基於多尺度分析與人工神經網絡的多源圖像融合 金鑫 9787030778819 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202405*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於多尺度分析與人工神經網絡的多源圖像融合 ISBN：9787030778819 出版社：科學 著編譯者：金鑫 叢書名：博士後文庫 頁數：242 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1647413 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書介紹了多源圖像融合技術的發展趨勢和研究現狀，在圖像尺度分析、遷移學習、深度神經網路模型與演算法研究的基礎上，分別針對多聚焦圖像融合、多模態醫學圖像融合、紅外與可見光圖像融合、遙感圖像融合等不同應用領域，提出了具有可行的融合方法，在開展傳統圖像融合技術研究的同時，將一些新的技術和新方法引入到圖像融合領域。本書可以幫助讀者了解多源圖像融合技術的基礎知識、研究方法和具體實施方式，從而在此基礎上開展相關領域的研究工作。 本書可作為信息科學、自動化等專業中機器學習、圖像處理研究方向的研究生和教師的參考用書，也可供圖像處理相關行業工程技術人員閱讀。目錄 「博士後文庫」序言前言 第1章 緒論 1 1 多源圖像融合技術的研究背景 1 2 多源圖像融合技術的發展階段 1 3 多源圖像融合技術的分類 1 4 多源圖像融合中常用的性能評價方法 參考文獻 第2章 多源圖像融合技術分類與應用 2 1 多源圖像融合技術分類 2 1 1 空間域圖像融合方法 2 1 2 變換域圖像融合方法 2 1 3 基於壓縮感知和稀疏表示的圖像融合方法 2 1 4 基於深度學習的圖像融合方法 2 1 5 其他的圖像融合方法 2 2 多源圖像融合技術的應用 2 2 1 多聚焦圖像融合 2 2 2 醫學圖像融合 2 2 3 遙感圖像融合 2 2 4 紅外與可見光圖像融合 2 2 5 圖像融合技術在其他領域的應用 參考文獻 第3章 基於靜態小波與離散餘弦變換的紅外與可見光圖像融合 3 1 概況 3 2 離散靜態小波與離散餘弦變換理論 3 2 1 離散靜態小波演算法 3 2 2 離散餘弦變換演算法 3 3 變換域紅外與可見光圖像融合方案 3 3 1 DCT係數的局部空間頻率 3 3 2 融合規則 3 4 圖像融合演算法步驟與參數設置 3 5 實驗與分析 3 6 小結 參考文獻 第4章 基於經驗小波分析的醫學圖像融合 4 1 概況 4 2 LITTLEWOOD-PALEY經驗小波分解 4 3 基於經驗小波分析的醫學圖像特徵提取與融合方案 4 3 1 基於二范數的殘餘分量特徵表示與融合 4 3 2 固有模態分量的特徵表示與融合 4 3 3 濾波器的整合 4 3 4 融合步驟 4 4 實驗與分析 4 5 小結 參考文獻 第5章 基於非下採樣剪切波與簡化脈衝耦合神經網路的醫學圖像融合 5 1 概況 5 2 相關理論模型 5 2 1 非下採樣的剪切波變換 5 2 2 PCNN模型介紹 5 2 3 彩色空間 5 3 三模態醫學圖像融合方案 5 3 1 低頻子圖像融合 5 3 2 高頻子圖像融合 5 3 3 融合步驟及時間複雜度分析 5 4 實驗與分析 5 4 1 評估指標 5 4 2 實驗結果與分析 5 5 小結 參考文獻 第6章 基於拉普拉斯金字塔與脈衝耦合神經網路的多聚焦圖像融合 6 1 概況 6 2 圖像的拉普拉斯金塔分解 6 2 1 高斯金字塔分解 6 2 2 拉普拉斯金塔分解 6 2 3 拉普拉斯金字塔圖像重構 6 3 灰度多聚焦圖像融合方案 6 3 1 基於PCNN的圖像特徵提取 6 3 2 基於PCNN輸出的圖像局部特徵強化 6 3 3 融合決策與優化 6 3 4 彩色圖像融合方案 6 3 5 融合步驟 6 4 實驗與分析 6 4 1 灰度圖像融合實驗與分析 6 4 2 彩色圖像融合實驗與分析 6 5 小結 參考文獻 第7章 結合密集跳層與多尺度卷積的無監督多聚焦圖像融合 7 1 概況 7 2 無監督彩色多聚焦圖像融合模型 7 2 1 方法概述 7 2 2 MCRD-Net結構 7 2 3 損失函數 7 2 4 融合策略 7 2 5 模型訓練策略 7 3 實驗分析 7 3 1 實驗設置 7 3 2 消融實驗 7 3 3 主觀分析 7 3 4 客觀分析 7 4 小結 參考文獻 第8章 基於非下採樣剪切波變換域子帶係數統計的彩色圖像融合方法 8 1 概況 8 2 相關理論介紹 8 3 基於子帶係數統計的彩色圖像融合方法 8 3 1 彩色空間轉換特徵圖像 8 3 2 投票規則 8 3 3 融合規則 8 3 4 融合步驟 8 4 實驗和分析 8 5 小結 參考文獻 第9章 基於深度遷移學習的彩色多聚焦圖像融合 9 1 概況 9 2 相關技術原理 9 2 1 遷移學習 9 2 2 VGG-19網路模型 9 3 基於遷移學習的多聚焦圖像融合模型結構 9 3 1 總體流程與模型架構 9 3 2 特徵提取模塊網路架構與遷移學習實現 9 3 3 特徵重構模塊網路架構 9 3 4 橋接模塊 9 3 5 跳層連接結構 9 3 6 損失函數 9 4 后處理和融合策略 9 5 實驗結果與分析 9 5 1 數據集的製作 9 5 2 相關參數設置 9 5 3 評價指標與實驗結果分析 9 6 小結 參考文獻 第10章 基於雙判別器生成對抗網路的多聚焦圖像融合方法 10 1 概況 10 2 相關技術原理 10 2 1 深度相似性學習 10 2 2 GAN及其衍生技術 10 3 基於生成對抗網路的多聚焦圖像融合模型結構與目標函數 10 3 1 網路結構 10 3 2 目標函數 10 4 實驗與討論 10 4 1 數據集、訓練詳情與評價指標 10 4 2 現有方法比較 10 4 3 消融實驗 10 5 小結 參考文獻 第11章 F-UNet++：基於多用途自適應感受野注意力機制和複合多輸入重構網路的遙感圖像融合 11 1 概況 11 2 注意力機制原理 11 3 基於條件生成對抗網路的遙感圖像融合模型結構 11 3 1 總體結構 11 3 2 特徵提取模塊 11 3 3 特徵融合模塊 11 3 4 CMI-UNet++圖像重建模塊 11 3 5 注意力 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
