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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　多源圖像處理是目前的一個(gè)研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)，借助多源影像中包含的信息優(yōu)勢(shì)和互補(bǔ)性信息，可以生成新的更完整和更真實(shí)準(zhǔn)確的信息，從而得到對(duì)場(chǎng)景中目標(biāo)的更客觀、更本質(zhì)的認(rèn)識(shí)，減少或抑制污損、殘缺、偽裝的目標(biāo)中包含的不完全、不確定萇至錯(cuò)誤的信息。因此，多源圖像處理目前已得到各國(guó)科研工作者的廣泛關(guān)注，并已取得不少成果。但目前多源圖像處理的各個(gè)環(huán)節(jié)仍然存在很多問(wèn)題，技術(shù)依然不夠成熟，而且隨著處理數(shù)據(jù)量的增加，軍事偽裝技術(shù)的發(fā)展以及更高更廣泛的處理需求的提出，很有必要針對(duì)新的需求展開(kāi)新的研究。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《多源圖像處理技術(shù)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

1　緒論
　1．1　研究背景
　1．2　研究?jī)?nèi)容
　1．3　本書結(jié)構(gòu)
2　基于幾何特征的多源圖像配準(zhǔn)算法
　2．1　多源圖像配準(zhǔn)基本概念和技術(shù)組成
　2．2　圖像配準(zhǔn)算法研究現(xiàn)狀
　2．3　基于特征點(diǎn)幾何特征的多源圖像配準(zhǔn)算法
　2．4　算法的加速與適應(yīng)性考慮
　2．5　小結(jié)　
3　圖像特征顯著度定義和建模
　3．1　特征顯著度研究現(xiàn)狀
　3．2　圖像特征質(zhì)量評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
　3．3　圖像特征顯著度
　3．4　點(diǎn)的幾何特征顯著度定義
　3．5　角點(diǎn)特征的組合顯著度　
　3．6　特征顯著度的計(jì)算實(shí)例
　……
4　融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
5　支持參數(shù)調(diào)優(yōu)的多源圖像融合框架
6　基于拐點(diǎn)的殘缺目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究
參考文獻(xiàn)
后記