本书系统介绍了多分辨率非下采样理论及其方法在模式识别、图像信息融合等领域的应用。全书分为四篇，共15章。第一篇为基础知识(第1章)，介绍了图像融合的背景、目的、意义、发展现状及融合效果评价指标。第二篇为基于特征的图像匹配(第2～6章)，介绍了图像配准的相关基础理论、图像的成像几何基础以及图像变换模型，基于特征相似性度量的图像配准方法，基于概率抽样一致性的鲁棒性基础矩阵估计算法，以及基于核模糊均值聚类的基础矩阵估计算法，基于直线几何约束点特征的图像配准方法，基于尺度特征的动态连续目标识别跟踪算法以及STK软件等相关内容。第三篇为基于多分辨率非下采样理论NSCT的图像融合(第7～11章)，介绍了基于直觉模糊熵的图像预处理方法，基于改进型NSCT的图像融合方法，基于NSCT与AUFLPCNN的图像融合方法以及基于NSCT与I2CM的图像融合方法，基于NSCT域改进型非负矩阵分解的图像融合方法，基于NSCT与IHS变换域的图像彩色化融合方法。第四篇为基于多分辨率非下采样理论NSST的图像融合(第12～15章)，介绍了基于NSST域人眼视觉特性的图像融合方法，基于NSST域IPCNN的图像融合方法以及基于NSST域I2CM的图像……

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