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多源空譜遙感圖像融合機(jī)理與變分方法

多源空譜遙感圖像融合機(jī)理與變分方法

定 價(jià):¥169.00

作 者: 肖亮,劉鵬飛 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030654014 出版時(shí)間: 2020-06-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 265 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  多源遙感圖像融合是遙感領(lǐng)域的核心研究?jī)?nèi)容。《多源空譜遙感圖像融合機(jī)理與變分方法》以多光譜與全色圖像融合、高光譜與全色圖像融合以及高光譜與多光譜圖像融合等機(jī)理建模與新方法為主線(xiàn),系統(tǒng)介紹了多源空譜遙感圖像融合的國(guó)內(nèi)外進(jìn)展,以及空譜遙感成像傳感器及其數(shù)據(jù)獲取和融合質(zhì)量評(píng)估方法。集中論述了空譜圖像融合的代表性方法體系,包括空域細(xì)節(jié)注入體系、多分辨率方法的細(xì)節(jié)注入體系、貝葉斯融合的統(tǒng)計(jì)建模體系、變分計(jì)算融合體系。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《多源空譜遙感圖像融合機(jī)理與變分方法》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄
前言
第1章 空譜遙感圖像融合引論 1
1.1 圖像融合基本概念 1
1.1.1 圖像融合概念 1
1.1.2 圖像融合的價(jià)值 2
1.1.3 圖像融合的層次體系:像素級(jí)-特征級(jí)-決策級(jí) 2
1.2 問(wèn)題聚集——空譜遙感圖像融合 4
1.3 空譜遙感圖像融合的代表性方法體系 5
1.3.1 空域細(xì)節(jié)注入體系 7
1.3.2 多分辨率分析方法的細(xì)節(jié)注入體系 8
1.3.3 貝葉斯融合的統(tǒng)計(jì)建模體系 9
1.3.4 模型優(yōu)化融合的體系:由正則化到深度先驗(yàn) 11
1.4 本書(shū)內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排 12
參考文獻(xiàn) 13
第2章 空譜遙感成像傳感器及其數(shù)據(jù)獲取 15
2.1 引言 15
2.2 遙感與遙感數(shù)據(jù)獲取 15
2.2.1 遙感的概念 15
2.2.2 遙感數(shù)據(jù)獲取 16
2.3 空譜圖像相關(guān)的分辨率基礎(chǔ)概念 17
2.3.1 空間分辨率 17
2.3.2 光譜分辨率 21
2.3.3 輻射分辨率 23
2.3.4 時(shí)間分辨率 23
2.4 遙感影像的數(shù)學(xué)表示 24
2.5 傳感器成像模式 25
2.5.1 擺掃式 27
2.5.2 推掃式 27
2.6 常用傳感器及其多(高)光譜圖像數(shù)據(jù) 28
2.6.1 離散傳感器和掃描鏡多光譜成像及其數(shù)據(jù) 28
2.6.2 SPOT衛(wèi)星線(xiàn)陣列傳感器系統(tǒng) 32
2.6.3 甚高分辨率線(xiàn)陣列遙感系統(tǒng)及其數(shù)據(jù) 35
2.6.4 機(jī)載多光譜成像儀 45
2.6.5 線(xiàn)/面陣列高光譜成像儀 48
2.7 數(shù)字多/高光譜遙感影像的數(shù)據(jù)格式 51
2.8 本章小結(jié) 53
參考文獻(xiàn) 53
第3章 空譜遙感圖像融合:質(zhì)量評(píng)估協(xié)議與評(píng)價(jià)指標(biāo) 54
3.1 引言 54
3.2 空譜圖像融合質(zhì)量評(píng)估問(wèn)題 54
3.3 質(zhì)量評(píng)估協(xié)議 56
3.3.1 Wald協(xié)議 56
3.3.2 質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo) 58
3.4 本章小結(jié) 60
參考文獻(xiàn) 61
第4章 圖像融合的變換:由譜變換到多分辨率分析 63
4.1 引言 63
4.2 亮度-色調(diào)-飽和度變換 64
4.2.1 線(xiàn)性亮度-色調(diào)-飽和度變換 64
4.2.2 非線(xiàn)性變換亮度-色調(diào)-飽和度 67
4.3 主成分分析 71
4.3.1 基本原理 71
4.3.2 優(yōu)化觀點(diǎn) 73
4.4 相關(guān)討論 73
4.5 多分辨率分析 74
4.5.1 小波分析基礎(chǔ) 74
4.5.2 MRA與塔式分解 78
4.5.3 正交小波構(gòu)造條件與濾波器實(shí)現(xiàn) 81
4.5.4 雙正交小波構(gòu)造條件與濾波器實(shí)現(xiàn) 82
4.5.5 二維抽取小波變換 83
4.5.6 非抽取小波 85
4.5.7 加性分解的a trous小波分析 87
4.5.8 拉普拉斯金字塔變換 90
4.5.9 廣義拉普拉斯金字塔變換 92
4.6 多尺度幾何分析 94
4.6.1 曲波變換 95
4.6.2 輪廓波變換 100
4.7 MRA方法的相關(guān)概述 101
參考文獻(xiàn) 103
第5章 空譜遙感圖像融合:成分替代及其細(xì)節(jié)注入機(jī)理 105
5.1 引言 105
5.2 基于投影替代方法及其細(xì)節(jié)注入機(jī)理 105
5.2.1 線(xiàn)性IHS方法與GIHS推廣 108
5.2.2 GIHS方法 109
5.2.3 PCA方法 111
5.2.4 GS方法 113
5.3 Brovey變換方法與細(xì)節(jié)注入 115
5.4 基于參數(shù)向量?jī)?yōu)化的成分替代方法 116
5.4.1 自適應(yīng)IHS 方法及其變種 117
5.4.2 波段無(wú)關(guān)多變量回歸方法 118
5.4.3 波段相關(guān)多變量回歸方法 119
5.5 部分更換的自適應(yīng)成分替代方法 121
5.6 空域細(xì)節(jié)注入統(tǒng)一框架分析 122
5.7 實(shí)驗(yàn)分析 123
5.7.1 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 123
5.7.2 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 126
5.8 本章小結(jié) 129
參考文獻(xiàn) 130
第6章 空譜遙感圖像MRA 融合:細(xì)節(jié)注入機(jī)理 132
6.1 引言 132
6.2 傳統(tǒng)MRA融合方法 133
6.3 快速M(fèi)RA的細(xì)節(jié)注入框架 134
6.4 定制調(diào)制傳遞函數(shù)的MRA 及其細(xì)節(jié)注入框架 136
6.4.1 ATW融合方法 137
6.4.2 GLP方法 138
6.4.3 基于MRA的優(yōu)化成分替代方法 140
6.4.4 MRA混合方法 141
6.5 相關(guān)實(shí)驗(yàn)分析 141
6.5.1 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 141
6.5.2 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 145
6.6 關(guān)于空譜圖像融合的開(kāi)源算法包及其性能評(píng)測(cè) 147
6.7 本章小結(jié) 147
參考文獻(xiàn) 147
第7章 空譜遙感圖像融合的變分方法 150
7.1 引言 150
7.2 圖像正則化模型 150
7.2.1 全變差圖像模型 150
7.2.2 非局部圖像模型 153
7.2.3 分?jǐn)?shù)階圖像模型 157
7.2.4 向量值情形 159
7.3 典型變分融合模型及其分析 164
7.3.1 融合問(wèn)題的連續(xù)描述 164
7.3.2 P+XS模型 165
7.3.3 非局部變分全色銳化模型 169
7.3.4 變分小波全色銳化模型 170
7.3.5 動(dòng)態(tài)全變差全色銳化模型 173
7.3.6 分?jǐn)?shù)階全變差全色銳化模型 174
7.4 變分融合模型的數(shù)值計(jì)算方法 174
7.4.1 P+XS模型的數(shù)值實(shí)現(xiàn) 175
7.4.2 NVP模型的數(shù)值實(shí)現(xiàn) 176
7.4.3 AVWP模型的數(shù)值實(shí)現(xiàn) 179
7.4.4 DTV模型的數(shù)值實(shí)現(xiàn) 181
7.4.5 FTV模型的數(shù)值實(shí)現(xiàn) 183
7.4.6 實(shí)驗(yàn)與分析 184
7.5 本章小結(jié) 186
參考文獻(xiàn) 186
第8章 空間Hessian特征驅(qū)動(dòng)的變分融合方法 189
8.1 引言 189
8.2 Hessian變分融合模型 190
8.2.1 基于觀測(cè)模型的光譜信息保真項(xiàng) 191
8.2.2 Hessian特征驅(qū)動(dòng)的空間信息保持項(xiàng) 191
8.2.3 空間Hessian特征驅(qū)動(dòng)的變分融合模型 196
8.3 模型求解的前向后向分裂算法 197
8.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 200
8.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)設(shè)置 200
8.4.2 參數(shù)選取 201
8.4.3 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn) 202
8.4.4 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn) 211
8.4.5 計(jì)算效率分析與比較 215
8.5 本章小結(jié) 217
參考文獻(xiàn) 217
第9章 高階幾何結(jié)構(gòu)信息遷移的變分融合方法 219
9.1 引言 219
9.2 高階結(jié)構(gòu)遷移變分融合模型 220
9.2.1 基于觀測(cè)模型的光譜信息保真項(xiàng) 220
9.2.2 基于Wavelet融合的光譜信息保真項(xiàng) 220
9.2.3 高階幾何結(jié)構(gòu)信息遷移項(xiàng) 221
9.2.4 高階幾何結(jié)構(gòu)信息遷移的變分融合模型 224
9.3 模型求解的FISTA算法 224
9.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 227
9.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 227
9.4.2 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn) 228
9.4.3 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn) 235
9.4.4 計(jì)算效率分析與比較 239
9.5 本章小結(jié) 240
參考文獻(xiàn) 241
第10章 分?jǐn)?shù)階幾何與空譜低秩先驗(yàn)的變分融合方法 243
10.1 引言 243
10.2 分?jǐn)?shù)階幾何與空譜低秩先驗(yàn)的變分融合模型 244
10.3 變分融合計(jì)算方法 248
10.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 252
10.5 本章小結(jié) 263
參考文獻(xiàn) 263
后記 267
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