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刘帅奇 著

图书标签:

• 数字图像融合
• 图像融合算法
• 图像处理
• 遥感图像
• 医学图像
• 多传感器融合
• 图像分析
• 计算机视觉
• 模式识别
• 信息融合

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111593027

版次：1

商品编码：12322391

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：262

产品特色

编辑推荐

详细介绍了数字图像融合领域的一些基本概念和常见算法，涵盖多聚焦图像融合、红外与可见光图像融合、医学图像融合和遥感图像融合四大领域的前沿技术

着重介绍了像素级图像融合算法，对常见的图像融合种类都有所涉及

对不同传感器获得的数字图像进行了分类，并给出了不同的融合算法

书中介绍的每个算法都有很强的前瞻性、针对性和实用性

书中介绍的每个算法都具有较高的学术水平和广泛的应用前景

提供了20余个数字图像融合实验，并对实验结果进行了详细分析

讲解时给出了大量图示，帮助读者更加直观、深入地理解所学知识

内容简介

本书全面介绍了数字图像融合的基本概念和一些常见算法，便于读者了解和学习数字图像融合领域的一些前沿知识，以适应现代信息技术的发展。书中对不同传感器获得的数字图像进行了分类，并对不同类型的数字图像分别介绍了不同的图像融合算法，可以给读者提供有效的帮助和指导。

本书分为8章，主要内容包括图像融合简介、基于小波和轮廓波的多聚焦图像融合、基于剪切波和Smoothlet的多聚焦图像融合、红外与可见光图像融合、医学图像融合、基于仿生算法的医学图像融合、遥感图像融合等，zui后简要介绍了数字图像融合的发展趋势。

本书适合计算机视觉、卫星遥感和医学图像等相关领域的研究人员、工程技术人员和算法爱好者阅读，同时也适合各大院校电子信息专业的本科生、研究生和教师作为教材或教学参考书使用。

30秒了解本书精华内容

基于小波的多聚焦图像融合算法

基于轮廓波的多聚焦图像融合算法

结合轮廓波变换与核范数zui小化理论的多聚焦图像融合算法

基于剪切波的多聚焦图像融合算法

基于NSST-FRFT的多聚焦图像融合算法

基于NSST域的自适应区域与脉冲发放皮层模型的多聚焦图像融合算法

基于Smoothlet的图像融合

基于灰度共生矩阵的多聚焦图像融合

基于NSST域自适应PCNN的红外与可见光图像融合算法

基于NSST域模糊逻辑红外与可见光图像融合算法

基于SCM和CST的红外与可见光图像融合算法

基于复剪切波域结合向导滤波与模糊逻辑的红外与可见光图像融合

基于NSST和高斯混合模型的医学彩色图像融合

基于非下采样复小波变换的医学图像融合

基于NSST变换和Smoothlet的医学图像融合

Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺图像融合

基于加权核范数zui小化的医学图像融合算法

基于改进拉普拉斯能量的医学图像融合

基于改进PCNN的非下采样剪切波域医学图像融合

人工鱼群算法优化的小波域图像融合

结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合

传统的高分辨率遥融图像融合方法及比较

基于复剪切波域的遥感图像融合算法

数字图像融合发展趋势

作者简介

刘帅奇 河北大学副教授、硕士生导师。毕业于北京交通大学信息所，研究方向为多维信号处理。主持国家自然科学基金1项、河北省自然科学基金1项、河北省教育厅项目1项。已发表和录用论文30多篇，其中包括10篇SCI检索期刊论文和10篇EI检索期刊论文。参与图像处理相关项目10余个，具有丰富的图像去噪和图像融合研究经验。参与编写并出版了《MATLAB程序设计基础与应用》一书。

郑伟 河北大学教授、硕士生导师。毕业于哈尔滨理工大学测试计量技术及仪器专业。长期从事医学图像融合算法的研究，并从事通信工程专业的一线教学，具有丰富的数字图像处理经验。发表各类论文20余篇，主持和参与各类项目10余项。

赵杰 河北大学教授、博士生导师、电子信息工程学院院长。毕业于河北工业大学电机与电器专业，研究方向为计算机视觉与图像处理。曾公派赴澳大利亚维多利亚大学做访问学者。有丰富的数字图像处理研究经验，贡献了一批具有重大影响力的成果。曾获河北省科技进步二等奖1项，三等奖1项，保定市科技进步一等奖2项，第六届河北省高等教育教学成果二等奖1项，2012年河北大学教学成果三等奖1项。主持和参与各类项目10余项。

胡绍海 北京交通大学教授、博士生导师、信息科学研究所副所长、教工党支部书记和物联网工程专业建设责任教授。毕业于北京交通大学信息所，研究领域包括信号检测与处理、人工神经网络、图像处理、物联网技术及应用等。近10年来主持和参与973、国家自然科学基金、红果园等40余个科研项目。发表学术论文100余篇，EI和ISTP检索论文50余篇。合作发表专著1部。曾获部级科技进步三等奖1项，北京市高等学校优秀青年骨干教师称号，计算机基础系列课程教学团队成员，信息所“数字媒体信息处理”教育部创新团队成员。

目录

目录
前言
第1章 图像融合简介1
1.1 研究背景及意义1
1.2 国内外研究现状1
1.3 图像融合基础知识3
1.3.1 图像融合层次3
1.3.2 传统图像融合算法4
1.3.3 图像融合存在的问题6
1.4 图像融合评价标准7
1.4.1 主观评价标准7
1.4.2 客观评价标准8
第2章 基于小波和轮廓波的多聚焦图像融合12
2.1 多聚焦图像特点12
2.2 基于小波的多聚焦图像融合算法14
2.2.1 小波变换14
2.2.2 小波域多聚焦图像融合算法23
2.2.3 基于小波的多聚焦图像融合实验结果分析26
2.3 基于轮廓波的多聚焦图像融合算法26
2.3.1 轮廓波变换27
2.3.2 复轮廓波变换28
2.3.3 向导滤波31
2.3.4 基于轮廓波变换图像融合算法33
2.3.5 实验结果分析35
2.4 结合轮廓波变换与核范数最小化理论的多聚焦图像融合算法44
2.4.1 核范数最小化理论45
2.4.2 图像融合算法46
2.4.3 实验结果与分析48
2.5 本章小结54
第3章 基于剪切波和Smoothlet的多聚焦图像融合55
3.1 剪切波变换基础知识55
3.1.1 剪切波变换55
3.1.2 离散剪切波变换57
3.1.3 非下采样剪切波变换61
3.2 基于剪切波的多聚焦图像融合算法61
3.2.1 基于剪切波变换的图像融合框架61
3.2.2 基于剪切波变换的图像融合规则62
3.2.3 实验结果对比与分析65
3.3 基于NSST-FRFT的多聚焦图像融合算法72
3.3.1 NSST-FRFT原理72
3.3.2 NSST-FRFT图像融合框架73
3.3.3 图像融合规则73
3.3.4 实验结果对比与分析75
3.4 基于NSST域的自适应区域与脉冲发放皮层模型的多聚焦图像融合算法83
3.4.1 共享相似性和自适应区域83
3.4.2 脉冲发放皮层模型84
3.4.3 基于自适应区域、EOE和SCM的图像融合85
3.4.4 实验结果分析87
3.5 基于Smoothlet的图像融合算法91
3.5.1 Smoothlet变换及依赖变换理论介绍92
3.5.2 基于NSCT和Smoothlet的图像融合97
3.5.3 仿真实验和结果分析99
3.6 基于灰度共生矩阵的多聚焦图像融合算法101
3.6.1 图像的灰度共生矩阵101
3.6.2 融合框架102
3.6.3 实验结果104
3.7 本章小结110
第4章 红外与可见光图像融合111
4.1 红外与可见光图像特点111
4.2 基于NSST域自适应PCNN的红外与可见光图像融合算法112
4.2.1 区域提取112
4.2.2 脉冲耦合神经网络（PCNN）113
4.2.3 图像融合框架114
4.2.4 图像融合规则115
4.2.5 实验结果对比与分析116
4.3 基于NSST域模糊逻辑的红外与可见光图像融合算法119
4.3.1 图像融合框架120
4.3.2 图像融合规则121
4.3.3 实验结果对比与分析122
4.4 基于SCM和CST的红外与可见光图像融合算法126
4.4.1 图像融合框架127
4.4.2 图像融合规则128
4.4.3 仿真验证130
4.5 基于复剪切波域结合向导滤波与模糊逻辑的红外与可见光图像融合算法133
4.5.1 融合规则133
4.5.2 仿真验证134
4.6 本章小结137
第5章 医学图像融合138
5.1 医学图像特点138
5.2 基于NSST和高斯混合模型的医学彩色图像融合算法140
5.2.1 HIS模型140
5.2.2 高斯混合模型142
5.2.3 图像融合框架143
5.2.4 图像融合规则144
5.2.5 实验结果对比与分析146
5.3 基于非下采样复小波变换的医学图像融合算法149
5.3.1 非下采样复小波变换的基本理论150
5.3.2 图像融合步骤152
5.3.3 实验结果与分析153
5.4 基于NSST变换和Smoothlet的医学图像融合算法157
5.4.1 图像融合框架157
5.4.2 融合规则159
5.4.3 仿真实验和结果分析160
5.5 Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺图像融合算法161
5.5.1 图像的稀疏表示162
5.5.2 图像融合算法164
5.5.3 实验结果与分析166
5.6 基于加权核范数最小化的医学图像融合算法170
5.6.1 加权核范数最小化理论171
5.6.2 图像自相似性172
5.6.3 融合框架173
5.6.4 实验结果分析175
5.7 基于改进拉普拉斯能量的医学图像融合算法179
5.7.1 改进的拉普拉斯能量和180
5.7.2 融合算法182
5.7.3 实验结果与分析182
5.8 基于改进PCNN的非下采样剪切波域医学图像融合算法188
5.8.1 稀疏编码与字典设计方法188
5.8.2 基于稀疏表示的低频图像融合192
5.8.3 滑动窗口尺寸对融合结果的影响195
5.8.4 滑动步长对融合结果的影响196
5.8.5 基于改进PCNN的高频医学图像融合197
5.8.6 不同的PCNN输入项对融合结果的影响199
5.8.7 不同的PCNN链接强度对融合结果的影响200
5.8.8 整体融合算法202
5.8.9 实验结果与分析203
5.9 本章小结212
第6章 基于仿生算法的医学图像融合213
6.1 仿生优化算法概述214
6.1.1 粒子群算法214
6.1.2 蚁群算法215
6.1.3 人工鱼群算法216
6.2 基于人工鱼群算法优化的小波域图像融合算法218
6.2.1 融合规则与具体算法步骤218
6.2.2 实验结果分析221
6.3 结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合算法226
6.3.1 融合规则227
6.3.2 实验结果分析229
6.4 本章小结233
第7章 遥感图像融合234
7.1 传统的高分辨率遥感图像融合算法及比较234
7.1.1 4种传统融合算法的原理和分析234
7.1.2 算

前言/序言

前言　　图像融合是将源自不同传感器的多幅图像中的重要信息融合到一幅图像中的过程。图像融合可以克服单一传感器图像的局限性和差异性，获取更为全面和准确的场景描述，提高图像的清晰度和可理解性，以便进一步进行图像的分析和处理。图像融合技术初期主要集中应用于军事安全领域。例如，通过可见光图像和红外图像的融合，可增强对目标的识别度，方便对目标的检测和跟踪，用以提高战场的决策和指挥能力。由于其具有诸多优势，所以近年来随着信息技术的发展，图像融合应用已经不限于战场监控，而是广泛应用于医学成像、卫星遥感、气象预报等诸多关系到国计民生的重要领域中。
　　不同种类的图像融合算法由低到高分为三个层次：数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合也称为像素级融合，是指直接对传感器采集的数据进行处理而获得融合图像的过程，是目前图像融合研究的重点之一。其优点是能尽量地保持源图像信息，提供其他融合层次所没有的详细场景。本书着重介绍的就是像素级的图像融合算法，并且对常见的图像融合种类都有所涉及，如多聚焦图像融合、医学图像融合、红外与可见光图像融合和遥感图像融合。本书内容新颖，算法丰富，讲解翔实，可以给相关领域的研究人员、高校学生和教师及算法爱好者提供有效的帮助和指导。
　　本书要求读者具备信号与系统、数字信号处理、高等数学、线性代数和数字图像处理等课程的基本知识。
本书特色　　1．内容丰富，结构合理　　本书首先详细介绍了数字图像融合的基本概念，然后全面介绍了常见的数字图像融合算法的相关知识。在内容的编排上，本书根据读者的学习过程对全书内容做了合理的梯度安排，更加适合读者阅读。
　　2．算法丰富，讲解翔实　　本书详细介绍了多个常见数字图像融合算法的理论与应用。每个算法都经过作者的精挑细选，具有很强的针对性。所有算法都是已经发表或者将要发表的论文成果，有较高的学术水平和较强的实用性。
　　3．技术新颖，应用广泛　　本书涉及多聚焦图像融合、红外与可见光图像融合、医学图像融合及遥感图像融合等前沿技术，这些技术都具有广泛的应用前景，有很强的前瞻性。
　　4．语言通俗，图文并茂　　本书在讲解知识点时给出了大量的图示和图表，以图文并茂的方式帮助读者更加直观和深入地理解书中的内容，从而提高学习效率。
本书内容　　本书分为8章，按照不同的图像源对图像融合算法进行了详细介绍。相应的融合算法主要包括多聚焦图像的融合算法、可见光与红外图像的融合算法、医学图像的融合算法和遥感图像的融合算法4大类。具体内容简要介绍如下。
　　第1章为图像融合简介，简要介绍了图像融合的研究背景和意义，以及图像融合技术的研究现状。对于图像融合技术，介绍了图像融合的层次和传统的图像融合方法，并指出了图像融合研究中存在的问题；针对图像融合效果的评价，介绍了主观评价和客观评价两种标准。
　　第2章介绍了基于小波的多聚焦图像融合算法、基于轮廓波的多聚焦图像融合算法和结合轮廓波变换与核范数最小化理论的多聚焦图像融合算法。
　　第3章介绍了基于剪切波域的各种多聚焦图像融合算法、基于NSST-FRFT的多聚焦图像融合算法、基于NSST域的自适应区域与脉冲发放皮层模型的多聚焦图像融合算法、基于Smoothlet的多聚焦图像融合算法和基于灰度共生矩阵的多聚焦图像融合算法。
　　第4章介绍了基于NSST域自适应PCNN的红外与可见光图像融合算法，以及基于NSST域模糊逻辑的红外与可见光图像融合算法等内容。
　　第5章介绍了基于NSST和高斯混合模型的医学彩色图像融合算法、基于非下采样复小波变换的医学图像融合算法、基于NSST变换和Smoothlet的医学图像融合算法，以及基于加权核范数最小化的医学图像融合算法等内容。
　　第6章介绍了基于人工鱼群算法优化的小波域医学图像融合算法，以及结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合算法。
　　第7章介绍了几种传统的遥感图像融合算法，并介绍了基于复剪切波域的遥感图像融合算法。
　　第8章对全书内容进行了总结和展望。总结了数字图像融合的发展及应用，并对数字图像融合研究的前景进行了展望。
本书读者对象从事算法研究的技术人员；从事数字图像研究的人员；计算机视觉研究人员；卫星遥感研究人员；医学图像研究人员；数学建模爱好者；高等院校理工科相关专业的学生和老师。
本书作者　　本书主要以编写人员的课题研究内容为主，参考了参加本项目的博士生和硕士生发表的论文和实验结果，同时部分内容参考和引用了国内外相关领域的论文和研究成果。
　　本书主要由刘帅奇、郑伟、赵杰和胡绍海编写。其中，刘帅奇和胡绍海编写了第1章；刘帅奇、胡绍海和赵杰编写了第2章和第3章；刘帅奇、孙伟和胡绍海编写了第4章；刘帅奇、赵杰和郑伟编写了第5章；郑伟和赵杰编写了第6章；扈琪和孙伟编写了第7章；赵杰编写了第8章。另外，石家庄铁道大学的耿鹏，以及河北大学的李鹏飞等人也为本书的编写做出了很多贡献，在此表示感谢。
　　本书在编写

《光影流转：图像处理的艺术与科学》 内容梗概： 本书深入探究图像处理的本质，从基础的像素层面到复杂的算法模型，勾勒出数字图像在现代科技与艺术领域中不可或缺的地位。我们旨在揭示隐藏在每一帧画面背后的技术奥秘，以及如何通过精妙的算法将原始数据转化为富有表现力、信息丰富的视觉内容。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次对视觉信息处理的系统性探索，涵盖了从理论推导到实际应用的广阔天地。 第一部分：像素的语言——数字图像的基石 任何数字图像的根基都可追溯至最微小的单元——像素。在本部分，我们将从像素的构成谈起，详细阐述不同色彩模型（如RGB、CMYK、HSV）的原理及其在图像表现中的作用。我们将解析灰度图像和彩色图像的区别，以及它们如何通过不同的数据表示方式来捕捉现实世界的色彩与亮度信息。 色彩的奥秘： 深入剖析人眼感知颜色的生理基础，以及计算机如何通过三原色（红、绿、蓝）的组合来模拟人眼所见的丰富色彩。我们将探讨不同色彩空间的数学模型，理解它们在颜色准确性、存储效率和后期处理方面的权衡。例如，RGB模型在显示设备上的广泛应用，而CMYK模型则在印刷领域扮演着核心角色。HSV模型则更贴近人类对颜色的直观理解，将色相、饱和度和亮度分离，便于进行颜色调整和创意设计。 图像的结构： 解释数字图像在计算机内存中的存储方式，包括位深度（bit depth）的概念，它决定了每个像素能够表示的颜色数量，从而影响图像的细节表现力和色彩过渡的平滑度。我们将讨论图像的分辨率（resolution），理解它与图像清晰度、文件大小之间的关系，并介绍不同分辨率的图像在打印、显示和网络传输中的应用场景。 数据表现： 探讨图像数据的量化过程，从连续的模拟信号到离散的数字信号的转换，以及量化误差可能带来的影响。我们将介绍图像文件的常见格式，如BMP、JPEG、PNG、GIF等，分析它们的压缩方式、优缺点，以及在不同应用场景下的选择考量。例如，JPEG的失真压缩在追求文件大小的同时牺牲部分细节，而PNG的无损压缩则更适合需要精确色彩表现的图像。 第二部分：图像的蜕变——基本处理技术 在理解了像素的语言之后，我们将进入图像处理的核心领域。本部分将系统介绍一系列基础但至关重要的图像处理技术，它们是进行更复杂操作的前置步骤，也是提升图像质量、实现视觉增强的关键。 点运算的魔力： 亮度与对比度调整： 讲解如何通过调整像素的灰度值来改变图像的整体亮度，使其更明亮或更昏暗。探讨对比度拉伸和压缩的技术，如何增强图像的细节层次，使暗部更暗，亮部更亮，从而提升视觉冲击力。我们将介绍直方图均衡化（Histogram Equalization）这一经典算法，它通过重新分配像素的灰度级，使图像的灰度分布更均匀，从而最大化图像的对比度，揭示隐藏的细节。 颜色变换： 介绍如何独立地调整图像中 R, G, B 三个颜色通道的值，以实现色偏纠正、色彩饱和度增强或减弱等效果。我们将探讨色彩平衡（Color Balance）的概念，以及如何通过调整颜色通道的比例来模拟不同的光照环境或创造特定的艺术风格。 阈值处理： 解释如何根据设定的阈值将图像分割为前景和背景，这是图像分割和二值化（Binarization）的基础。我们将介绍全局阈值和局部阈值的使用场景，以及Otsu's方法等自动阈值确定算法。 邻域运算的妙用： 滤波器的力量： 深入剖析滤波器在图像处理中的核心作用。我们将介绍两种主要类型的滤波器： 线性滤波器： 平滑滤波（Smoothing Filters）： 讲解均值滤波（Averaging Filter）和高斯滤波（Gaussian Filter）的原理，它们如何通过模糊图像来抑制噪声，平滑图像的细节。我们将分析不同核大小（kernel size）和高斯参数对滤波效果的影响，以及在图像降噪中的应用。 锐化滤波（Sharpening Filters）： 介绍拉普拉斯（Laplacian）滤波器和Sobel、Prewitt算子等边缘检测算子，它们如何通过突出图像的亮度变化来增强边缘和细节，使图像看起来更清晰。我们将讨论锐化操作可能带来的噪声放大问题。 非线性滤波器： 中值滤波（Median Filter）： 详细阐述中值滤波的原理，它如何用邻域像素的中值来替代中心像素值，从而有效去除椒盐噪声（salt-and-pepper noise），同时较好地保留图像的边缘信息。 图像增强： 结合点运算和邻域运算，讨论如何通过一系列组合操作来改善图像的视觉质量，例如，先进行降噪，再进行锐化，以获得更清晰、细节更丰富的图像。 第三部分：图像的理解——特征提取与识别 数字图像不仅仅是像素的集合，更是承载着丰富信息的世界。本部分将聚焦于如何从图像中提取有意义的特征，并利用这些特征进行图像的分析、理解和识别，这是人工智能和计算机视觉领域的核心课题。 边缘与角点检测： 深入探讨边缘（edge）和角点（corner）作为图像重要结构特征的意义。我们将详细介绍Canny边缘检测算法，分析其多阶段的处理流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值处理），理解其在边缘检测中的鲁棒性。同时，我们将介绍Harris角点检测算法，理解其如何通过检测图像局部区域的自相关性来定位稳定的角点。 纹理分析： 解释纹理（texture）是图像的统计特性，它反映了物体表面的粗糙度、均匀度等信息。我们将介绍一些经典的纹理分析方法，如灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）及其衍生特征（如对比度、能量、相关性、相关度），以及局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）等。这些方法在材料识别、医学图像分析等领域有着广泛应用。 形状描述： 探讨如何用数学方法描述图像中物体的形状。我们将介绍轮廓（contour）提取技术，以及基于轮廓的形状描述符，如傅里叶描述符（Fourier Descriptors）、Hu矩（Hu Moments）等。这些描述符能够对图像中的物体进行归一化和变换不变的表示，为形状匹配和识别奠定基础。 特征点匹配： 介绍如何寻找图像中的关键点（keypoints）并描述其周围的局部特征，例如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等算法，以及它们在图像拼接、目标跟踪、三维重建等应用中的重要性。我们将分析这些算法如何实现尺度、旋转和光照不变性的特征提取，以及如何通过特征匹配来建立不同图像之间的对应关系。 第四部分：图像的合成与变换——创造与重塑 除了对现有图像进行分析和处理，我们还可以利用算法来创造新的图像内容，或对现有图像进行复杂的几何和非几何变换，实现从现实到虚拟的桥梁。 图像几何变换： 缩放（Scaling）： 讲解如何改变图像的尺寸，以及在缩放过程中如何进行插值（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）以生成新的像素值，避免图像失真。 旋转（Rotation）： 介绍如何围绕图像中心点或其他指定点进行旋转，并分析旋转变换中的坐标系转换和像素重采样问题。 平移（Translation）： 阐述如何将图像在水平和垂直方向上移动。 仿射变换（Affine Transformation）： 介绍包括缩放、旋转、平移、剪切等多种变换组合的仿射变换，以及其在图像校正、对齐等方面的应用。 透视变换（Perspective Transformation）： 讲解如何模拟相机视角的变化，进行图像的畸变校正或创建三维视觉效果。 图像形变与风格迁移： 非刚性形变： 探讨如何对图像进行局部或全局的连续形变，如人脸变形、卡通化等。我们将介绍基于网格（grid-based）或基于特征点（feature-point-based）的形变方法。 风格迁移（Style Transfer）： 介绍如何将一张图像的艺术风格应用到另一张图像的内容上，从而创造出具有独特艺术表现力的作品。我们将触及基于深度学习的风格迁移技术。 图像修复与填充： 去噪（Denoising）： 回顾并扩展前面介绍的降噪技术，重点关注如何在高噪声环境下保留图像细节。 修复（Inpainting）： 介绍如何根据图像的周围信息，智能地填充图像的缺失或损坏区域，使之看起来自然无痕。我们将探讨基于纹理合成和基于深度学习的修复方法。 第五部分：图像处理的应用前景 在掌握了丰富的图像处理理论与技术之后，我们将目光投向广阔的应用领域，展示图像处理技术如何驱动各行各业的发展，并塑造我们未来的生活。 医学影像分析： 探讨医学图像（如X光、CT、MRI、超声）的处理与分析如何辅助疾病诊断、手术规划和治疗监测，如肿瘤检测、病灶分割、器官识别等。 计算机视觉与人工智能： 论述图像处理作为计算机视觉的基石，如何支撑目标检测、图像识别、人脸识别、自动驾驶、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等前沿技术的发展。 遥感与地理信息系统（GIS）： 分析遥感图像的处理与分析在资源勘探、环境保护、城市规划、灾害监测等领域的应用，如地物分类、变化检测、地形分析等。 媒体与娱乐： 探讨图像处理技术在电影特效制作、游戏开发、图像编辑软件、新闻图片处理等方面的广泛应用，如何创造令人惊叹的视觉效果。 工业检测与质量控制： 介绍工业自动化领域中，如何利用机器视觉技术对产品进行缺陷检测、尺寸测量、表面质量评估等，提高生产效率和产品质量。 安全与监控： 探讨图像处理在视频监控、行为分析、人脸识别身份验证、交通流量监测等方面的应用，为社会安全提供保障。 结论： 《光影流转：图像处理的艺术与科学》旨在为读者提供一个全面而深入的图像处理知识体系。通过对基础理论的扎实讲解、经典算法的细致剖析以及前沿应用的广泛展望，我们希望能激发读者对图像处理领域的兴趣，并为其在科研、工程或艺术创作等方面的实践提供有力的支持。在这个数据和视觉信息爆炸的时代，掌握图像处理的技术，就是掌握了理解和塑造数字世界的一把关键钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《数字图像融合算法分析与应用》的时候，主要是被它的深度所吸引。我本身在这个行业已经摸爬滚打很多年了，接触过不少图像处理的文献和书籍，但很少有能像这本书这样，深入到算法的底层逻辑，并且还花了相当大的篇幅去探讨不同算法的优劣势，以及它们在特定场景下的适用性。我特别欣赏作者在讲解数学原理时，并没有一味地堆砌公式，而是用一种非常巧妙的方式，将复杂的数学概念与直观的图像变化联系起来，让读者能够更容易理解背后的数学模型是如何工作的。而且，我发现书中不仅有经典的融合算法，还涉及了一些比较前沿的研究方向，这对于我这种希望不断更新知识体系的研究人员来说，无疑是一大福音。我尤其关注的是它在“应用”这部分的内容，书中列举了医疗影像、遥感、安防监控等多个领域的实际案例，并详细分析了不同融合算法在这些应用中扮演的角色，以及如何通过算法优化来提升应用效果，这对我来说非常有启发性，让我看到了理论知识如何转化为实际价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引我的，那种简洁的蓝灰色调，再加上中间抽象的图像线条，一眼看过去就觉得很高科技，很有专业感。拿到手里，纸张的触感也很不错，不是那种粗糙的纸，也不是特别光滑容易反光的，摸起来挺舒服的，而且整体的厚度适中，拿在手上也不会觉得太沉重。我之前对这个领域了解不多，主要是因为工作需要，所以才开始接触这方面的东西。我当时想找一本能够从基础讲起，但又不至于过于枯燥的书，能让我快速建立起一个大致的框架。这本书的名字听起来就很全面，我当时就想，这本书应该会包含很多核心的算法，并且还会讲到实际的应用，这正是我需要的。特别是“分析与应用”这几个字，让我觉得它不仅仅是罗列算法，还会深入地剖析原理，并且说明这些算法在实际中是怎么发挥作用的。我还在犹豫是不是要入手，所以一直在网上搜集一些关于它的信息，看看有没有读者评价，希望能从中了解一些这本书的特点，比如它的讲解方式是否通俗易懂，是否包含最新的研究进展，或者有没有一些实际案例分析，这些对我来说都挺重要的，毕竟这本书的价格也不算便宜，希望物有所值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对图像处理领域充满好奇的初学者，我在这本《数字图像融合算法分析与应用》中找到了我所期盼的答案。我一直对如何将不同来源的图像信息整合起来，形成一个更全面、更准确的图像感到非常着迷，但苦于没有系统的学习资料。这本书就像一位循循善诱的导师，它从最基础的概念开始，用通俗易懂的语言解释了图像融合的基本原理，然后循序渐进地介绍了各种主流的融合算法，从经典的基于像素的融合，到更复杂的基于变换域的融合，再到近年来兴起的一些深度学习方法，都进行了细致的讲解。我尤其喜欢书中对每个算法的优缺点分析，以及它们在不同应用场景下的适用性，这让我能够对各种算法有一个更清晰的认识，而不是仅仅停留在表面的理解。书中丰富的图例和表格，也极大地帮助了我理解复杂的概念，让学习过程变得更加生动有趣。最让我欣喜的是，书中还分享了一些实际的应用案例，比如在医学影像、无人机侦察等领域的应用，这让我看到了图像融合技术的巨大潜力，也激发了我进一步学习和探索的兴趣，让我感觉这本书的价值远远超出了其价格。

评分☆☆☆☆☆

从技术层面来说，这本书的深度和广度都令我印象深刻。作者在对各种数字图像融合算法进行分析时，并没有停留在表面，而是深入到算法的核心原理，并对其数学模型进行了详尽的推导。我尤其关注到书中对于信息论在图像融合中的应用，以及一些基于稀疏表示的融合方法，这些都是目前研究的热点，书中给出的分析非常有价值。另外，我非常欣赏书中关于“融合策略”和“信息保留”的讨论，这不仅仅是简单地将像素值叠加，而是涉及到如何有效地提取和整合不同图像中的关键信息，并尽可能地减少信息失真。在“应用”方面，书中提供的案例非常具有代表性，涵盖了多个重要领域，并且对于不同算法在这些应用中的表现进行了深入的分析。我注意到书中还涉及到了一些实时融合算法的研究，这对于需要快速处理大量图像的场景来说，具有非常重要的指导意义。总的来说，这本书为我提供了一个非常全面和深入的视角来理解数字图像融合技术，无论是对于理论研究还是实际应用，都具有很高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节设置我感觉挺合理的，从基础的图像原理讲起，逐步深入到各种融合技术，最后落脚到实际的应用。我之前在学习的过程中，经常会遇到一些概念性的问题，比如到底什么是“多尺度”的融合，不同“域”的融合有什么区别，以及为什么有些算法在某些场景下效果特别好，而另一些则不行。这本书在这些地方都给出了非常清晰的解释，它会先介绍一个算法的基本思想，然后进行详细的数学推导，最后再用图示化的方式来展示算法的执行过程，这种循序渐进的讲解方式，让我感觉很容易跟上作者的思路。我个人特别喜欢书中关于“评价指标”的部分，因为在做算法研究的时候，选择合适的评价指标至关重要，它直接影响到我们对算法优劣的判断。这本书对常用的评价指标都做了详细的介绍，并且解释了它们的原理和适用范围，这对我来说非常有帮助，让我能够更客观、更科学地评估不同的融合算法。此外，书中还提到了一些开源的实现库，这对于我们实际操作和验证算法非常有价值。