圖像融合,即整合多幅源圖像包含的重要/互補(bǔ)信息,生成單幅更加全面且準(zhǔn)確描述場景內(nèi)容的融合圖像,是視覺感知研究領(lǐng)域中一項(xiàng)至關(guān)重要的基礎(chǔ)工作,也為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)智能感知奠定了重要的基礎(chǔ)。圖像融合本質(zhì)上是信息的篩選優(yōu)化問題,源圖像對的復(fù)雜退化及視差、多類型圖像的顯著模態(tài)差異、融合目標(biāo)的主觀性,通常造成融合圖像的信息量及圖像質(zhì)量大幅下降,嚴(yán)重制約了其實(shí)際應(yīng)用落地。因此,研究寬應(yīng)用高效用的圖像融合算法具有重要的理論意義和實(shí)用價值。
學(xué)術(shù)價值
為解決圖像融合的深度學(xué)習(xí)方法中的主要技術(shù)難點(diǎn), 本書對多模態(tài)圖像融合、數(shù)字?jǐn)z影圖像融合、遙感圖像融合、通用圖像融合及兼顧圖像配準(zhǔn)與高級語義的圖像融合等問題進(jìn)行深入探討,介紹一系列基于深度學(xué)習(xí)的圖像融合方法,挖掘多種圖像融合任務(wù)的特點(diǎn)及共性,探索圖像融合技術(shù)在下游視覺任務(wù)中的重要作用,并從理論創(chuàng)新和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證上對所介紹方法進(jìn)行充分的分析與性能評估。
章節(jié)簡介
第1 章首先對圖像融合問題進(jìn)行描述和定義,依據(jù)成像設(shè)備的差異和任務(wù)特性介紹圖像融合的分類,并給出三類典型的基于深度學(xué)習(xí)的圖像融合框架。其次,對各類圖像融合任務(wù)中常用的數(shù)據(jù)集與評估指標(biāo)進(jìn)行詳細(xì)介紹,為后續(xù)的研究奠定基礎(chǔ)。
第2 章介紹兩種多模態(tài)圖像融合方法,包括基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的紅外和可見光圖像融合(FusionGAN)方法和基于無監(jiān)督信息保留增強(qiáng)的醫(yī)學(xué)圖像融合(EMFusion)方法。
第3 章介紹數(shù)字?jǐn)z影圖像融合方法,并針對多聚焦圖像融合、多曝光圖像融合任務(wù)分別介紹基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)梯度聯(lián)合約束的多聚焦圖像融合(MFF-GAN)方法和基于本征圖像分解的多曝光圖像融合(IID-MEF)方法。
第4 章介紹遙感圖像融合方法,并從消除對參考圖像依賴、強(qiáng)化模型尺度泛化性兩個角度分別介紹基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的無監(jiān)督多光譜與全色圖像融合(Pan-GAN)方法和基于尺度遷移學(xué)習(xí)與光譜觀測模型估計(jì)的多光譜與全色圖像融合(STP-SOM)方法。
第5 章介紹通用圖像融合的深度學(xué)習(xí)方法,分析和挖掘多模態(tài)、多曝光及多聚焦圖像融合等多種任務(wù)的共性,構(gòu)建統(tǒng)一通用的融合框架甚至融合網(wǎng)絡(luò)。
第6章結(jié)合圖像融合技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn),介紹兼顧圖像配準(zhǔn)與高級語義的圖像融合新范式。
本書特點(diǎn)
本書以深度學(xué)習(xí)為主線,系統(tǒng)構(gòu)建了圖像融合領(lǐng)域的完整方法論體系。其核心特點(diǎn)在于全面覆蓋與前沿深度結(jié)合,不僅系統(tǒng)闡述了多模態(tài)、數(shù)字?jǐn)z影、遙感及通用圖像融合等關(guān)鍵方向,更聚焦于解決實(shí)際應(yīng)用中的核心痛點(diǎn)——如模型泛化能力、對參考數(shù)據(jù)的依賴、與配準(zhǔn)和高級視覺任務(wù)的協(xié)同等。全書通過引入生成對抗網(wǎng)絡(luò)、Transformer、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等一系列前沿技術(shù),提出了多個創(chuàng)新性融合框架,并從理論創(chuàng)新與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證兩個維度進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)闡述,結(jié)構(gòu)清晰,兼具理論深度與實(shí)踐指導(dǎo)價值,為領(lǐng)域研究者與工程師提供了重要的技術(shù)參考和發(fā)展思路。
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ISBN:978-7-03-078422-3
本文編輯:杜權(quán)
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