基於多分辨分析理論的圖像融合方法

《基於多分辨分析理論的圖像融合方法》一書於2007年由西安電子科技大學出版社出版發行，該書介紹了幾種常用的成像感測器、圖像的匹配方法、圖像融合的基本概念、用於圖像融合的幾種多分辨分析數學理論以及其它數學工具，討論了多聚焦可見光圖像融合方法、醫學圖像融合方法、遙感圖像融合方法、 基於小波變換和形態學的圖像融合方法，以及危險物品檢測中的圖像融合方法，並對JPEG 2000壓縮域圖像融合方法進行了初步研究。書中還討論了基於多感測器探測的危險物品檢測、識別分類及定位問題。最後介紹了圖像融合技術研究的新進展。

基本介紹

• 書名：基於多分辨分析理論的圖像融合方法
• 作者：那彥焦 李成
• ISBN：9787560618272
• 定價： 23.00 元
• 出版社： 西安電子科技大學出版社
• 出版時間：2007年
• 開本：16

內容簡介

多感測器信息處理系統是高性能感測器不斷湧現以及智慧型信息處理髮展的必然結果。圖像融合技術廣泛套用於數碼成像、機器人視覺、地球遙感、醫學圖像綜合顯示、生理特徵識別、三維圖像重建等領域。

插圖

該書面向廣大多感測器信息系統的研究設計人員，可作為高等院校通信工程、電子工程、計算機套用、 器人研究等專業高年級本科生或研究生教材。

目錄

緒論1

0.1多感測器圖像信息處理系統

0.2圖像多分辨分析工具

0.3其它圖像變換工具

0.4本書的主要內容

第1章常用成像感測器簡介

1.1CCD彩色攝像機

1.2X光CCD圖像感測器

1.3紅外CCD圖像感測器

1.4CMOS圖像感測器

1.5遙感多光譜成像

1.6基於SPOT的遙感成像

1.7Landsat衛星成像

1.8毫米波成像感測器

1.9微波成像感測器

1.10磁成像感測器

1.11同位素成像感測器

1.12XCT成像感測器

1.13微光圖像感測器

1.14聲成像感測器

1.15車用圖像感測器

1.16過程層析成像感測器

本章參考文獻

第2章圖像匹配理論

2.1圖像匹配概述

2.1.1圖像匹配的定義

2.1.2匹配方法的分類

2.2圖像匹配的一般流程

2.3圖像匹配的關鍵要素

2.4基於圖像灰度的匹配方法

2.5基於圖像特徵的匹配方法

2.6本章小結

本章參考文獻

第3章經典匹配算法的對比分析及改進

3.1基於圖像像素灰度值的匹配算法

3.1.1ABS算法

3.1.2歸一化互相關匹配算法

3.1.3圖像矩匹配方法

3.2基於圖像特徵點的匹配算法

3.3圖像匹配的改進方法

3.3.1粗匹配

3.3.2精確匹配

3.4本章小結

本章參考文獻

第4章圖像複合匹配算法

4.1頻域匹配算法

4.1.1Fourier變換理論

4.1.2基於FourierMellin變換的圖像配準算法

4.2圖像邊緣特徵提取

4.2.1邊緣檢測

4.2.2Canny邊緣運算元

4.3基於邊緣特徵和頻域相關的複合匹配算法

4.3.1大邊緣提取

4.3.2建立邊緣方向曲線及其相對鏈碼

4.3.3相位相關計算

4.3.4複合匹配算法的實現

4.4實驗仿真

4.5本章小結

本章參考文獻

第5章可見光與毫米波圖像匹配算法

5.1可見光和毫米波簡介

5.2毫米波圖像的預處理過程

5.2.1非線性外推算法的基本原理

5.2.2自適應閾值二值化

5.2.3圖像形態學濾波

5.3可見光和毫米波圖像匹配

5.4本章小結

本章參考文獻

第6章圖像融合的基本概念

6.1圖像融合的定義

6.2圖像融合系統的一般結構

6.3數據層變換域圖像融合的信息模型

6.4常用數據層圖像融合方法

6.5圖像融合性能評價方法

6.6圖像融合系統中常用感測器及其特點

6.7圖像融合技術的套用

6.8現有圖像融合方法分析

6.9本章小結

本章參考文獻

第7章用於圖像融合的數學變換理論

7.1正交分解與投影定理

7.2小波變換與非平穩信號分析

7.2.1小波變換的定義

7.2.2多分辨分析與正交小波基

7.2.3二維小波變換及其快速算法

7.2.4小波變換的工程意義

7.2.5常用的幾種小波基函式

7.3小波包理論及算法

7.4多小波變換理論

7.4.1連續多小波變換的定義

7.4.2多小波的性質

7.4.3多元多分辨分析(MRAr)

7.4.4多小波的分解與重構算法

7.4.5離散多小波變換的工程實現

7.5RGBIHS變換

7.6PCA變換(主成分分析)

7.7Brovey變換

7.8本章小結

本章參考文獻

第8章多聚焦可見光圖像融合方法

8.1光學成像系統特性

8.2多聚焦可見光圖像的獲取

8.3多聚焦可見光圖像融合的意義

8.4多聚焦可見光圖像融合信息模型

8.5基於小波變換的多聚焦可見光圖像融合

8.6基於小波包變換的多聚焦可見光圖像融合

8.7基於多小波變換的多聚焦可見光圖像融合

8.8融合結果評價及結論

8.9本章小結

本章參考文獻

第9章醫學圖像融合方法

9.1CT成像機理及信息含義

9.2NMR成像機理及信息含義

9.3CT與NMR圖像融合的意義

9.4CT與NMR圖像融合的信息模型

9.5基於小波變換的CT與NMR圖像融合

9.6基於小波包變換的CT與NMR圖像融合

9.7基於多小波變換的CT與NMR圖像融合

9.8CT與NMR圖像的其它融合方法

9.9融合結果評價及結論

9.10本章小結

本章參考文獻

第10章遙感圖像融合方法

10.1遙感基礎

10.2常用遙感平台

10.3遙感感測器及其圖像特徵

10.4遙感圖像融合的可能性及意義

10.5基於多分辨分析的遙感圖像融合信息模型

10.6基於小波變換的全光譜與多光譜圖像融合

10.7基於多小波變換的全光譜與多光譜圖像融合

10.8基於IHS變換的全光譜與多光譜圖像融合

10.9基於主成分變換(PCA)的全光譜與多光譜圖像融合

10.10基於Brovey變換的全光譜與多光譜圖像融合

10.11融合結果評價及結論

10.12本章小結

本章參考文獻

第11章基於小波變換和形態學的圖像融合方法

11.1數學形態學

11.1.1膨脹

11.1.2腐蝕

11.1.3膨脹和腐蝕的對偶性

11.1.4開啟和閉合

11.2傳統像素級圖像融合框架

11.2.1小波圖像融合方法框架

11.2.2活動水平測量

11.2.3係數分組方法

11.2.4係數合併方法

11.2.5一致性驗證

11.3基於小波變換和數學形態學的圖像融合方法

11.3.1可見光圖像的頻域成分特性

11.3.2可見光多聚焦圖像融合方法

11.3.3圖像融合實驗

11.4本章小結

本章參考文獻

第12章危險物品檢測中的圖像融合方法

12.1危險物品的檢測

12.1.1紅外成像與毫米波成像

12.1.2危險物品檢測系統

12.2脊波變換與曲波變換的基本理論

12.2.1脊波與曲波的產生

12.2.2脊波和曲波與小波的聯繫及區別

12.2.3脊波分析的基本理論

12.2.4單尺度脊波變換

12.2.5曲波變換

12.3基於曲波變換的圖像融合方法

12.3.1圖像的曲波變換

12.3.2基於曲波變換的圖像融合過程

12.3.3曲波係數融合規則

12.3.4基於曲波變換的圖像融合實驗

12.4本章小結

本章參考文獻

第13章JPEG2000壓縮域圖像融合方法

13.1壓縮圖像檔案格式

13.1.1圖像壓縮的基本概念

13.1.2JPEG圖像格式

13.1.3JPEG2000圖像格式

13.2JPEG2000壓縮域圖像處理

13.2.1圖像的壓縮域處理

13.2.2JPEG2000圖像結構概述

13.2.3壓縮域圖像融合初步研究

13.3本章小結

本章參考文獻

第14章基於多感測器探測的危險物品檢測

14.1危險物品檢測、識別分類及定位實現方案

14.2危險物品圖像預處理

14.2.1毫米波成像圖像的特點

14.2.2圖像去噪

14.2.3圖像增強

14.2.4圖像分割

14.3本章小結

本章參考文獻

第15章危險物品的特徵提取

15.1圖像特徵提取的基本概念

15.2常用的圖像特徵提取方法

15.2.1紋理特徵提取

15.2.2形狀和結構特徵提取

15.3危險物品輪廓矩不變數的特徵提取

15.3.1圖像的邊緣提取

15.3.2輪廓矩不變數特徵算法

15.3.3圖像輪廓矩不變數特徵提取的結果與分析

15.4本章小結

本章參考文獻

第16章危險物品識別分類與定位

16.1模式分類技術

16.1.1模式分類基礎知識

16.1.2統計模式分類方法

16.1.3模式分類的新方法

16.2BP神經網路在危險物品識別分類中的套用

16.2.1BP神經網路模型

16.2.2BP網路學習算法

16.2.3實驗結果與分析

16.3模糊C均值聚類在危險物品識別分類中的套用

16.3.1模糊C均值聚類(FCM)算法

16.3.2模糊聚類套用於目標識別及實驗結果分析

16.4危險物品定位

16.4.1危險物品定位精度

16.4.2影響定位精度的幾個因素

16.5本章小結

本章參考文獻

第17章圖像融合技術研究的新進展

17.1融合前多源圖像信號的篩選

17.2多源圖像信號的匹配

17.3圖像融合方法研究

17.4圖像融合算法質量評價

17.5基於DSP的圖像融合處理

本章參考文獻