模型和数据双驱动的多波段图像融合理论与方法

　　本书在总结多波段图像融合的研究现状、存在问题及发展趋势的基础上，提出了模型和数据双驱动的多波段图像融合概念、理论与方法。本书内容主要集中于模型和数据双驱动的多波段图像自适应分解重构方法、多波段图像自适应融合规则构建方法、基于GAN的多波段图像同步自适应融合方法、多波段图像的同步超分与融合方法等8个方法，不仅实现了原图像成像效果不理想情况下的高清融合，而且初步实现了人工神经网络设计的可预期性、可解释性和可控性。

　　蔺素珍，中北大学大数据学院教授，一直从事数字图像处理技术、计算机图形学、模式识别与图像处理等方面的教学与科研工作，发表论文多篇。