具体描述
基于信息融合的图像理解方法研究，ISBN：9787810936811，作者：胡良梅 著
图像处理与计算视觉前沿探索 本书深入剖析了现代图像处理与计算视觉领域的核心理论与实践应用，聚焦于如何从海量视觉数据中提取深层语义信息，并构建更具鲁棒性、智能化的视觉系统。 第一部分：基础理论与信号表示 本书的开篇，系统梳理了数字图像处理的数学基础，从早期的傅里叶变换、小波分析等频域方法，过渡到现代基于稀疏表示和张量分解的图像建模技术。我们详细阐述了如何将复杂的视觉信号有效地分解为可解释的成分，并探讨了在不同噪声环境下，如何利用最优滤波器设计来恢复图像的真实结构。 图像的几何变换与配准： 重点讨论了仿射变换、投影变换以及非刚性变形的数学原理。针对多视角成像、医学影像融合等应用场景，本书提供了一套完整的图像配准算法框架，涵盖了特征点匹配（SIFT、SURF的局限性与替代方案）、基于能量函数的优化策略，以及流场估计在非线性形变恢复中的应用。特别关注了在纹理稀疏区域和遮挡情况下的鲁棒性提升技术。 图像质量评估与增强： 除了传统的峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM），本书引入了更贴近人眼感知的质量度量体系，如基于深度学习的感知质量评估（NIQE, BRISQUE）。在图像增强方面，我们超越了直方图均衡化的范畴，深入探讨了Retinex理论在复杂光照下的改进模型，以及利用生成对抗网络（GAN）进行高动态范围（HDR）重建与低光照增强的最新进展。 第二部分：深度学习驱动的视觉表征学习 本部分是全书的核心，系统性地介绍了深度卷积神经网络（CNN）在图像理解任务中的革命性作用。我们不仅停留在模型架构的罗列，更侧重于理解其背后的特征提取机制。 特征层级的语义递进： 详细分析了LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet乃至Transformer结构（如ViT）的设计哲学。通过可视化激活图和梯度流分析，揭示了浅层捕获边缘纹理、深层编码高级语义概念的过程。针对特定任务，如医学影像的微小病灶检测，我们探讨了如何设计更精细化的感受野和多尺度特征融合模块（如FPN）。 高效的网络设计与部署： 面对移动端和嵌入式设备的计算资源限制，本书提供了网络压缩、剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）的系统化方法论。目标是实现模型精度与推理速度之间的最优平衡，确保高性能视觉算法能够落地于实际应用场景。 自监督与弱监督学习： 鉴于大规模标注数据的获取成本，本书重点介绍了无需人工标注即可学习强大特征的方法。包括基于对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）的表征学习，以及利用图像旋转、上下文预测等“代理任务”来预训练网络，为下游监督任务提供更优质的初始化权重。 第三部分：高级视觉理解任务的求解 本部分聚焦于将学习到的表征应用于复杂的现实世界问题，并探讨了当前最具挑战性的几个方向。 语义分割与实例分割的演进： 从早期的全连接条件随机场（CRF）优化，到基于FCN、U-Net的像素级分类，再到Mask R-CNN等实例分割的里程碑式进展。本书特别关注了如何处理边界模糊、小目标识别等难点。我们还引入了Panoptic Segmentation（全景分割）的概念，实现了“事物”（Things）与“背景”（Stuff）的统一理解。 三维视觉的重建与感知： 图像理解已不再局限于二维平面。本书详细阐述了单目深度估计（Monocular Depth Estimation）的挑战，包括如何利用立体匹配理论和深度学习先验知识来解决尺度模糊问题。在三维重建方面，探讨了基于SfM（Structure from Motion）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的原理，以及NeRF（Neural Radiance Fields）等新兴的神经渲染技术如何实现高保真场景表示。 视觉常识与推理： 现代视觉系统需要从“看到”发展到“理解”。本书探讨了视觉问答（VQA）、图像描述生成（Image Captioning）等任务，它们要求模型不仅识别物体，还要理解物体之间的关系和发生的动作。我们深入分析了注意力机制在连接视觉特征和语言符号中的关键作用。 第四部分：鲁棒性、可解释性与前沿展望 对抗性攻击与防御： 随着深度模型在安全关键领域的应用，模型的脆弱性成为重要议题。本书详细分析了FGSM、PGD等生成对抗样本的原理，并探讨了防御策略，如对抗性训练、输入净化和模型扰动检测，以增强模型的抗干扰能力。 模型的可解释性（XAI）： 如何打开“黑箱”？本书介绍了梯度可视化方法（Grad-CAM, Integrated Gradients）和特征归因技术，旨在帮助研究人员理解模型做出决策的依据，这对于确保医疗诊断和自动驾驶等领域的公平性与可靠性至关重要。 动态场景理解： 针对视频序列，本书探讨了光流估计的精细化方法，以及视频动作识别（Action Recognition）中如何有效建模时间依赖性。时空Transformer架构在长序列理解中的潜力被重点分析。 本书旨在为从事计算机视觉、模式识别、机器人学及相关工程领域的专业人士和高年级学生提供一份全面、深入、且紧跟技术前沿的参考资料。它不仅传授了工具和方法，更强调了对视觉信息本质的深刻洞察。
作者简介
目录信息
第一章 绪论 第16-22 页
· 研究背景 第16-18 页
· 图像理解的层次结构 第16-17 页
· 图像理解中知识的表示与推理 第17-18 页
· 研究内容 第18-20 页
· 图像理解中的难点问题 第18-19 页
· 基于信息融合的图像理解 第19-20 页
· 论文主要工作及章节安排 第20-22 页
第二章 图像理解概述及其主要问题 第22-32 页
· 图像理解概述 第22-24 页
· 图像理解的研究内容 第24-31 页
· 图像理解中的信息获取 第24-25 页
· 图像理解中的表示方法 第25-29 页
· 图像理解中的目标识别 第29-31 页
· 本章小结 第31-32 页
第三章 信息融合理论 第32-54 页
· 信息融合定义和基本原理 第33-35 页
· 信息融合的定义 第33-35 页
· 信息融合的基本原理 第35 页
· 信息融合模型 第35-39 页
· JDL模型 第36-38 页
· 简单功能模型 第38-39 页
· 信息融合的体系结构 第39-43 页
· 集中式融合 第40-41 页
· 分布式融合 第41-42 页
· 混合式融合 第42-43 页
· 信息融合的层次结构 第43-46 页
· 数据层融合 第43 页
· 特征层融合 第43-45 页
· 决策层融合 第45-46 页
· 三种层次结构之间的比较 第46 页
· 信息融合算法 第46-50 页
· 物理模型类识别算法 第47 页
· 基于特征的推理技术 第47-49 页
· 认知模型类识别算法 第49-50 页
· 信息融合的研究现状和发展趋势 第50-53 页
· 信息融合的研究现状 第50-52 页
· 信息融合的发展趋势 第52-53 页
· 本章小结 第53-54 页
第四章 基于信息融合的图像信息获取方法 第54-76 页
· 图像融合概述 第54-59 页
· 图像融合定义 第54-56 页
· 图像融合的应用领域 第56-58 页
· 图像融合研究进展和发展方向 第58-59 页
· 像素层图像融合算法 第59-64 页
· 像素级加权平均法 第60-61 页
· 多分辨率方法之金字塔分解 第61-63 页
· 多分辨率方法之小波变换方法 第63-64 页
· 图像融合的评价标准 第64-70 页
· 图像融合质量的主观评价方法 第65 页
· 图像融合质量的客观评价方法 第65-67 页
· 结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法 第67-68 页
· 实验结果 第68-70 页
· 色彩融合 第70-75 页
· 色彩融合概述 第70-71 页
· 基于空间变换的色彩融合 第71-75 页
· 本章小结 第75-76 页
第五章 基于D-S证据理论的融合特征提取方法 第76-92 页
· D-S证据理论的概念及其主要问题 第77-83 页
· D-S证据理论中的基本概念 第77-80 页
· D-S证据理论的特点和存在问题 第80-83 页
· 基于融合的图像分割 第83-86 页
· 图像的模糊聚类分割 第83-84 页
· 丛于模糊隶属度的基本概率赋值 第84-85 页
· 基于D-S证据理论的图像融合分割 第85-86 页
· 基于融合的边缘提取 第86-91 页
· ANOVA边缘检测方法 第87-89 页
· 基于ANOVA方法的D-S证据理论融合算法 第89-90 页
· 实验结果及其分析 第90-91 页
· 本章小结 第91-92 页
第六章 基于决策层融合的目标识别方法 第92-110 页
· 目标识别中不确定信息的处理 第92-97 页
· 图像理解系统中不确定信息的处理 第92-93 页
· 目标识别中的信息融合技术 第93-94 页
· 基于数据的不确定性处理方法 第94-97 页
· 一种基于D-S证据理论的多类目标的层次识别方法 第97-105 页
· D-S证据理论与数据相似度的联系 第97-100 页
· 基于D-S证据理论的多类目标的层次识别方法 第100-102 页
· 实验结果及分析 第102-105 页
· 基于决策层融合的目标识别方法 第105-109 页
· 决策层融合在生物特征识别中的应用 第106-108 页
· 决策层融合在形状识别中的应用 第108-109 页
· 本章小结 第109-110 页
第七章 总结和展望 第110-112 页
· 总结 第110 页
· 展望 第110-112 页
参考文献 第112-118 页
· · · · · · (收起)
· 研究背景 第16-18 页
· 图像理解的层次结构 第16-17 页
· 图像理解中知识的表示与推理 第17-18 页
· 研究内容 第18-20 页
· 图像理解中的难点问题 第18-19 页
· 基于信息融合的图像理解 第19-20 页
· 论文主要工作及章节安排 第20-22 页
第二章 图像理解概述及其主要问题 第22-32 页
· 图像理解概述 第22-24 页
· 图像理解的研究内容 第24-31 页
· 图像理解中的信息获取 第24-25 页
· 图像理解中的表示方法 第25-29 页
· 图像理解中的目标识别 第29-31 页
· 本章小结 第31-32 页
第三章 信息融合理论 第32-54 页
· 信息融合定义和基本原理 第33-35 页
· 信息融合的定义 第33-35 页
· 信息融合的基本原理 第35 页
· 信息融合模型 第35-39 页
· JDL模型 第36-38 页
· 简单功能模型 第38-39 页
· 信息融合的体系结构 第39-43 页
· 集中式融合 第40-41 页
· 分布式融合 第41-42 页
· 混合式融合 第42-43 页
· 信息融合的层次结构 第43-46 页
· 数据层融合 第43 页
· 特征层融合 第43-45 页
· 决策层融合 第45-46 页
· 三种层次结构之间的比较 第46 页
· 信息融合算法 第46-50 页
· 物理模型类识别算法 第47 页
· 基于特征的推理技术 第47-49 页
· 认知模型类识别算法 第49-50 页
· 信息融合的研究现状和发展趋势 第50-53 页
· 信息融合的研究现状 第50-52 页
· 信息融合的发展趋势 第52-53 页
· 本章小结 第53-54 页
第四章 基于信息融合的图像信息获取方法 第54-76 页
· 图像融合概述 第54-59 页
· 图像融合定义 第54-56 页
· 图像融合的应用领域 第56-58 页
· 图像融合研究进展和发展方向 第58-59 页
· 像素层图像融合算法 第59-64 页
· 像素级加权平均法 第60-61 页
· 多分辨率方法之金字塔分解 第61-63 页
· 多分辨率方法之小波变换方法 第63-64 页
· 图像融合的评价标准 第64-70 页
· 图像融合质量的主观评价方法 第65 页
· 图像融合质量的客观评价方法 第65-67 页
· 结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法 第67-68 页
· 实验结果 第68-70 页
· 色彩融合 第70-75 页
· 色彩融合概述 第70-71 页
· 基于空间变换的色彩融合 第71-75 页
· 本章小结 第75-76 页
第五章 基于D-S证据理论的融合特征提取方法 第76-92 页
· D-S证据理论的概念及其主要问题 第77-83 页
· D-S证据理论中的基本概念 第77-80 页
· D-S证据理论的特点和存在问题 第80-83 页
· 基于融合的图像分割 第83-86 页
· 图像的模糊聚类分割 第83-84 页
· 丛于模糊隶属度的基本概率赋值 第84-85 页
· 基于D-S证据理论的图像融合分割 第85-86 页
· 基于融合的边缘提取 第86-91 页
· ANOVA边缘检测方法 第87-89 页
· 基于ANOVA方法的D-S证据理论融合算法 第89-90 页
· 实验结果及其分析 第90-91 页
· 本章小结 第91-92 页
第六章 基于决策层融合的目标识别方法 第92-110 页
· 目标识别中不确定信息的处理 第92-97 页
· 图像理解系统中不确定信息的处理 第92-93 页
· 目标识别中的信息融合技术 第93-94 页
· 基于数据的不确定性处理方法 第94-97 页
· 一种基于D-S证据理论的多类目标的层次识别方法 第97-105 页
· D-S证据理论与数据相似度的联系 第97-100 页
· 基于D-S证据理论的多类目标的层次识别方法 第100-102 页
· 实验结果及分析 第102-105 页
· 基于决策层融合的目标识别方法 第105-109 页
· 决策层融合在生物特征识别中的应用 第106-108 页
· 决策层融合在形状识别中的应用 第108-109 页
· 本章小结 第109-110 页
第七章 总结和展望 第110-112 页
· 总结 第110 页
· 展望 第110-112 页
参考文献 第112-118 页
· · · · · · (收起)
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