多尺度圖像融合理論與方法 才溪 ..
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電子通信培..
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- ISBN：9787121219146
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圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準(zhǔn) 商品名稱： 多尺度圖像融合理論與方法 作者： 才溪 市場價(jià)： 48元 文軒網(wǎng)價(jià)： 37.4元【78折】 ISBN號： 9787121219146 出版社： 電子工業(yè)出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時(shí)間：2014-01-01 版次：1 頁數(shù)：196 印刷時(shí)間：2014-01-01 印次：1 字?jǐn)?shù)：3328.00千字
內(nèi)容簡介 本書系統(tǒng)深入地闡述了多尺度圖像融合的理論和方法，總結(jié)了國內(nèi)外多尺度圖像融合技術(shù)的最新成果和最新進(jìn)展。本書內(nèi)容包括：圖像融合的基本理論和研究現(xiàn)狀，像素級融合的基本方法及評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，多尺度圖像融合的基本框架、研究現(xiàn)狀及難點(diǎn)，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(xì)的計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)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(chǔ)
1.1圖像融合的概念及研究意義
1.2圖像融合技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀
1.3圖像融合的應(yīng)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(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章像素級圖像融合概述
2.1像素級圖像融合的預(yù)處理
2.1.1圖像配準(zhǔn)
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(quán)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(tǒng)計(jì)估計(jì)的圖像融合方法
2.3像素級圖像融合性能評價(jià)
2.3.1主觀評價(jià)
2.3.2客觀評價(jià)
2.4本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章多尺度圖像融合基本框架及研究現(xiàn)狀
3.1多尺度圖像融合的產(chǎn)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(zhǔn)則
3.3多尺度圖像融合的研究現(xiàn)狀
3.4多尺度圖像融合的研究難點(diǎn)
3.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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(tǒng)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(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4.4本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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(tǒng)方法
5.2.1選取系數(shù)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(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
5.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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(tǒng)方法
6.2.1選取跨方向子帶貢獻(xiàn)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(shù)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(wěn)定分布的矢量圖像融合方法
6.3.1Alpha穩(wěn)定分布
6.3.2多小波系數(shù)矢量統(tǒng)計(jì)特性分析
6.3.3矢量融合方法具體步驟
6.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
6.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章基于Curvelet變換的圖像融合
7.1Curvelet變換
7.1.1連續(xù)時(shí)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(tǒng)方法
7.2.1選取系數(shù)絕對值最大的融合方法（CT—Max）
7.2.2選取區(qū)域能量最大的融合方法（CT—Emax）
7.2.3基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合方法（CT—PCNN）
7.3一種基于Curvelet域自適應(yīng)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合方法
7.3.1脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）模型
7.3.2基于Curvelet域自適應(yīng)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合方法
7.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
7.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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?yàn)V波器組
8.1.3Contourlet變換及其特點(diǎn)
8.2基于Contourlet變換的圖像融合傳統(tǒng)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(shù)選取的影響
8.6本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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(gòu)
9.2基于多尺度邊緣的圖像融合傳統(tǒng)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(gòu)成
9.3.2多尺度邊緣的處理
9.3.3關(guān)鍵度量的定義——邊緣相關(guān)性
9.3.4多尺度邊緣的配準(zhǔn)過程
9.3.5多尺度邊緣的融合準(zhǔn)則
9.3.6多尺度邊緣的重構(gòu)
9.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
9.4.1全局邊緣相關(guān)性的單峰特性
9.4.2無噪聲失配情況下融合結(jié)果分析
9.4.3有噪聲失配情況下融合結(jié)果分析
9.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章多尺度圖像融合的發(fā)展趨勢
10.1多尺度圖像融合理論與技術(shù)的發(fā)展方向
10.2理論技術(shù)發(fā)展對器件與系統(tǒng)發(fā)展的影響
10.3本章小結(jié)
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準(zhǔn) | |
| 商品名稱： | 多尺度圖像融合理論與方法 |
| 作者： | 才溪 |
| 市場價(jià)： | 48元 |
| 文軒網(wǎng)價(jià)： | 37.4元【78折】 |
| ISBN號： | 9787121219146 |
| 出版社： | 電子工業(yè)出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時(shí)間：2014-01-01 | 版次：1 | 頁數(shù)：196 |
| 印刷時(shí)間：2014-01-01 | 印次：1 | 字?jǐn)?shù)：3328.00千字 |
| 內(nèi)容簡介 | |
| 本書系統(tǒng)深入地闡述了多尺度圖像融合的理論和方法，總結(jié)了國內(nèi)外多尺度圖像融合技術(shù)的最新成果和最新進(jìn)展。本書內(nèi)容包括：圖像融合的基本理論和研究現(xiàn)狀，像素級融合的基本方法及評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，多尺度圖像融合的基本框架、研究現(xiàn)狀及難點(diǎn)，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(xì)的計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)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(chǔ) 1.1圖像融合的概念及研究意義 1.2圖像融合技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 1.3圖像融合的應(yīng)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(jié) 參考文獻(xiàn) 第2章像素級圖像融合概述 2.1像素級圖像融合的預(yù)處理 2.1.1圖像配準(zhǔn) 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(quán)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(tǒng)計(jì)估計(jì)的圖像融合方法 2.3像素級圖像融合性能評價(jià) 2.3.1主觀評價(jià) 2.3.2客觀評價(jià) 2.4本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 第3章多尺度圖像融合基本框架及研究現(xiàn)狀 3.1多尺度圖像融合的產(chǎn)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(zhǔn)則 3.3多尺度圖像融合的研究現(xiàn)狀 3.4多尺度圖像融合的研究難點(diǎn) 3.5本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 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(tǒng)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(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 4.4本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 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(tǒng)方法 5.2.1選取系數(shù)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(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 5.5本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 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(tǒng)方法 6.2.1選取跨方向子帶貢獻(xiàn)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(shù)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(wěn)定分布的矢量圖像融合方法 6.3.1Alpha穩(wěn)定分布 6.3.2多小波系數(shù)矢量統(tǒng)計(jì)特性分析 6.3.3矢量融合方法具體步驟 6.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 6.5本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 第7章基于Curvelet變換的圖像融合 7.1Curvelet變換 7.1.1連續(xù)時(shí)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(tǒng)方法 7.2.1選取系數(shù)絕對值最大的融合方法（CT—Max） 7.2.2選取區(qū)域能量最大的融合方法（CT—Emax） 7.2.3基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合方法（CT—PCNN） 7.3一種基于Curvelet域自適應(yīng)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合方法 7.3.1脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）模型 7.3.2基于Curvelet域自適應(yīng)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合方法 7.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 7.5本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 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?yàn)V波器組 8.1.3Contourlet變換及其特點(diǎn) 8.2基于Contourlet變換的圖像融合傳統(tǒng)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(shù)選取的影響 8.6本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 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(gòu) 9.2基于多尺度邊緣的圖像融合傳統(tǒng)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(gòu)成 9.3.2多尺度邊緣的處理 9.3.3關(guān)鍵度量的定義——邊緣相關(guān)性 9.3.4多尺度邊緣的配準(zhǔn)過程 9.3.5多尺度邊緣的融合準(zhǔn)則 9.3.6多尺度邊緣的重構(gòu) 9.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 9.4.1全局邊緣相關(guān)性的單峰特性 9.4.2無噪聲失配情況下融合結(jié)果分析 9.4.3有噪聲失配情況下融合結(jié)果分析 9.5本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 第10章多尺度圖像融合的發(fā)展趨勢 10.1多尺度圖像融合理論與技術(shù)的發(fā)展方向 10.2理論技術(shù)發(fā)展對器件與系統(tǒng)發(fā)展的影響 10.3本章小結(jié) |
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