基于框架理论的图像融合
本书特色
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本书理论部分将系统介绍框架变换理论*研究成果。重点讨论对偶小波框架提升分解理论、二维可分离和不可分离的各向异性框架提升变换理论。讨论局部预测和更新算子的设计和相应的变换特性：方向正则性和消失矩，讨论局部预测和更新算子与对偶框架各向异性提升变换基函数之间的数学机理。应用部分，本书将详细介绍基于对偶框架各向异性提升变换的多源遥感图像(SAR与可见光图像、SAR图像与多光谱图像、
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内容简介
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小波框架是小波分析的理论延伸，也是计算调和分析的重要组成部分。《基于框架理论的图像融合/现代数学基础丛书》将从框架基础理论开始，结合作者近十年在小波框架这一领域的研究工作，介绍小波框架理论的发展以及在图像处理中的新研究成果。主要内容包括：小波框架基础理论、对偶框架提升变换理论、二维对偶框架提升变换理论、基于小波框架提升变换的多源遥感图像融合方法、基于框架域的随机游走全色锐化方法，以及基于框架域的随机游走合成孔径雷达图像融合算法。 《基于框架理论的图像融合/现代数学基础丛书》面向从事计算调和分析及图像处理领域的专家、学者及研究人员，同时也可供应用数学、图像处理等相关专业的研究生参考学习。
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目录
《现代数学基础丛书》序前言本书常用符号第1章 框架基础理论1．1 预备知识1．1．1 Banach空间与Hilbert空间1．1．2 有界线性算子1．1．3 可测函数1．1．4 Fourier变换1．2 框架的概念1．3 对偶框架1．4 移不变框架1．5 Gabor框架1．6 小波框架1．6．1 小波框架的概念1．6．2 小波框架构造定理1．6．3 小波框架的逼近性质1．7 复紧框架1．7．1 双树复小波1．7．2 张量积复紧框架1．8 拓展阅读第2章 对偶框架提升变换2．1 正交/双正交提升变换2．2 n个Laurent多项式的欧几里得算法2．3 两尺度两小波对偶框架提升变换2．3．1 两尺度两小波多相位矩阵提升分解理论2．3．2 两尺度两小波对偶框架提升算法2．3．3 基于广义Bernstein多项式的对称两小波框架提升构造2．3．4 具有任意阶消失矩的两小波框架提升构造2．4 两尺度多小波对偶框架提升变换2．4．1 两尺度多小波多相位矩阵提升分解理论2．4．2 两尺度多小波对偶框架提升算法2．4．3 基于广义Bernstein多项式的对称多小波框架提升构造2．4．4 具有任意阶消失矩的多小波框架提升构造2．5 M尺度多小波对偶框架提升变换2．5．1 M尺度多小波多相位矩阵提升分解理论2．5．2 M尺度多小波对偶框架参数化提升构造2．5．3 具有任意阶消失矩的M尺度多小波框架提升构造第3章 二维对偶框架提升变换3．1 高维冗余滤波器组3．2 Neville滤波器3．2．1 尺度化Neville滤波器的定义及性质3．2．2 尺度化Neville滤波器的构造3．2．3 方向Neville滤波器3．3 各向同性对偶框架提升变换3．3．1 一种典型的框架提升分解结构3．3．2 其他类型的框架提升分解结构3．4 各向异性对偶框架提升变换3．4．1 基于方向Neville滤波器的构造方法3．4．2 各向异性与稀疏性检验第4章 基于框架提升变换的图像去噪4．1 图像去噪基本原理4．2 具有平移不变性的方向框架提升变换4．2．1 具有平移不变性的框架提升模式4．2．2 二维可分离方向框架提升变换4．2．3 基于残差*小化的自适应方向选取4．2．4 TIDFT算法4．3 基于Gabor滤波器的方向预测4．3．1 Gabor函数的边缘检测性质4．3．2 离散Gabor滤波器的构造4．3．3 基于Gabor滤波器的自适应分块方向预测算法4．3．4 仿真实验及鲁棒性分析4．3．5 计算复杂度分析4．4 基于TIDFT的图像去噪4．4．1 两类指数分布模型及MAP估计4．4．2 仿真实验第5章 基于框架提升变换的图像融合5．1 全色锐化概述5．1．1 成分替代法5．1．2 基于MRA的融合方法5．1．3 全色锐化客观评价指标5．2 基于二维框架提升变换的全色锐化方法5．2．1 协方差交叉融合算法5．2．2 基于框架提升变换的全色锐化流程5．2．3 NFLT-CI全色锐化实验5．2．4 AFLT-CI全色锐化实验5．3 基于形态小波提升变换的全色锐化方法5．3．1 形态小波理论概述5．3．2 二维形态小波提升变换5．3．3 基于二维形态小波提升变换的全色锐化算法5．3．4 全色锐化实验结果第6章 基于框架域的随机游走全色锐化6．1 预备知识6．1．1 随机游走基础知识6．1．2 图论基础知识6．1．3 图上的随机游走6．1．4 基于空间域的随机游走融合6．2 基于实框架域的随机游走全色锐化6．2．1 小波变换与框架变换系数的统计特性6．2．2 基于实框架域的随机游走融合6．2．3 实验结果6．3 基于复框架域的随机游走全色锐化6．3．1 基于复框架域的隐Markov树模型6．3．2 基于复框架域的随机游走融合6．3．3 实验结果第7章 基于框架域的随机游走SAR图像融合7．1 SAR图像融合概述7．2 基于框架域的随机游走融合7．2．1 框架系数的统计特征7．2．2 框架域的随机游走模型7．2．3 框架系数融合准则7．2．4 SAR图像中噪声的影响7．3 实验结果7．3．1 实验数据7．3．2 评价指标7．3．3 滤波器设置7．3．4 参数分析7．3．5 与其他图像融合方法比较参考文献《现代数学基础丛书》已出版书目彩图
封面
书名:基于框架理论的图像融合
作者:杨小远
页数:263
定价:¥128.0
出版社:科学出版社
出版日期:2019-06-01
ISBN:9787030615695
PDF电子书大小:137MB 高清扫描完整版