这本《图像融合:理论与应用》给我的感觉是,它不仅仅是一本技术手册,更像是一扇通往图像信息深度挖掘的大门。我一直对人脸识别和图像增强技术很感兴趣,而图像融合在其中扮演着重要的角色。例如,在人脸识别系统中,如何将不同光照条件下的同一人脸图像进行融合,以生成更鲁棒的特征表示,这是一个很有挑战性的问题。我希望书中能详细介绍如何在这种情况下进行有效的融合,例如,如何处理光照变化带来的伪影,以及如何保留人脸的关键细节信息。同时,在图像增强方面,我也期待它能探讨如何利用多帧图像的融合来降低噪声、提高清晰度,或者如何将不同焦距的图像融合来获得更大的景深。这本书能否提供一些实际的算法实例,并且附带一些代码示例,来帮助我理解这些概念,并且能够自己动手实践,这将极大地提升我的学习效率和兴趣。
评分拿到《图像融合:理论与应用》这本书,我首先想到的是它在安防监控领域的潜在应用。在复杂的监控场景下,我们常常需要整合来自不同摄像头(如可见光、红外、低光照)的信息,以获得更全面的实时态势感知。我非常希望这本书能深入探讨如何在安防领域应用图像融合技术,例如,如何将低光照下的模糊图像与红外图像进行融合,以在夜间捕捉到清晰的目标信息。或者,如何将不同角度的视频流进行融合,以实现更广阔的视场覆盖和更精确的目标跟踪。书中是否会提及针对实时性要求的融合算法,以及如何优化算法以满足大规模监控系统的需求,也是我非常关心的。此外,对于融合过程中可能出现的伪影和失真,以及如何进行有效的后处理,我希望这本书能提供一些实用的建议和解决方案,帮助我理解并解决在实际监控系统中可能遇到的问题,从而提升整个监控系统的效能。
评分这本《图像融合:理论与应用》的书,拿到手里沉甸甸的,光看封面就觉得内容很扎实。我一直对数字图像处理领域很感兴趣,尤其是在多传感器数据融合方面,总觉得里面有太多可以挖掘的宝藏。书的装帧设计也很专业,没有那种花里胡哨的图画,而是以简洁大气的风格为主,这让我对它内容的严谨性有了初步的好感。我特别期待它能详细介绍各种图像融合的算法,比如基于像素、基于特征、基于模型等等,希望它能清晰地阐述每种算法的原理、优缺点以及适用的场景。还有,书中对于融合后图像质量评价的标准和方法,也希望能有深入的讲解,毕竟融合的最终目的还是为了提升信息的可用性和观赏性。总的来说,这本书从书名到外观,都透露着一种学术的气息,让我对它寄予了厚望,希望它能成为我在图像融合领域学习道路上的得力助手,帮助我理解那些晦涩的数学公式和复杂的算法流程,并能将其真正应用到实际问题中。
评分翻开这本《图像融合:理论与应用》,我立刻被它系统性的知识框架所吸引。从理论基础的梳理,到各种核心算法的剖析,再到具体的应用领域展示,这本书似乎为初学者和有一定基础的研究者都提供了一条清晰的学习路径。我特别想了解书中对于“多模态图像融合”的介绍,比如如何融合医学影像(如CT、MRI、PET),以提高疾病诊断的准确性和可视化效果。医学领域的图像融合具有极高的技术要求和严谨性,如果这本书能够在这方面有所建树,那将是极具价值的。我希望它能详细解释不同医学模态之间的互补性,以及如何设计能够保留和增强关键诊断信息的融合策略。另外,书中是否会提及一些前沿的融合技术,比如基于深度学习的图像融合方法,以及它们在处理复杂场景和提升融合效果方面的优势,也是我非常期待的部分。这本书的深度和广度,决定了我能否真正掌握图像融合这一关键技术。
评分我之所以选择购买这本《图像融合:理论与应用》,很大程度上是因为我对计算机视觉和遥感图像处理的交叉领域感到着迷。在进行遥感影像分析时,经常会遇到不同传感器(如可见光、红外、雷达)获取的图像,它们各自具有独特的优势和局限性,而图像融合技术正是将这些信息整合起来,获得比单一图像更丰富、更全面的地理空间信息。我非常希望这本书能深入探讨如何有效地融合多源遥感数据,例如,它能否详细讲解如何利用多光谱和全色影像的融合来提高空间分辨率,或者如何融合SAR(合成孔径雷达)图像和光学图像来克服云层遮挡和光照变化的影响。此外,对于在实际应用中经常遇到的挑战,比如配准误差、噪声去除以及融合后信息的解译,这本书是否有相关的解决方案和案例分析,也是我非常关心的问题。我期待它不仅能介绍理论,更能提供实操性的指导,让我能够将所学知识应用到实际的遥感项目开发中,解决实际问题。
评分比较经典的一本书。较透彻。
评分书不错,内容很好,这方面可以好好看看
评分不错的书,一直买这家出版社的
评分东西好,送货快,服务 好
评分这个是给家长看的,全是文字。
评分长江学者论丛 图像融合 理论与应用
评分本书仅就多源图像融合中的若干理论方法问题进行探讨,许多工作还有待今后进一步研究和完善。
评分书的质量不错,不是盗版的。。
评分··········
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