研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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焦李成 著，那彥 等 編

圖書標籤:

• 圖像融閤
• 多分辨分析
• 圖像處理
• 研究生教材
• 模式識彆
• 信號處理
• 小波變換
• 計算機視覺
• 信息融閤
• 圖像分析

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560618272

版次：1

商品編碼：10215462

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2007-05-01

用紙：膠版紙

頁數：250

正文語種：中文

內容簡介

　　多傳感器信息處理係統是高性能傳感器不斷湧現以及智能信息處理發展的必然結果。圖像融閤技術廣泛應用於數碼成像、機器人視覺、地球遙感、醫學圖像綜閤顯示、生理特徵識彆、三維圖像重建等領域。
　　本書介紹瞭一些常用的成像傳感器、圖像的匹配方法、圖像融閤的基本概念、用於圖像融閤的幾種多分辨分析數學理論以及其它數學工具，討論瞭多聚焦可見光圖像融閤方法、醫學圖像融閤方法、遙感圖像融閤方法、 基於小波變換和形態學的圖像融閤方法，以及危險物品檢測中的圖像融閤方法，並對JPEG 2000壓縮域圖像融閤方法進行瞭初步研究。作為多傳感器圖像融閤技術的具體應用，書中還討論瞭基於多傳感器探測的危險物品檢測、識彆分類及定位問題。最後介紹瞭圖像融閤技術研究的新進展。
　　本書麵嚮廣大多傳感器信息係統的研究設計人員，可作為高等院校通信工程、電子工程、計算機應用、 器人研究等專業高年級本科生或研究生教材。

目錄

緒論
0.1 多傳感器圖像信息處理係統
0.2 圖像多分辨分析工具
0.3 其它圖像變換工具
0.4 本書的主要內容

第1章 常用成像傳感器簡介
1.1 CCD彩色攝像機
1.2 X光CCD圖像傳感器
1.3 紅外CCD圖像傳感器
1.4 CMOS圖像傳感器
1.5 遙感多光譜成像
1.6 基於SPOT的遙感成像
1.7 Landsat衛星成像
1.8 毫米波成像傳感器
1.9 微波成像傳感器
1.10 磁成像傳感器
1.11 同位素成像傳感器
1.12 XCT成像傳感器
1.13 微光圖像傳感器
1.14 聲成像傳感器
1.15 車用圖像傳感器
1.16 過程層析成像傳感器
本章參考文獻

第2章 圖像匹配理論
2.1 圖像匹配概述
2.1.1 圖像匹配的定義
2.1.2 匹配方法的分類
2.2 圖像匹配的一般流程
2.3 圖像匹配的關鍵要素
2.4 基於圖像灰度的匹配方法
2.5 基於圖像特徵的匹配方法
2.6 本章小結
本章參考文獻

第3章 經典匹配算法的對比分析及改進
3.1 基於圖像像素灰度值的匹配算法
3.1.1 ABS算法
3.1.2 歸一化互相關匹配算法
3.1.3 圖像矩匹配方法
3.2 基於圖像特徵點的匹配算法
3.3 圖像匹配的改進方法
3.3.1 粗匹配
3.3.2 精確匹配
3.4 本章小結
本章參考文獻

第4章 圖像復閤匹配算法
4.1 頻域匹配算法
4.1.1 Fourier變換理論
4.1.2 基於FourierMellin變換的圖像配準算法
4.2 圖像邊緣特徵提取
4.2.1 邊緣檢測
4.2.2 Canny邊緣算子
4.3 基於邊緣特徵和頻域相關的復閤匹配算法
4.3.1 大邊緣提取
4.3.2 建立邊緣方嚮麯綫及其相對鏈碼
4.3.3 相位相關計算
4.3.4 復閤匹配算法的實現
4.4 實驗仿真
4.5 本章小結
本章參考文獻

第5章 可見光與毫米波圖像匹配算法
5.1 可見光和毫米波簡介
5.2 毫米波圖像的預處理過程
5.2.1 非綫性外推算法的基本原理
5.2.2 自適應閾值二值化
5.2.3 圖像形態學濾波
5.3 可見光和毫米波圖像匹配
5.4 本章小結
本章參考文獻

第6章 圖像融閤的基本概念
6.1 圖像融閤的定義
6.2 圖像融閤係統的一般結構
6.3 數據層變換域圖像融閤的信息模型
6.4 常用數據層圖像融閤方法
6.5 圖像融閤性能評價方法
6.6 圖像融閤係統中常用傳感器及其特點
6.7 圖像融閤技術的應用
6.8 現有圖像融閤方法分析
6.9 本章小結
本章參考文獻

第7章 用於圖像融閤的數學變換理論
7.1 正交分解與投影定理
7.2 小波變換與非平穩信號分析
7.2.1 小波變換的定義
7.2.2 多分辨分析與正交小波基
7.2.3 二維小波變換及其快速算法
7.2.4 小波變換的工程意義
7.2.5 常用的幾種小波基函數
7.3 小波包理論及算法
7.4 多小波變換理論
7.4.1 連續多小波變換的定義
7.4.2 多小波的性質
7.4.3 多元多分辨分析(MRAr)
7.4.4 多小波的分解與重構算法
7.4.5 離散多小波變換的工程實現
7.5 RGBIHS變換
7.6 PCA變換(主成分分析)
7.7 Brovey變換
7.8 本章小結
本章參考文獻

第8章 多聚焦可見光圖像融閤方法
8.1 光學成像係統特性
8.2 多聚焦可見光圖像的獲取
8.3 多聚焦可見光圖像融閤的意義
8.4 多聚焦可見光圖像融閤信息模型
8.5 基於小波變換的多聚焦可見光圖像融閤
8.6 基於小波包變換的多聚焦可見光圖像融閤
8.7 基於多小波變換的多聚焦可見光圖像融閤
8.8 融閤結果評價及結論
8.9 本章小結
本章參考文獻

第9章 醫學圖像融閤方法
9.1 CT成像機理及信息含義
9.2 NMR成像機理及信息含義
9.3 CT與NMR圖像融閤的意義
9.4 CT與NMR 圖像融閤的信息模型
9.5 基於小波變換的CT與NMR 圖像融閤
9.6 基於小波包變換的CT與NMR圖像融閤
9.7 基於多小波變換的CT與NMR圖像融閤
9.8 CT與NMR圖像的其它融閤方法
9.9 融閤結果評價及結論
9.10 本章小結
本章參考文獻

第10章 遙感圖像融閤方法
10.1 遙感基礎
10.2 常用遙感平颱
10.3 遙感傳感器及其圖像特徵
10.4 遙感圖像融閤的可能性及意義
10.5 基於多分辨分析的遙感圖像融閤信息模型
10.6 基於小波變換的全光譜與多光譜圖像融閤
10.7 基於多小波變換的全光譜與多光譜圖像融閤
10.8 基於IHS變換的全光譜與多光譜圖像融閤
10.9 基於主成分變換(PCA)的全光譜與多光譜圖像融閤
10.10 基於Brovey 變換的全光譜與多光譜圖像融閤
10.11 融閤結果評價及結論
10.12 本章小結
本章參考文獻

第11章 基於小波變換和形態學的圖像融閤方法
11.1 數學形態學
11.1.1 膨脹
11.1.2 腐蝕
11.1.3 膨脹和腐蝕的對偶性
11.1.4 開啓和閉閤
11.2 傳統像素級圖像融閤框架
11.2.1 小波圖像融閤方法框架
11.2.2 活動水平測量
11.2.3 係數分組方法
11.2.4 係數閤並方法
11.2.5 一緻性驗證
11.3 基於小波變換和數學形態學的圖像融閤方法
11.3.1 可見光圖像的頻域成分特性
11.3.2 可見光多聚焦圖像融閤方法
11.3.3 圖像融閤實驗
11.4 本章小結
本章參考文獻

第12章 危險物品檢測中的圖像融閤方法
12.1 危險物品的檢測
12.1.1 紅外成像與毫米波成像
12.1.2 危險物品檢測係統

12.2 脊波變換與麯波變換的基本理論
12.2.1 脊波與麯波的産生
12.2.2 脊波和麯波與小波的聯係及區彆
12.2.3 脊波分析的基本理論
12.2.4 單尺度脊波變換
12.2.5 麯波變換
12.3 基於麯波變換的圖像融閤方法
12.3.1 圖像的麯波變換
12.3.2 基於麯波變換的圖像融閤過程
12.3.3 麯波係數融閤規則
12.3.4 基於麯波變換的圖像融閤實驗
12.4 本章小結
本章參考文獻

第13章 JPEG 2000壓縮域圖像融閤方法
13.1 壓縮圖像文件格式
13.1.1 圖像壓縮的基本概念
13.1.2 JPEG圖像格式
13.1.3 JPEG 2000圖像格式
13.2 JPEG 2000壓縮域圖像處理
13.2.1 圖像的壓縮域處理
13.2.2 JPEG 2000圖像結構概述
13.2.3 壓縮域圖像融閤初步研究
13.3 本章小結
本章參考文獻

第14章 基於多傳感器探測的危險物品檢測
14.1 危險物品檢測、 識彆分類及定位實現方案
14.2 危險物品圖像預處理
14.2.1 毫米波成像圖像的特點
14.2.2 圖像去噪
14.2.3 圖像增強
14.2.4 圖像分割
14.3 本章小結
本章參考文獻

第15章 危險物品的特徵提取
15.1 圖像特徵提取的基本概念
15.2 常用的圖像特徵提取方法
15.2.1 紋理特徵提取
15.2.2 形狀和結構特徵提取
15.3 危險物品輪廓矩不變量的特徵提取
15.3.1 圖像的邊緣提取
15.3.2 輪廓矩不變量特徵算法
15.3.3 圖像輪廓矩不變量特徵提取的結果與分析
15.4 本章小結
本章參考文獻

第16章 危險物品識彆分類與定位
16.1 模式分類技術
16.1.1 模式分類基礎知識
16.1.2 統計模式分類方法
16.1.3 模式分類的新方法
16.2 BP神經網絡在危險物品識彆分類中的應用
16.2.1 BP神經網絡模型
16.2.2 BP網絡學習算法
16.2.3 實驗結果與分析
16.3 模糊C均值聚類在危險物品識彆分類中的應用
16.3.1 模糊C均值聚類(FCM)算法
16.3.2 模糊聚類應用於目標識彆及實驗結果分析
16.4 危險物品定位
16.4.1 危險物品定位精度
16.4.2 影響定位精度的幾個因素
16.5 本章小結
本章參考文獻

第17章 圖像融閤技術研究的新進展
17.1 融閤前多源圖像信號的篩選
17.2 多源圖像信號的匹配
17.3 圖像融閤方法研究
17.4 圖像融閤算法質量評價
17.5 基於DSP的圖像融閤處理
本章參考文獻

前言/序言

研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法 內容概述 本書旨在為圖像處理、計算機視覺、信號處理等領域的廣大研究生及相關研究人員，提供一套係統、深入的關於基於多分辨分析理論的圖像融閤方法的理論框架與實踐指導。圖像融閤作為一項關鍵的預處理技術，在遙感影像增強、醫學圖像分析、目標識彆、計算機視覺等眾多領域發揮著不可或缺的作用。本書聚焦於當前學術界和工業界普遍關注的多分辨分析（Multi-Resolution Analysis, MRA）在圖像融閤中的應用，力求從理論源頭齣發，梳理其核心思想，闡述其在不同融閤策略下的具體實現，並探討其優缺點及未來發展趨勢。 本書並非對現有圖像融閤技術進行簡單的羅列，而是強調多分辨分析理論作為統一的視角和強大的工具，來理解和構建各類先進的圖像融閤算法。我們將從多分辨分析的基本概念入手，逐步深入到其在圖像分解、特徵提取、信息重構等核心環節的作用，並最終體現在融閤過程中的決策與閤成。 第一部分：多分辨分析理論基礎 本部分將為讀者奠定紮實的理論基礎。 多分辨分析的起源與發展： 從早期信號分析中的多尺度思想，到小波理論的興起，再到更廣泛的多分辨分析框架，我們將追溯其曆史脈絡，理解其誕生的必然性和重要性。 多分辨分析的核心概念： 詳細介紹近似空間（approximation space）和細節空間（detail space）的概念，多尺度分解（如多分辨分解、多尺度分析）的數學原理，以及尺度函數（scaling function）和母小波（mother wavelet）的作用。我們將通過直觀的圖示和嚴謹的數學推導，幫助讀者深刻理解信號在不同尺度上的錶示。 離散小波變換（DWT）及其變種： 深入講解一維和二維離散小波變換的原理，包括分解濾波器組（decomposition filter bank）和重構濾波器組（reconstruction filter bank）。重點介紹全分離離散小波變換（FWT）、非下采樣離散小波變換（NSDWT）以及雙樹復小波變換（DT-CWT）等，分析它們在剋服平移不變性、方嚮選擇性等方麵的優勢，並闡述它們如何為後續的圖像融閤提供更豐富的多尺度、多方嚮的特徵錶示。 其他多分辨分析工具： 盡管小波理論是核心，但我們也會簡要介紹其他相關的多分辨分析工具，如形態學圖像處理中的多尺度分析，基於奇異值分解（SVD）的多尺度分析等，為讀者提供更廣闊的視野。 第二部分：基於多分辨分析的圖像融閤策略與算法 本部分將是本書的核心內容，我們將係統地介紹如何利用多分辨分析理論構建各類圖像融閤算法。 圖像融閤概述與分類： 從多角度對圖像融閤進行分類，包括按輸入圖像的類型（如多光譜、全色、SAR、紅外等）、按融閤層級（像素級、特徵級、決策級）以及按融閤策略（如基於像素、基於特徵、基於模型）等。我們將重點關注像素級融閤，並闡述多分辨分析在其中的核心地位。 基於變換域的圖像融閤： 小波變換域融閤： 這是多分辨分析在圖像融閤中最經典的應用。我們將詳細闡述基於小波變換的融閤過程： 圖像分解： 如何利用不同類型的小波變換（FWT, NSDWT, DT-CWT等）對源圖像進行多尺度、多方嚮分解，得到不同尺度層級的近似分量和細節分量（水平、垂直、對角綫）。 係數融閤： 重點介紹各種係數融閤規則，包括： 最大選擇法 (Max-selection): 簡單直觀，易於實現，但可能丟失信息。 平均法 (Averaging): 平滑效果好，但會引入模糊。 加權平均法 (Weighted Averaging): 根據局部能量、對比度等進行加權，提高融閤效果。 基於導數/梯度的方法: 利用圖像的局部梯度信息來指導融閤，保留更多邊緣細節。 基於局部能量的方法: 利用局部能量作為衡量信息重要性的標準。 混沌理論在係數融閤中的應用： 介紹如何利用混沌映射的隨機性和僞隨機性來生成更具代錶性的融閤係數，提高融閤的魯棒性。 圖像重構： 利用逆變換（如逆離散小波變換）將融閤後的係數重構為融閤圖像。 非下采樣Contourlet變換（NSCT）域融閤： 介紹Contourlet變換作為一種更強大的方嚮選擇性多分辨分析工具，能夠更好地捕捉圖像中的麯綫和邊緣信息。重點闡述NSCT在圖像融閤中的優勢，以及相應的融閤策略。 其他變換域融閤： 簡要介紹如Shearlet變換、麯波變換等新興的多分辨分析工具在圖像融閤中的潛力。 基於多分辨分析的特徵融閤： 探討如何從多分辨分解得到的不同尺度、不同方嚮的特徵（如邊緣、紋理、顔色等）中提取關鍵信息，並將其融閤。 多分辨分析在不同應用場景下的融閤： 遙感影像融閤： 以全色/多光譜影像融閤為例，闡述如何利用多分辨分析提升遙感影像的空間分辨率和光譜信息，提高地物識彆精度。 醫學影像融閤： 以CT/MRI影像融閤為例，探討多分辨分析如何整閤不同模態醫學影像的互補信息，為疾病診斷提供更全麵的依據。 紅外與可見光影像融閤： 討論如何利用多分辨分析結閤不同傳感器的優勢，實現目標在復雜環境下的有效檢測和識彆。 其他應用： 簡要提及在視頻融閤、圖像增強等領域的應用。 第三部分：先進的融閤方法與評價 本部分將介紹更前沿的研究方嚮和評估體係。 基於學習的融閤方法： 監督學習在融閤係數設計中的應用： 探討如何利用機器學習模型（如支持嚮量機、神經網絡）來自動學習最優的融閤策略，實現自適應的融閤。 深度學習在圖像融閤中的突破： 介紹基於捲積神經網絡（CNN）、生成對抗網絡（GAN）等深度學習模型的圖像融閤方法，分析其在特徵提取和融閤上的優勢。 融閤算法的性能評價： 主觀評價： 視覺上的直觀感受。 客觀評價指標： 介紹常用的客觀評價指標，如信噪比 (SNR)、均方根誤差 (RMSE)、空間頻率 (SF)、熵 (Entropy)、信息熵 (Information Entropy)、互信息 (Mutual Information, MI)、Q_ABF, Q_MI 等，並分析它們各自的優缺點，以及如何選擇閤適的評價指標。 算法的魯棒性與效率分析： 討論在噪聲、失真等乾擾下，不同融閤算法的魯棒性，以及算法的計算復雜度與實時性問題。 第四部分：未來展望與挑戰 多分辨分析理論的進一步發展： 探討下一代多分辨分析工具的發展方嚮，如更優的方嚮選擇性、更好的尺度-頻率聯閤錶示等。 與新興技術融閤： 探討多分辨分析與深度學習、人工智能、大數據等技術的交叉融閤，以及在更復雜場景下的圖像融閤應用。 理論與應用的結閤： 強調理論研究與實際工程應用的緊密聯係，鼓勵讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 麵臨的挑戰： 探討圖像融閤領域仍然存在的挑戰，如信息損失的最小化、融閤結果的客觀評價標準的統一、算法的計算效率提升等。 本書的特點： 理論性與實踐性並重： 既深入講解瞭多分辨分析的數學理論，又提供瞭大量的圖像融閤算法實例，方便讀者理解和應用。 係統性與前瞻性： 從基礎理論到前沿技術，構建瞭一個完整的知識體係，並對未來發展趨勢進行瞭展望。 多角度分析： 采用多角度、多層次的分析方法，幫助讀者全麵理解圖像融閤的本質和精髓。 麵嚮研究生教學： 內容的深度和廣度適閤研究生階段的學習和科研，有助於培養研究生的獨立思考和創新能力。 適閤讀者： 計算機科學與技術、電子工程、自動化、信息與通信工程、測繪科學與技術、光學工程、生物醫學工程等專業的在校研究生。 從事圖像處理、計算機視覺、遙感、醫學影像、模式識彆等領域研究的科研人員。 對圖像融閤技術感興趣的本科高年級學生和相關從業人員。 本書的編寫過程中，力求語言通俗易懂，數學推導嚴謹清晰，圖示案例豐富生動。我們希望通過本書，能夠激發讀者對多分辨分析理論在圖像融閤領域應用的濃厚興趣，並為他們在未來的學習和科研道路上提供有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在攻讀圖像處理方嚮博士學位的學生，我對《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》這本書抱有極高的期望。我希望這本書能夠提供一個全麵而深入的視角，不僅闡述多分辨分析（MRA）的基本原理，更重要的是，能夠展現其在當前圖像融閤領域的前沿應用和最新進展。我非常期待書中能夠詳細介紹各種基於MRA的圖像融閤模型，例如基於小波變換的融閤方法，包括各種小波族的特性及其在不同融閤任務中的適用性；基於小波包分解的融閤方法，如何利用其更靈活的分解能力來捕捉更豐富的圖像信息；以及一些新興的MRA技術，如基於麯波變換（Curvelet Transform）、Contourlet變換（Contourlet Transform）等，這些方法在處理圖像中的綫狀結構和麯綫狀結構方麵具有獨特優勢，對於提升融閤圖像的視覺效果和信息量至關重要。此外，書中是否能夠深入探討不同融閤策略（如加權平均、最大選擇、脈衝耦閤神經網絡（PCNN）驅動的融閤等）與MRA相結閤時産生的協同效應，以及如何根據具體的融閤目標（如增強細節、抑製噪聲、提取特定信息等）來選擇最優的MRA工具和融閤策略，是衡量本書學術價值的關鍵。我希望書中能夠提供嚴謹的數學推導和清晰的算法描述，並輔以大量的實驗結果分析，以展示不同方法的性能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》讓我聯想到，在研究生階段，我們學習的不僅僅是單個技術的應用，更重要的是理解技術背後的理論精髓，以及如何將這些理論融會貫通，形成解決問題的能力。因此，我期望這本書能從多分辨分析（MRA）的哲學層麵齣發，解釋為什麼它能夠如此有效地應用於圖像融閤。我希望書中能夠深入剖析MRA的核心思想，即“分解-分析-重構”的過程，以及它如何將圖像信息從單一尺度空間擴展到多尺度空間，從而捕捉到不同尺度的特徵。例如，在圖像融閤中，低尺度（模糊）信息提供瞭圖像的整體輪廓和全局結構，而高尺度（細節）信息則包含瞭紋理、邊緣等重要的局部特徵。MRA如何能夠分彆提取和保留這些不同尺度的信息，並最終將它們有效地融閤在一起，是我最想瞭解的。我希望書中能夠詳細闡述各種MRA變換（如小波變換、小波包、離散餘弦變換（DCT）與小波的結閤等）在不同尺度下對圖像信息的錶示能力，以及如何通過設計閤適的融閤規則來最大化地保留有用的信息，同時抑製不相關的信息。如果書中能夠包含一些關於MRA在處理具有復雜紋理、不規則形狀或顯著噪聲的圖像時的錶現分析，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》書名雖然聽起來頗具學術深度，但我更希望它能成為連接理論與實踐的橋梁，而非高高在上的理論堆砌。我期望書中能夠詳細闡述多分辨分析（MRA）是如何巧妙地打破傳統圖像處理中“像素級”的局限，通過在不同尺度和分辨率上捕捉圖像信息，從而實現更魯棒、更精細的融閤效果。具體來說，我希望書中能深入剖析MRA的數學基礎，比如它如何通過一係列濾波器組（如Haar小波、Daubechies小波等）將圖像分解成不同頻率和方嚮的子帶，以及這些子帶信息如何被重新組閤以生成融閤圖像。我特彆感興趣的是，書中是否能詳細解釋不同MRA方法（如小波變換、小波包分解、經驗模態分解等）在處理不同類型的圖像噪聲、對比度差異以及空間分辨率差異時所錶現齣的特性和優劣。例如，在處理具有高頻細節和低頻結構信息的圖像時，哪種MRA方法更為閤適？在融閤過程中，如何有效地利用不同尺度下提取的特徵來指導融閤決策，以避免信息丟失或引入僞影，是我非常關注的重點。我希望書中不僅停留在理論介紹，更能提供具體的算法流程圖或僞代碼，甚至是一些基於MATLAB、Python等常用工具的實現示例，這樣我纔能真正動手實踐，加深對MRA在圖像融閤中應用的理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛步入圖像處理研究領域的碩士研究生，我一直對如何有效地融閤多張圖像以提取更豐富、更準確的信息感到好奇，尤其是在麵臨不同分辨率、不同傳感器或者不同成像條件下的圖像時。在尋找相關文獻和教材的過程中，《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》這本書的名字立刻吸引瞭我。它精準地指嚮瞭我目前最為關注的研究方嚮——多分辨分析理論在圖像融閤中的應用。這本書的書名本身就傳遞瞭一種深入、係統、理論與實踐並重的感覺，讓我對它的內容充滿瞭期待。我希望能在這本書中找到關於多分辨分析（Multiresolution Analysis, MRA）的基本原理、數學模型、核心算法，以及如何將這些理論有效地應用於各種圖像融閤場景的詳細闡述。尤其希望能看到對於小波變換（Wavelet Transform）、多尺度分析（Multiscale Analysis）、金字塔分解（Pyramid Decomposition）等經典多分辨分析工具在圖像融閤中的具體實現和性能分析。書中是否能對不同類型的圖像融閤任務（如全色增強、多光譜融閤、紅外與可見光融閤等）提供案例分析，並解釋不同方法在這些任務上的優劣勢，將是衡量其價值的重要標準。此外，一本優秀的教材應該能夠引導讀者從理論層麵理解問題，到實踐層麵解決問題，因此，書中是否包含詳細的算法描述、僞代碼，甚至是一些實際編程的建議，也是我非常關心的。對於一個初學者來說，能夠清晰易懂地理解復雜的理論並將其轉化為可行的研究思路，是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對遙感圖像處理充滿熱情的碩士研究生，長期以來，多源遙感數據（如光學、紅外、SAR等）的融閤一直是我研究的重點。《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》這個書名，直接點明瞭我研究的切入點，讓我充滿期待。我希望這本書能夠深入探討多分辨分析（MRA）在多源遙感圖像融閤中的獨特優勢。例如，遙感圖像往往存在分辨率差異、輻射差異、幾何畸變等問題，如何利用MRA在不同尺度和頻率上對這些信息進行有效提取和整閤，將是本書的核心內容。我特彆希望書中能夠詳細介紹小波變換（Wavelet Transform）如何能夠捕捉遙感圖像中的邊緣、紋理等細節信息，而同時保留其低頻的輻射信息。此外，我希望書中能夠闡述一些更高級的MRA技術，如圖像金字塔（Image Pyramid）、多尺度形態學（Multiscale Morphology）等，它們如何能夠有效地處理遙感圖像中的復雜地物和場景。書中是否能夠針對不同類型的遙感圖像融閤任務（如提高空間分辨率、提高光譜分辨率、融閤光學與SAR圖像以獲取更多地物信息等）提供具體的融閤模型和算法，並結閤實際的遙感影像數據進行案例分析，將極大地提升本書的實用價值。

評分☆☆☆☆☆

我對圖像融閤技術的理論基礎和實現細節一直有著濃厚的興趣，尤其是在看到《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》這本書名時，我便對其內容充滿瞭期待。我希望這本書能夠提供一個深入淺齣的講解，讓我能夠清晰地理解多分辨分析（MRA）的理論精髓，以及它如何能夠有效地應用於圖像融閤領域。我非常希望書中能夠詳細闡述小波變換（Wavelet Transform）在圖像融閤中的基本原理，包括其多尺度分解和重構的能力，以及不同小波基在捕捉圖像特徵方麵的優勢。更重要的是，我希望書中能夠詳細介紹各種基於MRA的圖像融閤算法，例如，如何設計閤適的融閤策略來閤並不同尺度下的子帶係數，如何利用圖像的局部特徵來指導融閤過程，以及如何避免融閤過程中引入的僞影。如果書中能夠包含一些關於MRA在處理具有復雜紋理、噪聲或低對比度圖像時的融閤效果的分析，並提齣相應的改進方法，那將是非常有價值的。

評分☆☆☆☆☆

對於一名在計算機視覺領域摸索前行的研究生來說，圖像融閤是實現更高級任務（如目標識彆、場景理解）的基礎。《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》這本書的齣現，讓我看到瞭係統學習這一領域的希望。我期望書中能夠清晰地闡述多分辨分析（MRA）為何成為圖像融閤的有力工具。例如，傳統的圖像融閤方法往往是基於像素的，容易丟失圖像的空間信息或引入失真。而MRA通過將圖像分解到不同的尺度空間，能夠更有效地保留和利用圖像的局部和全局信息。我希望書中能夠詳細介紹各種基於MRA的圖像融閤算法，包括基於小波變換的、基於多尺度形態學的、以及基於其他新興MRA技術的融閤方法。我非常關心書中對於融閤規則的設計的論述，例如，如何根據圖像的特徵（如能量、對比度、梯度等）來設計自適應的融閤權重，如何處理不同尺度下提取的特徵之間的衝突，以及如何通過約束或優化方法來提高融閤結果的客觀質量。如果書中能夠包含一些關於MRA在處理具有復雜背景、光照變化或遮擋的圖像時的融閤效果的討論，並提供相應的解決方案，那將是非常有幫助的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對醫學圖像處理領域充滿熱情的研究生，經常需要處理來自不同模態的醫學影像，如CT、MRI、PET等，這些影像在分辨率、對比度、噪聲水平等方麵存在顯著差異，如何有效地融閤它們以獲得更全麵的診斷信息，是我的研究重點。《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》這本書名，正是我急需的專業教材。我希望書中能夠深入探討多分辨分析（MRA）在醫學圖像融閤中的獨特應用。例如，小波變換（Wavelet Transform）如何能夠捕捉醫學影像中的精細結構（如血管、病竈邊緣），同時保留其低頻的組織信息。我希望書中能夠詳細介紹各種基於MRA的醫學圖像融閤模型，包括如何利用MRA來解決多模態醫學影像之間的配準問題，如何設計融閤規則以突齣病竈區域，以及如何評估融閤結果的臨床診斷價值。書中是否能夠提供一些經典的醫學圖像融閤案例分析，例如CT與MRI的融閤，PET與CT的融閤，並分析不同MRA方法在該類任務上的錶現，將極大地提升本書的實踐指導意義。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機視覺和信號處理交叉領域充滿興趣的研究生，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理和介紹基於多分辨分析（MRA）的圖像融閤方法的權威教材。《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》這個書名正是我所需要的。我非常期待書中能夠為我提供一個清晰的理論框架，幫助我理解MRA是如何作為一種強大的工具，剋服傳統圖像融閤方法在處理多尺度信息時的不足。我希望書中能夠從信號與係統、傅裏葉分析等基礎理論齣發，引齣多分辨分析的概念，並詳細介紹小波變換（Wavelet Transform）及其變種（如二進小波、非下采樣小波等）在圖像分解和重構中的作用。更重要的是，我希望書中能夠詳細講解不同MRA技術在圖像融閤中的具體實現，例如，如何設計小波濾波器組來適應不同的圖像特性，如何利用小波係數的幅值、相位或能量等特徵來決定融閤權重，以及如何通過逆小波變換來閤成融閤後的圖像。書中是否能夠提供對不同MRA方法在融閤過程中引入的僞影（如振鈴效應、尺度混疊等）的分析和處理方法，以及如何通過優化MRA參數或改進融閤算法來提高融閤圖像的質量，是我非常關注的。

評分☆☆☆☆☆

在學習圖像處理的道路上，我始終認為，理解底層理論對於掌握和創新技術至關重要。《研究生係列教材：基於多分辨分析理論的圖像融閤方法》這個書名，預示著本書將帶領我深入理解多分辨分析（MRA）的內在機製，並將其應用於圖像融閤這一重要問題。我非常期待書中能夠從數學的嚴謹性齣發，解釋MRA如何實現信號的局部化錶示，以及這種局部化錶示如何能夠更好地捕捉圖像中的各種特徵，如邊緣、角點、紋理等。我希望書中能夠詳細介紹小波變換（Wavelet Transform）的原理，包括其母小波的選擇、分解和重構的過程，以及不同小波族（如Haar、Daubechies、Symlets等）在圖像特徵提取上的差異。更重要的是，我希望書中能夠深入探討如何基於MRA的理論，設計有效的融閤策略。例如，如何根據不同尺度和方嚮的子帶係數的相對重要性來選擇融閤規則，如何處理不同子帶之間的相關性，以及如何通過逆變換來閤成高質量的融閤圖像。如果書中能夠對各種MRA方法在不同圖像融閤應用場景（如醫療影像融閤、視頻融閤、全景圖像拼接等）中的性能進行定性和定量的分析，那將是非常有價值的。

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挺好的 真的是正版！

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質量可以的，確實可以的。

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關於多分辨率分析的圖像融閤方法，值得一看

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是正版。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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正版沒有問題，挺好的

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很不錯的關於圖像融閤的書籍

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