123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)評(píng)述了圖像融合研究領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)，以圖像融合體系——像素級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)融合為主線，系統(tǒng)介紹圖像融合的基本概念、基本理論、最新研究成果及應(yīng)用實(shí)例。全書(shū)共10章，上篇為理論研究篇，主要內(nèi)容有：圖像融合概念、基本原理和結(jié)構(gòu)；圖像融合預(yù)處理；多源圖像像素級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)融合方法；多源圖像優(yōu)化融合；多源動(dòng)態(tài)圖像融合；多源圖像融合評(píng)價(jià)方法。下篇為應(yīng)用實(shí)踐篇，主要內(nèi)容有：多源圖像融合實(shí)例Ⅰ——合成孔徑雷達(dá)與前視紅外圖像融合系統(tǒng)；多源圖像融合實(shí)例Ⅱ ——空間信息處理開(kāi)發(fā)平臺(tái)。本書(shū)是作者在近些年致力于圖像融合研究工作的基礎(chǔ)上撰寫(xiě)而成的，集中反映了作者及其研究團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，也在一定程度上反映了國(guó)內(nèi)外在圖像融合領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展。本書(shū)可作為高等學(xué)校高年級(jí)本科生、研究生學(xué)習(xí)圖像融合的教材和教學(xué)參考書(shū)，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(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　敬忠良國(guó)家教育部第二批“長(zhǎng)江學(xué)者獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃”特聘教授，博士生導(dǎo)師。1997-1998和1999年分別在美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校和南伊利諾大學(xué)作高級(jí)訪問(wèn)學(xué)者和訪問(wèn)教授，現(xiàn)任上海交通大學(xué)空天科學(xué)技術(shù)研究院常務(wù)副院長(zhǎng)。長(zhǎng)期從事智能信息處理與控制理論及應(yīng)用研究，先后主持和承擔(dān)多項(xiàng)國(guó)家重點(diǎn)和重大項(xiàng)目；出版專(zhuān)著2部，發(fā)表論文150多篇，獲授權(quán)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利20余項(xiàng)，軟件著作權(quán)2項(xiàng)。論著被SCI、El等國(guó)際權(quán)威索引刊物收錄100余次。先后榮獲國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)1項(xiàng)，全國(guó)優(yōu)秀科技圖書(shū)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，部委級(jí)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)2項(xiàng)、二等獎(jiǎng)6項(xiàng)，國(guó)家和省部級(jí)榮譽(yù)獎(jiǎng)9項(xiàng)1其中1994年獲第四屆“中國(guó)青年科技獎(jiǎng)”，1995年獲國(guó)務(wù)院政府特殊津貼，1999年“中國(guó)航空工業(yè)突出貢獻(xiàn)中青年專(zhuān)家”稱(chēng)號(hào)，2000年入選國(guó)家“百千萬(wàn)人才工程”第一、二層次。

圖書(shū)目錄

上篇理論研究篇
　第1章緒論
　　引言
　　1.1 圖像融合的基本概念
　　1.2 圖像融合的基本原理和結(jié)構(gòu)
　　1.3 圖像融合的發(fā)展現(xiàn)狀和研究熱點(diǎn)
　　1.4 本書(shū)內(nèi)容概要
　　參考文獻(xiàn)
　第2章圖像融合預(yù)處理
　　引言
　　2.1 圖像增強(qiáng)
　　　2.1.1 空間域增強(qiáng)
　　　2.1.2 頻率域增強(qiáng)
　　　2.1.3 彩色增強(qiáng)
　　　2.1.4 圖像運(yùn)算
　　　2.1.5 多光譜增強(qiáng)
　　2.2 圖像校正
　　2.3 圖像配準(zhǔn)
　　　2.3.1 基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)方法
　　　2.3.2 基于變換域的圖像配準(zhǔn)方法
　　　2.3.3 基于特征的圖像配準(zhǔn)方法
　　2.4 圖像的插值與重采樣算法
　　　2.4.1 主要插值算法
　　　2.4.2 加權(quán)拉格朗日插值算法及其對(duì)比
　　本章小結(jié)
　　參考文獻(xiàn)
　第3章多源圖像像素級(jí)融合
　　引言
　　3.1 多源圖像像素級(jí)融合常用算法
　　3.2 多源圖像融合中的多尺度分解方法
　　　3.2.1 拉普拉斯金字塔變換
　　　3.2.2 對(duì)比度金字塔變換
　　　3.2.3 梯度金字塔變換
　　　3.2.4 離散小波變換
　　　3.2.5 離散小波框架變換
　　　3.2.6 改進(jìn)的多尺度分解方法
　　　3.2.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及評(píng)價(jià)
　　3.3 基于多尺度分解的傳統(tǒng)多源圖像像素級(jí)融合算法
　　3.4 基于多尺度分解的改進(jìn)多源圖像像素級(jí)融合算法
　　　3.4.1 多傳感器圖像融合算法
　　　3.4.2 多聚焦圖像融合算法
　　　3.4.3 遙感圖像融合算法
　　本章小結(jié)
　　參考文獻(xiàn)
第4章多源圖像特征級(jí)融合
第5章多源圖像決策級(jí)融合
　第6章多源圖像優(yōu)化融合
　第7章多源動(dòng)態(tài)圖像融合
　第8章多源圖像融合評(píng)價(jià)方法
下篇應(yīng)用實(shí)踐篇
　第9章多源圖像融合實(shí)例Ⅰ——合成孔徑雷達(dá)與前視紅外圖像融合系統(tǒng)
　第10章多源圖像融合實(shí)例Ⅱ——空間信息處理開(kāi)發(fā)平臺(tái)