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內容簡介： 本书主要介绍了与深度学习相关的基础知识及常用的多源图像融合算法。全书包括三大部分：第一部分（第1章）涉及图像融合的定义、发展历史、研究现状和分类，让读者对图像融合有一个直观的认识，并从研究背景与意义、研究现状、评价体系3个角度讲述了多源图像融合的基础知识。第二部分（第2～8章）介绍了基于多模态特征学习和注意力机制的融合方法及在医学领域中的应用。第三部分（第9～12章）介绍了基于深度卷积神经网络的融合框架及在红外与可见光图像融合领域的应用。 本书的理论知识由浅入深，通俗易懂，比较适合初学者了解多源图像融合技术，并结合目前常用的深度学习框架及图像融合实验，深入分析各种算法的性能。本书可作为计算机、通信与信息系统、信号与信息处理等专业的研究生教材或参考书，也可作为多源图像分析、多源图像融合等领域的技术人员和研究人员的参考书。 關於作者： 李碧草，博士，中原工学院信息与通信工程学院副教授，硕士生导师，河南省高校科技创新人才。2016年毕业于东南大学计算机科学与工程学院。2019年10月至2020年11月曾在美国华盛顿大学进行访问交流。研究方向为图像配准与融合、图像分割、计算机视觉及深度学习等。近年来主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上资助等科研项目10余项；主持或参与省部级教学改革项目4项；出版学术专著1部，在权威学术期刊和国际会议共发表学术论文40余篇，其中SCI检索19篇，EI检索20篇；获省部级科学技术进步奖3项。

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