图像融合理论、算法与应用

　　图像融合是将来自不同传感器或同一传感器在不同模式下获得的多幅图像融合成一幅图像的技术。和源图像相比，融合图像综合了多幅图像的互补和冗余信息，比任何单一图像更能有效地对场景进行描述，也更加适合进一步的图像处理任务。本书以红外与可见光图像融合为牵引，系统阐述了数字图像处理基础、图像配准、基于多尺度分解的图像融合方法、基于稀疏表示的图像融合方法、基于红外特征提取的图像融合方法以及基于深度卷积神经网络的图像融合方法等。本书既有传统的图像融合方法，又包含作者多年来在图像融合研究领域提出的新方法，是一本理论与实践应用结合紧密的专业教材。本书既可作为高等院校电子信息类、计算机类和自动化类本科生的教材，也可供图像处理领域的广大科技工作者、工程技术人员参考和使用。

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