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VxWORKS 208
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