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商品簡介
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本書從多維信號表示與先驗建模的角度出發，介紹了多維信號稀疏表示、低秩分析和張量表示等理論和方法，及其在空譜遙感圖像的融合應用。全書分兩部分，共11章。第一部分論述多維信號表示與建模基礎，第1章簡述從稀疏低秩分析到深度學習，第2章介紹稀疏表示與壓縮感知，第3章介紹稀疏信號恢復與優化，第4章介紹多維信號矩陣低秩恢復理論與應用，第5章介紹多維信號張量表示與分析。第二部分介紹基於表示建模的空譜遙感圖像融合應用，討論一類空譜遙感圖像融合問題，包括全色與多光譜圖像融合、多光譜與高光譜圖像融合、雙路空譜數據計算融合成像等。其中，第6章給出了空譜遙感圖像融合問題與研究進展，第7章主要介紹稀疏融合方法，第8章主要介紹低秩融合方法，第9章主要介紹張量融合方法，第10章介紹張量框架高光譜計算融合成像模型與方法，第11章介紹深度學習融合方法。
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