圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準 商品名稱： 多尺度圖像融合理論與方法 作者： 才溪 市場價： 48元 文軒網價： 37.4元【78折】 ISBN號： 9787121219146 出版社： 電子工業出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時間：2014-01-01 版次：1 頁數：196 印刷時間：2014-01-01 印次：1 字數：3328.00千字
內容簡介 本書系統深入地闡述了多尺度圖像融合的理論和方法，總結了國內外多尺度圖像融合技術的最新成果和最新進展。本書內容包括：圖像融合的基本理論和研究現狀，像素級融合的基本方法及評價標準，多尺度圖像融合的基本框架、研究現狀及難點，金字塔變換、小波變換、多小波變換、Curvelet變換、Contourlet變換的基本理論及基于各變換的圖像融合算法，多尺度邊緣表示理論及基于多尺度邊緣的圖像融合算法。書中的算法大都做了詳細的計算機仿真實驗，以驗證算法的有效性和可行性，并給出了大量的定性和定量分析。
目錄 第1章圖像融合基礎
1.1圖像融合的概念及研究意義
1.2圖像融合技術的發展及研究現狀
1.3圖像融合的應用
1.4圖像融合的分類
1.4.1按信息表征層次分類
1.4.2按圖像源分類
1.4.3按融合方法分類
1.5本章小結
參考文獻
第2章像素級圖像融合概述
2.1像素級圖像融合的預處理
2.1.1圖像配準
2.1.2圖像去噪
2.2像素級圖像融合方法綜述
2.2.1加權平均圖像融合方法
2.2.2IHS空間圖像融合方法
2.2.3主成分分析圖像融合方法
2.2.4偽彩色圖像融合方法
2.2.5基于統計估計的圖像融合方法
2.3像素級圖像融合性能評價
2.3.1主觀評價
2.3.2客觀評價
2.4本章小結
參考文獻
第3章多尺度圖像融合基本框架及研究現狀
3.1多尺度圖像融合的產生
3.2多尺度圖像融合的基本框架
3.2.1多尺度分解方法
3.2.2融合準則
3.3多尺度圖像融合的研究現狀
3.4多尺度圖像融合的研究難點
3.5本章小結
參考文獻
第4章基于金字塔變換的圖像融合
4.1金字塔變換
4.1.1高斯金字塔
4.1.2拉普拉斯金字塔
4.1.3對比度金字塔
4.1.4梯度金字塔
4.2基于金字塔變換的圖像融合傳統方法
4.2.1基于拉普拉斯金字塔的圖像融合方法（LPT）
4.2.2基于對比度金字塔的圖像融合方法（CPT）
4.2.3基于梯度金字塔的圖像融合方法（GPT）
4.3實驗結果及分析
4.4本章小結
參考文獻
第5章基于小波變換的圖像融合
5.1小波變換
5.1.1一維小波變換
5.1.2二維小波變換
5.2基于小波變換的圖像融合傳統方法
5.2.1選取系數絕對值最大的融合方法（w—Max）
5.2.2選取對比度絕對值最大的融合方法（w—Ctr）
5.2.3基于匹配度的融合方法（w—Match）
5.3一種基于小波域隱馬爾可夫樹模型的多聚焦圖像融合方法
5.3.1隱馬爾可夫模型
5.3.2小波域隱馬爾可夫樹模型
5.3.3基于小波變換的多聚焦圖像融合方法
5.4實驗結果及分析
5.5本章小結
參考文獻
第6章基于多小波變換的圖像融合
6.1多小波變換
6.1.1一維離散多小波變換
6.1.2二維離散多小波變換
6.2基于多小波變換的圖像融合傳統方法
6.2.1選取跨方向子帶貢獻最大的融合方法（DMWT—Qumar）
6.2.2基于Canny邊緣檢測的多聚焦圖像融合方法（DMWT—Canny）
6.2.3基于范數的多光譜圖像矢量融合方法（DMWT—Norm）
6.3一種基于多小波域雙變量Alpha穩定分布的矢量圖像融合方法
6.3.1Alpha穩定分布
6.3.2多小波系數矢量統計特性分析
6.3.3矢量融合方法具體步驟
6.4實驗結果及分析
6.5本章小結
參考文獻
第7章基于Curvelet變換的圖像融合
7.1Curvelet變換
7.1.1連續時間Curvelet變換
7.1.2離散Curvelet變換
7.2基于Curvelet變換的圖像融合傳統方法
7.2.1選取系數絕對值最大的融合方法（CT—Max）
7.2.2選取區域能量最大的融合方法（CT—Emax）
7.2.3基于脈沖耦合神經網絡的融合方法（CT—PCNN）
7.3一種基于Curvelet域自適應脈沖耦合神經網絡的圖像融合方法
7.3.1脈沖耦合神經網絡（PCNN）模型
7.3.2基于Curvelet域自適應脈沖耦合神經網絡的圖像融合方法
7.4實驗結果及分析
7.5本章小結
參考文獻
第8章基于Contourlet變換的圖像融合
8.1Contourlet變換
8.1.1LP變換
8.1.2方向濾波器組
8.1.3Contourlet變換及其特點
8.2基于Contourlet變換的圖像融合傳統方法
8.3Contourlet變換低通濾波器對融合算法性能的影響
8.4Contourlet變換低通濾波器對融合圖像中偽輪廓的影響
8.5Contourlet變換低通濾波器對融合算法中分解層數選取的影響
8.6本章小結
參考文獻
第9章基于多尺度邊緣的圖像融合
9.1圖像多尺度邊緣表示理論
9.1.1信號的多尺度邊緣檢測
9.1.2信號的多尺度邊緣重構
9.2基于多尺度邊緣的圖像融合傳統方法
9.2.1合并多尺度邊緣的融合方法（MER—IF）
9.2.2基于多尺度邊緣的去噪融合方法（MER—IFNR）
9.3一種基于多尺度邊緣對失配／噪聲魯棒的圖像融合方法
9.3.1算法框架構成
9.3.2多尺度邊緣的處理
9.3.3關鍵度量的定義——邊緣相關性
9.3.4多尺度邊緣的配準過程
9.3.5多尺度邊緣的融合準則
9.3.6多尺度邊緣的重構
9.4實驗結果及分析
9.4.1全局邊緣相關性的單峰特性
9.4.2無噪聲失配情況下融合結果分析
9.4.3有噪聲失配情況下融合結果分析
9.5本章小結
參考文獻
第10章多尺度圖像融合的發展趨勢
10.1多尺度圖像融合理論與技術的發展方向
10.2理論技術發展對器件與系統發展的影響
10.3本章小結
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 多尺度圖像融合理論與方法 |
| 作者： | 才溪 |
| 市場價： | 48元 |
| 文軒網價： | 37.4元【78折】 |
| ISBN號： | 9787121219146 |
| 出版社： | 電子工業出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時間：2014-01-01 | 版次：1 | 頁數：196 |
| 印刷時間：2014-01-01 | 印次：1 | 字數：3328.00千字 |
| 內容簡介 | |
| 本書系統深入地闡述了多尺度圖像融合的理論和方法，總結了國內外多尺度圖像融合技術的最新成果和最新進展。本書內容包括：圖像融合的基本理論和研究現狀，像素級融合的基本方法及評價標準，多尺度圖像融合的基本框架、研究現狀及難點，金字塔變換、小波變換、多小波變換、Curvelet變換、Contourlet變換的基本理論及基于各變換的圖像融合算法，多尺度邊緣表示理論及基于多尺度邊緣的圖像融合算法。書中的算法大都做了詳細的計算機仿真實驗，以驗證算法的有效性和可行性，并給出了大量的定性和定量分析。 |
| 目錄 | |
| 第1章圖像融合基礎 1.1圖像融合的概念及研究意義 1.2圖像融合技術的發展及研究現狀 1.3圖像融合的應用 1.4圖像融合的分類 1.4.1按信息表征層次分類 1.4.2按圖像源分類 1.4.3按融合方法分類 1.5本章小結 參考文獻 第2章像素級圖像融合概述 2.1像素級圖像融合的預處理 2.1.1圖像配準 2.1.2圖像去噪 2.2像素級圖像融合方法綜述 2.2.1加權平均圖像融合方法 2.2.2IHS空間圖像融合方法 2.2.3主成分分析圖像融合方法 2.2.4偽彩色圖像融合方法 2.2.5基于統計估計的圖像融合方法 2.3像素級圖像融合性能評價 2.3.1主觀評價 2.3.2客觀評價 2.4本章小結 參考文獻 第3章多尺度圖像融合基本框架及研究現狀 3.1多尺度圖像融合的產生 3.2多尺度圖像融合的基本框架 3.2.1多尺度分解方法 3.2.2融合準則 3.3多尺度圖像融合的研究現狀 3.4多尺度圖像融合的研究難點 3.5本章小結 參考文獻 第4章基于金字塔變換的圖像融合 4.1金字塔變換 4.1.1高斯金字塔 4.1.2拉普拉斯金字塔 4.1.3對比度金字塔 4.1.4梯度金字塔 4.2基于金字塔變換的圖像融合傳統方法 4.2.1基于拉普拉斯金字塔的圖像融合方法（LPT） 4.2.2基于對比度金字塔的圖像融合方法（CPT） 4.2.3基于梯度金字塔的圖像融合方法（GPT） 4.3實驗結果及分析 4.4本章小結 參考文獻 第5章基于小波變換的圖像融合 5.1小波變換 5.1.1一維小波變換 5.1.2二維小波變換 5.2基于小波變換的圖像融合傳統方法 5.2.1選取系數絕對值最大的融合方法（w—Max） 5.2.2選取對比度絕對值最大的融合方法（w—Ctr） 5.2.3基于匹配度的融合方法（w—Match） 5.3一種基于小波域隱馬爾可夫樹模型的多聚焦圖像融合方法 5.3.1隱馬爾可夫模型 5.3.2小波域隱馬爾可夫樹模型 5.3.3基于小波變換的多聚焦圖像融合方法 5.4實驗結果及分析 5.5本章小結 參考文獻 第6章基于多小波變換的圖像融合 6.1多小波變換 6.1.1一維離散多小波變換 6.1.2二維離散多小波變換 6.2基于多小波變換的圖像融合傳統方法 6.2.1選取跨方向子帶貢獻最大的融合方法（DMWT—Qumar） 6.2.2基于Canny邊緣檢測的多聚焦圖像融合方法（DMWT—Canny） 6.2.3基于范數的多光譜圖像矢量融合方法（DMWT—Norm） 6.3一種基于多小波域雙變量Alpha穩定分布的矢量圖像融合方法 6.3.1Alpha穩定分布 6.3.2多小波系數矢量統計特性分析 6.3.3矢量融合方法具體步驟 6.4實驗結果及分析 6.5本章小結 參考文獻 第7章基于Curvelet變換的圖像融合 7.1Curvelet變換 7.1.1連續時間Curvelet變換 7.1.2離散Curvelet變換 7.2基于Curvelet變換的圖像融合傳統方法 7.2.1選取系數絕對值最大的融合方法（CT—Max） 7.2.2選取區域能量最大的融合方法（CT—Emax） 7.2.3基于脈沖耦合神經網絡的融合方法（CT—PCNN） 7.3一種基于Curvelet域自適應脈沖耦合神經網絡的圖像融合方法 7.3.1脈沖耦合神經網絡（PCNN）模型 7.3.2基于Curvelet域自適應脈沖耦合神經網絡的圖像融合方法 7.4實驗結果及分析 7.5本章小結 參考文獻 第8章基于Contourlet變換的圖像融合 8.1Contourlet變換 8.1.1LP變換 8.1.2方向濾波器組 8.1.3Contourlet變換及其特點 8.2基于Contourlet變換的圖像融合傳統方法 8.3Contourlet變換低通濾波器對融合算法性能的影響 8.4Contourlet變換低通濾波器對融合圖像中偽輪廓的影響 8.5Contourlet變換低通濾波器對融合算法中分解層數選取的影響 8.6本章小結 參考文獻 第9章基于多尺度邊緣的圖像融合 9.1圖像多尺度邊緣表示理論 9.1.1信號的多尺度邊緣檢測 9.1.2信號的多尺度邊緣重構 9.2基于多尺度邊緣的圖像融合傳統方法 9.2.1合并多尺度邊緣的融合方法（MER—IF） 9.2.2基于多尺度邊緣的去噪融合方法（MER—IFNR） 9.3一種基于多尺度邊緣對失配／噪聲魯棒的圖像融合方法 9.3.1算法框架構成 9.3.2多尺度邊緣的處理 9.3.3關鍵度量的定義——邊緣相關性 9.3.4多尺度邊緣的配準過程 9.3.5多尺度邊緣的融合準則 9.3.6多尺度邊緣的重構 9.4實驗結果及分析 9.4.1全局邊緣相關性的單峰特性 9.4.2無噪聲失配情況下融合結果分析 9.4.3有噪聲失配情況下融合結果分析 9.5本章小結 參考文獻 第10章多尺度圖像融合的發展趨勢 10.1多尺度圖像融合理論與技術的發展方向 10.2理論技術發展對器件與系統發展的影響 10.3本章小結 |
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