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内容大纲
图像融合已广泛应用于机器人、医疗工程、监控、军事等领域。随着人工智能快速发展,机器学习和深度学习技术也应用于图像融合。本书以图像融合体系——像素级、特征级和决策级融合为主线,系统地介绍了图像融合的基本概念、基本理论、最新研究成果和应用实例。
本书的目的是为图像融合领域研究人员提供一个系统性内容,可作为图像融合相关专业本科、硕士、博士研究生教学和科研用书,同时还可以作为从事图像处理、目标检测、目标跟踪等理论研究、应用研究的高等院校教师、科研工作者的参考书。 -
作者介绍
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目录
Part I Image Fusion Theories
Chapter 1 Introduction to Image Fusion
1.1 History and Development
1.1.1 History
1.1.2 Development
1.2 Image Fusion Fundamentals
1.2.1 Necessity to Combine Information of Images
1.2.2 Definition of Image Fusion
1.2.3 Image Fusion Objective
1.3 Categorization
1.4 Fundamental Steps of an Image Fusion System
1.5 Types of Image Fusion Systems
1.6 Applications
1.7 Summary and Outline of the Book
References
Chapter 2 Pixel-Level Image Fusion
2.1 Introduction
2.1.1 Single-Scale Image Fusion
2.1.2 Multi-Scale Image Fusion
2.2 Pyramid Image Fusion Metho d Based on Integrated Edgeand Texture Information
2.2.1 Background
2.2.2 Fusion Framework
2.2.3 Pyramid Image Fusion of Edge and Texture Information-Specific Steps
2.2.4 Beneficial Effects
2.3 Image Fusion Metho d Based on the Expected Maximum and Discrete Wavelet Frames
2.3.1 Introduction
2.3.2 Discrete Wavelet Frame Multi-resolution Transform
2.3.3 Basic Structure of the New Fusion Scheme
2.3.4 Fusion of the Low-Frequency Band Using the EM Algorith m
2.3.5 The Selection of the High-Frequency Band Using the Informative Importance Measure
2.3.6 Computer Simulation
2.3.7 Conclusions
2.4 Image Fusion Method Based on Optimal Wavelet Filter Banks
2.4.1 Introduction
2.4.2 The Generic Multi-Resolution Image Fusion Algorithm
2.4.3 Design Criteria of Filter Banks
2.4.4 Optimization Design of Filter Bank for Image Fusion
2.4.5 Experiments
2.4.6 Conclusion
2.5 Anisotropic Diffusion-Based Fusion of Infrared and Visible Sensor Images(ADF)
2.5.1 Anisotropi c Diffusion
2.5.2 Anisotropic Diffusion-Based Fusion Method(ADF)
……
Part II Experimental Examples
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