本书介绍多源图象配准﹑融合和图象识别的基本理论以及图像配准﹑融合﹑图像识别赖以发展的理论基础, 如统计推断与估计理论基础﹑智能计算﹑模式识别理论基础; 还包括频域相关配准﹑塔式变换融合﹑小波变换图象融合方面的理论；讨论了客观和主观的融合图像质量评价标准，以及红外图像与可见光图像融合,遥感图像融合, 医学多模图像配准等内容。

信息融合技术已被广泛地应用于国防军事领域，并被证明是现代信息化协同作战系统中的关键技术，对这项技术的研究已成为国内外广泛关注的焦点。信息融合技术由于能够使获取的信息更加可靠与完整，已经成为现代化战争中的军事实力倍增器。
多传感器图像配准和融合技术是在信息融合技术的理论基础上发展起来的图像处理新技术。图像融合技术能够综合多传感器图像信息，提供更多更有效的关于场景的描述，所以在卫星遥感、医学、航空、雷达等领域的图像处理、分析和工程中得到了广泛应用。多源图像融合是对同一场景中的多源图像信息的提取和综合，但是系统中不同的多个传感器所处的空间位置或分辨率等参数不同时，造成了同一场景中目标图像的位移、尺度、旋转或投影的不同，其主要原因有地理位置不同、多源图像录取和传递时间上的不一致、分辨率的不同等。因此，像素级图像位置配准是图像融合的前提和基础。由于多源图像信息具有互补性和冗余性，因此融合图像包含了比任何单一传感器输入通道的图像更丰富、更全面、更具细节的信息，并且可以有效地提高信噪比，具有更高的可靠性，使融合结果有更高的可信度，有利于提高对图像信息的��析和识别能力。开展图像配准和融合的理论及实现方法的研究，具有重要的意义。
视觉图像是人类获取信息的主要途径。现代信息化作战中，需要对各种传感器信息进行正确、有效、实时的识别与处理，其中图像识别又是获取信息重要手段。视觉传感器采集的图像信息经过数字图像处理技术进行某些数学运算，以达到图像目标识别的任务。目前，模式识别理论和技术已成功地应用于国防科研、工业、农业、**等许多领域，如指纹识别、卫星遥感图片的机器判读、视觉机器人、武器制导寻的系统、车辆驾驶系统及车牌车型识别系统等。
本书基于国防预研项目，以图像信息配准、融合与识别及其实现技术作为主要研究内容，是目前国内尚未涉及或尚未深入开展的前沿研究内容，不仅进行了系统深入的理论研究，还设计并研制了实验系统，对涉及的理论和算法进行了验证。

第1章绪论
1.1数据及图像融合技术
1.1.1信息融合技术的发展
1.1.2图像融合技术的发展
1.1.3信息融合理论
1.2模式识别基本概念
1.2.1模式识别
1.212模式识别的基本方法
1.2.3特征矢量和特征空间
1.2.4图像识别
1.3图像信息融合与识别技术在军事中的应用
1.4本书内容安排
第2章多传感器图像配准融合原理.
2.1引言
2.2多种图像传感器以及图像模型
2.2.1图像传感器
2.2.2传感器图像模型
2.3多种图像融合模型、原理和层次
2.3.1图像融合模型
2.3.2图像融合原理
2.3.3图像融合目的
2.3.4图像融合层次
2.3.5图像融合方法
2.4多传感器图像配准模型和原理
2.4.1数字图像预处理
2.4.2配准技术基本概念
2.4.3多源图像配准原理
2.4.4图像配准过程
2.4.5图像配准方法
小结
第3章基于频域相位相关的多源图像的高精度配准
3.1引言
3.2像素级配准算法
3.2.1空域互相关配准
3.2.2傅里叶变换配准
3.3亚像素级配准算法研究
3.3.1插值法
3.3.2微分法
3.4插值和相位相关多源图像亚像素级配准
3.4.1插值和相位相关亚像素级配准方法的原理分析
3.4.2插值方法原理
3.4.3相位相关亚像素级的配准
3.4.4亚像素级配准精度理论分析
3.4.5算法分析
3.5实验和讨论
小结
第4章亚像素级边缘定位方法
4.1引言
4.2边缘检测
4.2.1边缘分类检测
4.2.2亚像素级边缘检测
4.3概率估计亚像素级边缘**定位算法
4.3.1细化方法
4.3.2概率估计亚像素级边缘**算法原理
4.4算法及精度分析
4.4.1无偏估计算法
4.4.2中值算法及其精度
4.4.3算法实现
4.5实验结果
小结
第5章*大互信息图像配准方法研究
5.1引言
5.2相似性测度
5.2.1相似性测度
5.2.2基本概念
5.3互信息多模医学图像配准
5.3.1互信息配准原理
5.3.2互信息配准算法
5.3.3多参数*优化分析
5.4互信息图像配准实验结果分析
5.4.1实验验证
5.4.2实验结果讨论
小结
第6章基于小波概率估计的图像融合方法研究
第8章图像预处理技术
第9章图像分析与图像识别
第10章基于VMEBUS的多源图像实时配准融合系统
参考文献
致谢
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