图像融合

第1章 超分辨率图像重建研究新进展

1.1 引言

1.2 成像过程建模

1.2.1 几何变换模型

1.2.2 图像退化模型

1.2.3 观测模型——数学模型

1.3 最新的超分辨率重构方法

1.3.1 频域方法

1.3.2 凸集映射

1.3.3 贝叶斯／变分法

1.3.4 基于插值的方法

1.4 超分辨图像重建的鲁棒方法

1.4.1 亚像素配准

1.4.2 联合贝叶斯配准／重构

1.5 实验结果

1.6 结论

致谢

参考文献

第2章 基于多分辨过采样分解的图像融合

2.1 引言

2.2 多分辨分析

2.2.1 基本理论

2.2.2 非抽取离散小波变换

2.2.3 小波变换的多层分解

2.2.4 二维图像的平移不变小波分解

2.5.5 图像的a trous小波分解算法

2.2.6 拉普拉斯金字塔

2.3 定制调制传递函数的多分辨分析

2.4 上下文驱动的多分辨数据融合

2.4.1 基于非抽取小波的数据融合方案

2.4.2 基于金字塔的数据融合方案

2.4.3 a trous小波数据融合方案

2.4.4 增强光谱失真最小化模型

2.4.5 增强上下文模型

2.5 质量评估

2.5.1 融合技术的质量评估

2.5.2 质量指数

2.6 实验结果

2.6.1 数据的产生与比较方法

2.6.2 基于QuickBird数据的性能比较

2.6.3 基于Ikonos数据的对比结果

2.7 结论

致谢

参考文献

第3章 基于线性混合模型的多传感器多分辨率图像融合

3.1 引言

3.2 数据融合和遥感

3.3 线性融合模型

3.4 案例研究

3.4.1 引言

3.4.2 研究范围和数据

3.4.3 质量评估

3.4.4 结果与讨论

3.5 结论

参考文献

第4章 基于独立成分分析的图像融合方案

4.1 引言

4.2 ICA和拓扑ICA基

4.2.1 基的定义

4.2.2 训练ICA基

4.2.3 独立成分分析基的性质

4.3 用ICA基进行图像融合

4.4 采用ICA基的融合规则

4.4.1 基于像素的加权组合方法

4.4.2 基于区域的ICA基图像融合

4.5 用于图像融合的优化方法

4.5.1 拉普拉斯先验概率

4.5.2 Verhulstian先验概率

4.6 融合图像的重构

……

第5章 基于小波域统计建模的图像融合

第6章 基于a trous算法的图像融合理论及其实现

第7章 基于贝叶斯理论的图像融合

第8章 基于图像拼接的多维融合

第9章 基于最优化理论的多光谱图像和全色图像的融合

第10章 基于统计特征优化的图像融合

第11章 基于统计方法的图像边缘融合

第12章 基于图像融合及盲复原的多传感器图像增强

第13章 基于经验模态分解的图像增强与融合

第14章 基于区域的多焦点图像融合

第15章 图像融合技术在无损检测及遥感图像处理中的应用

第16章 遥感应用领域的图像融合

第17章 像素级图像融合方法的性能评价指标

第18章 客观自适应图像融合方法

第19章 图像融合方法的性能评估

致谢

参考文献

《图像融合：算法与应用》包括图像融合研究领域最新进展的代表性成果，因此也促进了对图像融合发展做出贡献的多种学科间的协作。书中不仅展示了空间域上的融合方法，也包括变换域上的融合算法。
　　《图像融合：算法与应用》还包括图像拼接、遥感应用以及性能评估等方面重要的参考资料。书中各章对图像融合的理论、算法设计和应用进行了重点论述，内容不仅包括图像融合方法基础的理论分析，也包括这些融合方法在现实应用过程中所遇到的各种相关问题。《图像融合：算法与应用》的作者在图像融合研究领域中取得了领先的研究成果，他们提供了这个活跃而且快速发展的研究领域中具有代表性而且详尽的算法和应用。