Multi-Sensor Image Fusion and Its Applications (Signal Processing and Communications) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Blum, Rick S. 编

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2005-07-28

价格:USD 164.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849334177

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• Image Fusion
• Multi-Sensor Fusion
• Remote Sensing
• Computer Vision
• Signal Processing
• Image Processing
• Pattern Recognition
• Data Fusion
• Applications
• Sensors

《多模态图像融合及其在智慧城市中的创新应用》 图书简介 本书深入探讨了多模态图像融合的核心技术及其在构建智慧城市中的前沿应用。在信息爆炸的时代，单一传感器获取的数据往往难以全面、准确地反映现实世界的复杂情况。多模态图像融合技术应运而生，它通过整合来自不同传感器（如可见光、红外、雷达、激光雷达等）的图像信息，克服了单一传感器固有的局限性，显著提升了信息质量、鲁棒性和判读能力。本书的研究重点在于构建一种新型的、自适应的、高效的多模态图像融合算法框架，并将其创造性地应用于智慧城市的多个关键领域，包括但不限于智能交通、城市安全监控、环境监测与灾害预警、以及基础设施的智能管理。 第一部分：多模态图像融合理论与算法 本部分将系统性地梳理和阐述多模态图像融合的理论基础、发展历程以及当前主流的算法技术。 绪论： 详细介绍多模态图像融合的定义、重要性、基本原理和研究意义，特别强调其在应对日益复杂的现实世界信息挑战中的作用。探讨不同传感器成像特性的差异与互补性，为后续的融合策略奠定理论基础。 多模态图像的特性分析： 深入分析各类常见传感器的成像原理、数据特点、优势与劣势。例如，可见光图像提供丰富的纹理和颜色信息，但易受光照和天气影响；红外图像能够捕捉热辐射，不受光照影响，适用于夜间或低能见度场景；雷达图像具有穿透性，不受恶劣天气影响，但空间分辨率较低；激光雷达（LiDAR）提供精确的三维点云数据，可用于场景几何建模。理解这些特性是有效进行融合的前提。 图像融合的层次与方法： 介绍图像融合可以实现的三个主要层次：像素级融合、特征级融合和决策级融合。 像素级融合： 侧重于直接在像素点上进行信息整合，旨在生成一张包含各源图像所有有用信息的单一图像。本章将详细介绍诸如低级融合方法（如加权平均法、PCA变换法、小波变换法）以及基于变换域的方法（如Contourlet变换、Shearlet变换等）。重点分析这些方法的优缺点，以及它们在处理不同类型多模态数据时的适用性。 特征级融合： 在对源图像进行特征提取（如边缘、角点、纹理、形状等）后，再对提取到的特征进行融合。本章将介绍常见的特征提取技术（如SIFT、SURF、ORB等），并探讨如何有效地融合这些高层特征，以提高目标识别和场景理解的准确性。 决策级融合： 在对各源图像进行独立的分析和识别后，再对不同传感器的识别结果进行融合。本章将讨论基于贝叶斯分类、D-S证据理论、模糊逻辑等方法在决策级融合中的应用，特别是在处理不确定性和不一致信息时的优势。 先进的图像融合算法研究： 聚焦于当前领域的研究热点和前沿技术。 基于深度学习的图像融合： 详细阐述卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习模型在图像融合任务中的应用。分析如何设计有效的网络架构，利用端到端学习的方式，自动学习最优的融合策略，以实现更高质量的融合结果。将重点介绍针对不同融合层次（像素级、特征级）的深度学习模型，并讨论如何处理多模态数据的异质性问题。 自适应与鲁棒性融合方法： 探讨如何设计能够根据输入图像内容和噪声水平自适应调整融合权重的算法，以及如何在存在传感器噪声、遮挡、失真等不利条件下，保持融合结果的鲁棒性。这将包括基于信息论的度量方法、多尺度分析技术以及注意力机制的应用。 三维与多时相图像融合： 拓展研究范围，涵盖三维点云与二维图像的融合，以及不同时间获取的同一场景多模态图像的融合，以实现更全面的时空信息整合。 多模态图像融合的评价指标： 介绍用于客观评价融合图像质量的常用指标，如空间频率、信息熵、视觉信息保真度（VIF）、边缘保持度（ECI）、均方误差（MSE）等，并分析不同指标在评估不同融合性能时的侧重点。 第二部分：多模态图像融合在智慧城市中的创新应用 本部分将聚焦于将多模态图像融合技术创造性地应用于智慧城市建设的各个关键方面，展示其在提升城市管理效率、保障城市安全、改善民生等方面的巨大潜力。 智能交通系统： 交通流量监测与拥堵预测： 结合可见光、红外（用于夜间或低能见度）和雷达数据，实现全天候、全天时的交通流量精准监测。通过融合不同传感器提供的速度、密度、车型等信息，构建更准确的交通模型，实现更精细化的交通拥堵预测和疏导策略。 智能驾驶与辅助驾驶： 利用多模态图像融合技术，为自动驾驶车辆提供更全面、更可靠的环境感知能力。例如，融合可见光相机、LiDAR和毫米波雷达数据，克服单一传感器的局限性，实现对行人、车辆、障碍物等目标的精确检测、跟踪和分类，提高行车安全性。 交通违章检测与事件识别： 结合高分辨率可见光图像的细节信息与雷达的运动信息，实现对超速、闯红灯、违规变道等交通违章行为的准确检测。同时，能够识别交通事故、道路施工等突发事件，并及时上报，以便快速响应。 城市安全监控与应急响应： 全天候目标检测与跟踪： 利用可见光与红外图像的互补性，实现白天和夜晚对人群、车辆、可疑目标等的全天候、高精度检测和跟踪。这对于城市治安巡逻、反恐监测、重点区域安全防护至关重要。 人群密度分析与异常行为识别： 融合可见光图像的细节纹理信息和红外图像的热辐射信息，更准确地分析人群密度，并识别群体性聚集、异常奔跑、摔倒等潜在的危险行为，提前预警。 灾害现场态势感知： 在火灾、地震、洪水等灾害场景下，多模态图像融合能够提供关键信息。例如，结合无人机搭载的可见光、红外和多光谱相机，能够快速评估火势蔓延情况、确定人员被困位置、评估建筑物受损程度，为救援决策提供科学依据。 环境监测与城市规划： 空气质量与污染源监测： 利用多光谱或高光谱图像结合其他传感器数据，监测空气中的污染物分布，识别污染源。例如，通过融合可见光图像的视觉信息与特定波段的遥感数据，可以识别工业排放、车辆尾气等污染源。 城市绿化与水体监测： 结合可见光图像的植被信息和多光谱/高光谱图像的物候特征，评估城市绿化覆盖率、健康状况。同时，监测水体富营养化、污染物扩散等情况，为城市生态环境保护提供数据支持。 城市热岛效应分析： 利用红外热成像技术，结合可见光图像的空间信息，绘制城市热岛效应分布图，识别高温区域，为城市规划和降温措施的制定提供依据。 基础设施的智能管理： 道路与桥梁结构健康监测： 结合高分辨率可见光图像的表面细节与LiDAR提供的三维形变数据，对道路、桥梁、隧道等基础设施进行高精度健康评估，早期发现裂缝、沉降等结构性损伤。 地下管网探测与监测： 探索利用非视距成像技术（如雷达、地质雷达）与可见光图像的融合，辅助探测和监测地下管网的埋深、走向及可能存在的破损，提高城市管网管理的效率和安全性。 能源消耗与管理： 结合红外热成像技术对建筑物能耗进行可视化分析，与可见光图像识别建筑类型和用途，为优化城市能源管理、提高能源利用效率提供支持。 第三部分：关键挑战与未来展望 本部分将深入探讨多模态图像融合技术在实际应用中面临的关键挑战，并展望未来的发展方向。 数据异质性与配准问题： 不同传感器获取的数据在空间分辨率、几何形变、辐射特性等方面存在显著差异。如何实现精确的几何和辐射配准，是融合前必须解决的关键问题。 信息过载与计算效率： 融合海量的多模态数据可能导致信息过载，如何高效地提取有用信息，降低计算复杂度，是实时应用的关键。 噪声与不确定性处理： 实际采集的传感器数据往往包含噪声，并且不同传感器的可靠性可能不同。如何设计能够有效抑制噪声、处理不确定性的融合算法至关重要。 模型可解释性与泛化能力： 尤其是在深度学习模型方面，如何提高模型的解释性，使其融合策略更易于理解和控制，以及如何提高模型在不同场景下的泛化能力，是当前研究的重点。 融合结果的评估与验证： 如何建立更全面、更客观的评价体系，以准确评估融合算法的性能，并确保融合结果在实际应用中的可靠性。 未来发展方向： 展望多模态图像融合在联邦学习、边缘计算、认知计算等新兴技术领域的交叉融合，以及在更广泛的智慧城市应用场景（如智慧医疗、智慧农业、智慧旅游等）中的潜在应用。 本书特色： 理论与实践相结合： 既有对多模态图像融合理论的深入剖析，也提供了大量在智慧城市领域的创新应用案例。 前沿性与全面性： 涵盖了图像融合领域的最新研究进展，包括深度学习等前沿技术，并全面介绍了其在智慧城市各方面的应用。 结构清晰，逻辑严谨： 全书分为理论基础、应用实例和挑战展望三个主要部分，层层递进，脉络清晰。 图文并茂，易于理解： 配备丰富的图表和示意图，帮助读者更直观地理解复杂的概念和算法。 本书适合从事图像处理、计算机视觉、遥感技术、地理信息系统、智能交通、城市规划、安全工程等领域的研究人员、工程师、以及相关专业的博士和硕士研究生阅读。同时，对智慧城市建设感兴趣的政策制定者和行业从业者也将从中受益。

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这本书的排版和图表质量给我留下了极佳的印象，这对于一本技术性极强的书籍来说至关重要。通常有些技术书籍的插图模糊不清，或者关键公式的排版混乱，阅读体验极差，但这本完全没有这个问题。每一个算法流程图都清晰明了，关键的对比实验结果图表也都标注详尽，色彩对比度适中，即便是打印出来作为参考资料也毫无压力。我特别喜欢它在介绍新的融合范式时，会附带一些历史回顾，让你明白这项技术是如何一步步发展至今的，这有助于建立更宏观的知识体系。相比于那些只关注最新SOTA（State-of-the-Art）成果的书籍，这种注重历史脉络的叙述方式，让读者在掌握新技术的同时，也避免了对过时技术的盲目崇拜。读起来感觉非常顺畅，很少有因为图表问题而需要停下来反复揣摩的情况。

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这本书的封面设计得相当专业，那种深邃的蓝黑色调，配上精细的几何图形，一下子就给人一种严谨、高精尖的感觉。我记得我是在一个专业会议的休息时间偶然翻到这本书的，当时正值我对机器视觉和遥感图像处理的交叉领域产生浓厚兴趣的时候。这本书的定位似乎非常明确，直指那些需要整合不同来源信息来提升分析精度的工程师和研究人员。从目录上看，它似乎涵盖了从基础的数学模型构建到复杂的深度学习融合框架的整个光谱。我尤其欣赏它在理论深度和实际应用之间的平衡把握，没有一味地陷入纯粹的数学推导，而是紧密联系实际需求，比如在医学影像增强或自动驾驶环境感知中的具体案例。这本书的语言风格偏向教科书式的严谨，适合已经有一定信号处理或图像学基础的读者进行系统性的学习和参考。它不像有些畅销书那样追求快速上手，更像是一部值得收藏和反复研读的工具书，每次重读都会有新的体会和启发。

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说实话，当我真正开始深入阅读这本书时，我才意识到它的深度远超我最初的预期。我本来以为它会比较侧重于传统的变换域融合方法，比如小波变换或曲波变换的应用，但它对基于稀疏表示和先进的字典学习技术在多模态数据融合中的应用有着非常详尽的探讨。特别是关于如何构建鲁棒的相似性度量和信息损失函数的部分，作者的处理方式非常巧妙，体现了作者对信息论和优化理论的深刻理解。我记得有一章专门讲了异构传感器数据融合中的时间同步和空间配准问题，这在实际工程中往往是最大的痛点，而这本书提供了不少值得借鉴的解决方案框架，虽然有些算法的实现细节需要读者自己去补足，但思路的启发性极强。对于那些想把理论推向工业界应用的研究人员来说，这本书绝对是不可多得的宝藏，它能帮你把抽象的概念转化为可执行的工程路线图。

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对我个人而言，这本书最让我兴奋的一点是它对“应用”部分的侧重，它并没有停留在理论的象牙塔里。书中关于高分辨率遥感图像增强和红外/可见光图像融合的案例分析，简直就是我正在进行的项目所需的确切参考。这些案例不仅仅是简单地展示了融合后的结果有多么“漂亮”，而是深入剖析了在特定应用场景下，不同融合策略在信息熵保持、伪影抑制和计算复杂度上的权衡。例如，在自动驾驶场景下，对实时性的极端要求如何反向约束了融合算法的选择，这一点书中讨论得非常到位。这使得这本书的价值从一本纯粹的学术著作，升华成了一本实用的工程手册。如果你是一名正在为某个特定应用寻找最佳融合策略的工程师，这本书提供的决策框架会为你节省大量摸索时间。

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从整体阅读体验和知识结构的完整性来看，这本书无疑是该领域内的一部重量级作品。它所构建的知识框架非常扎实，能够支撑读者从初级的信息处理概念，逐步过渡到高级的非线性、多尺度融合模型。它的一大优点在于，它并不拘泥于单一的技术流派，而是广纳百家，将不同的理论流派——从传统的基于域的融合到基于深度学习的端到端融合——都进行了平实的介绍和比较。当然，要完全消化书中的所有内容，需要读者投入相当大的精力和时间，它不是一本适合快速翻阅的入门读物，更像是一次深入的学术探险。但对于那些致力于在多传感器数据融合领域做出深度贡献的人来说，这本书提供的视角和工具箱是无价的，它为思考如何更有效地从复杂数据中提炼真相提供了强大的思维武器。

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