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第1章 绪论1

1.1数据及图像融合技术1

1.1.1信息融合技术的发展2

1.1.2图像融合技术的发展2

1.1.3信息融合理论3

1.2模式识别基本概念7

1.2.1模式识别7

1.2.2模式识别的基本方法9

1.2.3特征矢量和特征空间10

1.2.4图像识别11

1.3图像信息融合与识别技术在军事中的应用12

1.4本书内容安排15

第2章 多传感器图像配准融合原理17

2.1引言17

2.2多种图像传感器以及图像模型17

2.2.1图像传感器17

2.2.2传感器图像模型19

2.3多种图像融合模型、原理和层次19

2.3.1图像融合模型19

2.3.2图像融合原理21

2.3.3图像融合目的22

2.3.4图像融合层次22

2.3.5图像融合方法24

2.4多传感器图像配准模型和原理25

2.4.1数字图像预处理25

2.4.2配准技术基本概念26

2.4.3多源图像配准原理26

2.4.4图像配准过程29

2.4.5图像配准方法32

小结33

第3章 基于频域相位相关的多源图像的高精度配准35

3.1引言35

3.2像素级配准算法36

3.2.1空域互相关配准36

3.2.2傅里叶变换配准37

3.3亚像素级配准算法研究39

3.3.1插值法40

3.3.2微分法40

3.4插值和相位相关多源图像亚像素级配准41

3.4.1插值和相位相关亚像素级配准方法的原理分析41

3.4.2插值方法原理43

3.4.3相位相关亚像素级的配准43

3.4.4亚像素级配准精度理论分析45

3.4.5算法分析46

3.5实验和讨论47

小结57

第4章 亚像素级边缘定位方法58

4.1引言58

4.2边缘检测60

4.2.1边缘分类检测60

4.2.2亚像素级边缘检测60

4.3概率估计亚像素级边缘中心定位算法61

4.3.1细化方法61

4.3.2概率估计亚像素级边缘中心算法原理62

4.4算法及精度分析63

4.4.1无偏估计算法63

4.4.2中值算法及其精度64

4.4.3算法实现65

4.5实验结果66

小结67

第5章 最大互信息图像配准方法研究68

5.1引言68

5.2相似性测度69

5.2.1相似性测度69

5.2.2基本概念69

5.3互信息多模医学图像配准72

5.3.1互信息配准原理72

5.3.2互信息配准算法72

5.3.3多参数最优化分析76

5.4互信息图像配准实验结果分析77

5.4.1实验验证77

5.4.2实验结果讨论82

小结83

第6章 基于小波概率估计的图像融合方法研究84

6.1引言84

6.2图像的小波变换85

6.2.1小波变换概述85

6.2.2图像的小波变换及其Mallat算法85

6.2.3基于小波变换的图像融合87

6.3多源图像融合的概率估计模型89

6.3.1概率统计模型89

6.3.2贝叶斯融合90

6.3.3比较融合规则91

6.3.4模型中参数估计92

6.4基于小波包的多光谱图像融合95

6.4.1小波包变换95

6.4.2小波包定义96

6.4.3小波包空间97

6.4.4小波包分解和重构98

6.4.5小波包图像融合规则98

6.5小波概率估计和小波包图像融合实验100

6.5.1小波概率估计和小波包图像融合实验100

6.5.2融合图像质量的评价103

小结105

第7章 模式识别与分类器106

7.1模式识别概述106

7.1.1模式识别106

7.1.2模式识别系统107

7.1.3模式识别的基本过程108

7.1.4模式识别的主要方法109

7.1.5模式识别的关键问题113

7.2分类器设计116

7.2.1分类器设计准则116

7.2.2分类器设计基本方法118

7.2.3判别函数119

7.2.4分类器的选择121

7.2.5训练与学习122

7.3基于概率统计的贝叶斯（Bayes）分类器123

7.3.1贝叶斯分类器123

7.3.2贝叶斯决策原理124

7.3.3基于最小错误率的贝叶斯决策125

7.3.4基于最小风险的贝叶斯决策128

7.4几何分类器129

7.4.1几何分类器的基本概念129

7.4.2线性判别函数130

7.4.3增量校正算法132

7.4.4Fisher分类器方法136

7.4.5线性分类器实现分类的局限性138

7.4.6非线性判别函数140

7.4.7势函数分类法142

小结144

第8章 图像预处理技术145

8.1概述145

8.2图像预处理146

8.2.1空间域图像增强技术146

8.2.2图像平滑154

8.2.3图像锐化156

8.2.4频率域增强技术160

8.3图像的几何畸变校正167

小结171

第9章 图像分析与图像识别173

9.1图像边缘检测173

9.1.1一阶微分算子173

9.1.2二阶微分算子175

9.1.3算子比较177

9.1.4多尺度边缘检测178

9.2图像分割179

9.2.1基于阈值选取的图像分割180

9.2.2基于区域的图像分割方法186

9.2.3基于边缘检测的图像分割186

9.3图像特征分析与提取187

9.3.1颜色特征分析187

9.3.2形状特征分析188

9.3.3纹理特征分析192

9.4图像分类与识别196

9.4.1图像分类识别的原理196

9.4.2模板匹配识别技术196

9.4.3统计分类识别198

9.4.4模糊分类识别法202

小结205

第10章 基于VMEBUS的多源图像实时配准融合系统206

10.1引言206

10.2系统构成和原理207

10.2.1系统技术参数要求和分析207

10.2.2系统工作过程207

10.2.3系统组成208

10.2.4VME总线和实时多任务操作系统VxWORKS208

10.2.5视频采集模块224

10.2.6系统管理／显示模块225

10.2.7图像数据处理模块227

10.3硬件特殊结构设计229

10.3.1双通道视频信号同步229

10.3.2帧缓存和数据传送229

10.4配准和融合算法230

10.5实验结果230

小结233

参考文献234

致谢248