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| 編輯推薦： |
《多光谱图像与几何代数》可供模式识别与图像处理、信号处理等专业的研究生以及科研人
员阅读参考。
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| 內容簡介： |
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《多光谱图像与几何代数》对于在多光谱图像的光谱域上，存在着大量的不同谱段图像数据，同一空间位置的对象，具有大量的光谱数据，这些数据之间存在着并不是很明确的联系冗余，如何在光谱域上建立合适的几何代数表达模型是《多光谱图像与几何代数》的基础研究
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| 目錄：
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前言
第1章 绪论
1.1 多光谱图像技术简介
1.2 多光谱图像技术存在的问题分析
1.3 多光谱图像处理技术研究现状
1.4 几何代数的发展与应用
第2章 多光谱图像的几何代数表示模型
2.1 引言
2.2 Clifford几何代数基本理论
2.2.1 Clifford几何代数简介
2.2.2 多重矢量
2.2.3 外积
2.2.4 几何积
2.3 二维空间的几何代数
2.3.1 多重矢量的乘法
2.3.2 复数和□空间
2.3.3 旋转
2.4 三维空间的几何代数
2.4.1 三维空间的几何代数介绍
2.4.2 向量和二重矢量
2.4.3 二重矢量代数
2.4.4 三重矢量的性质
2.4.5 反转
2.4.6 旋转
2.5 片积和子空间的关系
2.5.1 片积子空间
2.5.2 射影、斥量和正交补
2.5.3 角度和距离
2.5.4 子空间的交和并
2.6 多光谱图像的几何代数表示模型
2.6.1 多光谱图像的空间域表示模型
2.6.2 多光谱图像的光谱域表示模型
2.6.3 多光谱图像的几何代数是一邻近加权融合
2.7 本章小结
第3章 多光谱图像降维相关技术
3.1 降维方法综述
3.1.1 PCA方法
3.1.2 等距离映射方法
3.1.3 常用降维方法结果分析
3.2 多光谱图像的非几何代数方法研究
3.2.1 基于PCA的多光谱图像降维方法
3.2.2 基于波段选择的多光谱图像降维方法
3.2.3 基于投影寻踪的多光谱图像降维方法
3.2.4 欧氏空间的Mobills变换
3.3 基于Mobius变换的等距离映射降维方法
3.4 高维数据降维结果分析
3.4.1 多光谱图像的横向降维
3.4.2 多光谱图像的纵向降维
3.5 多光谱图像的几何代数降维方法
3.5.1 多光谱图像数据中距离的定义
3.5.2 多光谱图像数据中邻域的定义
3.5.3 多光谱图像的Mobius一Isomap降维
3.6 多光谱图像的Mobius—IS01TIflp降维实验和结果分析
3.7 本章小结
第4章 多光谱图像的Clifflurd拟微分理论及应用
4.1 引言
4.2 多光谱图像的Clifford微分
4.2.1 多光谱图像Clifford微分定义
4.2.2 多光谱图像clifford傅里叶变换
4.3 多光谱图像Clifford拟微分理论
4.3.1 多光谱图像Clifiord拟微分算子
4.3.2 多光谱图像Clifford拟微分的核、共轭及复合
4.4 基于Clifford拟微分算子的多光谱图像边缘识别
4.4.1 边缘识别算法
4.4.2 算法复杂度分析
4.5 实验与分析
4.6 本章小结
第5章 共形映射与共形几何代数
5.1 映射空间
5.1.1 设置
5.1.2 pIEπ上的几何代数
5.1.3 欧氏OPNS
5.1.4 欧氏IPNS。
5.1.5 小孔成像
5.1.6 映射空间的投影
5.1.7 映射空间的旋转
5.1.8 映射空间的一个特别映射
5.2 共形空间
5.2.1 嵌入欧氏空间
5.2.2 欧氏空间嵌入的均质化
5.2.3 PKn上的几何代数
5.2.4 PKn中几何实体的表示
5.2.5 在αPK3中发现αE3和αPE3
5.2.6 PKn中的转置
5.2.7 PKn中的旋转
5.2.8 PKn扣的转换
5.3 本章小结
第6章 共形位置关系的三维医学图像配准
6.1 引言
6.2 结合纹理和边界信息的图像分割
6.2.1 纹理信息获取
6.2.2 区域增长和边界信息
6.2.3 三维配准图像共形位置
6.2.4 医学图像的共形位置约束
6.3 基于共形约束的三维医学图像配准
6.3.1 共形约束相似性测度
6.3.2 医学图像共形几何变换
6.3.3 三维医学图像配准
6.4 实验与分析
6.5 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
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