内容简介:
本书针对多源影像的融合与分割及其协同处理进行研究，主要内容有以下几点： 首先，详细讨论了数据同化框架下的自适应融合，把气象领域的数据同化思想引入到影像融合中，并借鉴其思想设计了一个自适应的融合框架。对全色与多光谱影像和可见光与红外影像的融合，该框架都获得了较好的结果。 其次，针对传统的马尔科夫随机场模型（Markov Random Field，MRF）以像素为处理单元，易受噪声的影响，介绍了一种MRF模型下以过分割区域为基本生长单位的区域增长方法。对于城镇的自动识别，该模型获得了比较好的效果。 最后，设计了一个多源影像融合与分割的协同框架，在该框架内把多源影像作为数据同化系统的驱动数据，选取合适的融合算法作为模型算子，以分割结果的定量评价指标作为目标函数，以粒子群优化方法作为优化算法。基于此框架，给出了半监督影像分割算法，对于仿真纹理影像和遥感影像，新方法都获得了较好的结果。 本书受国家自然科学基金（41101425, 41571372）、湖南省教育厅资助科研项目（13A048）、湖南省自然科学基金（13JJ3111）、湖南商学院学术著作出版基金资助。
