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| 內容簡介： |
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图像拟态融合是一种新的智能仿生信息处理的理论和方法，其不企图给出适用所有图像融合的方法，也不排除已有融合算法的优势性能，更不拒绝在融合中引入其他新的理论和方法提升融合自适应程度，而是模仿拟态章鱼的多拟态特性，借助“差异决定结构、结构决定效果”的思想，根据不同图像成像特性和场景变化提取差异特征，形成对融合可变驱动，使融合模型的结构和算法根据图像间差异的变化而动态优化，达到融合效果的整体更优.《图像拟态融合理论、模型和应用》是在作者及其课题组多年来研究成果的基础上撰写而成的，是国内*本拟态仿生融合理论研究的专著.《图像拟态融合理论、模型和应用》主要内容包括理论研究、模型构建和应用探索三个方面，其中理论研究有拟态融合基本概念、拟态融合理论框架、拟态章鱼的感知与拟态机理、差异特征驱动机制、拟态变换原理等，模型构建包括拟态融合模型结构、图像间差异特征类集构建、结构化融合算法类集构建、类集间的多集值映射、融合算法的协同嵌接机理等，应用探索包括红外光强与偏振图像的拟态融合、红外与可见光视频的拟态融合等.
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| 目錄：
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目录序言前言第1章 绪论11.1 图像融合及其面临的问题11.1.1 图像融合的概念11.1.2 常用图像融合算法41.1.3 存在的问题51.2 生物拟态71.2.1 生物拟态系统的构成81.2.2 生物拟态基本类型91.3 拟态章鱼101.3.1 拟态章鱼的发现111.3.2 拟态章鱼的多拟态性131.4 图像拟态融合的提出141.5 图像拟态融合的优势16参考文献18**篇 图像拟态融合理论第2章 图像拟态融合的基本特性212.1 拟态多样性212.1.1 拟态多样性的概念212.1.2 拟态章鱼的拟态多样性212.1.3 融合模型的拟态多样性232.1.4 仿生对比分析252.2 主动感知性272.2.1 主动感知性的概念272.2.2 拟态章鱼的主动感知性282.2.3 融合模型的主动感知性292.3 结构重构性312.3.1 结构重构性的概念312.3.2 拟态章鱼的结构重构性322.3.3 融合模型的结构重构性332.4 动态优化性342.4.1 动态优化性的概念342.4.2 拟态章鱼的动态优化性352.4.3 融合模型的动态优化性352.4.4 动态优化评价36参考文献37第3章 图像拟态融合的基本原理383.1 图像拟态融合的功能383.2 图像拟态融合的基本过程393.3 图像拟态融合的关键技术41参考文献43第4章 拟态融合的感知444.1 差异特征感知的仿生需求444.1.1 差异感知的共性444.1.2 差异特征感知的必要性分析444.2 差异特征的属性分析454.2.1 差异特征类型454.2.2 差异特征幅值464.2.3 差异特征频次494.2.4 差异特征时相524.2.5 差异特征空间分布554.3 差异特征的变化感知574.3.1 **类差异特征变化感知584.3.2 第二类差异特征变化感知654.3.3 两类差异特征的变化分析71参考文献72第5章 差异特征驱动机制735.1 不同模态间的成像差异特性735.1.1 双色中波红外成像差异特性分析735.1.2 红外偏振与光强成像差异特性分析775.2 图像差异特征形成机理805.2.1 成像差异特性对图像差异特征的影响805.2.2 成像差异特性与图像差异特征间的映射关系825.2.3 图像差异特征的表征与描述835.3 拟态融合的驱动855.3.1 拟态融合的驱动过程855.3.2 拟态融合的驱动类型86参考文献87第6章 拟态变换的原理896.1 拟态变换的基本过程896.1.1 拟态变换的概念及功能896.1.2 拟态变换的主要步骤906.2 拟态变换的类型976.2.1 拟态变换的类型及其特点976.2.2 拟态变换的关系1026.3 拟态变换的规则102参考文献105第二篇 图像拟态融合模型第7章 拟态融合模型结构1097.1 模型结构1097.1.1 模型物理组成1097.1.2 模型逻辑结构1107.1.3 模型的信息流程1117.2 模型性能1127.2.1 基本性能指标1137.2.2 性能评价方法115参考文献117第8章 图像间差异特征类集构建1188.1 差异特征类集的功能需求分析1188.2 差异特征的特点分析1198.2.1 边缘特征分析1198.2.2 纹理及统计特征分析1218.3 差异特征的分类1248.3.1 层次分类法1248.3.2 基于层次分类的差异特征分类树构建1258.4 差异特征类集构建及结果验证1268.4.1 差异特征类集构建结果1268.4.2 结果验证分析127参考文献129第9章 结构化融合算法类集构建1309.1 典型融合算法的比较与特点分析1309.2 融合算法的分类1339.2.1 融合算法的分类依据1339.2.2 融合算法的分类基础1339.2.3 基于弗里德曼检验的融合算法分类方法1369.2.4 融合算法的分类结果1419.3 融合算法类集的功能需求分析1509.4 多形态子结构化融合算法的派生1519.4.1 基于粗糙集和聚类的融合算法类集派生法1519.4.2 融合算法类集结构化的实现1559.4.3 融合算法结构化的验证分析159参考文献169第10章 类集间的多集值映射17110.1 算法的融合有效度17110.1.1 融合有效度及其函数化描述17110.1.2 融合有效度的度量方式稳定性评价17210.2 可能性分布及其合成18310.2.1 可能性分布18310.2.2 可能性分布合成18510.3 可能性集值映射18710.3.1 差异特征幅值集值映射构造18810.3.2 差异特征频次集值映射构造19310.4 多集值映射的构建19910.4.1 同类差异特征多集值映射构建及评价分析19910.4.2 异类差异特征多集值映射构建及评价分析208参考文献217第11章 融合算法的协同嵌接方法21911.1 算法间的协同嵌接在拟态融合中的作用21911.2 融合算法间的协同关系22011.2.1 协同关系的类型22011.2.2 协同关系对融合效果的影响22211.2.3 协同关系的选择22411.3 融合算法间的嵌接方式22511.3.1 不同类型嵌接方式的特点22511.3.2 影响嵌接方式融合效果的关键因素22611.4 基于协同嵌接的多融合算法组合方法23311.4.1 协同关系与嵌接方式的组合23411.4.2 异类红外图像融合算法的并行协同23511.4.3 异类红外图像融合算法的内嵌协同249参考文献261第三篇 图像拟态融合应用第12章 红外光强与偏振图像的拟态融合26512.1 红外光强与偏振图像的特点26512.1.1 红外光强图像的特点26512.1.2 红外偏振图像的特点26612.1.3 红外光强与偏振图像的差异26712.2 拟态融合类型26812.2.1 拟态融合类型分析26812.2.2 四类拟态融合间的关系27012.3 面向图像差异的拟态融合模型27112.3.1 模型构建过程27212.3.2 实验仿真与结果分析27612.4 面向图像区域变化的拟态融合模型28112.4.1 模型构建过程28112.4.2 实验仿真与结果分析28512.5 面向场景变化的拟态融合模型29012.5.1 模型构建过程29112.5.2 实验仿真与结果分析29312.6 面向场景与图像区域变化的拟态融合模型29612.6.1 模型构建过程29712.6.2 实验仿真与结果分析298参考文献301第13章 红外与可见光视频的拟态融合30313.1 红外与可见光视频的特点30313.2 拟态需求分析30513.3 基于差异特征信息量的拟态融合模型30613.3.1 主要差异特征及其属性的表征30613.3.2 差异特征信息量的计算30813.3.3 拟态变换方式的确定31013.3.4 拟态变元的选择与组合31113.3.5 实验结果与分析31313.4 基于差异特征关联落影的拟态融合模型32013.4.1 拟态融合模型的构建32113.4.2 实验结果与分析322参考文献330
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