數字圖像融閤算法分析與應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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劉帥奇 著

圖書標籤:

• 數字圖像融閤
• 圖像融閤算法
• 圖像處理
• 遙感圖像
• 醫學圖像
• 多傳感器融閤
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 信息融閤

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111593027

版次：1

商品編碼：12322391

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：262

産品特色

編輯推薦

詳細介紹瞭數字圖像融閤領域的一些基本概念和常見算法，涵蓋多聚焦圖像融閤、紅外與可見光圖像融閤、醫學圖像融閤和遙感圖像融閤四大領域的前沿技術

著重介紹瞭像素級圖像融閤算法，對常見的圖像融閤種類都有所涉及

對不同傳感器獲得的數字圖像進行瞭分類，並給齣瞭不同的融閤算法

書中介紹的每個算法都有很強的前瞻性、針對性和實用性

書中介紹的每個算法都具有較高的學術水平和廣泛的應用前景

提供瞭20餘個數字圖像融閤實驗，並對實驗結果進行瞭詳細分析

講解時給齣瞭大量圖示，幫助讀者更加直觀、深入地理解所學知識

內容簡介

本書全麵介紹瞭數字圖像融閤的基本概念和一些常見算法，便於讀者瞭解和學習數字圖像融閤領域的一些前沿知識，以適應現代信息技術的發展。書中對不同傳感器獲得的數字圖像進行瞭分類，並對不同類型的數字圖像分彆介紹瞭不同的圖像融閤算法，可以給讀者提供有效的幫助和指導。

本書分為8章，主要內容包括圖像融閤簡介、基於小波和輪廓波的多聚焦圖像融閤、基於剪切波和Smoothlet的多聚焦圖像融閤、紅外與可見光圖像融閤、醫學圖像融閤、基於仿生算法的醫學圖像融閤、遙感圖像融閤等，zui後簡要介紹瞭數字圖像融閤的發展趨勢。

本書適閤計算機視覺、衛星遙感和醫學圖像等相關領域的研究人員、工程技術人員和算法愛好者閱讀，同時也適閤各大院校電子信息專業的本科生、研究生和教師作為教材或教學參考書使用。

30秒瞭解本書精華內容

基於小波的多聚焦圖像融閤算法

基於輪廓波的多聚焦圖像融閤算法

結閤輪廓波變換與核範數zui小化理論的多聚焦圖像融閤算法

基於剪切波的多聚焦圖像融閤算法

基於NSST-FRFT的多聚焦圖像融閤算法

基於NSST域的自適應區域與脈衝發放皮層模型的多聚焦圖像融閤算法

基於Smoothlet的圖像融閤

基於灰度共生矩陣的多聚焦圖像融閤

基於NSST域自適應PCNN的紅外與可見光圖像融閤算法

基於NSST域模糊邏輯紅外與可見光圖像融閤算法

基於SCM和CST的紅外與可見光圖像融閤算法

基於復剪切波域結閤嚮導濾波與模糊邏輯的紅外與可見光圖像融閤

基於NSST和高斯混閤模型的醫學彩色圖像融閤

基於非下采樣復小波變換的醫學圖像融閤

基於NSST變換和Smoothlet的醫學圖像融閤

Shearlet變換和稀疏錶示相結閤的甲狀腺圖像融閤

基於加權核範數zui小化的醫學圖像融閤算法

基於改進拉普拉斯能量的醫學圖像融閤

基於改進PCNN的非下采樣剪切波域醫學圖像融閤

人工魚群算法優化的小波域圖像融閤

結閤Shearlet變換和果蠅優化算法的甲狀腺圖像融閤

傳統的高分辨率遙融圖像融閤方法及比較

基於復剪切波域的遙感圖像融閤算法

數字圖像融閤發展趨勢

作者簡介

劉帥奇 河北大學副教授、碩士生導師。畢業於北京交通大學信息所，研究方嚮為多維信號處理。主持國傢自然科學基金1項、河北省自然科學基金1項、河北省教育廳項目1項。已發錶和錄用論文30多篇，其中包括10篇SCI檢索期刊論文和10篇EI檢索期刊論文。參與圖像處理相關項目10餘個，具有豐富的圖像去噪和圖像融閤研究經驗。參與編寫並齣版瞭《MATLAB程序設計基礎與應用》一書。

鄭偉 河北大學教授、碩士生導師。畢業於哈爾濱理工大學測試計量技術及儀器專業。長期從事醫學圖像融閤算法的研究，並從事通信工程專業的一綫教學，具有豐富的數字圖像處理經驗。發錶各類論文20餘篇，主持和參與各類項目10餘項。

趙傑 河北大學教授、博士生導師、電子信息工程學院院長。畢業於河北工業大學電機與電器專業，研究方嚮為計算機視覺與圖像處理。曾公派赴澳大利亞維多利亞大學做訪問學者。有豐富的數字圖像處理研究經驗，貢獻瞭一批具有重大影響力的成果。曾獲河北省科技進步二等奬1項，三等奬1項，保定市科技進步一等奬2項，第六屆河北省高等教育教學成果二等奬1項，2012年河北大學教學成果三等奬1項。主持和參與各類項目10餘項。

鬍紹海 北京交通大學教授、博士生導師、信息科學研究所副所長、教工黨支部書記和物聯網工程專業建設責任教授。畢業於北京交通大學信息所，研究領域包括信號檢測與處理、人工神經網絡、圖像處理、物聯網技術及應用等。近10年來主持和參與973、國傢自然科學基金、紅果園等40餘個科研項目。發錶學術論文100餘篇，EI和ISTP檢索論文50餘篇。閤作發錶專著1部。曾獲部級科技進步三等奬1項，北京市高等學校優秀青年骨乾教師稱號，計算機基礎係列課程教學團隊成員，信息所“數字媒體信息處理”教育部創新團隊成員。

目錄

目錄
前言
第1章 圖像融閤簡介1
1.1 研究背景及意義1
1.2 國內外研究現狀1
1.3 圖像融閤基礎知識3
1.3.1 圖像融閤層次3
1.3.2 傳統圖像融閤算法4
1.3.3 圖像融閤存在的問題6
1.4 圖像融閤評價標準7
1.4.1 主觀評價標準7
1.4.2 客觀評價標準8
第2章 基於小波和輪廓波的多聚焦圖像融閤12
2.1 多聚焦圖像特點12
2.2 基於小波的多聚焦圖像融閤算法14
2.2.1 小波變換14
2.2.2 小波域多聚焦圖像融閤算法23
2.2.3 基於小波的多聚焦圖像融閤實驗結果分析26
2.3 基於輪廓波的多聚焦圖像融閤算法26
2.3.1 輪廓波變換27
2.3.2 復輪廓波變換28
2.3.3 嚮導濾波31
2.3.4 基於輪廓波變換圖像融閤算法33
2.3.5 實驗結果分析35
2.4 結閤輪廓波變換與核範數最小化理論的多聚焦圖像融閤算法44
2.4.1 核範數最小化理論45
2.4.2 圖像融閤算法46
2.4.3 實驗結果與分析48
2.5 本章小結54
第3章 基於剪切波和Smoothlet的多聚焦圖像融閤55
3.1 剪切波變換基礎知識55
3.1.1 剪切波變換55
3.1.2 離散剪切波變換57
3.1.3 非下采樣剪切波變換61
3.2 基於剪切波的多聚焦圖像融閤算法61
3.2.1 基於剪切波變換的圖像融閤框架61
3.2.2 基於剪切波變換的圖像融閤規則62
3.2.3 實驗結果對比與分析65
3.3 基於NSST-FRFT的多聚焦圖像融閤算法72
3.3.1 NSST-FRFT原理72
3.3.2 NSST-FRFT圖像融閤框架73
3.3.3 圖像融閤規則73
3.3.4 實驗結果對比與分析75
3.4 基於NSST域的自適應區域與脈衝發放皮層模型的多聚焦圖像融閤算法83
3.4.1 共享相似性和自適應區域83
3.4.2 脈衝發放皮層模型84
3.4.3 基於自適應區域、EOE和SCM的圖像融閤85
3.4.4 實驗結果分析87
3.5 基於Smoothlet的圖像融閤算法91
3.5.1 Smoothlet變換及依賴變換理論介紹92
3.5.2 基於NSCT和Smoothlet的圖像融閤97
3.5.3 仿真實驗和結果分析99
3.6 基於灰度共生矩陣的多聚焦圖像融閤算法101
3.6.1 圖像的灰度共生矩陣101
3.6.2 融閤框架102
3.6.3 實驗結果104
3.7 本章小結110
第4章 紅外與可見光圖像融閤111
4.1 紅外與可見光圖像特點111
4.2 基於NSST域自適應PCNN的紅外與可見光圖像融閤算法112
4.2.1 區域提取112
4.2.2 脈衝耦閤神經網絡（PCNN）113
4.2.3 圖像融閤框架114
4.2.4 圖像融閤規則115
4.2.5 實驗結果對比與分析116
4.3 基於NSST域模糊邏輯的紅外與可見光圖像融閤算法119
4.3.1 圖像融閤框架120
4.3.2 圖像融閤規則121
4.3.3 實驗結果對比與分析122
4.4 基於SCM和CST的紅外與可見光圖像融閤算法126
4.4.1 圖像融閤框架127
4.4.2 圖像融閤規則128
4.4.3 仿真驗證130
4.5 基於復剪切波域結閤嚮導濾波與模糊邏輯的紅外與可見光圖像融閤算法133
4.5.1 融閤規則133
4.5.2 仿真驗證134
4.6 本章小結137
第5章 醫學圖像融閤138
5.1 醫學圖像特點138
5.2 基於NSST和高斯混閤模型的醫學彩色圖像融閤算法140
5.2.1 HIS模型140
5.2.2 高斯混閤模型142
5.2.3 圖像融閤框架143
5.2.4 圖像融閤規則144
5.2.5 實驗結果對比與分析146
5.3 基於非下采樣復小波變換的醫學圖像融閤算法149
5.3.1 非下采樣復小波變換的基本理論150
5.3.2 圖像融閤步驟152
5.3.3 實驗結果與分析153
5.4 基於NSST變換和Smoothlet的醫學圖像融閤算法157
5.4.1 圖像融閤框架157
5.4.2 融閤規則159
5.4.3 仿真實驗和結果分析160
5.5 Shearlet變換和稀疏錶示相結閤的甲狀腺圖像融閤算法161
5.5.1 圖像的稀疏錶示162
5.5.2 圖像融閤算法164
5.5.3 實驗結果與分析166
5.6 基於加權核範數最小化的醫學圖像融閤算法170
5.6.1 加權核範數最小化理論171
5.6.2 圖像自相似性172
5.6.3 融閤框架173
5.6.4 實驗結果分析175
5.7 基於改進拉普拉斯能量的醫學圖像融閤算法179
5.7.1 改進的拉普拉斯能量和180
5.7.2 融閤算法182
5.7.3 實驗結果與分析182
5.8 基於改進PCNN的非下采樣剪切波域醫學圖像融閤算法188
5.8.1 稀疏編碼與字典設計方法188
5.8.2 基於稀疏錶示的低頻圖像融閤192
5.8.3 滑動窗口尺寸對融閤結果的影響195
5.8.4 滑動步長對融閤結果的影響196
5.8.5 基於改進PCNN的高頻醫學圖像融閤197
5.8.6 不同的PCNN輸入項對融閤結果的影響199
5.8.7 不同的PCNN鏈接強度對融閤結果的影響200
5.8.8 整體融閤算法202
5.8.9 實驗結果與分析203
5.9 本章小結212
第6章 基於仿生算法的醫學圖像融閤213
6.1 仿生優化算法概述214
6.1.1 粒子群算法214
6.1.2 蟻群算法215
6.1.3 人工魚群算法216
6.2 基於人工魚群算法優化的小波域圖像融閤算法218
6.2.1 融閤規則與具體算法步驟218
6.2.2 實驗結果分析221
6.3 結閤Shearlet變換和果蠅優化算法的甲狀腺圖像融閤算法226
6.3.1 融閤規則227
6.3.2 實驗結果分析229
6.4 本章小結233
第7章 遙感圖像融閤234
7.1 傳統的高分辨率遙感圖像融閤算法及比較234
7.1.1 4種傳統融閤算法的原理和分析234
7.1.2 算

前言/序言

前言　　圖像融閤是將源自不同傳感器的多幅圖像中的重要信息融閤到一幅圖像中的過程。圖像融閤可以剋服單一傳感器圖像的局限性和差異性，獲取更為全麵和準確的場景描述，提高圖像的清晰度和可理解性，以便進一步進行圖像的分析和處理。圖像融閤技術初期主要集中應用於軍事安全領域。例如，通過可見光圖像和紅外圖像的融閤，可增強對目標的識彆度，方便對目標的檢測和跟蹤，用以提高戰場的決策和指揮能力。由於其具有諸多優勢，所以近年來隨著信息技術的發展，圖像融閤應用已經不限於戰場監控，而是廣泛應用於醫學成像、衛星遙感、氣象預報等諸多關係到國計民生的重要領域中。
　　不同種類的圖像融閤算法由低到高分為三個層次：數據級融閤、特徵級融閤和決策級融閤。數據級融閤也稱為像素級融閤，是指直接對傳感器采集的數據進行處理而獲得融閤圖像的過程，是目前圖像融閤研究的重點之一。其優點是能盡量地保持源圖像信息，提供其他融閤層次所沒有的詳細場景。本書著重介紹的就是像素級的圖像融閤算法，並且對常見的圖像融閤種類都有所涉及，如多聚焦圖像融閤、醫學圖像融閤、紅外與可見光圖像融閤和遙感圖像融閤。本書內容新穎，算法豐富，講解翔實，可以給相關領域的研究人員、高校學生和教師及算法愛好者提供有效的幫助和指導。
　　本書要求讀者具備信號與係統、數字信號處理、高等數學、綫性代數和數字圖像處理等課程的基本知識。
本書特色　　1．內容豐富，結構閤理　　本書首先詳細介紹瞭數字圖像融閤的基本概念，然後全麵介紹瞭常見的數字圖像融閤算法的相關知識。在內容的編排上，本書根據讀者的學習過程對全書內容做瞭閤理的梯度安排，更加適閤讀者閱讀。
　　2．算法豐富，講解翔實　　本書詳細介紹瞭多個常見數字圖像融閤算法的理論與應用。每個算法都經過作者的精挑細選，具有很強的針對性。所有算法都是已經發錶或者將要發錶的論文成果，有較高的學術水平和較強的實用性。
　　3．技術新穎，應用廣泛　　本書涉及多聚焦圖像融閤、紅外與可見光圖像融閤、醫學圖像融閤及遙感圖像融閤等前沿技術，這些技術都具有廣泛的應用前景，有很強的前瞻性。
　　4．語言通俗，圖文並茂　　本書在講解知識點時給齣瞭大量的圖示和圖錶，以圖文並茂的方式幫助讀者更加直觀和深入地理解書中的內容，從而提高學習效率。
本書內容　　本書分為8章，按照不同的圖像源對圖像融閤算法進行瞭詳細介紹。相應的融閤算法主要包括多聚焦圖像的融閤算法、可見光與紅外圖像的融閤算法、醫學圖像的融閤算法和遙感圖像的融閤算法4大類。具體內容簡要介紹如下。
　　第1章為圖像融閤簡介，簡要介紹瞭圖像融閤的研究背景和意義，以及圖像融閤技術的研究現狀。對於圖像融閤技術，介紹瞭圖像融閤的層次和傳統的圖像融閤方法，並指齣瞭圖像融閤研究中存在的問題；針對圖像融閤效果的評價，介紹瞭主觀評價和客觀評價兩種標準。
　　第2章介紹瞭基於小波的多聚焦圖像融閤算法、基於輪廓波的多聚焦圖像融閤算法和結閤輪廓波變換與核範數最小化理論的多聚焦圖像融閤算法。
　　第3章介紹瞭基於剪切波域的各種多聚焦圖像融閤算法、基於NSST-FRFT的多聚焦圖像融閤算法、基於NSST域的自適應區域與脈衝發放皮層模型的多聚焦圖像融閤算法、基於Smoothlet的多聚焦圖像融閤算法和基於灰度共生矩陣的多聚焦圖像融閤算法。
　　第4章介紹瞭基於NSST域自適應PCNN的紅外與可見光圖像融閤算法，以及基於NSST域模糊邏輯的紅外與可見光圖像融閤算法等內容。
　　第5章介紹瞭基於NSST和高斯混閤模型的醫學彩色圖像融閤算法、基於非下采樣復小波變換的醫學圖像融閤算法、基於NSST變換和Smoothlet的醫學圖像融閤算法，以及基於加權核範數最小化的醫學圖像融閤算法等內容。
　　第6章介紹瞭基於人工魚群算法優化的小波域醫學圖像融閤算法，以及結閤Shearlet變換和果蠅優化算法的甲狀腺圖像融閤算法。
　　第7章介紹瞭幾種傳統的遙感圖像融閤算法，並介紹瞭基於復剪切波域的遙感圖像融閤算法。
　　第8章對全書內容進行瞭總結和展望。總結瞭數字圖像融閤的發展及應用，並對數字圖像融閤研究的前景進行瞭展望。
本書讀者對象從事算法研究的技術人員；從事數字圖像研究的人員；計算機視覺研究人員；衛星遙感研究人員；醫學圖像研究人員；數學建模愛好者；高等院校理工科相關專業的學生和老師。
本書作者　　本書主要以編寫人員的課題研究內容為主，參考瞭參加本項目的博士生和碩士生發錶的論文和實驗結果，同時部分內容參考和引用瞭國內外相關領域的論文和研究成果。
　　本書主要由劉帥奇、鄭偉、趙傑和鬍紹海編寫。其中，劉帥奇和鬍紹海編寫瞭第1章；劉帥奇、鬍紹海和趙傑編寫瞭第2章和第3章；劉帥奇、孫偉和鬍紹海編寫瞭第4章；劉帥奇、趙傑和鄭偉編寫瞭第5章；鄭偉和趙傑編寫瞭第6章；扈琪和孫偉編寫瞭第7章；趙傑編寫瞭第8章。另外，石傢莊鐵道大學的耿鵬，以及河北大學的李鵬飛等人也為本書的編寫做齣瞭很多貢獻，在此錶示感謝。
　　本書在編寫

《光影流轉：圖像處理的藝術與科學》 內容梗概： 本書深入探究圖像處理的本質，從基礎的像素層麵到復雜的算法模型，勾勒齣數字圖像在現代科技與藝術領域中不可或缺的地位。我們旨在揭示隱藏在每一幀畫麵背後的技術奧秘，以及如何通過精妙的算法將原始數據轉化為富有錶現力、信息豐富的視覺內容。本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次對視覺信息處理的係統性探索，涵蓋瞭從理論推導到實際應用的廣闊天地。 第一部分：像素的語言——數字圖像的基石 任何數字圖像的根基都可追溯至最微小的單元——像素。在本部分，我們將從像素的構成談起，詳細闡述不同色彩模型（如RGB、CMYK、HSV）的原理及其在圖像錶現中的作用。我們將解析灰度圖像和彩色圖像的區彆，以及它們如何通過不同的數據錶示方式來捕捉現實世界的色彩與亮度信息。 色彩的奧秘： 深入剖析人眼感知顔色的生理基礎，以及計算機如何通過三原色（紅、綠、藍）的組閤來模擬人眼所見的豐富色彩。我們將探討不同色彩空間的數學模型，理解它們在顔色準確性、存儲效率和後期處理方麵的權衡。例如，RGB模型在顯示設備上的廣泛應用，而CMYK模型則在印刷領域扮演著核心角色。HSV模型則更貼近人類對顔色的直觀理解，將色相、飽和度和亮度分離，便於進行顔色調整和創意設計。 圖像的結構： 解釋數字圖像在計算機內存中的存儲方式，包括位深度（bit depth）的概念，它決定瞭每個像素能夠錶示的顔色數量，從而影響圖像的細節錶現力和色彩過渡的平滑度。我們將討論圖像的分辨率（resolution），理解它與圖像清晰度、文件大小之間的關係，並介紹不同分辨率的圖像在打印、顯示和網絡傳輸中的應用場景。 數據錶現： 探討圖像數據的量化過程，從連續的模擬信號到離散的數字信號的轉換，以及量化誤差可能帶來的影響。我們將介紹圖像文件的常見格式，如BMP、JPEG、PNG、GIF等，分析它們的壓縮方式、優缺點，以及在不同應用場景下的選擇考量。例如，JPEG的失真壓縮在追求文件大小的同時犧牲部分細節，而PNG的無損壓縮則更適閤需要精確色彩錶現的圖像。 第二部分：圖像的蛻變——基本處理技術 在理解瞭像素的語言之後，我們將進入圖像處理的核心領域。本部分將係統介紹一係列基礎但至關重要的圖像處理技術，它們是進行更復雜操作的前置步驟，也是提升圖像質量、實現視覺增強的關鍵。 點運算的魔力： 亮度與對比度調整： 講解如何通過調整像素的灰度值來改變圖像的整體亮度，使其更明亮或更昏暗。探討對比度拉伸和壓縮的技術，如何增強圖像的細節層次，使暗部更暗，亮部更亮，從而提升視覺衝擊力。我們將介紹直方圖均衡化（Histogram Equalization）這一經典算法，它通過重新分配像素的灰度級，使圖像的灰度分布更均勻，從而最大化圖像的對比度，揭示隱藏的細節。 顔色變換： 介紹如何獨立地調整圖像中 R, G, B 三個顔色通道的值，以實現色偏糾正、色彩飽和度增強或減弱等效果。我們將探討色彩平衡（Color Balance）的概念，以及如何通過調整顔色通道的比例來模擬不同的光照環境或創造特定的藝術風格。 閾值處理： 解釋如何根據設定的閾值將圖像分割為前景和背景，這是圖像分割和二值化（Binarization）的基礎。我們將介紹全局閾值和局部閾值的使用場景，以及Otsu's方法等自動閾值確定算法。 鄰域運算的妙用： 濾波器的力量： 深入剖析濾波器在圖像處理中的核心作用。我們將介紹兩種主要類型的濾波器： 綫性濾波器： 平滑濾波（Smoothing Filters）： 講解均值濾波（Averaging Filter）和高斯濾波（Gaussian Filter）的原理，它們如何通過模糊圖像來抑製噪聲，平滑圖像的細節。我們將分析不同核大小（kernel size）和高斯參數對濾波效果的影響，以及在圖像降噪中的應用。 銳化濾波（Sharpening Filters）： 介紹拉普拉斯（Laplacian）濾波器和Sobel、Prewitt算子等邊緣檢測算子，它們如何通過突齣圖像的亮度變化來增強邊緣和細節，使圖像看起來更清晰。我們將討論銳化操作可能帶來的噪聲放大問題。 非綫性濾波器： 中值濾波（Median Filter）： 詳細闡述中值濾波的原理，它如何用鄰域像素的中值來替代中心像素值，從而有效去除椒鹽噪聲（salt-and-pepper noise），同時較好地保留圖像的邊緣信息。 圖像增強： 結閤點運算和鄰域運算，討論如何通過一係列組閤操作來改善圖像的視覺質量，例如，先進行降噪，再進行銳化，以獲得更清晰、細節更豐富的圖像。 第三部分：圖像的理解——特徵提取與識彆 數字圖像不僅僅是像素的集閤，更是承載著豐富信息的世界。本部分將聚焦於如何從圖像中提取有意義的特徵，並利用這些特徵進行圖像的分析、理解和識彆，這是人工智能和計算機視覺領域的核心課題。 邊緣與角點檢測： 深入探討邊緣（edge）和角點（corner）作為圖像重要結構特徵的意義。我們將詳細介紹Canny邊緣檢測算法，分析其多階段的處理流程（高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製、滯後閾值處理），理解其在邊緣檢測中的魯棒性。同時，我們將介紹Harris角點檢測算法，理解其如何通過檢測圖像局部區域的自相關性來定位穩定的角點。 紋理分析： 解釋紋理（texture）是圖像的統計特性，它反映瞭物體錶麵的粗糙度、均勻度等信息。我們將介紹一些經典的紋理分析方法，如灰度共生矩陣（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）及其衍生特徵（如對比度、能量、相關性、相關度），以及局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）等。這些方法在材料識彆、醫學圖像分析等領域有著廣泛應用。 形狀描述： 探討如何用數學方法描述圖像中物體的形狀。我們將介紹輪廓（contour）提取技術，以及基於輪廓的形狀描述符，如傅裏葉描述符（Fourier Descriptors）、Hu矩（Hu Moments）等。這些描述符能夠對圖像中的物體進行歸一化和變換不變的錶示，為形狀匹配和識彆奠定基礎。 特徵點匹配： 介紹如何尋找圖像中的關鍵點（keypoints）並描述其周圍的局部特徵，例如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等算法，以及它們在圖像拼接、目標跟蹤、三維重建等應用中的重要性。我們將分析這些算法如何實現尺度、鏇轉和光照不變性的特徵提取，以及如何通過特徵匹配來建立不同圖像之間的對應關係。 第四部分：圖像的閤成與變換——創造與重塑 除瞭對現有圖像進行分析和處理，我們還可以利用算法來創造新的圖像內容，或對現有圖像進行復雜的幾何和非幾何變換，實現從現實到虛擬的橋梁。 圖像幾何變換： 縮放（Scaling）： 講解如何改變圖像的尺寸，以及在縮放過程中如何進行插值（如最近鄰插值、雙綫性插值、雙三次插值）以生成新的像素值，避免圖像失真。 鏇轉（Rotation）： 介紹如何圍繞圖像中心點或其他指定點進行鏇轉，並分析鏇轉變換中的坐標係轉換和像素重采樣問題。 平移（Translation）： 闡述如何將圖像在水平和垂直方嚮上移動。 仿射變換（Affine Transformation）： 介紹包括縮放、鏇轉、平移、剪切等多種變換組閤的仿射變換，以及其在圖像校正、對齊等方麵的應用。 透視變換（Perspective Transformation）： 講解如何模擬相機視角的變化，進行圖像的畸變校正或創建三維視覺效果。 圖像形變與風格遷移： 非剛性形變： 探討如何對圖像進行局部或全局的連續形變，如人臉變形、卡通化等。我們將介紹基於網格（grid-based）或基於特徵點（feature-point-based）的形變方法。 風格遷移（Style Transfer）： 介紹如何將一張圖像的藝術風格應用到另一張圖像的內容上，從而創造齣具有獨特藝術錶現力的作品。我們將觸及基於深度學習的風格遷移技術。 圖像修復與填充： 去噪（Denoising）： 迴顧並擴展前麵介紹的降噪技術，重點關注如何在高噪聲環境下保留圖像細節。 修復（Inpainting）： 介紹如何根據圖像的周圍信息，智能地填充圖像的缺失或損壞區域，使之看起來自然無痕。我們將探討基於紋理閤成和基於深度學習的修復方法。 第五部分：圖像處理的應用前景 在掌握瞭豐富的圖像處理理論與技術之後，我們將目光投嚮廣闊的應用領域，展示圖像處理技術如何驅動各行各業的發展，並塑造我們未來的生活。 醫學影像分析： 探討醫學圖像（如X光、CT、MRI、超聲）的處理與分析如何輔助疾病診斷、手術規劃和治療監測，如腫瘤檢測、病竈分割、器官識彆等。 計算機視覺與人工智能： 論述圖像處理作為計算機視覺的基石，如何支撐目標檢測、圖像識彆、人臉識彆、自動駕駛、增強現實（AR）和虛擬現實（VR）等前沿技術的發展。 遙感與地理信息係統（GIS）： 分析遙感圖像的處理與分析在資源勘探、環境保護、城市規劃、災害監測等領域的應用，如地物分類、變化檢測、地形分析等。 媒體與娛樂： 探討圖像處理技術在電影特效製作、遊戲開發、圖像編輯軟件、新聞圖片處理等方麵的廣泛應用，如何創造令人驚嘆的視覺效果。 工業檢測與質量控製： 介紹工業自動化領域中，如何利用機器視覺技術對産品進行缺陷檢測、尺寸測量、錶麵質量評估等，提高生産效率和産品質量。 安全與監控： 探討圖像處理在視頻監控、行為分析、人臉識彆身份驗證、交通流量監測等方麵的應用，為社會安全提供保障。 結論： 《光影流轉：圖像處理的藝術與科學》旨在為讀者提供一個全麵而深入的圖像處理知識體係。通過對基礎理論的紮實講解、經典算法的細緻剖析以及前沿應用的廣泛展望，我們希望能激發讀者對圖像處理領域的興趣，並為其在科研、工程或藝術創作等方麵的實踐提供有力的支持。在這個數據和視覺信息爆炸的時代，掌握圖像處理的技術，就是掌握瞭理解和塑造數字世界的一把關鍵鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

從技術層麵來說，這本書的深度和廣度都令我印象深刻。作者在對各種數字圖像融閤算法進行分析時，並沒有停留在錶麵，而是深入到算法的核心原理，並對其數學模型進行瞭詳盡的推導。我尤其關注到書中對於信息論在圖像融閤中的應用，以及一些基於稀疏錶示的融閤方法，這些都是目前研究的熱點，書中給齣的分析非常有價值。另外，我非常欣賞書中關於“融閤策略”和“信息保留”的討論，這不僅僅是簡單地將像素值疊加，而是涉及到如何有效地提取和整閤不同圖像中的關鍵信息，並盡可能地減少信息失真。在“應用”方麵，書中提供的案例非常具有代錶性，涵蓋瞭多個重要領域，並且對於不同算法在這些應用中的錶現進行瞭深入的分析。我注意到書中還涉及到瞭一些實時融閤算法的研究，這對於需要快速處理大量圖像的場景來說，具有非常重要的指導意義。總的來說，這本書為我提供瞭一個非常全麵和深入的視角來理解數字圖像融閤技術，無論是對於理論研究還是實際應用，都具有很高的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對圖像處理領域充滿好奇的初學者，我在這本《數字圖像融閤算法分析與應用》中找到瞭我所期盼的答案。我一直對如何將不同來源的圖像信息整閤起來，形成一個更全麵、更準確的圖像感到非常著迷，但苦於沒有係統的學習資料。這本書就像一位循循善誘的導師，它從最基礎的概念開始，用通俗易懂的語言解釋瞭圖像融閤的基本原理，然後循序漸進地介紹瞭各種主流的融閤算法，從經典的基於像素的融閤，到更復雜的基於變換域的融閤，再到近年來興起的一些深度學習方法，都進行瞭細緻的講解。我尤其喜歡書中對每個算法的優缺點分析，以及它們在不同應用場景下的適用性，這讓我能夠對各種算法有一個更清晰的認識，而不是僅僅停留在錶麵的理解。書中豐富的圖例和錶格，也極大地幫助瞭我理解復雜的概念，讓學習過程變得更加生動有趣。最讓我欣喜的是，書中還分享瞭一些實際的應用案例，比如在醫學影像、無人機偵察等領域的應用，這讓我看到瞭圖像融閤技術的巨大潛力，也激發瞭我進一步學習和探索的興趣，讓我感覺這本書的價值遠遠超齣瞭其價格。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本《數字圖像融閤算法分析與應用》的時候，主要是被它的深度所吸引。我本身在這個行業已經摸爬滾打很多年瞭，接觸過不少圖像處理的文獻和書籍，但很少有能像這本書這樣，深入到算法的底層邏輯，並且還花瞭相當大的篇幅去探討不同算法的優劣勢，以及它們在特定場景下的適用性。我特彆欣賞作者在講解數學原理時，並沒有一味地堆砌公式，而是用一種非常巧妙的方式，將復雜的數學概念與直觀的圖像變化聯係起來，讓讀者能夠更容易理解背後的數學模型是如何工作的。而且，我發現書中不僅有經典的融閤算法，還涉及瞭一些比較前沿的研究方嚮，這對於我這種希望不斷更新知識體係的研究人員來說，無疑是一大福音。我尤其關注的是它在“應用”這部分的內容，書中列舉瞭醫療影像、遙感、安防監控等多個領域的實際案例，並詳細分析瞭不同融閤算法在這些應用中扮演的角色，以及如何通過算法優化來提升應用效果，這對我來說非常有啓發性，讓我看到瞭理論知識如何轉化為實際價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引我的，那種簡潔的藍灰色調，再加上中間抽象的圖像綫條，一眼看過去就覺得很高科技，很有專業感。拿到手裏，紙張的觸感也很不錯，不是那種粗糙的紙，也不是特彆光滑容易反光的，摸起來挺舒服的，而且整體的厚度適中，拿在手上也不會覺得太沉重。我之前對這個領域瞭解不多，主要是因為工作需要，所以纔開始接觸這方麵的東西。我當時想找一本能夠從基礎講起，但又不至於過於枯燥的書，能讓我快速建立起一個大緻的框架。這本書的名字聽起來就很全麵，我當時就想，這本書應該會包含很多核心的算法，並且還會講到實際的應用，這正是我需要的。特彆是“分析與應用”這幾個字，讓我覺得它不僅僅是羅列算法，還會深入地剖析原理，並且說明這些算法在實際中是怎麼發揮作用的。我還在猶豫是不是要入手，所以一直在網上搜集一些關於它的信息，看看有沒有讀者評價，希望能從中瞭解一些這本書的特點，比如它的講解方式是否通俗易懂，是否包含最新的研究進展，或者有沒有一些實際案例分析，這些對我來說都挺重要的，畢竟這本書的價格也不算便宜，希望物有所值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節設置我感覺挺閤理的，從基礎的圖像原理講起，逐步深入到各種融閤技術，最後落腳到實際的應用。我之前在學習的過程中，經常會遇到一些概念性的問題，比如到底什麼是“多尺度”的融閤，不同“域”的融閤有什麼區彆，以及為什麼有些算法在某些場景下效果特彆好，而另一些則不行。這本書在這些地方都給齣瞭非常清晰的解釋，它會先介紹一個算法的基本思想，然後進行詳細的數學推導，最後再用圖示化的方式來展示算法的執行過程，這種循序漸進的講解方式，讓我感覺很容易跟上作者的思路。我個人特彆喜歡書中關於“評價指標”的部分，因為在做算法研究的時候，選擇閤適的評價指標至關重要，它直接影響到我們對算法優劣的判斷。這本書對常用的評價指標都做瞭詳細的介紹，並且解釋瞭它們的原理和適用範圍，這對我來說非常有幫助，讓我能夠更客觀、更科學地評估不同的融閤算法。此外，書中還提到瞭一些開源的實現庫，這對於我們實際操作和驗證算法非常有價值。