图像超分辨率技术及其应用

内容简介

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　　《图像超分辨率技术及其应用》主要论述了图像超分辨率技术，即从单幅或多幅低分辨率图像获取高分辨率图像。尽管已有的图像插值和超分辨技术的算法众多．但仍需对此两种技术建立统一联系。《图像超分辨率技术及其应用》一书正是为实现此目的而出版，将图像插值作为图像超分辨率重建过程中的一个处理模块对待。　　《图像超分辨率技术及其应用》并不是将图像插僮作为基于多项式问题或逆问题对待，而是对上述两种技术进行比较分析。同时，书中论述了图像超分辨率技术的两个方向：有先验知识的超分辨重建和盲超分辨率图像重建技术。另外，书中也对图像超分辨率技术的两个补充步骤——图像配准和图像融合——进行了详细讨论。　　对彩色图像插值和插值技术在模式识别中的应用技术进行了详细讨论。　　对基于逆问题的图像插值技术进行了分析。　　介绍了图像配准方法。　　讨论了图像融合及其在图像超分辨率技术中的应用。　　给出了仿真试验结果及相应的MATLAB？码。　　《图像超分辨率技术及其应用》涵盖了图像超分辨率技术及其应用，并介绍了医学和卫星图像超分辨率技术的具体应用。用MATLAB编程实现了包括多项式图像插值和自适应多项式图像插值技术在内的多种图像超分辨率技术。书中所讨论的仿真代码均在附录中给出。

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作者简介

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　　Fathi E．Abd El-Samie，分别于1998年、2001年、2005年于埃及Menoufia大学获得学士、硕士、博士学位。自2005年在电子通信学院任教，至今在国际会议及学术期刊发表学术论文160余篇。当前研究领域为图像增强、复原、插值，超分辨图像重建，数据加密，多媒体通信技术，医学图像和光学信号处理以及数字通信等。Abd El-Samie博士在2008年获得“数字信号处理”期刊的被引用最多论文奖。　　　　Mohiy M．Hadhoud，分别于1976年、1981年于埃及Menoufia大学获得学士、硕士学位，于1987年于Southampton大学获得博士学位。1981-2001年于埃及Menoufia大学电子通信学院任教，目前为埃及Menoufia大学信息技术学院教授。　　Mohiy M．Hadhoud博士已经在国内外学术期刊和会议上发表学术论文100余篇，当前研究领域为自适应信号及图像处理，图像增强、复原，超分辨图像重建，数据加密及图像色彩处理等。　　　　Said E．E1．Khamy，1971年于马萨诸塞大学阿默斯特分校（university of Massachusetts，Amherst）获得博士学位，目前为埃及Alexandria大学电子工程学院教授。2000年9月-2003年9月任该学院院长。鉴于其学术水平，他在沙特阿拉伯、伊朗、黎巴嫩以及阿拉伯科技学院（AAST）任教。Said E．El-Khamy博士当前研究领域为移动通信，不同介质中的波传播，智能天线阵列，图像处理与水印，以及现代信号处理技术（神经网络、小波分析、遗传算法、分形、HOS与模糊算法等）及其在图像处理、通信系统、天线设计和波传播中的应用。至今为止已在国内外学术期刊和会议上发表学术论文300余篇。

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目录

第1章 绪论1.1 图像插值1.2 图像超分辨率重建第2章 多项式图像插值2.1 引言2.2 经典图像插值算法2.3 B样条图像插值2.3.1 多项式样条2.3.2 B样条类型2.3.3 B样条插值的数字滤波器实2.4 O-MOMS插值法2.5 Keys’（双三次）插值2.6 多项式图像插值的问题2.6.1 振铃效应2.6.2 混叠效应2.6.3 块效应2.6.4 模糊效应第3章 自适应多项式图像插值3.1 引言3.2 低分辨率图像降质模型3.3 线性不变空间图像插值3.4 有偏距离图像插值3.5 权重图像插值3.6 迭代图像插值3.7 仿真实例第4章 基于神经网络的多项式图像插值4.1 引言4.2 ANN基础知识4.2.1 神经元4.2.2 层4.2.3 连接4.2.4 权重4.2.5 激励规则4.2.6 激励函数4.2.7 输出4.2.8 学习规则4.3 神经网络结构4.3.1 多层感知网络4.3.2 径向基函数网络4.3.3 小波神经网络4.3.4 循环神经网络4.4 训练算法4.5 神经网络图像插值4.6 仿真试验第5章 彩色图像插值5.1 引言5.2 色彩过滤阵列5.2.1 白平衡5.2.2 Beyer插值5.3 拉普拉斯二阶矫正的线性插值5.4 自适应彩色图像插值第6章 图像插值在模式识别中的应用6.1 引言6.2 倒频谱模式识别技术6.3 特征提取6.3.1 MFCC系数计算6.3.2 多项式系数6.4 基于离散变换的特征提取6.4.1 离散小波变换6.4.2 离散余弦变换6.4.3 离散正弦变换6.5 基于人工神经网络的特征匹配6.6 仿真实例第7章 图像插值逆问题7.1 引言7.2 自适应*小二乘图像插值7.3 LMMSE图像插值7.4 *大熵图像插值7.5 正则化图像插值7.6 仿真试验7.7 红外图像的插值第8章 图像配准8.1 引言8.2 图像配准的应用8.2.1 不同视角（多视角分析）8.2.2 不同时间（多时相分析）8.2.3 不同传感器（多模型分析）8.2.4 场景和模型的配准8.3 图像配准的步骤8.3.1 特征检测步骤8.3.2 特征匹配步骤8.3.3 变换模型估计8.3.4 图像重采样和变换8.4 图像配准精度的估计第9章 图像融合9.1 引言9.2 图像融合的目标9.3 图像融合的实现9.4 像素级图像融合9.5 主元分析融合9.6 小波融合9.6.1 DWT融合9.6.2 DWFT融合9.7 曲波融合9.7.1 子带滤波9.7.2 分割9.7.3 脊波变换9.8 IHS融合9.9 高通滤波融合9.10 格兰施密特融合9.11 卫星图像融合9.12 MR和CT图像融合第10章 基于先验知识的超分辨率重建10.1 引言10.2 多观测LR降质模型10.3 基于小波的图像超分辨率重建10.4 简化的多通道降质模型10.5 多通道图像复原10.5.1 多通道LMMSE复原10.5.2 多通道*大熵复原10.5.3 多通道正则化复原10.6 仿真实例第11章 无先验知识的超分辨率重建11.1 引言11.2 问题描述11.3 二维GCD算法11.4 盲超分辨率重建方法11.5 仿真试验附录A 离散B样条附录B 托普利茨一循环近似附录C 牛顿算法附录D MATLAB？代码参考文献索引

封面

书名:图像超分辨率技术及其应用

作者:法特希.阿布杜埃萨目

页数:425

定价:¥98.0

出版社:国防工业出版社

出版日期:2015-02-01

ISBN:9787118099560

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