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第1章 引言1

1.1 增效1

1.2 图像融合步骤2

1.3 通用表征框图3

1.4 图像融合框图5

1.5 图像融合算法5

1.6 本书结构6

1.7 软件6

1.8 拓展阅读6

参考文献7

第2章 图像传感器8

2.1 数码相机8

2.2 光学系统8

2.2.1 透视投影8

2.2.2 正射投影9

2.3 记录系统9

2.3.1 噪声9

2.4 采样10

2.4.1 量化10

2.4.2 拜尔矩阵10

2.5 空间分辨率与光谱分辨率12

2.5.1 空间分辨率12

2.5.2 光谱分辨率12

2.6 拓展阅读14

参考文献14

第一部分 理论19

第3章 通用表征格式19

3.1 引言19

3.2 地理信息系统21

3.3 通用表征格式的选取21

3.3.1 目视融合21

3.3.2 稀疏性22

3.3.3 目标识别22

3.3.4 不确定性24

3.4 纹理24

3.5 多尺度表征25

3.6 子空间方法26

3.7 多训练集27

3.8 软件28

3.9 拓展阅读28

参考文献28

第4章 空间校正30

4.1 引言30

4.2 成对变换31

4.2.1 薄板样条32

4.3 分层配准33

4.4 镶嵌图像35

4.4.1 拼接37

4.5 图像相似性测度37

4.6 互信息38

4.6.1 归一化互信息38

4.6.2 计算39

4.6.3 直方图39

4.6.4 Parzen窗39

4.6.5 等强度线40

4.7 部分体插值41

4.8 人工效应41

4.9 软件43

4.10 拓展阅读43

参考文献43

第5章 语义等价45

5.1 引言45

5.2 概率尺度46

5.2.1 Platt校正46

5.2.2 直方图校正47

5.2.3 等分校正48

5.3 决策标记49

5.3.1 分配矩阵49

5.3.2 共协矩阵50

5.4 软件52

5.5 拓展阅读52

参考文献52

第6章 辐射校正54

6.1 引言54

6.2 直方图匹配54

6.2.1 精确直方图规定化55

6.3 中间图像均衡57

6.4 匹配二阶统计量58

6.5 排序59

6.6 阈值59

6.7 分割60

6.8 特征图归一化62

6.9 概率尺度62

6.10 软件62

6.11 拓展阅读63

参考文献63

第7章 像素融合64

7.1 引言64

7.2 加法融合64

7.2.1 鲁棒平均65

7.3 减法融合66

7.4 乘法融合68

7.5 除法融合68

7.6 特征图融合69

7.7 决策融合70

7.7.1 基于形状的平均算法72

7.7.2 相似性73

7.7.3 标签置换74

7.7.4 共协矩阵75

7.8 软件75

参考文献76

第二部分 技术79

第8章 多分辨率分析79

8.1 引言79

8.2 离散小波变换80

8.3 无抽取离散小波变换81

8.4 小波融合84

8.5 期望最大算法85

8.6 多模小波融合86

8.7 全色锐化88

8.8 软件89

8.9 拓展阅读89

参考文献89

第9章 图像子空间技术91

9.1 引言91

9.2 主分量分析93

9.2.1 PCA的演化形式95

9.2.2 白化95

9.2.3 二维PCA96

9.3 主分量分析融合97

9.4 非负矩阵分解97

9.5 线性判别分析98

9.5.1 Fisher脸99

9.5.2 中值LDA100

9.5.3 重加权LDA100

9.5.4 二维LDA101

9.6 最近邻判别分析102

9.6.1 K-最近邻判别分析102

9.6.2 二维NNDA102

9.7 典型相关分析103

9.8 软件103

9.9 拓展阅读104

参考文献104

第10章 集成学习107

10.1 集成学习方法107

10.2 多样性测度109

10.3 多重图像变换Ik109

10.3.1 多重子空间变换110

10.3.2 多重随机卷积110

10.3.3 多重正则化111

10.3.4 多重颜色空间112

10.3.5 多重阈值112

10.3.6 多重分割112

10.4 重采样方法113

10.5 图像融合114

10.6 集成阈值115

10.7 集成空间采样117

10.8 集成图谱分割118

10.9 集成最近邻分类119

10.10 拓展阅读120

10.11 软件120

参考文献120

第11章 重采样方法122

11.1 引言122

11.2 自助法122

11.3 基于自助聚集算法的人脸识别123

11.4 自助聚集式最近邻分类器123

11.5 自助聚集式K-均值聚类124

11.6 提升法125

11.7 Viola-Jones算法127

11.8 基于提升的目标检测算法128

11.9 软件131

11.10 拓展阅读131

参考文献131

第12章 图像阈值法132

12.1 全局阈值132

12.2 统计型算法133

12.2.1 Ridler-Calvard方法133

12.2.2 Otsu方法134

12.2.3 Kittler-Illingworth方法135

12.2.4 Kapur方法135

12.2.5 Tsai方法135

12.3 局部阈值136

12.4 软件136

12.5 拓展阅读137

参考文献137

第13章 图像关键点138

13.1 尺度不变特征变换算法138

13.1.1 多光谱图像139

13.2 快速鲁棒特征算法140

13.3 复小波变换140

13.4 软件140

参考文献140

第14章 图像相似性测度142

14.1 引言142

14.2 无空间校正的全局相似性测度144

14.2.1 概率相似性测度145

14.2.2 x2距离测度146

14.2.3 直方图单元交叉对应距离测度148

14.3 有空间校正的全局相似性测度149

14.3.1 均方误差和均方绝对误差150

14.3.2 互相关系数150

14.3.3 互信息151

14.3.4 有序全局相似性测度151

14.4 局部相似性测度153

14.4.1 Bhat-Nayar距离测度153

14.4.2 Mittal-Ramesh有序测度155

14.5 二值图像相似性测度155

14.5.1 Hausdorff度量156

14.6 软件157

14.7 拓展阅读157

参考文献157

第15章 渐晕，白平衡和自动增益控制效应160

15.1 引言160

15.2 渐晕160

15.2.1 渐晕校正161

15.3 辐射响应函数161

15.3.1 自动增益控制162

15.4 白平衡163

15.5 集成白平衡164

参考文献165

第16章 彩色图像空间166

16.1 引言166

16.2 感知型颜色模型167

16.2.1 IHS167

16.2.2 HSV169

16.2.3 HLS169

16.2.4 IHLS170

16.2.5 间接IHS170

16.2.6 圆形统计171

16.3 多重颜色空间172

16.4 软件173

16.5 拓展阅读173

参考文献173

第17章 马尔可夫场175

17.1 马尔可夫随机场175

17.2 能量函数177

17.3 算法178

17.4 拓展阅读178

参考文献178

第18章 图像质量180

18.1 引言180

18.2 有参图像质量评价指标180

18.3 无参图像质量评价指标181

18.4 分析183

18.5 软件183

18.6 拓展阅读183

参考文献183

第三部分 应用187

第19章 全色锐化187

19.1 引言187

19.2 IHS空间全色锐化189

19.3 光谱失真190

19.3.1 Choi全色锐化算法190

19.3.2 Tu全色锐化算法191

19.4 IKONOS卫星192

19.5 小波193

19.6 传感器光谱响应194

参考文献194

第20章 集成彩色图像分割196

20.1 引言196

20.2 图像集成197

20.3 K-均值分割197

20.4 K-均值融合算子198

参考文献199

第21章 同时性原理和性能指标估计200

21.1 引言200

21.2 期望最大算法200

21.3 同时性原理和性能指标估计201

参考文献203

第22章 生物认证技术204

22.1 引言204

22.2 多模态生物认证205

22.2.1 指纹205

22.2.2 签名205

22.2.3 面部205

22.2.4 虹膜和视网膜206

22.2.5 步态生物特征206

22.2.6 其他生物特征206

22.3 多生物特征206

22.3.1 多传感器系统206

22.3.2 多算法系统206

22.3.3 多实例系统207

22.3.4 多样本系统207

22.4 结语207

参考文献208