研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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焦李成 著，那彦 等 编

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• 图像融合
• 多分辨分析
• 图像处理
• 研究生教材
• 模式识别
• 信号处理
• 小波变换
• 计算机视觉
• 信息融合
• 图像分析

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560618272

版次：1

商品编码：10215462

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-05-01

用纸：胶版纸

页数：250

正文语种：中文

内容简介

　　多传感器信息处理系统是高性能传感器不断涌现以及智能信息处理发展的必然结果。图像融合技术广泛应用于数码成像、机器人视觉、地球遥感、医学图像综合显示、生理特征识别、三维图像重建等领域。
　　本书介绍了一些常用的成像传感器、图像的匹配方法、图像融合的基本概念、用于图像融合的几种多分辨分析数学理论以及其它数学工具，讨论了多聚焦可见光图像融合方法、医学图像融合方法、遥感图像融合方法、 基于小波变换和形态学的图像融合方法，以及危险物品检测中的图像融合方法，并对JPEG 2000压缩域图像融合方法进行了初步研究。作为多传感器图像融合技术的具体应用，书中还讨论了基于多传感器探测的危险物品检测、识别分类及定位问题。最后介绍了图像融合技术研究的新进展。
　　本书面向广大多传感器信息系统的研究设计人员，可作为高等院校通信工程、电子工程、计算机应用、 器人研究等专业高年级本科生或研究生教材。

目录

绪论
0.1 多传感器图像信息处理系统
0.2 图像多分辨分析工具
0.3 其它图像变换工具
0.4 本书的主要内容

第1章 常用成像传感器简介
1.1 CCD彩色摄像机
1.2 X光CCD图像传感器
1.3 红外CCD图像传感器
1.4 CMOS图像传感器
1.5 遥感多光谱成像
1.6 基于SPOT的遥感成像
1.7 Landsat卫星成像
1.8 毫米波成像传感器
1.9 微波成像传感器
1.10 磁成像传感器
1.11 同位素成像传感器
1.12 XCT成像传感器
1.13 微光图像传感器
1.14 声成像传感器
1.15 车用图像传感器
1.16 过程层析成像传感器
本章参考文献

第2章 图像匹配理论
2.1 图像匹配概述
2.1.1 图像匹配的定义
2.1.2 匹配方法的分类
2.2 图像匹配的一般流程
2.3 图像匹配的关键要素
2.4 基于图像灰度的匹配方法
2.5 基于图像特征的匹配方法
2.6 本章小结
本章参考文献

第3章 经典匹配算法的对比分析及改进
3.1 基于图像像素灰度值的匹配算法
3.1.1 ABS算法
3.1.2 归一化互相关匹配算法
3.1.3 图像矩匹配方法
3.2 基于图像特征点的匹配算法
3.3 图像匹配的改进方法
3.3.1 粗匹配
3.3.2 精确匹配
3.4 本章小结
本章参考文献

第4章 图像复合匹配算法
4.1 频域匹配算法
4.1.1 Fourier变换理论
4.1.2 基于FourierMellin变换的图像配准算法
4.2 图像边缘特征提取
4.2.1 边缘检测
4.2.2 Canny边缘算子
4.3 基于边缘特征和频域相关的复合匹配算法
4.3.1 大边缘提取
4.3.2 建立边缘方向曲线及其相对链码
4.3.3 相位相关计算
4.3.4 复合匹配算法的实现
4.4 实验仿真
4.5 本章小结
本章参考文献

第5章 可见光与毫米波图像匹配算法
5.1 可见光和毫米波简介
5.2 毫米波图像的预处理过程
5.2.1 非线性外推算法的基本原理
5.2.2 自适应阈值二值化
5.2.3 图像形态学滤波
5.3 可见光和毫米波图像匹配
5.4 本章小结
本章参考文献

第6章 图像融合的基本概念
6.1 图像融合的定义
6.2 图像融合系统的一般结构
6.3 数据层变换域图像融合的信息模型
6.4 常用数据层图像融合方法
6.5 图像融合性能评价方法
6.6 图像融合系统中常用传感器及其特点
6.7 图像融合技术的应用
6.8 现有图像融合方法分析
6.9 本章小结
本章参考文献

第7章 用于图像融合的数学变换理论
7.1 正交分解与投影定理
7.2 小波变换与非平稳信号分析
7.2.1 小波变换的定义
7.2.2 多分辨分析与正交小波基
7.2.3 二维小波变换及其快速算法
7.2.4 小波变换的工程意义
7.2.5 常用的几种小波基函数
7.3 小波包理论及算法
7.4 多小波变换理论
7.4.1 连续多小波变换的定义
7.4.2 多小波的性质
7.4.3 多元多分辨分析(MRAr)
7.4.4 多小波的分解与重构算法
7.4.5 离散多小波变换的工程实现
7.5 RGBIHS变换
7.6 PCA变换(主成分分析)
7.7 Brovey变换
7.8 本章小结
本章参考文献

第8章 多聚焦可见光图像融合方法
8.1 光学成像系统特性
8.2 多聚焦可见光图像的获取
8.3 多聚焦可见光图像融合的意义
8.4 多聚焦可见光图像融合信息模型
8.5 基于小波变换的多聚焦可见光图像融合
8.6 基于小波包变换的多聚焦可见光图像融合
8.7 基于多小波变换的多聚焦可见光图像融合
8.8 融合结果评价及结论
8.9 本章小结
本章参考文献

第9章 医学图像融合方法
9.1 CT成像机理及信息含义
9.2 NMR成像机理及信息含义
9.3 CT与NMR图像融合的意义
9.4 CT与NMR 图像融合的信息模型
9.5 基于小波变换的CT与NMR 图像融合
9.6 基于小波包变换的CT与NMR图像融合
9.7 基于多小波变换的CT与NMR图像融合
9.8 CT与NMR图像的其它融合方法
9.9 融合结果评价及结论
9.10 本章小结
本章参考文献

第10章 遥感图像融合方法
10.1 遥感基础
10.2 常用遥感平台
10.3 遥感传感器及其图像特征
10.4 遥感图像融合的可能性及意义
10.5 基于多分辨分析的遥感图像融合信息模型
10.6 基于小波变换的全光谱与多光谱图像融合
10.7 基于多小波变换的全光谱与多光谱图像融合
10.8 基于IHS变换的全光谱与多光谱图像融合
10.9 基于主成分变换(PCA)的全光谱与多光谱图像融合
10.10 基于Brovey 变换的全光谱与多光谱图像融合
10.11 融合结果评价及结论
10.12 本章小结
本章参考文献

第11章 基于小波变换和形态学的图像融合方法
11.1 数学形态学
11.1.1 膨胀
11.1.2 腐蚀
11.1.3 膨胀和腐蚀的对偶性
11.1.4 开启和闭合
11.2 传统像素级图像融合框架
11.2.1 小波图像融合方法框架
11.2.2 活动水平测量
11.2.3 系数分组方法
11.2.4 系数合并方法
11.2.5 一致性验证
11.3 基于小波变换和数学形态学的图像融合方法
11.3.1 可见光图像的频域成分特性
11.3.2 可见光多聚焦图像融合方法
11.3.3 图像融合实验
11.4 本章小结
本章参考文献

第12章 危险物品检测中的图像融合方法
12.1 危险物品的检测
12.1.1 红外成像与毫米波成像
12.1.2 危险物品检测系统

12.2 脊波变换与曲波变换的基本理论
12.2.1 脊波与曲波的产生
12.2.2 脊波和曲波与小波的联系及区别
12.2.3 脊波分析的基本理论
12.2.4 单尺度脊波变换
12.2.5 曲波变换
12.3 基于曲波变换的图像融合方法
12.3.1 图像的曲波变换
12.3.2 基于曲波变换的图像融合过程
12.3.3 曲波系数融合规则
12.3.4 基于曲波变换的图像融合实验
12.4 本章小结
本章参考文献

第13章 JPEG 2000压缩域图像融合方法
13.1 压缩图像文件格式
13.1.1 图像压缩的基本概念
13.1.2 JPEG图像格式
13.1.3 JPEG 2000图像格式
13.2 JPEG 2000压缩域图像处理
13.2.1 图像的压缩域处理
13.2.2 JPEG 2000图像结构概述
13.2.3 压缩域图像融合初步研究
13.3 本章小结
本章参考文献

第14章 基于多传感器探测的危险物品检测
14.1 危险物品检测、 识别分类及定位实现方案
14.2 危险物品图像预处理
14.2.1 毫米波成像图像的特点
14.2.2 图像去噪
14.2.3 图像增强
14.2.4 图像分割
14.3 本章小结
本章参考文献

第15章 危险物品的特征提取
15.1 图像特征提取的基本概念
15.2 常用的图像特征提取方法
15.2.1 纹理特征提取
15.2.2 形状和结构特征提取
15.3 危险物品轮廓矩不变量的特征提取
15.3.1 图像的边缘提取
15.3.2 轮廓矩不变量特征算法
15.3.3 图像轮廓矩不变量特征提取的结果与分析
15.4 本章小结
本章参考文献

第16章 危险物品识别分类与定位
16.1 模式分类技术
16.1.1 模式分类基础知识
16.1.2 统计模式分类方法
16.1.3 模式分类的新方法
16.2 BP神经网络在危险物品识别分类中的应用
16.2.1 BP神经网络模型
16.2.2 BP网络学习算法
16.2.3 实验结果与分析
16.3 模糊C均值聚类在危险物品识别分类中的应用
16.3.1 模糊C均值聚类(FCM)算法
16.3.2 模糊聚类应用于目标识别及实验结果分析
16.4 危险物品定位
16.4.1 危险物品定位精度
16.4.2 影响定位精度的几个因素
16.5 本章小结
本章参考文献

第17章 图像融合技术研究的新进展
17.1 融合前多源图像信号的筛选
17.2 多源图像信号的匹配
17.3 图像融合方法研究
17.4 图像融合算法质量评价
17.5 基于DSP的图像融合处理
本章参考文献

前言/序言

研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法 内容概述 本书旨在为图像处理、计算机视觉、信号处理等领域的广大研究生及相关研究人员，提供一套系统、深入的关于基于多分辨分析理论的图像融合方法的理论框架与实践指导。图像融合作为一项关键的预处理技术，在遥感影像增强、医学图像分析、目标识别、计算机视觉等众多领域发挥着不可或缺的作用。本书聚焦于当前学术界和工业界普遍关注的多分辨分析（Multi-Resolution Analysis, MRA）在图像融合中的应用，力求从理论源头出发，梳理其核心思想，阐述其在不同融合策略下的具体实现，并探讨其优缺点及未来发展趋势。 本书并非对现有图像融合技术进行简单的罗列，而是强调多分辨分析理论作为统一的视角和强大的工具，来理解和构建各类先进的图像融合算法。我们将从多分辨分析的基本概念入手，逐步深入到其在图像分解、特征提取、信息重构等核心环节的作用，并最终体现在融合过程中的决策与合成。 第一部分：多分辨分析理论基础 本部分将为读者奠定扎实的理论基础。 多分辨分析的起源与发展： 从早期信号分析中的多尺度思想，到小波理论的兴起，再到更广泛的多分辨分析框架，我们将追溯其历史脉络，理解其诞生的必然性和重要性。 多分辨分析的核心概念： 详细介绍近似空间（approximation space）和细节空间（detail space）的概念，多尺度分解（如多分辨分解、多尺度分析）的数学原理，以及尺度函数（scaling function）和母小波（mother wavelet）的作用。我们将通过直观的图示和严谨的数学推导，帮助读者深刻理解信号在不同尺度上的表示。 离散小波变换（DWT）及其变种： 深入讲解一维和二维离散小波变换的原理，包括分解滤波器组（decomposition filter bank）和重构滤波器组（reconstruction filter bank）。重点介绍全分离离散小波变换（FWT）、非下采样离散小波变换（NSDWT）以及双树复小波变换（DT-CWT）等，分析它们在克服平移不变性、方向选择性等方面的优势，并阐述它们如何为后续的图像融合提供更丰富的多尺度、多方向的特征表示。 其他多分辨分析工具： 尽管小波理论是核心，但我们也会简要介绍其他相关的多分辨分析工具，如形态学图像处理中的多尺度分析，基于奇异值分解（SVD）的多尺度分析等，为读者提供更广阔的视野。 第二部分：基于多分辨分析的图像融合策略与算法 本部分将是本书的核心内容，我们将系统地介绍如何利用多分辨分析理论构建各类图像融合算法。 图像融合概述与分类： 从多角度对图像融合进行分类，包括按输入图像的类型（如多光谱、全色、SAR、红外等）、按融合层级（像素级、特征级、决策级）以及按融合策略（如基于像素、基于特征、基于模型）等。我们将重点关注像素级融合，并阐述多分辨分析在其中的核心地位。 基于变换域的图像融合： 小波变换域融合： 这是多分辨分析在图像融合中最经典的应用。我们将详细阐述基于小波变换的融合过程： 图像分解： 如何利用不同类型的小波变换（FWT, NSDWT, DT-CWT等）对源图像进行多尺度、多方向分解，得到不同尺度层级的近似分量和细节分量（水平、垂直、对角线）。 系数融合： 重点介绍各种系数融合规则，包括： 最大选择法 (Max-selection): 简单直观，易于实现，但可能丢失信息。 平均法 (Averaging): 平滑效果好，但会引入模糊。 加权平均法 (Weighted Averaging): 根据局部能量、对比度等进行加权，提高融合效果。 基于导数/梯度的方法: 利用图像的局部梯度信息来指导融合，保留更多边缘细节。 基于局部能量的方法: 利用局部能量作为衡量信息重要性的标准。 混沌理论在系数融合中的应用： 介绍如何利用混沌映射的随机性和伪随机性来生成更具代表性的融合系数，提高融合的鲁棒性。 图像重构： 利用逆变换（如逆离散小波变换）将融合后的系数重构为融合图像。 非下采样Contourlet变换（NSCT）域融合： 介绍Contourlet变换作为一种更强大的方向选择性多分辨分析工具，能够更好地捕捉图像中的曲线和边缘信息。重点阐述NSCT在图像融合中的优势，以及相应的融合策略。 其他变换域融合： 简要介绍如Shearlet变换、曲波变换等新兴的多分辨分析工具在图像融合中的潜力。 基于多分辨分析的特征融合： 探讨如何从多分辨分解得到的不同尺度、不同方向的特征（如边缘、纹理、颜色等）中提取关键信息，并将其融合。 多分辨分析在不同应用场景下的融合： 遥感影像融合： 以全色/多光谱影像融合为例，阐述如何利用多分辨分析提升遥感影像的空间分辨率和光谱信息，提高地物识别精度。 医学影像融合： 以CT/MRI影像融合为例，探讨多分辨分析如何整合不同模态医学影像的互补信息，为疾病诊断提供更全面的依据。 红外与可见光影像融合： 讨论如何利用多分辨分析结合不同传感器的优势，实现目标在复杂环境下的有效检测和识别。 其他应用： 简要提及在视频融合、图像增强等领域的应用。 第三部分：先进的融合方法与评价 本部分将介绍更前沿的研究方向和评估体系。 基于学习的融合方法： 监督学习在融合系数设计中的应用： 探讨如何利用机器学习模型（如支持向量机、神经网络）来自动学习最优的融合策略，实现自适应的融合。 深度学习在图像融合中的突破： 介绍基于卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习模型的图像融合方法，分析其在特征提取和融合上的优势。 融合算法的性能评价： 主观评价： 视觉上的直观感受。 客观评价指标： 介绍常用的客观评价指标，如信噪比 (SNR)、均方根误差 (RMSE)、空间频率 (SF)、熵 (Entropy)、信息熵 (Information Entropy)、互信息 (Mutual Information, MI)、Q_ABF, Q_MI 等，并分析它们各自的优缺点，以及如何选择合适的评价指标。 算法的鲁棒性与效率分析： 讨论在噪声、失真等干扰下，不同融合算法的鲁棒性，以及算法的计算复杂度与实时性问题。 第四部分：未来展望与挑战 多分辨分析理论的进一步发展： 探讨下一代多分辨分析工具的发展方向，如更优的方向选择性、更好的尺度-频率联合表示等。 与新兴技术融合： 探讨多分辨分析与深度学习、人工智能、大数据等技术的交叉融合，以及在更复杂场景下的图像融合应用。 理论与应用的结合： 强调理论研究与实际工程应用的紧密联系，鼓励读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 面临的挑战： 探讨图像融合领域仍然存在的挑战，如信息损失的最小化、融合结果的客观评价标准的统一、算法的计算效率提升等。 本书的特点： 理论性与实践性并重： 既深入讲解了多分辨分析的数学理论，又提供了大量的图像融合算法实例，方便读者理解和应用。 系统性与前瞻性： 从基础理论到前沿技术，构建了一个完整的知识体系，并对未来发展趋势进行了展望。 多角度分析： 采用多角度、多层次的分析方法，帮助读者全面理解图像融合的本质和精髓。 面向研究生教学： 内容的深度和广度适合研究生阶段的学习和科研，有助于培养研究生的独立思考和创新能力。 适合读者： 计算机科学与技术、电子工程、自动化、信息与通信工程、测绘科学与技术、光学工程、生物医学工程等专业的在校研究生。 从事图像处理、计算机视觉、遥感、医学影像、模式识别等领域研究的科研人员。 对图像融合技术感兴趣的本科高年级学生和相关从业人员。 本书的编写过程中，力求语言通俗易懂，数学推导严谨清晰，图示案例丰富生动。我们希望通过本书，能够激发读者对多分辨分析理论在图像融合领域应用的浓厚兴趣，并为他们在未来的学习和科研道路上提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机视觉和信号处理交叉领域充满兴趣的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理和介绍基于多分辨分析（MRA）的图像融合方法的权威教材。《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》这个书名正是我所需要的。我非常期待书中能够为我提供一个清晰的理论框架，帮助我理解MRA是如何作为一种强大的工具，克服传统图像融合方法在处理多尺度信息时的不足。我希望书中能够从信号与系统、傅里叶分析等基础理论出发，引出多分辨分析的概念，并详细介绍小波变换（Wavelet Transform）及其变种（如二进小波、非下采样小波等）在图像分解和重构中的作用。更重要的是，我希望书中能够详细讲解不同MRA技术在图像融合中的具体实现，例如，如何设计小波滤波器组来适应不同的图像特性，如何利用小波系数的幅值、相位或能量等特征来决定融合权重，以及如何通过逆小波变换来合成融合后的图像。书中是否能够提供对不同MRA方法在融合过程中引入的伪影（如振铃效应、尺度混叠等）的分析和处理方法，以及如何通过优化MRA参数或改进融合算法来提高融合图像的质量，是我非常关注的。

评分☆☆☆☆☆

这本《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》书名虽然听起来颇具学术深度，但我更希望它能成为连接理论与实践的桥梁，而非高高在上的理论堆砌。我期望书中能够详细阐述多分辨分析（MRA）是如何巧妙地打破传统图像处理中“像素级”的局限，通过在不同尺度和分辨率上捕捉图像信息，从而实现更鲁棒、更精细的融合效果。具体来说，我希望书中能深入剖析MRA的数学基础，比如它如何通过一系列滤波器组（如Haar小波、Daubechies小波等）将图像分解成不同频率和方向的子带，以及这些子带信息如何被重新组合以生成融合图像。我特别感兴趣的是，书中是否能详细解释不同MRA方法（如小波变换、小波包分解、经验模态分解等）在处理不同类型的图像噪声、对比度差异以及空间分辨率差异时所表现出的特性和优劣。例如，在处理具有高频细节和低频结构信息的图像时，哪种MRA方法更为合适？在融合过程中，如何有效地利用不同尺度下提取的特征来指导融合决策，以避免信息丢失或引入伪影，是我非常关注的重点。我希望书中不仅停留在理论介绍，更能提供具体的算法流程图或伪代码，甚至是一些基于MATLAB、Python等常用工具的实现示例，这样我才能真正动手实践，加深对MRA在图像融合中应用的理解。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对医学图像处理领域充满热情的研究生，经常需要处理来自不同模态的医学影像，如CT、MRI、PET等，这些影像在分辨率、对比度、噪声水平等方面存在显著差异，如何有效地融合它们以获得更全面的诊断信息，是我的研究重点。《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》这本书名，正是我急需的专业教材。我希望书中能够深入探讨多分辨分析（MRA）在医学图像融合中的独特应用。例如，小波变换（Wavelet Transform）如何能够捕捉医学影像中的精细结构（如血管、病灶边缘），同时保留其低频的组织信息。我希望书中能够详细介绍各种基于MRA的医学图像融合模型，包括如何利用MRA来解决多模态医学影像之间的配准问题，如何设计融合规则以突出病灶区域，以及如何评估融合结果的临床诊断价值。书中是否能够提供一些经典的医学图像融合案例分析，例如CT与MRI的融合，PET与CT的融合，并分析不同MRA方法在该类任务上的表现，将极大地提升本书的实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚步入图像处理研究领域的硕士研究生，我一直对如何有效地融合多张图像以提取更丰富、更准确的信息感到好奇，尤其是在面临不同分辨率、不同传感器或者不同成像条件下的图像时。在寻找相关文献和教材的过程中，《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》这本书的名字立刻吸引了我。它精准地指向了我目前最为关注的研究方向——多分辨分析理论在图像融合中的应用。这本书的书名本身就传递了一种深入、系统、理论与实践并重的感觉，让我对它的内容充满了期待。我希望能在这本书中找到关于多分辨分析（Multiresolution Analysis, MRA）的基本原理、数学模型、核心算法，以及如何将这些理论有效地应用于各种图像融合场景的详细阐述。尤其希望能看到对于小波变换（Wavelet Transform）、多尺度分析（Multiscale Analysis）、金字塔分解（Pyramid Decomposition）等经典多分辨分析工具在图像融合中的具体实现和性能分析。书中是否能对不同类型的图像融合任务（如全色增强、多光谱融合、红外与可见光融合等）提供案例分析，并解释不同方法在这些任务上的优劣势，将是衡量其价值的重要标准。此外，一本优秀的教材应该能够引导读者从理论层面理解问题，到实践层面解决问题，因此，书中是否包含详细的算法描述、伪代码，甚至是一些实际编程的建议，也是我非常关心的。对于一个初学者来说，能够清晰易懂地理解复杂的理论并将其转化为可行的研究思路，是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

对于一名在计算机视觉领域摸索前行的研究生来说，图像融合是实现更高级任务（如目标识别、场景理解）的基础。《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》这本书的出现，让我看到了系统学习这一领域的希望。我期望书中能够清晰地阐述多分辨分析（MRA）为何成为图像融合的有力工具。例如，传统的图像融合方法往往是基于像素的，容易丢失图像的空间信息或引入失真。而MRA通过将图像分解到不同的尺度空间，能够更有效地保留和利用图像的局部和全局信息。我希望书中能够详细介绍各种基于MRA的图像融合算法，包括基于小波变换的、基于多尺度形态学的、以及基于其他新兴MRA技术的融合方法。我非常关心书中对于融合规则的设计的论述，例如，如何根据图像的特征（如能量、对比度、梯度等）来设计自适应的融合权重，如何处理不同尺度下提取的特征之间的冲突，以及如何通过约束或优化方法来提高融合结果的客观质量。如果书中能够包含一些关于MRA在处理具有复杂背景、光照变化或遮挡的图像时的融合效果的讨论，并提供相应的解决方案，那将是非常有帮助的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读图像处理方向博士学位的学生，我对《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》这本书抱有极高的期望。我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角，不仅阐述多分辨分析（MRA）的基本原理，更重要的是，能够展现其在当前图像融合领域的前沿应用和最新进展。我非常期待书中能够详细介绍各种基于MRA的图像融合模型，例如基于小波变换的融合方法，包括各种小波族的特性及其在不同融合任务中的适用性；基于小波包分解的融合方法，如何利用其更灵活的分解能力来捕捉更丰富的图像信息；以及一些新兴的MRA技术，如基于曲波变换（Curvelet Transform）、Contourlet变换（Contourlet Transform）等，这些方法在处理图像中的线状结构和曲线状结构方面具有独特优势，对于提升融合图像的视觉效果和信息量至关重要。此外，书中是否能够深入探讨不同融合策略（如加权平均、最大选择、脉冲耦合神经网络（PCNN）驱动的融合等）与MRA相结合时产生的协同效应，以及如何根据具体的融合目标（如增强细节、抑制噪声、提取特定信息等）来选择最优的MRA工具和融合策略，是衡量本书学术价值的关键。我希望书中能够提供严谨的数学推导和清晰的算法描述，并辅以大量的实验结果分析，以展示不同方法的性能。

评分☆☆☆☆☆

在学习图像处理的道路上，我始终认为，理解底层理论对于掌握和创新技术至关重要。《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》这个书名，预示着本书将带领我深入理解多分辨分析（MRA）的内在机制，并将其应用于图像融合这一重要问题。我非常期待书中能够从数学的严谨性出发，解释MRA如何实现信号的局部化表示，以及这种局部化表示如何能够更好地捕捉图像中的各种特征，如边缘、角点、纹理等。我希望书中能够详细介绍小波变换（Wavelet Transform）的原理，包括其母小波的选择、分解和重构的过程，以及不同小波族（如Haar、Daubechies、Symlets等）在图像特征提取上的差异。更重要的是，我希望书中能够深入探讨如何基于MRA的理论，设计有效的融合策略。例如，如何根据不同尺度和方向的子带系数的相对重要性来选择融合规则，如何处理不同子带之间的相关性，以及如何通过逆变换来合成高质量的融合图像。如果书中能够对各种MRA方法在不同图像融合应用场景（如医疗影像融合、视频融合、全景图像拼接等）中的性能进行定性和定量的分析，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

我对图像融合技术的理论基础和实现细节一直有着浓厚的兴趣，尤其是在看到《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》这本书名时，我便对其内容充满了期待。我希望这本书能够提供一个深入浅出的讲解，让我能够清晰地理解多分辨分析（MRA）的理论精髓，以及它如何能够有效地应用于图像融合领域。我非常希望书中能够详细阐述小波变换（Wavelet Transform）在图像融合中的基本原理，包括其多尺度分解和重构的能力，以及不同小波基在捕捉图像特征方面的优势。更重要的是，我希望书中能够详细介绍各种基于MRA的图像融合算法，例如，如何设计合适的融合策略来合并不同尺度下的子带系数，如何利用图像的局部特征来指导融合过程，以及如何避免融合过程中引入的伪影。如果书中能够包含一些关于MRA在处理具有复杂纹理、噪声或低对比度图像时的融合效果的分析，并提出相应的改进方法，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》让我联想到，在研究生阶段，我们学习的不仅仅是单个技术的应用，更重要的是理解技术背后的理论精髓，以及如何将这些理论融会贯通，形成解决问题的能力。因此，我期望这本书能从多分辨分析（MRA）的哲学层面出发，解释为什么它能够如此有效地应用于图像融合。我希望书中能够深入剖析MRA的核心思想，即“分解-分析-重构”的过程，以及它如何将图像信息从单一尺度空间扩展到多尺度空间，从而捕捉到不同尺度的特征。例如，在图像融合中，低尺度（模糊）信息提供了图像的整体轮廓和全局结构，而高尺度（细节）信息则包含了纹理、边缘等重要的局部特征。MRA如何能够分别提取和保留这些不同尺度的信息，并最终将它们有效地融合在一起，是我最想了解的。我希望书中能够详细阐述各种MRA变换（如小波变换、小波包、离散余弦变换（DCT）与小波的结合等）在不同尺度下对图像信息的表示能力，以及如何通过设计合适的融合规则来最大化地保留有用的信息，同时抑制不相关的信息。如果书中能够包含一些关于MRA在处理具有复杂纹理、不规则形状或显著噪声的图像时的表现分析，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对遥感图像处理充满热情的硕士研究生，长期以来，多源遥感数据（如光学、红外、SAR等）的融合一直是我研究的重点。《研究生系列教材：基于多分辨分析理论的图像融合方法》这个书名，直接点明了我研究的切入点，让我充满期待。我希望这本书能够深入探讨多分辨分析（MRA）在多源遥感图像融合中的独特优势。例如，遥感图像往往存在分辨率差异、辐射差异、几何畸变等问题，如何利用MRA在不同尺度和频率上对这些信息进行有效提取和整合，将是本书的核心内容。我特别希望书中能够详细介绍小波变换（Wavelet Transform）如何能够捕捉遥感图像中的边缘、纹理等细节信息，而同时保留其低频的辐射信息。此外，我希望书中能够阐述一些更高级的MRA技术，如图像金字塔（Image Pyramid）、多尺度形态学（Multiscale Morphology）等，它们如何能够有效地处理遥感图像中的复杂地物和场景。书中是否能够针对不同类型的遥感图像融合任务（如提高空间分辨率、提高光谱分辨率、融合光学与SAR图像以获取更多地物信息等）提供具体的融合模型和算法，并结合实际的遥感影像数据进行案例分析，将极大地提升本书的实用价值。

评分☆☆☆☆☆

比较专业的书，正好需要这方面的知识。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

是正版。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

&,2013好京东的货，应该是正版记得有一次，我独自一人出来逛街。逛了大半天，什么也没有买到，不是东西不合适，就是价格太高，就在我准备两手空空打道回府的时候，无意中发现前方不远处有一个卖小百货的商店，走上前去一看，商店里面正挂着一些极其精致漂亮的背包，那时为了不至于两手空空回去，我总想凑合着买点东西，经过一番讨价还价，便商定了价格，付了钱之后，我正准备拿起我相中的背包离开的时候，无意中发现背包上有一根拉链坏了，于是我又重新挑选了一个，正要转身离开，那店主居然耍赖说我还没有付钱，硬拉着要我付钱，还说什么谁能证明你付了钱呢没办法，我是自己一个人去的，旁边又没有其它顾客，谁能证明呢天晓得。我辩不过她，只好愤愤不平地两手空空回去了。从那以后，我吃一堑，长一智，我就常常到网上购物了。好了，我现在来说说这本书的观感吧，一个人重要的是找到自己的腔调，不论说话还是写字。腔调一旦确立，就好比打架有了块趁手的板砖，怎么使怎么顺手，怎么拍怎么有劲，顺带着身体姿态也挥洒自如，打架简直成了舞蹈，兼有了美感和韵味。要论到写字，腔调甚至先于主题，它是一个人特有的形式，或者工具不这么说，不这么写，就会别扭工欲善其事，必先利其器，腔调有时候就是器，有时候又是事，对一篇文章或者一本书来说，器就是事，事就是器。这本书，的确是用他特有的腔调表达了对腔调本身的赞美。|好大一本书，是正版!各种不错!只是插图太多，有占篇符之嫌。故事很精彩，女儿很喜欢。书写的不错，能消除人的心瘾。目前已经戒烟第三天了，书拿到手挺有分量的，包装完好。还会继续来，一直就想买这本书，太谢谢京东了，发货神速，两天就到了，超给力的！5分！了解京东2013年3月30日晚间，京东商城正式将原域名360更换为，并同步推出名为的吉祥物形象，其首页也进行了一定程度改版。此外，用户在输入域名后，网页也自动跳转至。对于更换域名，京东方面表示，相对于原域名360，新切换的域名更符合中国用户语言习惯，简洁明了，使全球消费者都可以方便快捷地访问京东。同时，作为京东二字的拼音首字母拼写，也更易于和京东品牌产生联想，有利于京东品牌形象的传播和提升。京东在进步，京东越做越大。||||好了，现在给大家介绍两本本好书谢谢你离开我是张小娴在想念后时隔两年推出的新散文集。从拿到文稿到把它送到读者面前，几个月的时间，欣喜与不舍交杂。这是张小娴最美的散文。美在每个充满灵性的文字，美在细细道来的倾诉话语。美在作者书写时真实饱满的情绪，更美在打动人心的厚重情感。从装祯到设计前所未有的突破，每个精致跳动的文字，不再只是黑白配，而是有了鲜艳的色彩，首次全彩印刷，法国著名唯美派插画

评分☆☆☆☆☆

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