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多傳感器圖像融合技術及應用 版權信息
- ISBN：9787560632773
- 條形碼：9787560632773 ; 978-7-5606-3277-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
多傳感器圖像融合技術及應用 本書特色
本書以圖像融合技術的發展歷程為主線，系統介紹了圖像融合的基本概念、融合原理、融合方法、*新研究進展及應用實例。? 全書共11章。第1~3章介紹了圖像融合的研究現狀及存在的問題、圖像融合的預處理方法、源圖像的成像特性及圖像融合的性能評價；第4~9章系統介紹了各種圖像融合方法，其中包括早期各種簡單的圖像融合方法、基于金字塔變換的圖像融合方法、基于小波變換的圖像融合方法、基于多小波變換的圖像融合方法、基于無下采樣contourlet變換的圖像融合方法以及基于shearlet變換的圖像融合方法等；第10章結合圖像融合的具體應用實例介紹了圖像融合的應用；11章對圖像融合技術研究的*新進展進行了介紹。本書著重介紹圖像融合技術中*基本和*成熟的方面，并在一定程度上反映了國內外學者的當前工作。 ? 本書可作為高等院校高年級本科生、研究生學習圖像融合技術的教材和教學參考書，也可作為從事圖像融合研究和應用的科技人員的參考書。
多傳感器圖像融合技術及應用 內容簡介
圖像融合是信息融合的一個重要分支，也是圖像理解和計算機視覺中的一項重要技術。它將多個圖像傳感器或同一圖像傳感器以不同工作模式獲取的關于同一場景的圖像信息加以綜合，以獲得新的關于此場景更準確的描述。也為進一步的圖像處理，如圖像分割、目標檢測與識別、戰損評估與理解等提供更有效的信息。圖像融合是一個綜合了傳感器、信號處理、圖像處理、計算機和人工智能等多種學科的新興研究領域。本書以圖像融合技術的發展歷程為主線，系統、精煉的介紹了圖像融合中成熟的融合理論和經典的融合方法。針對各種融合方法進行了大量的理論分析和融合實驗，并對融合效果做了主、客觀性能評價分析。*后介紹了圖像融合技術的*新研究進展及應用實例。
多傳感器圖像融合技術及應用 目錄
第1章 緒論
1.1 圖像融合的基本概念
1.2 圖像融合技術的發展與研究現狀
1.3 圖像融合的分類
1.3.1 按融合層次分類
1.3.2 按融合方法分類
1.3.3 按圖像源分類
1.4 圖像融合的研究熱點及存在的問題
參考文獻
第2章 圖像融合預處理
2.1 引言
2.2 圖像增強
2.2.1 空間域增強
2.2.2 頻率域增強
2.2.3 彩色增強
2.2.4 多光譜增強
2.3 圖像校正
2.3.1 多項式幾何校正
2.3.2 基于薄板樣條的表面擬合校正
2.3.3 三角網法幾何校正
2.4 圖像去噪
2.4.1 鄰域平均法
2.4.2 中值濾波
2.4.3 高斯濾波
2.5 圖像配準
2.5.1 圖像配準的數學模型
2.5.2 圖像變換
2.5.3 基于灰度信息的圖像配準
2.5.4 基于變換域的圖像配準
2.5.5 基于特征信息的圖像配準
2.6 圖像重采樣
2.7 本章小結
參考文獻
第3章 圖像成像特性和圖像融合性能評價
3.1 引言
3.2 各種圖像成像特性分析
3.2.1 多聚焦可見光圖像成像特性
3.2.2 紅外圖像成像特性
3.2.3 sar圖像成像特性
3.2.4 遙感傳感器及其成像特性
3.2.5 醫學圖像成像特性
3.2.6 毫米波圖像成像特性
3.3 圖像融合性能評價
3.3.1 圖像質量的主觀評價
3.3.2 融合圖像質量的客觀評價
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 簡單的圖像融合方法
4.1 引言
4.2 基于數學/統計學的圖像融合
4.2.1 加權平均融合
4.2.2 基于pca變換的圖像融合
4.2.3 基于非負矩陣分解的圖像融合
4.3 基于顏色空間的圖像融合
4.3.1 顏色空間基本理論
4.3.2 基于rgb空間的圖像融合
4.3.3 基于ihs空間的圖像融合
4.3.4 基于brovey變換的圖像融合
4.4 其他一些簡單的圖像融合方法
4.4.1 常用的基于空間域的圖像融合
4.4.2 常用的基于變換域的圖像融合
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 基于金字塔變換的圖像融合方法
5.1 引言
5.2 拉普拉斯金字塔變換
5.3 比率低通金字塔變換
5.4 對比度金字塔變換
5.5 梯度金字塔變換
5.6 基于金字塔變換的圖像融合方法
5.6.1 基于拉普拉斯金字塔變換的圖像融合方法
5.6.2 基于比率低通金字塔變換的圖像融合方法
5.6.3 基于對比度金字塔變換的圖像融合方法
5.6.4 基于梯度金字塔變換的圖像融合方法
5.7 實驗結果與分析
5.7.1 多聚焦圖像融合實驗
5.7.2 曝光不同的可見光圖像融合實驗
5.7.3 紅外與可見光圖像融合實驗
5.7.4 ct與mri圖像融合實驗
5.8 本章小結
參考文獻
第6章 基于小波變換的圖像融合方法
6.1 引言
6.2 小波變換基本理論
6.2.1 小波變換的概念
6.2.2 多分辨率分析與mallat算法
6.2.3 圖像的二維離散小波變換
6.3 多小波變換
6.3.1 多小波的多分辨率分析
6.3.2 正交離散多小波變換
6.3.3 二維圖像的多小波分解與重構
6.4 提升小波變換
6.4.1 提升小波分解
6.4.2 提升小波重構
6.4.3 9/7濾波器的提升實現
6.4.4 圖像的提升小波分解算法
6.5 冗余小波變換
6.5.1 trous算法
6.5.2 圖像在冗余小波變換域的數據特征
6.6 基于小波變換的圖像融合
6.6.1 基于冗余小波變換的灰度多聚焦圖像融合
6.6.2 實驗結果與分析
6.7 本章小結
參考文獻
第7章 基于多小波變換的圖像融合方法
7.1 引言
7.2 多小波的基本理論
7.2.1 多小波的多分辨率分析
7.2.2 多小波的分解和重構
7.2.3 多小波的性質
7.3 多小波的構造方法和濾波器設計
7.3.1 多小波構造方法
7.3.2 多小波濾波器的設計
7.4 基于多小波變換的圖像融合算法的一般過程
7.4.1 多小波的選擇
7.4.2 多小波圖像融合規則
7.4.3 基于多小波變換的圖像融合算法的一般過程
7.5 實驗結果與分析
7.5.1 基于多小波變換的融合結果與分析
7.5.2 傳統融合方法和多小波變換的融合結果與分析
7.5.3 基于小波變換和多小波變換的融合結果與分析
7.6 本章小結
考文獻
第8章 基于無下采樣contourlet變換的圖像融合方法
8.1 引言
8.2 contourlet變換基本理論
8.2.1 laplace金字塔分解
8.2.2 方向濾波器組
8.2.3 contourlet變換及其性質
8.3 基于contourlet變換的圖像融合
8.3.1 基于contourlet變換的圖像融合框架
8.3.2 實驗結果與分析
8.4 wavelet?based contourlet變換基本理論
8.4.1 wbct結構分析
8.4.2 wbct系數分析
8.5 基于wavelet?based contourlet變換的圖像融合
8.5.1 基于wavelet?based contourlet變換的圖像融合框架
8.5.2 基于wavelet?based contourlet變換的圖像融合方法
8.5.3 實驗結果與分析
8.6 無下采樣contourlet變換基本理論
8.6.1 無下采樣contourlet變換的結構
8.6.2 無下采樣contourlet變換中濾波器組的設計
8.6.3 無下采樣contourlet變換系數分析
8.7 基于無下采樣contourlet變換的圖像融合
8.7.1 基于成像特性的nsct域紅外與可見光圖像融合
8.7.2 基于區域分割和nsct域的紅外與可見光圖像融合
8.7.3 基于區域相關度的nsct域多光譜與全色圖像融合
8.8 本章小結
參考文獻
第9章 基于shearlet變換的圖像融合方法
9.1 引言
9.2 shearlet變換基本理論
9.2.1 離散shearlet變換
9.2.2 頻域實現
9.2.3 時域實現
9.3 基于shearlet變換的多聚焦圖像融合
9.3.1 基于shearlet變換的圖像融合框架
9.3.2 實驗結果與分析
9.4 基于shearlet和pn的遙感圖像融合
9.4.1 脈沖耦合神經網絡（pn）工作原理及特性
9.4.2 基于shearlet和pn的圖像融合框架
9.4.3 實驗結果與分析
9.5 基于shearlet的多光譜和全色圖像融合
9.5.1 基于shearlet變換的多光譜和全色圖像融合框架
9.5.2 實驗結果與分析
9.6 本章小結
參考文獻
第10章 圖像融合應用
10.1 引言
10.2 軍事應用概述
10.3 軍事應用實例
10.3.1 弱小目標增強基本理論
10.3.2 基于圖像融合的紅外弱小目標增強算法
10.3.3 仿真實驗結果與分析
10.4 本章小結
參考文獻
第11章 圖像融合研究新進展
11.1 引言
11.2 圖像融合系統和產品
11.3 圖像融合技術
11.4 本章小結
參考文獻
1.1 圖像融合的基本概念
1.2 圖像融合技術的發展與研究現狀
1.3 圖像融合的分類
1.3.1 按融合層次分類
1.3.2 按融合方法分類
1.3.3 按圖像源分類
1.4 圖像融合的研究熱點及存在的問題
參考文獻
第2章 圖像融合預處理
2.1 引言
2.2 圖像增強
2.2.1 空間域增強
2.2.2 頻率域增強
2.2.3 彩色增強
2.2.4 多光譜增強
2.3 圖像校正
2.3.1 多項式幾何校正
2.3.2 基于薄板樣條的表面擬合校正
2.3.3 三角網法幾何校正
2.4 圖像去噪
2.4.1 鄰域平均法
2.4.2 中值濾波
2.4.3 高斯濾波
2.5 圖像配準
2.5.1 圖像配準的數學模型
2.5.2 圖像變換
2.5.3 基于灰度信息的圖像配準
2.5.4 基于變換域的圖像配準
2.5.5 基于特征信息的圖像配準
2.6 圖像重采樣
2.7 本章小結
參考文獻
第3章 圖像成像特性和圖像融合性能評價
3.1 引言
3.2 各種圖像成像特性分析
3.2.1 多聚焦可見光圖像成像特性
3.2.2 紅外圖像成像特性
3.2.3 sar圖像成像特性
3.2.4 遙感傳感器及其成像特性
3.2.5 醫學圖像成像特性
3.2.6 毫米波圖像成像特性
3.3 圖像融合性能評價
3.3.1 圖像質量的主觀評價
3.3.2 融合圖像質量的客觀評價
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 簡單的圖像融合方法
4.1 引言
4.2 基于數學/統計學的圖像融合
4.2.1 加權平均融合
4.2.2 基于pca變換的圖像融合
4.2.3 基于非負矩陣分解的圖像融合
4.3 基于顏色空間的圖像融合
4.3.1 顏色空間基本理論
4.3.2 基于rgb空間的圖像融合
4.3.3 基于ihs空間的圖像融合
4.3.4 基于brovey變換的圖像融合
4.4 其他一些簡單的圖像融合方法
4.4.1 常用的基于空間域的圖像融合
4.4.2 常用的基于變換域的圖像融合
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 基于金字塔變換的圖像融合方法
5.1 引言
5.2 拉普拉斯金字塔變換
5.3 比率低通金字塔變換
5.4 對比度金字塔變換
5.5 梯度金字塔變換
5.6 基于金字塔變換的圖像融合方法
5.6.1 基于拉普拉斯金字塔變換的圖像融合方法
5.6.2 基于比率低通金字塔變換的圖像融合方法
5.6.3 基于對比度金字塔變換的圖像融合方法
5.6.4 基于梯度金字塔變換的圖像融合方法
5.7 實驗結果與分析
5.7.1 多聚焦圖像融合實驗
5.7.2 曝光不同的可見光圖像融合實驗
5.7.3 紅外與可見光圖像融合實驗
5.7.4 ct與mri圖像融合實驗
5.8 本章小結
參考文獻
第6章 基于小波變換的圖像融合方法
6.1 引言
6.2 小波變換基本理論
6.2.1 小波變換的概念
6.2.2 多分辨率分析與mallat算法
6.2.3 圖像的二維離散小波變換
6.3 多小波變換
6.3.1 多小波的多分辨率分析
6.3.2 正交離散多小波變換
6.3.3 二維圖像的多小波分解與重構
6.4 提升小波變換
6.4.1 提升小波分解
6.4.2 提升小波重構
6.4.3 9/7濾波器的提升實現
6.4.4 圖像的提升小波分解算法
6.5 冗余小波變換
6.5.1 trous算法
6.5.2 圖像在冗余小波變換域的數據特征
6.6 基于小波變換的圖像融合
6.6.1 基于冗余小波變換的灰度多聚焦圖像融合
6.6.2 實驗結果與分析
6.7 本章小結
參考文獻
第7章 基于多小波變換的圖像融合方法
7.1 引言
7.2 多小波的基本理論
7.2.1 多小波的多分辨率分析
7.2.2 多小波的分解和重構
7.2.3 多小波的性質
7.3 多小波的構造方法和濾波器設計
7.3.1 多小波構造方法
7.3.2 多小波濾波器的設計
7.4 基于多小波變換的圖像融合算法的一般過程
7.4.1 多小波的選擇
7.4.2 多小波圖像融合規則
7.4.3 基于多小波變換的圖像融合算法的一般過程
7.5 實驗結果與分析
7.5.1 基于多小波變換的融合結果與分析
7.5.2 傳統融合方法和多小波變換的融合結果與分析
7.5.3 基于小波變換和多小波變換的融合結果與分析
7.6 本章小結
考文獻
第8章 基于無下采樣contourlet變換的圖像融合方法
8.1 引言
8.2 contourlet變換基本理論
8.2.1 laplace金字塔分解
8.2.2 方向濾波器組
8.2.3 contourlet變換及其性質
8.3 基于contourlet變換的圖像融合
8.3.1 基于contourlet變換的圖像融合框架
8.3.2 實驗結果與分析
8.4 wavelet?based contourlet變換基本理論
8.4.1 wbct結構分析
8.4.2 wbct系數分析
8.5 基于wavelet?based contourlet變換的圖像融合
8.5.1 基于wavelet?based contourlet變換的圖像融合框架
8.5.2 基于wavelet?based contourlet變換的圖像融合方法
8.5.3 實驗結果與分析
8.6 無下采樣contourlet變換基本理論
8.6.1 無下采樣contourlet變換的結構
8.6.2 無下采樣contourlet變換中濾波器組的設計
8.6.3 無下采樣contourlet變換系數分析
8.7 基于無下采樣contourlet變換的圖像融合
8.7.1 基于成像特性的nsct域紅外與可見光圖像融合
8.7.2 基于區域分割和nsct域的紅外與可見光圖像融合
8.7.3 基于區域相關度的nsct域多光譜與全色圖像融合
8.8 本章小結
參考文獻
第9章 基于shearlet變換的圖像融合方法
9.1 引言
9.2 shearlet變換基本理論
9.2.1 離散shearlet變換
9.2.2 頻域實現
9.2.3 時域實現
9.3 基于shearlet變換的多聚焦圖像融合
9.3.1 基于shearlet變換的圖像融合框架
9.3.2 實驗結果與分析
9.4 基于shearlet和pn的遙感圖像融合
9.4.1 脈沖耦合神經網絡（pn）工作原理及特性
9.4.2 基于shearlet和pn的圖像融合框架
9.4.3 實驗結果與分析
9.5 基于shearlet的多光譜和全色圖像融合
9.5.1 基于shearlet變換的多光譜和全色圖像融合框架
9.5.2 實驗結果與分析
9.6 本章小結
參考文獻
第10章 圖像融合應用
10.1 引言
10.2 軍事應用概述
10.3 軍事應用實例
10.3.1 弱小目標增強基本理論
10.3.2 基于圖像融合的紅外弱小目標增強算法
10.3.3 仿真實驗結果與分析
10.4 本章小結
參考文獻
第11章 圖像融合研究新進展
11.1 引言
11.2 圖像融合系統和產品
11.3 圖像融合技術
11.4 本章小結
參考文獻
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