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180千字 字数
2023-08-01 发行日期
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主编推荐语

一本学习图像融合技术的参考书。

内容简介

全书共有9章。第1章介绍了图像融合的定义、发展历史、研究现状和分类，让读者对图像融合有一个直观的认识。第2章从研究背景与意义、研究现状、评价体系三个角度讲述了遥感图像融合的基础知识。第3～8章系统地介绍了各种图像融合方法。第9章结合图像融合的具体应用实例，介绍了图像融合的应用，并且对未来的发展进行了展望。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 编委会名单
  • 丛书序
  • 前言
  • 第1章 走进图像融合
  • 1.1 什么是图像融合
  • 1.2 图像融合的发展历史与研究现状
  • 1.3 图像融合分类
  • 1.3.1 按融合层次分类
  • 1.3.2 按融合图像源分类
  • 第2章 遥感图像融合基础知识
  • 2.1 遥感图像融合的研究背景与意义
  • 2.1.1 高分辨率遥感技术的发展
  • 2.1.2 遥感卫星图像的特点
  • 2.1.3 遥感图像融合的研究意义
  • 2.2 全色锐化的主流方法及研究现状
  • 2.2.1 分量替换（CS）
  • 2.2.2 多分辨率分析（MRA）
  • 2.2.3 模型求解
  • 2.2.4 深度学习
  • 2.3 全色锐化评价体系
  • 2.3.1 降分辨率评估
  • 2.3.2 原分辨率评估
  • 第3章 基于金字塔变换的图像融合
  • 3.1 引言
  • 3.2 常见图像金字塔变换
  • 3.2.1 高斯金字塔变换
  • 3.2.2 拉普拉斯金字塔变换
  • 3.2.3 比率低通金字塔变换
  • 3.2.4 对比度金字塔变换
  • 3.2.5 梯度金字塔变换
  • 3.3 基于金字塔变换的图像融合方法
  • 3.3.1 基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合
  • 3.3.2 基于比率低通金字塔变换的图像融合
  • 3.3.3 基于对比度金字塔变换的图像融合
  • 3.3.4 基于梯度金字塔变换的图像融合
  • 3.4 实验结果与分析
  • 3.4.1 降分辨率分析
  • 3.4.2 原分辨率分析
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 基于小波族的图像融合
  • 4.1 引言
  • 4.2 小波变换的基本理论
  • 4.2.1 小波族
  • 4.2.2 小波函数与子函数
  • 4.2.3 尺度函数与子函数
  • 4.2.4 多分辨率分析
  • 4.2.5 信号分解与重构
  • 4.3 基于小波变换的图像融合
  • 4.3.1 图像的二维离散小波变换
  • 4.3.2 图像融合过程
  • 4.4 小波选择
  • 4.4.1 多小波
  • 4.4.2 轮廓波
  • 4.4.3 剪切波
  • 4.5 实验结果与分析
  • 4.5.1 降分辨率分析
  • 4.5.2 原分辨率评估分析
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 基于智能优化算法的图像融合
  • 5.1 引言
  • 5.2 智能优化算法简介
  • 5.2.1 智能优化算法分类
  • 5.2.2 进化算法概述
  • 5.3 基于贝叶斯网络及进化算法的全色锐化融合模型
  • 5.3.1 模型构建
  • 5.3.2 参数优化
  • 5.3.3 实验对比与分析
  • 5.4 基于进化算法的IHS全色锐化融合模型
  • 5.4.1 IHS融合模型
  • 5.4.2 EA-IHS融合模型
  • 5.4.3 组合差分进化优化
  • 5.4.4 实验对比与分析
  • 5.5 基于多目标优化的IHS全色锐化融合模型
  • 5.5.1 目标函数
  • 5.5.2 NSGA-II优化
  • 5.5.3 MO-IHS基本流程
  • 5.5.4 实验对比与分析
  • 5.6 本章小结
  • 第6章 基于能量模型的图像融合
  • 6.1 引言
  • 6.2 变分法预备知识
  • 6.2.1 泛函定义及性质
  • 6.2.2 BV空间定义及性质
  • 6.2.3 Bregman迭代和分裂Bregman迭代
  • 6.3 变分全色锐化融合模型
  • 6.3.1 VP模型构建
  • 6.3.2 能量极小值存在性分析
  • 6.3.3 数值算法
  • 6.3.4 实验结果与分析
  • 6.4 基于Framelet的全色锐化融合模型
  • 6.4.1 Framelet及其图像表示
  • 6.4.2 基于Framelet的全色锐化融合模型
  • 6.4.3 基于变分法和Framelet的全色锐化融合模型
  • 6.4.4 实验结果及分析
  • 6.4.5 VFP模型与VP模型的比较
  • 6.5 基于贝叶斯后验概率估计的全色锐化融合模型
  • 6.5.1 模型构建
  • 6.5.2 模型求解
  • 6.5.3 实验对比与分析
  • 6.6 本章小结
  • 第7章 基于深度学习的图像融合
  • 7.1 引言
  • 7.2 深度学习基础理论
  • 7.2.1 数据输入层
  • 7.2.2 卷积计算层
  • 7.2.3 激励层
  • 7.2.4 池化层
  • 7.2.5 全连接层
  • 7.2.6 经典架构
  • 7.3 小波系数指导的全色锐化融合网络
  • 7.3.1 网络构建
  • 7.3.2 实验对比与分析
  • 7.3.3 消融实验
  • 7.4 基于Framelet的全色锐化融合网络
  • 7.4.1 模型构建
  • 7.4.2 实验对比与分析
  • 7.4.3 消融分析
  • 7.5 基于深度展开网络的全色锐化融合网络
  • 7.5.1 网络构建
  • 7.5.2 实验对比与分析
  • 7.5.3 消融分析
  • 7.6 本章小结
  • 第8章 基于颜色迁移的图像融合
  • 8.1 引言
  • 8.2 研究背景与研究现状
  • 8.2.1 基于涂鸦点的着色
  • 8.2.2 基于参考图像的着色
  • 8.2.3 基于深度学习的着色
  • 8.3 基于超像素的图像融合
  • 8.3.1 模型构建
  • 8.3.2 模型求解
  • 8.3.3 模型分析
  • 8.3.4 实验对比与分析
  • 8.4 基于风格迁移的图像融合
  • 8.4.1 网络构建
  • 8.4.2 消融实验
  • 8.4.3 实验对比与分析
  • 8.5 基于生成对抗网络的图像融合
  • 8.5.1 网络构建
  • 8.5.2 实验对比与分析
  • 8.6 本章小结
  • 第9章 图像融合的应用与发展趋势
  • 9.1 引言
  • 9.2 图像融合的落地应用
  • 9.2.1 遥感图像融合应用
  • 9.2.2 图像融合的其他应用
  • 9.3 图像融合的未来发展展望
  • 参考文献
  • 缩略词表
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。