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第1章 绪论1

1.1 图像融合的研究背景和研究意义1

1.2 图像融合技术的研究现状3

1.2.1 图像融合系统的层次划分3

1.2.2 像素级融合方法综述4

1.2.3 国内外的研究现状5

1.2.4 关键技术与发展方向6

参考文献7

第2章 图像融合前的预处理12

2.1 引言12

2.2 图像校正12

2.2.1 辐射校正12

2.2.2 几何校正14

2.3 图像去噪17

2.3.1 SAR图像相干斑特性17

2.3.2 相干斑抑制方法概述18

2.3.3 基于相关邻域模型的最大后验迭代滤波26

2.4 图像配准33

2.4.1 图像配准基本理论34

2.4.2 图像配准的常用方法37

2.4.3 基于区域互信息的特征级多光谱图像配准方法43

2.5 本章小结50

参考文献50

第3章 基于彩色空间的图像融合方法53

3.1 引言53

3.2 基于IHS空间的图像融合53

3.2.1 传统的基于IHS空间的融合方法55

3.2.2 改进的基于IHS空间的融合方法57

3.3 Brovey变换64

3.4 基于视觉神经生理学的图像融合65

3.4.1 伪彩色图像融合方法65

3.4.2 基于视觉神经动力学的图像融合方法66

3.5 部分实验结果分析71

3.6 基于边缘分割信息和IHS空间的图像融合方法72

3.7 本章小结76

参考文献77

第4章 基于数学／统计学的图像融合方法79

4.1 引言79

4.2 比值运算融合79

4.3 加法与乘法融合80

4.3.1 加权平均融合80

4.3.2 乘积运算80

4.3.3 灰度调制法81

4.3.4 P+MS法82

4.3.5 色彩归一化变换82

4.4 PCA融合83

4.4.1 PCA基本理论83

4.4.2 图像主分量分析步骤87

4.4.3 基于PCA的图像融合方法87

4.5 HPF融合89

4.6 贝叶斯估计融合89

4.6.1 方法原理89

4.6.2 融合过程实现90

4.6.3 模型参数估计91

4.7 期望最大值（EM）融合91

4.7.1 高斯混合模型及EM求解91

4.7.2 EM融合方法93

4.8 基于非负矩阵分解的图像融合94

4.9 本章小结100

参考文献100

第5章 基于多分辨率分析的图像融合方法Ⅰ——金字塔变换和普通小波变换方法102

5.1 引言102

5.2 多分辨率图像融合方法的原理结构102

5.3 金字塔方法103

5.3.1 拉普拉斯金字塔变换方法103

5.3.2 比率低通金字塔变换方法106

5.3.3 对比度金字塔变换方法107

5.3.4 梯度金字塔变换方法109

5.3.5 融合规则110

5.3.6 实验111

5.4 普通小波变换方法112

5.4.1 小波变换与多分辨率分析113

5.4.2 基于小波变换的图像融合方法研究现状118

5.4.3 基于不同类型小波变换的SAR与可见光图像融合研究123

5.4.4 基于梯度选取规则的小波变换在图像融合中的应用129

5.4.5 一种基于边缘检测的小波变换图像融合方法132

5.5 本章小结135

参考文献135

第6章 基于多分辨率分析的图像融合方法Ⅱ——多小波、小波包、双树复小波、提升小波方法142

6.1 引言142

6.2 多小波变换143

6.3 小波包变换146

6.3.1 小波包的定义146

6.3.2 图像的小波包变换147

6.4 双树复小波变换147

6.4.1 双树复小波变换原理148

6.4.2 Q-Shift双树复小波变换149

6.4.3 双树复小波变换的平移不变特性分析150

6.5 提升小波变换153

6.5.1 提升小波变换的基本步骤154

6.5.2 整数变换155

6.5.3 图像的提升小波分解算法156

6.6 本章小结156

参考文献156

第7章 基于多分辨率分析的图像融合方法Ⅲ——多尺度几何分析方法159

7.1 引言159

7.2 脊波基本理论160

7.2.1 连续脊波变换160

7.2.2 离散脊波变换162

7.2.3 脊波变换的实现163

7.2.4 单尺度脊波变换164

7.2.5 小波分析和单尺度脊波分析对图像变换的逼近性能比较165

7.3 基于脊波变换的图像融合方法166

7.4 实验与分析167

7.5 曲波基本理论170

7.5.1 第一代曲波变换170

7.5.2 第二代曲波变换172

7.6 基于第二代曲波变换的图像融合方法176

7.7 实验与分析177

7.7.1 多聚焦图像融合177

7.7.2 SAR与全色图像融合179

7.7.3 多光谱与全色图像融合181

7.7.4 实验小结182

7.8 Contourlet变换基本理论183

7.8.1 金字塔分解184

7.8.2 方向滤波184

7.8.3 方向滤波器组185

7.8.4 Contourlet变换的分析187

7.8.5 Contourlet变换的计算复杂度189

7.9 基于Contourlet变换的图像融合方法189

7.9.1 Contourlet变换系数分析189

7.9.2 图像融合方法190

7.10 实验与分析191

7.10.1 多聚焦图像融合实验191

7.10.2 不同波段遥感图像融合实验192

7.10.3 不同情况下的可见光图像的融合实验193

7.11 本章小结194

参考文献195

第8章 智能图像融合方法198

8.1 引言198

8.2 基于神经网络的图像融合方法199

8.2.1 图像的预处理200

8.2.2 图像的融合201

8.3 基于模糊理论的图像融合方法204

8.3.1 图像模糊融合的基本原理204

8.3.2 模糊融合算子的分类206

8.3.3 多传感器多层次图像融合模糊算法的应用210

8.4 本章小结212

参考文献212

第9章 基于遥感图像信息特征的图像融合方法214

9.1 引言214

9.2 基于区域分割的遥感图像融合方法214

9.2.1 图像区域分割214

9.2.2 基于区域分割的图像融合方法216

9.2.3 实验与分析217

9.3 基于互补信息特征的SAR与可见光图像融合方法221

9.3.1 基于像素邻域能量的融合（一次融合）222

9.3.2 基于小波变换进行融合（二次融合）223

9.3.3 实验与分析224

9.4 本章小结226

参考文献227

第10章 融合结果评价体系228

10.1 引言228

10.2 图像融合的性能评价228

10.3 新的图像融合评价方法234

10.3.1 一种通用的主观和客观因素相结合的图像融合评价方法234

10.3.2 基于模糊积分的融合图像评价方法236

10.3.3 基于相似性的图像融合质量的客观评估方法241

10.4 本章小结247

参考文献248

第11章 图像融合应用249

11.1 遥感领域249

11.1.1 地形学绘图和地图更新249

11.1.2 土地使用状况、农业和森林学250

11.1.3 洪灾监测250

11.1.4 冰雪监测250

11.1.5 地质学250

11.2 军事应用领域251

11.2.1 战场侦察图像的融合处理251

11.2.2 精确制导252

11.3 医学应用领域252

11.3.1 多模态医学图像融合252

11.3.2 医学图像融合的发展现状254

11.4 工业应用领域256

11.5 智能机器人领域256

参考文献257

第12章 图像融合工具包258

12.1 国内外现有融合工具介绍258

12.1.1 Image Fusion Toolbox258

12.1.2 Image Fusion Toolkit260

12.1.3 Matlab中的图像融合工具262

12.2 通用多源图像融合软件263