型，但是潜在变量的状态空间是连续的，并且所有潜在变量和可观测变量都服从正态分布。

卡尔曼滤波的名称来自其主要贡献者之一鲁道夫·卡尔曼。它被广泛应用于各种领域，如导航、控制系统、信号处理等，其中之一就是图像融合。图像融合是指将多幅图像从不同传感器或不同视角获取的信息进行合并，从而得到更准确和全面的图像。卡尔曼滤波在图像融合中可以用于将多个图像的信息进行融合，以提高图像的质量和准确性。

总结起来，卡尔曼滤波是一种递归滤波器，用于从不完全且包含噪声的测量中估计动态系统的状态。它的算法流程可以通过图像来形象地阐述。在卡尔曼滤波之后，还有一些扩展或广义的方法。其中之一就是图像融合，通过卡尔曼滤波可以将多个图像的信息进行融合，以提高图像的质量和准确性[3]。
: How a Kalman filter works, in pictures
: 扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [通俗理解卡尔曼滤波（无人驾驶感知融合的经典算法）](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/120344668)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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