基于多分辨析理論的圖像融合方法

緒論
　0.1 多傳感器圖像信息處理系統(tǒng)
　0.2 圖像多分辨分析工具
　0.3 其它圖像變換工具
　0.4 本書的主要內(nèi)容
第1章 常用成像傳感器簡介
　1.1 CCD彩色攝像機
　1.2 X光CCD圖像傳感器
　1.3 紅外CCD圖像傳感器
　1.4 CMOS圖像傳感器
　1.5 遙感多光譜成像
　1.6 基于SPOT的遙感成像
　1.7 Landsat衛(wèi)星成像
　1.8 毫米波成像傳感器
　1.9 微波成像傳感器
　1.10 磁成像傳感器
　1.11 同位素成像傳感器
　1.12 XCT成像傳感器
　1.13 微光圖像傳感器
　1.14 聲成像傳感器
　1.15 車用圖像傳感器
　1.16 過程層析成像傳感器
　本章參考文獻
第2章 圖像匹配理論
　2.1 圖像匹配概述
　　2.1.1 圖像匹配的定義
　　2.1.2 匹配方法的分類
　2.2 圖像匹配的一般流程
　2.3 圖像匹配的關(guān)鍵要素
　2.4 基于圖像灰度的匹配方法
　2.5 基于圖像特征的匹配方法
　2.6 本章小結(jié)
　本章參考文獻
第3章 經(jīng)典匹配算法的對比分析及改進
　3.1 基于圖像像素灰度值的匹配算法
　　3.1.1 ABS算法
　　3.1.2 歸一化互相關(guān)匹配算法
　　3.1.3 圖像矩匹配方法
　3.2 基于圖像特征點的匹配算法
　　3.3 圖像匹配的改進方法
　　3.3.1 粗匹配
　　3.3.2 精確匹配
　3.4 本章小結(jié)
　本章參考文獻
第4章 圖像復(fù)合匹配算法
　4.1 頻域匹配算法
　　4.1.1 Fourier變換理論
　　4.1.2 基于FourierMellin變換的圖像配準算法
　4.2 圖像邊緣特征提取
　　4.2.1 邊緣檢測
　　
　4.2.2 Canny邊緣算子
　　4.3 基于邊緣特征和頻域相關(guān)的復(fù)合匹配算法
　　4.3.1 大邊緣提取
　　4.3.2 建立邊緣方向曲線及其相對鏈碼
　　4.3.3 相位相關(guān)計算
　4.3.4 復(fù)合匹配算法的實現(xiàn)
　4.4 實驗仿真
　4.5 本章小結(jié)
　本章參考文獻
第5章 可見光與毫米波圖像匹配算法
　5.1可見光和毫米波簡介
　5.2毫米波圖像的預(yù)處理過程
　　5.2.1 非線性外推算法的基本原理
　　5.2.2 自適應(yīng)閾值二值化
　　5.2.3 圖像形態(tài)學(xué)濾波
　5.3 可見光和毫米波圖像匹配
　5.4 本章小結(jié)
　本章參考文獻
第6章 圖像融合的基本概念
　6.1 圖像融合的定義
　6.2 圖像融合系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)
　6.3 數(shù)據(jù)層變換域圖像融合的信息模型
　6.4 常用數(shù)據(jù)層圖像融合方法
　6.5 圖像融合性能評價方法
　6.6 圖像融合系統(tǒng)中常用傳感器及其特點
　6.7 圖像融合技術(shù)的應(yīng)用
　6.8 現(xiàn)有圖像融合方法分析
　6.9 本章小結(jié)
　本章參考文獻
第7章 用于圖像融合的數(shù)學(xué)變換理論
第8章 多聚焦可見光圖像融合方法
第9章 醫(yī)學(xué)圖像融合方法
第10章 遙感圖像融合方法
第11章 基于小波變換和形態(tài)學(xué)的圖像融合方法
第12章 危險物品檢測中的圖像融合方法
第13章 JPEG 0壓縮域圖像融合方法
第14章 基于多傳感器探測的危險物品檢測
第15章 危險物品的特征提取
第16章 危險物品識別分類與定位
第17章 圖像融合技術(shù)研究的新進展