圖像融合：算法與應(yīng)用

定　價(jià)：￥88.00

作　者：	（希）斯特海琪著，王強(qiáng) 等譯
出版社：	國防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 軟件工程/開發(fā)項(xiàng)目管理

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ISBN：	9787118097627	出版時(shí)間：	2015-05-01	包裝：
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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《圖像融合：算法與應(yīng)用》包括圖像融合研究領(lǐng)域最新進(jìn)展的代表性成果，因此也促進(jìn)了對(duì)圖像融合發(fā)展做出貢獻(xiàn)的多種學(xué)科間的協(xié)作。書中不僅展示了空間域上的融合方法，也包括變換域上的融合算法。本書還包括圖像拼接、遙感應(yīng)用以及性能評(píng)估等方面重要的參考資料。書中各章對(duì)圖像融合的理論、算法設(shè)計(jì)和應(yīng)用進(jìn)行了重點(diǎn)論述，內(nèi)容不僅包括圖像融合方法基礎(chǔ)的理論分析，也包括這些融合方法在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用過程中所遇到的各種相關(guān)問題。本書的作者譚娜·斯特海琪都在圖像融合研究領(lǐng)域中取得了領(lǐng)先的研究成果，他們提供了這個(gè)活躍而且快速發(fā)展的研究領(lǐng)域中具有代表性而且詳盡的算法和應(yīng)用。

作者簡(jiǎn)介

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圖書目錄

第1章超分辨率圖像重建研究新進(jìn)展
1.1 引言
1.2 成像過程建模
    1.2.1 幾何變換模型
    1.2.2 圖像退化模型
    1.2.3 觀測(cè)模型——數(shù)學(xué)模型
1.3 最新的超分辨率重構(gòu)方法
    1.3.1 頻域方法
    1.3.2 凸集映射
    1.3.3 貝葉斯／變分法
    1.3.4 基于插值的方法
1.4 超分辨圖像重建的魯棒方法
    1.4.1 亞像素配準(zhǔn)
    1.4.2 聯(lián)合貝葉斯配準(zhǔn)／重構(gòu)
1.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
1.6 結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
第2章基于多分辨過采樣分解的圖像融合
2.1 引言
2.2 多分辨分析
    2.2.1 基本理論
    2.2.2 非抽取離散小波變換
    2.2.3 小波變換的多層分解
    2.2.4 二維圖像的平移不變小波分解
    2.5.5 圖像的a trous小波分解算法
    2.2.6 拉普拉斯金字塔
2.3 定制調(diào)制傳遞函數(shù)的多分辨分析
2.4 上下文驅(qū)動(dòng)的多分辨數(shù)據(jù)融合
    2.4.1 基于非抽取小波的數(shù)據(jù)融合方案
    2.4.2 基于金字塔的數(shù)據(jù)融合方案
    2.4.3 a trous小波數(shù)據(jù)融合方案
    2.4.4 增強(qiáng)光譜失真最小化模型
    2.4.5 增強(qiáng)上下文模型
2.5 質(zhì)量評(píng)估
    2.5.1 融合技術(shù)的質(zhì)量評(píng)估
    2.5.2 質(zhì)量指數(shù)
2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.6.1 數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與比較方法
    2.6.2 基于QuickBird數(shù)據(jù)的性能比較
    2.6.3 基于Ikonos數(shù)據(jù)的對(duì)比結(jié)果
2.7 結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
第3章基于線性混合模型的多傳感器多分辨率圖像融合
3.1 引言
3.2 數(shù)據(jù)融合和遙感
3.3 線性融合模型
3.4 案例研究
    3.4.1 引言
    3.4.2 研究范圍和數(shù)據(jù)
    3.4.3 質(zhì)量評(píng)估
    3.4.4 結(jié)果與討論
3.5 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第4章基于獨(dú)立成分分析的圖像融合方案
4.1 引言
4.2 ICA和拓?fù)銲CA基
    4.2.1 基的定義
    4.2.2 訓(xùn)練ICA基
    4.2.3 獨(dú)立成分分析基的性質(zhì)
4.3 用ICA基進(jìn)行圖像融合
4.4 采用ICA基的融合規(guī)則
    4.4.1 基于像素的加權(quán)組合方法
    4.4.2 基于區(qū)域的ICA基圖像融合
4.5 用于圖像融合的優(yōu)化方法
    4.5.1 拉普拉斯先驗(yàn)概率
    4.5.2 Verhulstian先驗(yàn)概率
4.6 融合圖像的重構(gòu)
……
第5章基于小波域統(tǒng)計(jì)建模的圖像融合
第6章基于a trous算法的圖像融合理論及其實(shí)現(xiàn)
第7章基于貝葉斯理論的圖像融合
第8章基于圖像拼接的多維融合
第9章基于最優(yōu)化理論的多光譜圖像和全色圖像的融合
第10章基于統(tǒng)計(jì)特征優(yōu)化的圖像融合
第11章基于統(tǒng)計(jì)方法的圖像邊緣融合
第12章基于圖像融合及盲復(fù)原的多傳感器圖像增強(qiáng)
第13章基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的圖像增強(qiáng)與融合
第14章基于區(qū)域的多焦點(diǎn)圖像融合
第15章圖像融合技術(shù)在無損檢測(cè)及遙感圖像處理中的應(yīng)用
第16章遙感應(yīng)用領(lǐng)域的圖像融合
第17章像素級(jí)圖像融合方法的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
第18章客觀自適應(yīng)圖像融合方法
第19章圖像融合方法的性能評(píng)估
致謝
參考文獻(xiàn)