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多源空譜遙感圖像融合機理與變分方法 版權信息
- ISBN：9787030654014
- 條形碼：9787030654014 ; 978-7-03-065401-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
多源空譜遙感圖像融合機理與變分方法 內容簡介
多源遙感圖像融合是遙感領域的核心研究內容。本書以多光譜與全色圖像融合、高光譜與全色圖像融合以及高光譜與多光譜圖像融合等機理建模與新方法為主線，系統介紹了多源空譜遙感圖像融合的靠前外進展，以及空譜遙感成像傳感器及其數據獲取和融合質量評估方法。集中論述了空譜圖像融合的代表性方法體系，包括空域細節注入體系、多分辨率方法的細節注入體系、貝葉斯融合的統計建模體系、變分計算融合體系。
多源空譜遙感圖像融合機理與變分方法 目錄
目錄
前言
第1章 空譜遙感圖像融合引論 1
1.1 圖像融合基本概念 1
1.1.1 圖像融合概念 1
1.1.2 圖像融合的價值 2
1.1.3 圖像融合的層次體系：像素級-特征級-決策級 2
1.2 問題聚集——空譜遙感圖像融合 4
1.3 空譜遙感圖像融合的代表性方法體系 5
1.3.1 空域細節注入體系 7
1.3.2 多分辨率分析方法的細節注入體系 8
1.3.3 貝葉斯融合的統計建模體系 9
1.3.4 模型優化融合的體系：由正則化到深度先驗 11
1.4 本書內容結構安排 12
參考文獻 13
第2章 空譜遙感成像傳感器及其數據獲取 15
2.1 引言 15
2.2 遙感與遙感數據獲取 15
2.2.1 遙感的概念 15
2.2.2 遙感數據獲取 16
2.3 空譜圖像相關的分辨率基礎概念 17
2.3.1 空間分辨率 17
2.3.2 光譜分辨率 21
2.3.3 輻射分辨率 23
2.3.4 時間分辨率 23
2.4 遙感影像的數學表示 24
2.5 傳感器成像模式 25
2.5.1 擺掃式 27
2.5.2 推掃式 27
2.6 常用傳感器及其多(高)光譜圖像數據 28
2.6.1 離散傳感器和掃描鏡多光譜成像及其數據 28
2.6.2 SPOT衛星線陣列傳感器系統 32
2.6.3 甚高分辨率線陣列遙感系統及其數據 35
2.6.4 機載多光譜成像儀 45
2.6.5 線/面陣列高光譜成像儀 48
2.7 數字多/高光譜遙感影像的數據格式 51
2.8 本章小結 53
參考文獻 53
第3章 空譜遙感圖像融合：質量評估協議與評價指標 54
3.1 引言 54
3.2 空譜圖像融合質量評估問題 54
3.3 質量評估協議 56
3.3.1 Wald協議 56
3.3.2 質量評價指標 58
3.4 本章小結 60
參考文獻 61
第4章 圖像融合的變換：由譜變換到多分辨率分析 63
4.1 引言 63
4.2 亮度-色調-飽和度變換 64
4.2.1 線性亮度-色調-飽和度變換 64
4.2.2 非線性變換亮度-色調-飽和度 67
4.3 主成分分析 71
4.3.1 基本原理 71
4.3.2 優化觀點 73
4.4 相關討論 73
4.5 多分辨率分析 74
4.5.1 小波分析基礎 74
4.5.2 MRA與塔式分解 78
4.5.3 正交小波構造條件與濾波器實現 81
4.5.4 雙正交小波構造條件與濾波器實現 82
4.5.5 二維抽取小波變換 83
4.5.6 非抽取小波 85
4.5.7 加性分解的a trous小波分析 87
4.5.8 拉普拉斯金字塔變換 90
4.5.9 廣義拉普拉斯金字塔變換 92
4.6 多尺度幾何分析 94
4.6.1 曲波變換 95
4.6.2 輪廓波變換 100
4.7 MRA方法的相關概述 101
參考文獻 103
第5章 空譜遙感圖像融合：成分替代及其細節注入機理 105
5.1 引言 105
5.2 基于投影替代方法及其細節注入機理 105
5.2.1 線性IHS方法與GIHS推廣 108
5.2.2 GIHS方法 109
5.2.3 PCA方法 111
5.2.4 GS方法 113
5.3 Brovey變換方法與細節注入 115
5.4 基于參數向量優化的成分替代方法 116
5.4.1 自適應IHS 方法及其變種 117
5.4.2 波段無關多變量回歸方法 118
5.4.3 波段相關多變量回歸方法 119
5.5 部分更換的自適應成分替代方法 121
5.6 空域細節注入統一框架分析 122
5.7 實驗分析 123
5.7.1 仿真數據實驗結果 123
5.7.2 真實數據實驗結果 126
5.8 本章小結 129
參考文獻 130
第6章 空譜遙感圖像MRA 融合：細節注入機理 132
6.1 引言 132
6.2 傳統MRA融合方法 133
6.3 快速MRA的細節注入框架 134
6.4 定制調制傳遞函數的MRA 及其細節注入框架 136
6.4.1 ATW融合方法 137
6.4.2 GLP方法 138
6.4.3 基于MRA的優化成分替代方法 140
6.4.4 MRA混合方法 141
6.5 相關實驗分析 141
6.5.1 仿真數據實驗結果 141
6.5.2 真實數據實驗結果 145
6.6 關于空譜圖像融合的開源算法包及其性能評測 147
6.7 本章小結 147
參考文獻 147
第7章 空譜遙感圖像融合的變分方法 150
7.1 引言 150
7.2 圖像正則化模型 150
7.2.1 全變差圖像模型 150
7.2.2 非局部圖像模型 153
7.2.3 分數階圖像模型 157
7.2.4 向量值情形 159
7.3 典型變分融合模型及其分析 164
7.3.1 融合問題的連續描述 164
7.3.2 P+XS模型 165
7.3.3 非局部變分全色銳化模型 169
7.3.4 變分小波全色銳化模型 170
7.3.5 動態全變差全色銳化模型 173
7.3.6 分數階全變差全色銳化模型 174
7.4 變分融合模型的數值計算方法 174
7.4.1 P+XS模型的數值實現 175
7.4.2 NVP模型的數值實現 176
7.4.3 AVWP模型的數值實現 179
7.4.4 DTV模型的數值實現 181
7.4.5 FTV模型的數值實現 183
7.4.6 實驗與分析 184
7.5 本章小結 186
參考文獻 186
第8章 空間Hessian特征驅動的變分融合方法 189
8.1 引言 189
8.2 Hessian變分融合模型 190
8.2.1 基于觀測模型的光譜信息保真項 191
8.2.2 Hessian特征驅動的空間信息保持項 191
8.2.3 空間Hessian特征驅動的變分融合模型 196
8.3 模型求解的前向后向分裂算法 197
8.4 實驗結果與分析 200
8.4.1 實驗數據集和實驗設置 200
8.4.2 參數選取 201
8.4.3 仿真數據實驗 202
8.4.4 真實數據實驗 211
8.4.5 計算效率分析與比較 215
8.5 本章小結 217
參考文獻 217
第9章 高階幾何結構信息遷移的變分融合方法 219
9.1 引言 219
9.2 高階結構遷移變分融合模型 220
9.2.1 基于觀測模型的光譜信息保真項 220
9.2.2 基于Wavelet融合的光譜信息保真項 220
9.2.3 高階幾何結構信息遷移項 221
9.2.4 高階幾何結構信息遷移的變分融合模型 224
9.3 模型求解的FISTA算法 224
9.4 實驗結果與分析 227
9.4.1 實驗設置 227
9.4.2 仿真數據實驗 228
9.4.3 真實數據實驗 235
9.4.4 計算效率分析與比較 239
9.5 本章小結 240
參考文獻 241
第10章 分數階幾何與空譜低秩先驗的變分融合方法 243
10.1 引言 243
10.2 分數階幾何與空譜低秩先驗的變分融合模型 244
10.3 變分融合計算方法 248
10.4 實驗結果與分析 252
10.5 本章小結 263
參考文獻 263
后記 267
彩圖
前言
第1章 空譜遙感圖像融合引論 1
1.1 圖像融合基本概念 1
1.1.1 圖像融合概念 1
1.1.2 圖像融合的價值 2
1.1.3 圖像融合的層次體系：像素級-特征級-決策級 2
1.2 問題聚集——空譜遙感圖像融合 4
1.3 空譜遙感圖像融合的代表性方法體系 5
1.3.1 空域細節注入體系 7
1.3.2 多分辨率分析方法的細節注入體系 8
1.3.3 貝葉斯融合的統計建模體系 9
1.3.4 模型優化融合的體系：由正則化到深度先驗 11
1.4 本書內容結構安排 12
參考文獻 13
第2章 空譜遙感成像傳感器及其數據獲取 15
2.1 引言 15
2.2 遙感與遙感數據獲取 15
2.2.1 遙感的概念 15
2.2.2 遙感數據獲取 16
2.3 空譜圖像相關的分辨率基礎概念 17
2.3.1 空間分辨率 17
2.3.2 光譜分辨率 21
2.3.3 輻射分辨率 23
2.3.4 時間分辨率 23
2.4 遙感影像的數學表示 24
2.5 傳感器成像模式 25
2.5.1 擺掃式 27
2.5.2 推掃式 27
2.6 常用傳感器及其多(高)光譜圖像數據 28
2.6.1 離散傳感器和掃描鏡多光譜成像及其數據 28
2.6.2 SPOT衛星線陣列傳感器系統 32
2.6.3 甚高分辨率線陣列遙感系統及其數據 35
2.6.4 機載多光譜成像儀 45
2.6.5 線/面陣列高光譜成像儀 48
2.7 數字多/高光譜遙感影像的數據格式 51
2.8 本章小結 53
參考文獻 53
第3章 空譜遙感圖像融合：質量評估協議與評價指標 54
3.1 引言 54
3.2 空譜圖像融合質量評估問題 54
3.3 質量評估協議 56
3.3.1 Wald協議 56
3.3.2 質量評價指標 58
3.4 本章小結 60
參考文獻 61
第4章 圖像融合的變換：由譜變換到多分辨率分析 63
4.1 引言 63
4.2 亮度-色調-飽和度變換 64
4.2.1 線性亮度-色調-飽和度變換 64
4.2.2 非線性變換亮度-色調-飽和度 67
4.3 主成分分析 71
4.3.1 基本原理 71
4.3.2 優化觀點 73
4.4 相關討論 73
4.5 多分辨率分析 74
4.5.1 小波分析基礎 74
4.5.2 MRA與塔式分解 78
4.5.3 正交小波構造條件與濾波器實現 81
4.5.4 雙正交小波構造條件與濾波器實現 82
4.5.5 二維抽取小波變換 83
4.5.6 非抽取小波 85
4.5.7 加性分解的a trous小波分析 87
4.5.8 拉普拉斯金字塔變換 90
4.5.9 廣義拉普拉斯金字塔變換 92
4.6 多尺度幾何分析 94
4.6.1 曲波變換 95
4.6.2 輪廓波變換 100
4.7 MRA方法的相關概述 101
參考文獻 103
第5章 空譜遙感圖像融合：成分替代及其細節注入機理 105
5.1 引言 105
5.2 基于投影替代方法及其細節注入機理 105
5.2.1 線性IHS方法與GIHS推廣 108
5.2.2 GIHS方法 109
5.2.3 PCA方法 111
5.2.4 GS方法 113
5.3 Brovey變換方法與細節注入 115
5.4 基于參數向量優化的成分替代方法 116
5.4.1 自適應IHS 方法及其變種 117
5.4.2 波段無關多變量回歸方法 118
5.4.3 波段相關多變量回歸方法 119
5.5 部分更換的自適應成分替代方法 121
5.6 空域細節注入統一框架分析 122
5.7 實驗分析 123
5.7.1 仿真數據實驗結果 123
5.7.2 真實數據實驗結果 126
5.8 本章小結 129
參考文獻 130
第6章 空譜遙感圖像MRA 融合：細節注入機理 132
6.1 引言 132
6.2 傳統MRA融合方法 133
6.3 快速MRA的細節注入框架 134
6.4 定制調制傳遞函數的MRA 及其細節注入框架 136
6.4.1 ATW融合方法 137
6.4.2 GLP方法 138
6.4.3 基于MRA的優化成分替代方法 140
6.4.4 MRA混合方法 141
6.5 相關實驗分析 141
6.5.1 仿真數據實驗結果 141
6.5.2 真實數據實驗結果 145
6.6 關于空譜圖像融合的開源算法包及其性能評測 147
6.7 本章小結 147
參考文獻 147
第7章 空譜遙感圖像融合的變分方法 150
7.1 引言 150
7.2 圖像正則化模型 150
7.2.1 全變差圖像模型 150
7.2.2 非局部圖像模型 153
7.2.3 分數階圖像模型 157
7.2.4 向量值情形 159
7.3 典型變分融合模型及其分析 164
7.3.1 融合問題的連續描述 164
7.3.2 P+XS模型 165
7.3.3 非局部變分全色銳化模型 169
7.3.4 變分小波全色銳化模型 170
7.3.5 動態全變差全色銳化模型 173
7.3.6 分數階全變差全色銳化模型 174
7.4 變分融合模型的數值計算方法 174
7.4.1 P+XS模型的數值實現 175
7.4.2 NVP模型的數值實現 176
7.4.3 AVWP模型的數值實現 179
7.4.4 DTV模型的數值實現 181
7.4.5 FTV模型的數值實現 183
7.4.6 實驗與分析 184
7.5 本章小結 186
參考文獻 186
第8章 空間Hessian特征驅動的變分融合方法 189
8.1 引言 189
8.2 Hessian變分融合模型 190
8.2.1 基于觀測模型的光譜信息保真項 191
8.2.2 Hessian特征驅動的空間信息保持項 191
8.2.3 空間Hessian特征驅動的變分融合模型 196
8.3 模型求解的前向后向分裂算法 197
8.4 實驗結果與分析 200
8.4.1 實驗數據集和實驗設置 200
8.4.2 參數選取 201
8.4.3 仿真數據實驗 202
8.4.4 真實數據實驗 211
8.4.5 計算效率分析與比較 215
8.5 本章小結 217
參考文獻 217
第9章 高階幾何結構信息遷移的變分融合方法 219
9.1 引言 219
9.2 高階結構遷移變分融合模型 220
9.2.1 基于觀測模型的光譜信息保真項 220
9.2.2 基于Wavelet融合的光譜信息保真項 220
9.2.3 高階幾何結構信息遷移項 221
9.2.4 高階幾何結構信息遷移的變分融合模型 224
9.3 模型求解的FISTA算法 224
9.4 實驗結果與分析 227
9.4.1 實驗設置 227
9.4.2 仿真數據實驗 228
9.4.3 真實數據實驗 235
9.4.4 計算效率分析與比較 239
9.5 本章小結 240
參考文獻 241
第10章 分數階幾何與空譜低秩先驗的變分融合方法 243
10.1 引言 243
10.2 分數階幾何與空譜低秩先驗的變分融合模型 244
10.3 變分融合計算方法 248
10.4 實驗結果與分析 252
10.5 本章小結 263
參考文獻 263
后記 267
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