Information Fusion in Signal and Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Bloch, Isabelle 编

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2008-1

价格:£ 105.00

装帧:

isbn号码:9781848210196

丛书系列:

图书标签:

• 信息融合
• 信号处理
• 图像处理
• 数据融合
• 机器学习
• 模式识别
• 传感器融合
• 多传感器数据融合
• 人工智能
• 计算机视觉

《探索信号与图像的融合之道：从理论到实践的深度解析》 本书深入剖析了信号与图像融合这一跨学科领域的精髓，为读者提供了一条从基础理论到前沿应用的完整探索路径。我们不仅聚焦于融合技术的核心数学模型与算法推演，更着力于展示这些理论如何在实际的信号与图像处理任务中发挥关键作用，从而驱动各行业的技术革新。 核心内容概述： 融合理论基石： 本书首先为读者构建起坚实的理论框架。我们从信息论、概率统计和决策论等基础学科出发，系统阐述了信息融合的基本概念、核心原则以及不同信息源之间的相互关系。读者将深入理解为何需要进行信息融合，以及融合过程中可能面临的挑战，如数据不确定性、异质性以及时空错配等。我们将详细介绍贝叶斯定理、卡尔曼滤波、粒子滤波等经典融合算法，并探讨它们在处理动态、时序性数据时的优势与局限。 多模态数据融合： 信号与图像融合的强大之处在于其能够整合来自不同传感器、不同模态的信息。本书将重点探讨如何有效地融合各类数据，例如雷达信号、声纳信号、光学图像、红外图像、SAR图像以及多光谱/高光谱图像等。我们不仅会介绍常用的特征级融合、决策级融合和像素级融合技术，还会深入研究针对特定模态融合的先进方法，如传感器网络中的协同处理、多传感器目标跟踪以及跨模态检索等。 现代融合技术与算法： 随着人工智能和机器学习的飞速发展，融合技术也迎来了新的突破。本书将详细介绍基于深度学习的融合方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等模型在融合任务中的应用。读者将学习如何利用深度学习强大的特征提取和模式识别能力，实现更鲁棒、更精确的信息融合。此外，我们还会探讨图神经网络（GNN）在处理复杂网络结构数据融合中的潜力，以及注意力机制在突出关键信息方面的作用。 应用领域深度解析： 信息融合技术已广泛应用于国民经济和国防建设的各个领域。本书将精选多个代表性的应用场景，进行深入的剖析与讨论。 遥感与地球观测： 在遥感领域，我们探讨如何融合多源遥感数据（如光学、SAR、高光谱等），实现地物分类、目标检测、环境监测、灾害评估等任务的精度提升。例如，如何通过融合SAR图像的几何信息和光学图像的光谱信息，更准确地识别和分析地面目标。 智能交通与自动驾驶： 在自动驾驶系统中，多传感器融合是实现安全高效导航的关键。本书将详细阐述雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、惯性测量单元（IMU）等传感器数据的融合策略，用于目标检测、跟踪、定位、环境感知和路径规划。我们将分析不同传感器在不同天气和光照条件下的互补性，以及如何通过融合提高系统的鲁棒性。 医疗影像分析： 在医学领域，多模态医学影像（如MRI、CT、PET、超声等）的融合对于疾病诊断、治疗规划和预后评估至关重要。本书将介绍如何融合不同成像模态的影像，以获得更全面的病灶信息，例如，通过融合CT和PET影像，更精确地定位肿瘤并评估其代谢活性。 安防监控与目标识别： 在公共安全领域，融合视频监控、音频信号、生物特征等信息，能够有效提升异常事件的检测、嫌疑人追踪以及身份识别的准确性。我们将讨论如何处理海量监控数据，并通过融合技术提升系统的智能化水平。 通信与导航系统： 在无线通信和导航定位中，信号融合是提高通信质量、定位精度和可靠性的重要手段。本书将探讨不同通信信号的融合，以及GNSS（全球导航卫星系统）、IMU、UWB（超宽带）等多种定位源的融合，以应对复杂环境下的定位挑战。 挑战与未来展望： 尽管信息融合技术取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战，例如实时性要求、计算复杂度、可解释性以及跨领域知识迁移等。本书将对当前的研究瓶颈进行深入分析，并对信息融合技术的未来发展趋势进行展望，包括联邦学习在融合中的应用、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）中的融合交互、以及更具自适应性和智能化的融合策略等。 本书旨在为从事信号处理、图像处理、计算机视觉、人工智能、模式识别以及相关应用领域的科研人员、工程师和学生提供一本全面、深入且实用的参考书。通过对本书内容的学习和掌握，读者将能够更好地理解信息融合的原理，掌握先进的融合技术，并将其应用于解决实际问题，推动相关领域的科技进步。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从一个侧重于系统级架构和软件实现的读者的角度来看，这本书的价值在于提供了一套清晰的、可模块化的设计蓝图。它不仅仅是一本算法手册，更像是一本关于构建复杂信息处理系统的“操作指南”。我发现自己经常会停下来，思考如何将书中的理论概念转化为可部署的代码结构。书中对不同融合层级的软件接口设计原则的探讨，非常具有前瞻性。例如，它建议在特征层之上建立一个“中介数据结构层”，用于标准化不同模态特征的表述方式，这极大地简化了后续决策模块的开发难度。这种对软件工程实践的关注，使得这本书超越了纯粹的学术研究范畴。此外，对于大规模数据流处理中融合算法的实时性要求，书中也给出了一些基于硬件加速和并行计算的初步思路，虽然不够深入，但为后续的系统优化指明了方向。总而言之，它是一本能将高深理论与实际工程落地紧密结合的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

作为一个研究图像处理的学者，我对视觉信息本身的复杂性已经习以为常，但在阅读这本书时，我发现它在处理“多模态异构数据”的融合问题上展现了不同于我惯常使用的卷积网络或深度学习框架的哲学深度。这本书似乎更倾向于构建一个结构化的、可解释的融合框架，而非仅仅依赖于大规模数据训练出的黑箱模型。我尤其欣赏它对“信息熵”和“互信息”在量化信息冗余与互补性方面的论述。它没有止步于展示融合的结果有多好（比如提高了识别率或降低了误报率），而是深入剖析了“为什么”融合是有效的，以及在给定约束条件下，哪种融合策略在信息论上是最优的。这种理论上的严谨性，对于我希望将这些方法应用到需要高度可信度和可追溯性的安全监控系统中的研究方向来说，至关重要。书中关于如何处理时间序列数据与空间图像数据之间时间同步和空间配准的章节，给出了比标准插值法更精细的解决方案，这极大地拓宽了我对“对齐”这一核心挑战的理解。它教会我，融合的成功不仅在于算法的巧妙，更在于对信息源固有特性的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到振奋的是它所展现出的跨学科的广度和深度，以及对未来趋势的敏锐洞察。它似乎在暗示，未来的信号和图像处理将不再是孤立的领域竞争，而是深度协作的舞台。阅读过程中，我感觉自己仿佛在进行一场环球旅行，从雷达的穿透性分析，到光学图像的高分辨率重建，再到声学信号的时间定位，所有这些看似不相关的技术，都被巧妙地编织进了一个统一的融合理论框架之下。书中对于“语义一致性”的探讨尤其引人深思——如何确保不同来源的“意义”在融合后仍然保持一致，而不是仅仅在数值上进行简单平均？这触及到了人工智能哲学层面的问题。虽然全书的密度很高，阅读速度不能像读小说那样快，但我更愿意将其视为一本需要反复研读、随时查阅的工具书。它不是那种读完一次就可以束之高阁的书籍，而是会随着我未来项目复杂度的提升而不断展现出新价值的资源库。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常“工程师导向”，它不像某些理论书籍那样沉溺于抽象的数学证明，而是紧密围绕着实际工程中的痛点来组织内容。比如，在讨论传感器网络部署和融合节点选择时，书中给出的案例分析，清晰地展示了计算资源限制与融合性能之间的权衡。我个人对其中关于“分布式融合”和“集中式融合”的对比分析印象深刻。作者并未武断地下结论说哪种方式更优，而是根据网络的带宽、延迟敏感度以及隐私保护需求等多个维度进行了详细的对比表格分析，这对于项目经理级别的决策者来说，是极其实用的参考资料。虽然书中涉及了很多经典算法，比如卡尔曼滤波的扩展形式，但重点始终放在这些算法如何被改造和适应于多传感器输入。我特别注意到了书中对“不确定性传播”建模的细致处理，这使得系统在面对部分传感器失效或数据质量骤降时，仍能保持一个可接受的性能水平，这正是我们在实际野外测试中经常遇到的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本关于信息融合的书，从我一个侧重于传统信号处理的工程师的角度来看，无疑提供了一个引人入胜的视角转变。我过去的工作很大程度上依赖于对单一传感器数据的深度挖掘和优化，关注的是如何从高噪声的原始数据流中提取出最纯净的特征。因此，当我翻开这本书时，最初的期望是能看到一些关于滤波和模式识别的尖端算法的深入探讨。然而，这本书的重点显然更偏向于“如何将不同来源、不同类型的信息有机地结合起来”，这让我意识到自己知识结构中的一个盲区。它不是简单地堆砌不同的处理模块，而是深入探讨了融合的层次——从低层的数据级融合，到中层的特征级融合，乃至最高层面的决策级融合。特别是关于贝叶斯网络和D-S证据理论在处理不确定性信息时的应用案例，描述得相当详尽且具有操作性。虽然书中的某些数学推导略显繁复，需要我花费额外时间去回顾一些概率论的基础知识，但这种“跨界”的学习体验非常宝贵。它迫使我跳出“单一最优解”的思维定势，去思考在复杂、异构数据环境下，如何构建一个更加鲁棒和全面的系统。这本书为我打开了一扇窗，让我看到了将高光谱图像、雷达数据与文本描述进行集成分析的可能性，这在我的日常项目中是前所未闻的。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆