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多源遥感图像融合技术


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多源遥感图像融合技术
  • 书号：9787030750624
    作者：徐其志,聂进焱,韩晓琳
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：167
    字数：230000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2023-05-01
  • 所属分类：测绘学
  • 定价： ￥149.00元
    售价： ￥96.85元
  • 图书介质:
    纸质书

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目前，光学卫星成像已由单传感器成像时代全面进入多传感器成像时代。多源遥感图像融合技术是光学卫星多传感器成像应用的关键核心技术，在遥感制图、图像判读、图像解释等应用中发挥着基础性作用。本书系统地介绍了遥感图像融合的研究背景、概念内涵和主要方法，包括多源遥感图像融合评价方法、宽幅多源光学遥感图像配准方法、全色与多光谱图像高保真融合方法、全色与高光谱图像高保真融合方法、多光谱与高光谱图像高保真融合方法，并给出了大量的实验分析与示例。本书取材广泛、理论与应用密切结合，对光学遥感图像融合应用与研究具有很好的指导意义。
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    序
    前言
    第1章 绪论 1
    1.1 多源图像融合的意义 1
    1.2 遥感图像融合的定义 4
    1.3 遥感图像配准方法概述 5
    1.3.1 遥感图像配准步骤 6
    1.3.2 图像几何变换模型 7
    1.3.3 图像的插值重采样 8
    1.3.4 遥感图像配准方法 9
    1.4 遥感图像融合方法概述 11
    1.4.1 分量替换法 11
    1.4.2 比值变换法 14
    1.4.3 频率分解法 15
    1.4.4 深度学习法 16
    1.5 主要研究内容 18
    1.6 本章小结 19
    参考文献 19
    第2章 多源遥感图像融合评价方法 25
    2.1 图像配准精度评价 25
    2.1.1 主观配准评价 25
    2.1.2 客观配准评价 26
    2.2 图像融合保真度评价 29
    2.2.1 主观融合评价 29
    2.2.2 客观融合评价 32
    2.3 本章小结 38
    参考文献 38
    第3章 宽幅多源光学遥感图像配准方法 41
    3.1 宽幅多源光学遥感图像配准存在的问题 41
    3.1.1 图像自身因素导致的配准问题 41
    3.1.2 技术局限因素导致的配准问题 44
    3.2 基于斑点尺度与斑点纹理约束的宽幅遥感图像配准方法 46
    3.2.1 SIFT配准方法简介 46
    3.2.2 宽幅全色与多光谱图像的子块划分 50
    3.2.3 基于相位相关性的图像子块粗配准 51
    3.2.4 基于各向异性高斯尺度空间的特征点提取 52
    3.2.5 基于斑点尺度与斑点纹理约束的图像子块精配准 54
    3.2.6 实验结果和分析 58
    3.3 DoG与VGG网络结合的遥感图像配准方法 63
    3.3.1 特征点误匹配原因分析 63
    3.3.2 DoG与VGG结合的配准网络模型 64
    3.3.3 配准网络模型训练样本生成 66
    3.3.4 实验结果和分析 66
    3.4 本章小结 70
    参考文献 71
    第4章 全色与多光谱图像高保真融合方法 73
    4.1 基于整体结构信息匹配的高保真融合方法 73
    4.1.1 高保真融合定义 73
    4.1.2 图像融合存在的问题分析 75
    4.1.3 基于整体结构信息匹配的高保真融合方法 77
    4.1.4 实验结果和分析 81
    4.2 基于像素分类与比值变换的高保真融合方法 88
    4.2.1 乘性变换融合模型 88
    4.2.2 低分辨率全色图像合成 89
    4.2.3 实验结果和分析 90
    4.3 基于生成对抗网络的高保真融合方法 95
    4.3.1 深度网络的基本操作 95
    4.3.2 典型的深度网络融合模型 97
    4.3.3 基于GAN的全色与多光谱图像融合模型 98
    4.3.4 实验结果和分析 102
    4.4 本章小结 108
    参考文献 108
    第5章 全色与高光谱图像高保真融合方法 110
    5.1 基于残差网络的图像融合方法 110
    5.1.1 比值变换法 111
    5.1.2 残差注意力网络 112
    5.1.3 损失函数 113
    5.1.4 实验结果和分析 114
    5.2 基于生成对抗网络的图像分层融合方法 118
    5.2.1 融合模型总体结构 118
    5.2.2 差值图像初始化 119
    5.2.3 生成对抗网络结构 120
    5.2.4 实验结果和分析 123
    5.3 本章小结 128
    参考文献 129
    第6章 多光谱与高光谱图像高保真融合方法 131
    6.1 基于稀疏表示与双字典的多光谱与高光谱图像融合方法 131
    6.1.1 高光谱图像的稀疏特性分析 132
    6.1.2 基于稀疏表示与双字典的多光谱与高光谱图像融合 134
    6.1.3 实验结果和分析 140
    6.2 基于多路神经网络学习的多光谱与高光谱图像融合方法 152
    6.2.1 多路神经网络学习152
    6.2.2 基于多路神经网络学习的多光谱与高光谱图像融合 153
    6.2.3 实验结果和分析 158
    6.3 本章小结 165
    参考文献 165
    彩图
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