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出版时间 :
多源遥感图像融合方法及其应用
0.00     定价 ¥ 60.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787113309749
  • 作      者:
    作者:吴磊//杨勇//江训艳|责编:贾星//徐盼欣
  • 出 版 社 :
    中国铁道出版社有限公司
  • 出版日期:
    2023-12-01
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内容介绍
本书基于注入模型从像素级层面开展遥感图像新算法研究,重点是提高遥感图像的融合性能和应用价值,主要论述基于精炼细节注入的遥感图像融合算法、基于补偿细节注入的遥感图像融合算法、基于多光谱图像改进的遥感图像融合算法、基于光谱及亮度调制的遥感图像融合算法和基于多目标决策的遥感图像融合算法。 本书适合数据融合、计算机视觉、图像处理等领域研究人员的参考,也可供对相关领域感兴趣的读者阅读。
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目录
第1章 避感图像融合概述
1.1 遥感图像融合的作用
1.1.1 遥感图像融合的应用背景
1.1.2 遥感图像融合的意义
1.2 遥感图像融合的层级结构
1.3 像素级遥感图像融合算法概述
1.3.1 基于成分替代技术的遥感图像融合算法
1.3.2 基于多分辨率分析技术的遥感图像融合算法
1.3.3 基于模型的遥感图像融合算法
1.3.4 基于人工神经网络的遥感图像融合算法
1.3.5 基于混合技术的遥感图像融合算法
1.3.6 遥感图像融合存在的问题
1.4 遥感图像特性分析
1.4.1 WorldView-2卫星图像特性
1.4.2 IKONOS卫星图像特性
1.4.3 QuickBird卫星图像特性
1.5 遥感图像融合质量评价
1.5.1 有参考图遥感图像融合质量评价
1.5.2 无参考图遥感图像融合质量评价
第2章 注入模型
2.1 注入模型概述
2.2 注入模型融合方案
2.3 图像预处理
2.3.1 重采祥
2.3.2 直方图匹配
2.4 成分替代技术
2.4.1 亮度-色度饱和度(IHS)变换
2.4.2 主成分分析(PCA)
2.5 基于成分替代的注入模型
2.6 多分辨率分析技术
2.6.1 小波变换
2.6.2 滤波技术
2.6.3 稀疏表示理论
2.7 基于多分辨率分析技术的注入模型
第3章 基于精炼细节注入的遥感图像融合算法及其应用
3.1 基于精炼细节注入的遥感图像融合算法及其应用研究现状分析
3.2 细节精炼关键技术
3.2.1 a trous小波变换
3.2.2 引导滤波
3.2.3 稀疏表示
3.2.4 字典学习
3.3 基于精炼细节注入的遥感图像融合算法框架
3.4 基于精炼细节注入的遥感图像融合算法
3.4.1 基于a trous小波变换及引导滤波的高频细节提取
3.4.2 稀疏融合获取初始联合细节
3.4.3 基于自适应权重因子精炼算法获取精炼联合细节
3.4.4 基于边缘信息保护的细节注人
3.4.5 精炼细节性能测试
3.5 实验结果及其应用分析
3.5.1 仿真图像实验结果及其应用分析
3.5.2 真实图像实验结果及其应用分析
3.5.3 算法综合性能评价
3.5.4 应用示例:算法在城区地物分类管理中的应用
第4章 基于补偿细节注入的遥感图像融合算法及其应用
4.1 基于补偿细节注入的遥感图像融合算法及其应用研究现状分析
4.2 补偿细节提取关键技术
4.2.1 基于补偿细节的注入模型
4.2.2 鲁棒稀疏模型
4.2.3 鲁棒稀疏模型性能
4.3 基于补偿细节注入的遥感图像融合算法框架
4.4 基于补偿细节注入的遥感图像融合算法
4.4.1 鲁棒稀疏模型重建补偿细节
4.4.2 全色图像高频细节提取
4.4.3 补偿细节与全色图像高频细节的联合注入
4.4.4 鲁棒稀疏模型中方形窗尺寸讨论
4.4.5 补偿细节性能
4.5 实验结果及其应用分析
4.5.1 仿真图像实验结果及其应用分析
4.5.2 真实图像实验结果及其应用分析
4.5.3 算法综合性能评价
4.5.4 应用示例:算法用于山川、河流管理
第5章 基于多光谱图像改进的遥感图像融合算法及其应用
5.1 基于多光谱图像改进的遥感图像融合算法及其应用研究现状分析
5.2 多光谱图像改进关键技术
5.2.1 基于多光谱图像改进的注入模型
5.2.2 基于稀疏表示的字典学习
5.3 基于多光谱图像改进的遥感图像融合算法框架
5.4 基于多光谱图像改进的遥感图像融合算法
5.4.1 低空间分辨率多光谱图像性能改进
5.4.2 基于改进的多光谱图像的细节注入
5.4.3 改进的多光谱图像的性能
5.5 实验结果及其应用分析
5.5.1 仿真图像实验结果及其应用分析
5.5.2 真实图像实验结果及其应用分析
5.5.3 算法综合性能评价
5.5.4 应用示例:算法用于林业分类管理
第6章 基于光谱及亮度调制的遥感图像融合算法及其应用
6.1 基于光谱及亮度调制的遥感图像融合算法及其应用研究现状分析
6.2 基于光谱及亮度调制的遥感图像融合算法关键技术
6.2.1 光谱调制
6.2.2 亮度调制
6.2.3 光谱及亮度调制观测模型
6.3 光谱及亮度调制的遥感图像融合算法框架
6.4 基于光谱及亮度调制的遥感图像融合算法
6.4.1 构建光谱调制系数
6.4.2 构建亮度调制系数
6.4.3 光谱调制系数及亮度调制系数性能
6.5 实验结果及其应用分析
6.5.1 仿真图像实验结果及其应用分析
6.5.2 真实图像实验结果及其应用分析
6.5.3 算法综合性能评价
6.5.4 应用示例:算法用于城区地物分类管理
第7章 基于多目标决策的遥感图像融合算法及其应用
7.1 基于多目标决策的遥感图像融合算法及其应用研究现状分析
7.2 基于多目标决策的遥感图像融合算法关键技术
7.2.1 基于光谱亮度调制的注入模型
7.2.2 多目标决策技术
7.3 基于多目标决策的遥感图像融合算法框架
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