基于多尺度分析与人工神经网络的多源图像融合--聚文网

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内容简介

本书介绍了多源图像融合技术的发展趋势和研究现状，在图像尺度分析、迁移学习、深度神经网络模型与算法研究的基础上，分别针对多聚焦图像融合、多模态医学图像融合、红外与可见光图像融合、遥感图像融合等不同应用领域，提出了具有可行的融合方法，在开展传统图像融合技术研究的同时，将一些新的技术和新方法引入到图像融合领域。本书可以帮助读者了解多源图像融合技术的基础知识、研究方法和具体实施方式，从而在此基础上开展相关领域的研究工作。
本书可作为信息科学、自动化等专业中机器学习、图像处理研究方向的研究生和教师的参考用书，也可供图像处理相关行业工程技术人员阅读。

“博士后文库”序言
前言
第1章绪论1
1.1 多源图像融合技术的研究背景1
1.2 多源图像融合技术的发展阶段3
1.3 多源图像融合技术的分类4
1.4 多源图像融合中常用的性能评价方法5
参考文献8
第2章多源图像融合技术分类与应用12
2.1 多源图像融合技术分类12
2.1.1 空间域图像融合方法12
2.1.2 变换域图像融合方法13
2.1.3 基于压缩感知和稀疏表示的图像融合方法17
2.1.4 基于深度学习的图像融合方法19
2.1.5 其他的图像融合方法22
2.2 多源图像融合技术的应用24
2.2.1 多聚焦图像融合24
2.2.2 医学图像融合25
2.2.3 遥感图像融合25
2.2.4 红外与可见光图像融合26
2.2.5 图像融合技术在其他领域的应用27
……

基于多尺度分析与人工神经网络的多源图像融合

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