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包郵 多源圖像融合與應(yīng)用

出版社:電子工業(yè)出版社出版時間:2023-08-01
開本: 其他 頁數(shù): 316
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多源圖像融合與應(yīng)用 版權(quán)信息

多源圖像融合與應(yīng)用 內(nèi)容簡介

全書共有9 章。第1 章介紹了圖像融合的定義、發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀和分類,讓讀者對圖像融合有一個直觀的認(rèn)識。第2 章從研究背景與意義、研究現(xiàn)狀、評價體系三個角度講述了遙感圖像融合的基礎(chǔ)知識。第3~8 章系統(tǒng)地介紹了各種圖像融合方法。第9 章結(jié)合圖像融合的具體應(yīng)用實例,介紹了圖像融合的應(yīng)用,并且對未來的發(fā)展進行了展望。本書可作為高等院校高年級本科生、研究生學(xué)習(xí)圖像融合技術(shù)的教材和教學(xué)參考書,也可作為從事圖像融合研究和應(yīng)用的科技人員的參考書。

多源圖像融合與應(yīng)用 目錄

第1 章走進圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1
1.1 什么是圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 圖像融合的發(fā)展歷史與研究現(xiàn)狀. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2
1.3 圖像融合分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.1 按融合層次分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.2 按融合圖像源分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
第2 章遙感圖像融合基礎(chǔ)知識. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.1 遙感圖像融合的研究背景與意義. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.1.1 高分辨率遙感技術(shù)的發(fā)展. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.1.2 遙感衛(wèi)星圖像的特點. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1.3 遙感圖像融合的研究意義. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2 全色銳化的主流方法及研究現(xiàn)狀. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.1 分量替換(CS). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19
2.2.2 多分辨率分析(MRA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.2.3 模型求解. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.2.4 深度學(xué)習(xí). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.3 全色銳化評價體系. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.3.1 降分辨率評估. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.3.2 原分辨率評估. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
第3 章基于金字塔變換的圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.1 引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37
3.2 常見圖像金字塔變換. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.2.1 高斯金字塔變換. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.2.2 拉普拉斯金字塔變換. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.2.3 比率低通金字塔變換. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.2.4 對比度金字塔變換. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.2.5 梯度金字塔變換. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3 基于金字塔變換的圖像融合方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.1 基于拉普拉斯金字塔變換的圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43
3.3.2 基于比率低通金字塔變換的圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .44
3.3.3 基于對比度金字塔變換的圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .45
3.3.4 基于梯度金字塔變換的圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.4 實驗結(jié)果與分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.4.1 降分辨率分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.4.2 原分辨率分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.5 本章小結(jié). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
第4 章基于小波族的圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.1 引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49
4.2 小波變換的基本理論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.2.1 小波族. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.2.2 小波函數(shù)與子函數(shù). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.2.3 尺度函數(shù)與子函數(shù). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.2.4 多分辨率分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.2.5 信號分解與重構(gòu). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.3 基于小波變換的圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.3.1 圖像的二維離散小波變換. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.3.2 圖像融合過程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.4 小波選擇. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.4.1 多小波. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.4.2 輪廓波. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.4.3 剪切波. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.5 實驗結(jié)果與分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.5.1 降分辨率分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.5.2 原分辨率評估分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
4.6 本章小結(jié). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
第5 章基于智能優(yōu)化算法的圖像融合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .67
5.1 引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .67
5.2 智能優(yōu)化算法簡介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.2.1 智能優(yōu)化算法分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.2.2 進化算法概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
5.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及進化算法的全色銳化融合模型. . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.3.1 模型構(gòu)建. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.3.2 參數(shù)優(yōu)化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.3.3 實驗對比與分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.4 基于進化算法的IHS 全色銳化融合模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
5.4.1 IHS 融合模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
5.4.2 EA-IHS 融合模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.4.3 組合差分進化優(yōu)化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
5.4.4 實驗對比與分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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多源圖像融合與應(yīng)用 作者簡介

方發(fā)明,博士,華東師范大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院視覺與機器智能研究所副所長、教授、博士生導(dǎo)師,上海市"啟明星計劃”獲得者,"晨光學(xué)者”。2013年6月于華東師范大學(xué)計算機系獲工學(xué)博士學(xué)位。主要研究方向為機器學(xué)習(xí)、圖像處理。圍繞遙感/醫(yī)學(xué)圖像恢復(fù)、增強、識別、以及三維重建等展開理論和應(yīng)用研究。工作受到國家自然科學(xué)基金重點、面上、NSFC-RGC、上海市"啟明星計劃”、"晨光計劃”、上海市自然科學(xué)基金等8項縱向基金支持;并主持多項企事業(yè)單位聯(lián)合項目。相關(guān)成果發(fā)表在國際頂級雜志/會議上(共四十余篇,中科院1區(qū)/CCFA 20余篇,發(fā)表期刊會議主要包括:IEEE TC、TIP、TNNLS、TMM、TGRS、TVCG、TCSVT、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV等)。任IEEE TIP、TGRS、TMM、TVCG、CVPR、ICCV、AAAI等多個期刊與會議的審稿人和程序委員。

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