圖像處理理論近年來發展迅速，從稀疏表示理論到基于張量表示和深度學習的圖像處理方法不斷涌現，并且這些全新的圖像處理方法已經應用在手機、視頻監控、遙感數據處理中心等平臺上。本書以彩色圖像、多/高光譜遙感數據、視頻數據、偏振時序圖像數據為研究對象，總結以張量表示方法和深度學習方法為核心的圖像處理理論的昀新進展，并從工程應用的角度介紹如何利用張量表示方法和深度學習方法解決多/高光譜遙感數據、視頻數據、偏振時序圖像數據的處理問題。
3/2001 -10/2004 西北工業大學 控制理論與控制工程 博士 ；
9/1998 - 3/2001 西北工業大學 機械電子工程 碩士；
9/1994 - 8/1998 西北工業大學 機械電子工程 學士。05/2015至今 西北工業大學自動化學院教授；
10/2009 -09/2000 香港理工大學訪問學者；
10/2008 -07/2009 美國Temple 大學電子與計算機工程系訪問助理教授；
10/2007 -10/2008 加拿大MCMASTER 大學電子與計算機工程系博士后；
10/2007 -09/2007 香港理工大學訪問學者。控制科學與工程多光譜偏振智能感知技術及應用，中國產學研合作創新成果二等獎，2019年，排名第1 （本書依托的獎項）陜西省圖象圖形學學會/儀器儀表學會常務理事，圖象圖形學學會機器視覺專委會委員，IEEE Sensor Journal編委，Remote Sensing客座編委
目錄
“信息科學技術學術著作叢書”序
前言
第1章 圖像處理基礎理論 1
1.1 圖像的分類 2
1.2 圖像去馬賽克 4
1.2.1 濾色片陣列 4
1.2.2 圖像去馬賽克流程 5
1.2.3 RGB彩色圖像去馬賽克算法 .6
1.3 圖像去噪 11
1.3.1 圖像空域去噪算法 13
1.3.2 圖像頻域去噪算法 19
1.4 圖像超分辨重建技術. 23
1.4.1 圖像降采樣模型 23
1.4.2 超分辨重建數學模型 24
1.4.3 基于插值的圖像超分辨重建方法 28
1.4.4 基于重構的圖像超分辨重建方法 31
1.5 圖像融合 34
1.5.1 跨模態圖像融合算法 34
1.5.2 灰度圖像融合算法 37
1.5.3 彩色圖像融合算法 43
參考文獻 47
第2章 圖像先驗 48
2.1 張量先驗 48
2.1.1 張量基本運算 50
2.1.2 張量分解 53
2.2 稀疏先驗 55
2.2.1 稀疏表示原理 55
2.2.2 稀疏表示技術的分類 57
2.2.3 不同范數正則化的稀疏表示問題 58
2.3 全變分先驗 62
2.3.1 二維全變分 62
2.3.2 三維全變分 63
2.4 低秩先驗 65
2.4.1 矩陣低秩 65
2.4.2 張量低秩 68
參考文獻 72
第3章 基于深度學習的圖像處理 74
3.1 深度學習基礎概念 74
3.1.1 神經網絡 74
3.1.2 梯度下降 76
3.1.3 反向傳播 78
3.2 深度學習基本模塊 79
3.2.1 歸一化 79
3.2.2 激活函數 82
3.2.3 損失函數 84
3.2.4 正則化 85
3.2.5 丟棄法 85
3.2.6 數據增強 86
3.2.7 優化算法(隨機梯度下降) 86
3.2.8 學習率調整 87
3.3 自監督圖像去噪 89
3.3.1 自監督學習的概念和原理 90
3.3.2 自監督圖像去噪的問題建模 91
3.3.3 自監督圖像去噪的常用策略和技術 92
3.3.4 基于深度學習的自監督圖像去噪方法 93
3.4 數據和物理聯合驅動的圖像重建 101
3.4.1 數據和物理聯合驅動的圖像重建方法 106
3.4.2 基于深度學習的圖像超分辨重建損失函數 110
參考文獻 114
第4章 基于張量結構的高維圖像復原 116
4.1 高光譜成像技術基礎概念 116
4.2 基于非局部低秩正則的圖像去噪 118
4.2.1 稀疏表示的去噪模型 118
4.2.2 低秩正則的圖像去噪模型 119
4.2.3 張量分解的圖像去噪模型 120
4.2.4 非局部低秩正則高光譜圖像去噪 123
4.3 基于非凸張量秩最小化的高光譜圖像壓縮重建 125
4.4 耦合張量分解高光譜-多光譜圖像聯合去噪與融合 130
4.5 基于多層張量稀疏建模的高維圖像補全 136
4.5.1 因子梯度稀疏Tucker分解 137
4.5.2 多層變換的張量結構稀疏表示 140
4.5.3 基于因子子空間稀疏張量分解的張量補全模型 145
4.6 張量深度先驗與高維圖像處理 147
4.6.1 張量深度先驗的圖像融合模型 147
4.6.2 張量深度先驗網絡架構 149
4.7 無監督張量網絡的圖像融合 150
4.7.1 無監督張量深度特征表示 151
4.7.2 多源張量深度特征聯合表示 154
4.7.3 無監督張量圖像融合網絡 155
參考文獻 159
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