本书针对现有图像融合模型缺乏感知图像间差异信息能力、不能根据认知差异调整融合策略等问题，将拟态章鱼的拟态特性引入到图像融合中，提出图像拟态融合的思想。图像拟态融合是一种新的智能仿生信息处理的理论和方法，其不企图给出适用所有图像融合的方法，也不排除已有融合算法的优势性能，更不拒绝在融合中引入其他新的理论和方法提升融合自适应程度，而是模仿拟态章鱼的多拟态特性，借助"差异决定结构、结构决定效果"的思想，根据不同图像成像特性和场景变化提取差异特征，形成对融合可变驱动，使融合模型的结构和算法根据图像间差异的变化而动态优化，达到融合效果的整体更优。 该书包括理论研究、模型构建和应用探索三个方面，内容系统全面、新颖实用，结构完整简洁，内容模块的设置、布局、编排等为图像拟态融合理论提供一个相对完整、系统的理论框架。本书是在作者及其课题组多年来研究成果的基础上撰写而成的，是国内首本拟态仿生融合理论研究的专著。

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主要研究领域为信息配准、融合与识别、超声与红外检测技术等，主持国家自然科学基金、教育部博士点基金及省部计划项目12项，获省科技进步二等奖1项、部级科学技术三等奖2项、省教学成果一等奖1项、三等奖1项；获国家发明专利6项

目录
序言
前言
第1章　绪论1
1.1　图像融合及其面临的问题1
1.1.1　图像融合的概念1
1.1.2　常用图像融合算法4
1.1.3　存在的问题5
1.2　生物拟态7
1.2.1　生物拟态系统的构成8
1.2.2　生物拟态基本类型9
1.3　拟态章鱼10
1.3.1　拟态章鱼的发现11
1.3.2　拟态章鱼的多拟态性13
1.4　图像拟态融合的提出14
1.5　图像拟态融合的优势16
参考文献18
第一篇　图像拟态融合理论
第2章　图像拟态融合的基本特性21
2.1　拟态多样性21
2.1.1　拟态多样性的概念21
2.1.2　拟态章鱼的拟态多样性21
2.1.3　融合模型的拟态多样性23
2.1.4　仿生对比分析25
2.2　主动感知性27
2.2.1　主动感知性的概念27
2.2.2　拟态章鱼的主动感知性28
2.2.3　融合模型的主动感知性29
2.3　结构重构性31
2.3.1　结构重构性的概念31
2.3.2　拟态章鱼的结构重构性32
2.3.3　融合模型的结构重构性33
2.4　动态优化性34
2.4.1　动态优化性的概念34
2.4.2　拟态章鱼的动态优化性35
2.4.3　融合模型的动态优化性35
2.4.4　动态优化评价36
参考文献37
第3章　图像拟态融合的基本原理38
3.1　图像拟态融合的功能38
3.2　图像拟态融合的基本过程39
3.3　图像拟态融合的关键技术41
参考文献43
第4章　拟态融合的感知44
4.1　差异特征感知的仿生需求44
4.1.1　差异感知的共性44
4.1.2　差异特征感知的必要性分析44
4.2　差异特征的属性分析45
4.2.1　差异特征类型45
4.2.2　差异特征幅值46
4.2.3　差异特征频次49
4.2.4　差异特征时相52
4.2.5　差异特征空间分布55
4.3　差异特征的变化感知57
4.3.1　第一类差异特征变化感知58
4.3.2　第二类差异特征变化感知65
4.3.3　两类差异特征的变化分析71
参考文献72
第5章　差异特征驱动机制73
5.1　不同模态间的成像差异特性73
5.1.1　双色中波红外成像差异特性分析73
5.1.2　红外偏振与光强成像差异特性分析77
5.2　图像差异特征形成机理80
5.2.1　成像差异特性对图像差异特征的影响80
5.2.2　成像差异特性与图像差异特征间的映射关系82
5.2.3　图像差异特征的表征与描述83
5.3　拟态融合的驱动85
5.3.1　拟态融合的驱动过程85
5.3.2　拟态融合的驱动类型86
参考文献87
第6章　拟态变换的原理89
6.1　拟态变换的基本过程89
6.1.1　拟态变换的概念及功能89
6.1.2　拟态变换的主要步骤90
6.2　拟态变换的类型97
6.2.1　拟态变换的类型及其特点97
6.2.2　拟态变换的关系102
6.3　拟态变换的规则102
参考文献105
第二篇　图像拟态融合模型
第7章　拟态融合模型结构109
7.1　模型结构109
7.1.1　模型物理组成109
7.1.2　模型逻辑结构110
7.1.3　模型的信息流程111
7.2　模型性能112
7.2.1　基本性能指标113
7.2.2　性能评价方法115
参考文献117
第8章　图像间差异特征类集构建118
8.1　差异特征类集的功能需求分析118
8.2　差异特征的特点分析119
8.2.1　边缘特征分析119
8.2.2　纹理及统计特征分析121
8.3　差异特征的分类124
8.3.1　层次分类法124
8.3.2　基于层次分类的差异特征分类树构建125
8.4　差异特征类集构建及结果验证126
8.4.1　差异特征类集构建结果126
8.4.2　结果验证分析127
参考文献129
第9章　结构化融合算法类集构建130
9.1　典型融合算法的比较与特点分析130
9.2　融合算法的分类133
9.2.1　融合算法的分类依据133
9.2.2　融合算法的分类基础133
9.2.3　基于弗里德曼检验的融合算法分类方法136
9.2.4　融合算法的分类结果141
9.3　融合算法类集的功能需求分析150
9.4　多形态子结构化融合算法的派生151
9.4.1　基于粗糙集和聚类的融合算法类集派生法151
9.4.2　融合算法类集结构化的实现155
9.4.3　融合算法结构化的验证分析159
参考文献169
第10章　类集间的多集值映射171
10.1　算法的融合有效度171
10.1.1　融合有效度及其函数化描述171
10.1.2　融合有效度的度量方式稳定性评价172
10.2　可能性分布及其合成183
10.2.1　可能性分布183
10.2.2　可能性分布合成185
10.3　可能性集值映射187
10.3.1　差异特征幅值集值映射构造188
10.3.2　差异特征频次集值映射构造193
10.4　多集值映射的构建199
10.4.1　同类差异特征多集值映射构建及评价分析199
10.4.2　异类差异特征多集值映射构建及评价分析208
参考文献217
第11章　融合算法的协同嵌接方法219
11.1　算法间的协同嵌接在拟态融合中的作用219
11.2　融合算法间的协同关系220
11.2.1　协同关系的类型220
11.2.2　协同关系对融合效果的影响222
11.2.3　协同关系的选择224
11.3　融合算法间的嵌接方式225
11.3.1　不同类型嵌接方式的特点225
11.3.2　影响嵌接方式融合效果的关键因素226
11.4　基于协同嵌接的多融合算法组合方法233
11.4.1　协同关系与嵌接方式的组合234
11.4.2　异类红外图像融合算法的并行协同235
11.4.3　异类红外图像融合算法的内嵌协同249
参考文献261
第三篇　图像拟态融合应用
第12章　红外光强与偏振图像的拟态融合265
12.1　红外光强与偏振图像的特点265
12.1.1　红外光强图像的特点265
12.1.2　红外偏振图像的特点266
12.1.3　红外光强与偏振图像的差异267
12.2　拟态融合类型268
12.2.1　拟态融合类型分析268
12.2.2　四类拟态融合间的关系270
12.3　面向图像差异的拟态融合模型271
12.3.1　模型构建过程272
12.3.2　实验仿真与结果分析276
12.4　面向图像区域变化的拟态融合模型281
12.4.1　模型构建过程281
12.4.2　实验仿真与结果分析285
12.5　面向场景变化的拟态融合模型290
12.5.1　模型构建过程291
12.5.2　实验仿真与结果分析293
12.6　面向场景与图像区域变化的拟态融合模型296
12.6.1　模型构建过程297
12.6.2　实验仿真与结果分析298
参考文献301
第13章　红外与可见光视频的拟态融合303
13.1　红外与可见光视频的特点303
13.2　拟态需求分析305
13.3　基于差异特征信息量的拟态融合模型306
13.3.1　主要差异特征及其属性的表征306
13.3.2　差异特征信息量的计算308
13.3.3　拟态变换方式的确定310
13.3.4　拟态变元的选择与组合311
13.3.5　实验结果与分析313
13.4　基于差异特征关联落影的拟态融合模型320
13.4.1　拟态融合模型的构建321
13.4.2　实验结果与分析322
参考文献330