数字图像融合算法分析与应用
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图像融合作为信息融合的一个分支，是当前信息融合研究中的一个热点。本书对常用的数字图像处理融合算法进行了详细介绍，并在书中着重介绍了作者的原创性研究成果，理论基础雄厚，论述条理性强，讲解清晰、透彻，适合数字图像处理的研究者学习和使用，也可作为高年级的研究生教材。
——University of
Leicester（莱斯特大学）教授 张煜东
本书堪称视觉领域中的上品。作者系统而深入地解析了多聚焦图像融合、红外与可见光图像融合、医学图像融合和遥感图像融合的经典算法思想与模型方法，并对各个领域的图像融合都给出了实验验证和分析。
——国家高端智库“瞭望智库”特邀专家 王文峰
多模态信息融合是本人非常感兴趣的研究方向。《数字图像融合算法分析与应用》一书介绍了数字图像融合的理论和应用等内容，内容充实，论述翔实。相信该书是每一位关注图像融合人士的必读书目，希望这本书能让更多的人加入到多模态信息融合的研究中。
——兰州大学博士 绽琨
随着数据采集技术的发展，多模态融合成为了图像处理的热门研究方向，并在医学图像、卫星遥感成像等领域有重要的应用。本书深入浅出地介绍了图像融合的发展过程和*技术，并通过不同领域的图像融合应用展示了图像融合技术的重要性。对于每一个对图像融合感兴趣的读者来说，本书就是一场知识的盛筵。
——天津大学教授 段玉萍
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本书特色
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书全面介绍了数字图像融合的基本概念和一些常见算法，便于读者了解和学习数字图像融合领域的一些前沿知识，以适应现代信息技术的发展。书中对不同传感器获得的数字图像进行了分类，并对不同类型的数字图像分别介绍了不同的图像融合算法，可以给读者提供有效的帮助和指导。
本书分为8章，主要内容包括图像融合简介、基于小波和轮廓波的多聚焦图像融合、基于剪切波和Smoothlet的多聚焦图像融合、红外与可见光图像融合、医学图像融合、基于仿生算法的医学图像融合、遥感图像融合等，*后简要介绍了数字图像融合的发展趋势。
本书适合计算机视觉、卫星遥感和医学图像等相关领域的研究人员、工程技术人员和算法爱好者阅读，同时也适合各大院校电子信息专业的本科生、研究生和教师作为教材或教学参考书使用。
30秒了解本书精华内容
基于小波的多聚焦图像融合算法
基于轮廓波的多聚焦图像融合算法书全面介绍了数字图像融合的基本概念和一些常见算法，便于读者了解和学习数字图像融合领域的一些前沿知识，以适应现代信息技术的发展。书中对不同传感器获得的数字图像进行了分类，并对不同类型的数字图像分别介绍了不同的图像融合算法，可以给读者提供有效的帮助和指导。
本书分为8章，主要内容包括图像融合简介、基于小波和轮廓波的多聚焦图像融合、基于剪切波和Smoothlet的多聚焦图像融合、红外与可见光图像融合、医学图像融合、基于仿生算法的医学图像融合、遥感图像融合等，*后简要介绍了数字图像融合的发展趋势。
本书适合计算机视觉、卫星遥感和医学图像等相关领域的研究人员、工程技术人员和算法爱好者阅读，同时也适合各大院校电子信息专业的本科生、研究生和教师作为教材或教学参考书使用。
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基于小波的多聚焦图像融合算法
基于轮廓波的多聚焦图像融合算法
结合轮廓波变换与核范数*小化理论的多聚焦图像融合算法
基于剪切波的多聚焦图像融合算法
基于NSST-FRFT的多聚焦图像融合算法
基于NSST域的自适应区域与脉冲发放皮层模型的多聚焦图像融合算法
基于Smoothlet的图像融合
基于灰度共生矩阵的多聚焦图像融合
基于NSST域自适应PCNN的红外与可见光图像融合算法
基于NSST域模糊逻辑红外与可见光图像融合算法
基于SCM和CST的红外与可见光图像融合算法
基于复剪切波域结合向导滤波与模糊逻辑的红外与可见光图像融合
基于NSST和高斯混合模型的医学彩色图像融合
基于非下采样复小波变换的医学图像融合
基于NSST变换和Smoothlet的医学图像融合
Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺图像融合
基于加权核范数*小化的医学图像融合算法
基于改进拉普拉斯能量的医学图像融合
基于改进PCNN的非下采样剪切波域医学图像融合
人工鱼群算法优化的小波域图像融合
结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合
传统的高分辨率遥融图像融合方法及比较
基于复剪切波域的遥感图像融合算法
数字图像融合发展趋势
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作者简介
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刘帅奇 河北大学副教授、硕士生导师。毕业于北京交通大学信息所，研究方向为多维信号处理。主持国家自然科学基金1项、河北省自然科学基金1项、河北省教育厅项目1项。已发表和录用论文30多篇，其中包括10篇SCI检索期刊论文和10篇EI检索期刊论文。参与图像处理相关项目10余个，具有丰富的图像去噪和图像融合研究经验。参与编写并出版了《MATLAB程序设计基础与应用》一书。
郑伟 河北大学教授、硕士生导师。毕业于哈尔滨理工大学测试计量技术及仪器专业。长期从事医学图像融合算法的研究，并从事通信工程专业的一线教学，具有丰富的数字图像处理经验。发表各类论文20余篇，主持和参与各类项目10余项。
刘帅奇 河北大学副教授、硕士生导师。毕业于北京交通大学信息所，研究方向为多维信号处理。主持国家自然科学基金1项、河北省自然科学基金1项、河北省教育厅项目1项。已发表和录用论文30多篇，其中包括10篇SCI检索期刊论文和10篇EI检索期刊论文。参与图像处理相关项目10余个，具有丰富的图像去噪和图像融合研究经验。参与编写并出版了《MATLAB程序设计基础与应用》一书。
郑伟 河北大学教授、硕士生导师。毕业于哈尔滨理工大学测试计量技术及仪器专业。长期从事医学图像融合算法的研究，并从事通信工程专业的一线教学，具有丰富的数字图像处理经验。发表各类论文20余篇，主持和参与各类项目10余项。
赵杰 河北大学教授、博士生导师、电子信息工程学院院长。毕业于河北工业大学电机与电器专业，研究方向为计算机视觉与图像处理。曾公派赴澳大利亚维多利亚大学做访问学者。有丰富的数字图像处理研究经验，贡献了一批具有重大影响力的成果。曾获河北省科技进步二等奖1项，三等奖1项，保定市科技进步一等奖2项，第六届河北省高等教育教学成果二等奖1项，2012年河北大学教学成果三等奖1项。主持和参与各类项目10余项。
胡绍海 北京交通大学教授、博士生导师、信息科学研究所副所长、教工党支部书记和物联网工程专业建设责任教授。毕业于北京交通大学信息所，研究领域包括信号检测与处理、人工神经网络、图像处理、物联网技术及应用等。近10年来主持和参与973、国家自然科学基金、红果园等40余个科研项目。发表学术论文100余篇，EI和ISTP检索论文50余篇。合作发表专著1部。曾获部级科技进步三等奖1项，北京市高等学校优秀青年骨干教师称号，计算机基础系列课程国家级教学团队成员，信息所“数字媒体信息处理”教育部创新团队成员。
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目录
前言
第1章 图像融合简介 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 图像融合基础知识 3
1.3.1 图像融合层次 3
1.3.2 传统图像融合算法 4
1.3.3 图像融合存在的问题 6
1.4 图像融合评价标准 7
1.4.1 主观评价标准 7
1.4.2 客观评价标准 8
第2章 基于小波和轮廓波的多聚焦图像融合 12
2.1 多聚焦图像特点 12
2.2 基于小波的多聚焦图像融合算法 14
2.2.1 小波变换 14
2.2.2 小波域多聚焦图像融合算法 23
2.2.3 基于小波的多聚焦图像融合实验结果分析 26
2.3 基于轮廓波的多聚焦图像融合算法 26
2.3.1 轮廓波变换 27
2.3.2 复轮廓波变换 28
2.3.3 向导滤波 31
2.3.4 基于轮廓波变换图像融合算法 33
2.3.5 实验结果分析 35
2.4 结合轮廓波变换与核范数*小化理论的多聚焦图像融合算法 44
2.4.1 核范数*小化理论 45
2.4.2 图像融合算法 46
2.4.3 实验结果与分析 48
2.5 本章小结 54
第3章 基于剪切波和Smoothlet的多聚焦图像融合 55
3.1 剪切波变换基础知识 55
3.1.1 剪切波变换 55
3.1.2 离散剪切波变换 57
3.1.3 非下采样剪切波变换 61
3.2 基于剪切波的多聚焦图像融合算法 61
3.2.1 基于剪切波变换的图像融合框架 61
3.2.2 基于剪切波变换的图像融合规则 62
3.2.3 实验结果对比与分析 65
3.3 基于NSST-FRFT的多聚焦图像融合算法 72
3.3.1 NSST-FRFT原理 72
3.3.2 NSST-FRFT图像融合框架 73
3.3.3 图像融合规则 73
3.3.4 实验结果对比与分析 75
3.4 基于NSST域的自适应区域与脉冲发放皮层模型的多聚焦图像融合算法 83
3.4.1 共享相似性和自适应区域 83
3.4.2 脉冲发放皮层模型 84
3.4.3 基于自适应区域、EOE和SCM的图像融合 85
3.4.4 实验结果分析 87
3.5 基于Smoothlet的图像融合算法 91
3.5.1 Smoothlet变换及依赖变换理论介绍 92
3.5.2 基于NSCT和Smoothlet的图像融合 97
3.5.3 仿真实验和结果分析 99
3.6 基于灰度共生矩阵的多聚焦图像融合算法 101
3.6.1 图像的灰度共生矩阵 101
3.6.2 融合框架 102
3.6.3 实验结果 104
3.7 本章小结 110
第4章 红外与可见光图像融合 111
4.1 红外与可见光图像特点 111
4.2 基于NSST域自适应PCNN的红外与可见光图像融合算法 112
4.2.1 区域提取 112
4.2.2 脉冲耦合神经网络（PCNN） 113
4.2.3 图像融合框架 114
4.2.4 图像融合规则 115
4.2.5 实验结果对比与分析 116
4.3 基于NSST域模糊逻辑的红外与可见光图像融合算法 119
4.3.1 图像融合框架 120
4.3.2 图像融合规则 121
4.3.3 实验结果对比与分析 122
4.4 基于SCM和CST的红外与可见光图像融合算法 126
4.4.1 图像融合框架 127
4.4.2 图像融合规则 128
4.4.3 仿真验证 130
4.5 基于复剪切波域结合向导滤波与模糊逻辑的红外与可见光图像融合算法 133
4.5.1 融合规则 133
4.5.2 仿真验证 134
4.6 本章小结 137
第5章 医学图像融合 138
5.1 医学图像特点 138
5.2 基于NSST和高斯混合模型的医学彩色图像融合算法 140
5.2.1 HIS模型 140
5.2.2 高斯混合模型 142
5.2.3 图像融合框架 143
5.2.4 图像融合规则 144
5.2.5 实验结果对比与分析 146
5.3 基于非下采样复小波变换的医学图像融合算法 149
5.3.1 非下采样复小波变换的基本理论 150
5.3.2 图像融合步骤 152
5.3.3 实验结果与分析 153
5.4 基于NSST变换和Smoothlet的医学图像融合算法 157
5.4.1 图像融合框架 157
5.4.2 融合规则 159
5.4.3 仿真实验和结果分析 160
5.5 Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺图像融合算法 161
5.5.1 图像的稀疏表示 162
5.5.2 图像融合算法 164
5.5.3 实验结果与分析 166
5.6 基于加权核范数*小化的医学图像融合算法 170
5.6.1 加权核范数*小化理论 171
5.6.2 图像自相似性 172
5.6.3 融合框架 173
5.6.4 实验结果分析 175
5.7 基于改进拉普拉斯能量的医学图像融合算法 179
5.7.1 改进的拉普拉斯能量和 180
5.7.2 融合算法 182
5.7.3 实验结果与分析 182
5.8 基于改进PCNN的非下采样剪切波域医学图像融合算法 188
5.8.1 稀疏编码与字典设计方法 188
5.8.2 基于稀疏表示的低频图像融合 192
5.8.3 滑动窗口尺寸对融合结果的影响 195
5.8.4 滑动步长对融合结果的影响 196
5.8.5 基于改进PCNN的高频医学图像融合 197
5.8.6 不同的PCNN输入项对融合结果的影响 199
5.8.7 不同的PCNN链接强度对融合结果的影响 200
5.8.8 整体融合算法 202
5.8.9 实验结果与分析 203
5.9 本章小结 212
第6章 基于仿生算法的医学图像融合 213
6.1 仿生优化算法概述 214
6.1.1 粒子群算法 214
6.1.2 蚁群算法 215
6.1.3 人工鱼群算法 216
6.2 基于人工鱼群算法优化的小波域图像融合算法 218
6.2.1 融合规则与具体算法步骤 218
6.2.2 实验结果分析 221
6.3 结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合算法 226
6.3.1 融合规则 227
6.3.2 实验结果分析 229
6.4 本章小结 233
第7章 遥感图像融合 234
7.1 传统的高分辨率遥感图像融合算法及比较 234
7.1.1 4种传统融合算法的原理和分析 234
7.1.2 算法应用和比较 236
7.2 基于复剪切波域的遥感图像融合算法 238
7.2.1 复剪切波 239
7.2.2 融合规则 241
7.2.3 实验结果与分析 243
7.3 本章小结 252
第8章 数字图像融合发展趋势 253
8.1 数字图像融合发展及应用 253
8.2 数字图像融合研究的展望 255
参考文献 256
7.1.2 算
封面
书名:数字图像融合算法分析与应用
作者:刘帅奇
页数:262
定价:¥59.0
出版社:机械工业出版社
出版日期:2018-04-01
ISBN:9787111593027
PDF电子书大小:116MB 高清扫描完整版