《全息成像概论》的章节编排具体如下：章首先讨论人类视觉系统的性能，特别是人的3D感知。下面几章内容包括光全息术、计算机产生全息图和全息视频显示，本书将从光学与计算结合的新角度来论述。第3章给出经典光全息图的基本类型，但不追求广泛的综述。第4章围绕计算机产生全息图这个议题展开。第5章介绍当代技术——全息视频技术。
本书较为全面地介绍了人工情感的基本概念、主要内容和应用领域，并对其研究方法和相关技术进行了讨论。首先对情绪心理学、情感计算等理论进行了介绍；接着叙述了情感的数量化模型的研究现状及进展；最后总结作者所在课题组研究成果的基础上，给出了人脸识别、表情识别、情感教学系统、情感机器人系统的设计与实现流程实例。 本书适宜从事计算机、自动化、电子信息、模式识别、智能科学、人机交互技术的科研人员阅读，也可以作为高等院校相关专业学生、研究生的教学参考书。
《数据同化算法研发与实验》基于外相关研究和作者在数据同化领域的研究心得，重点介绍数据同化算法的研发与实验。围绕数据同化算法研发和实验这一主题，《数据同化算法研发与实验》从陆面数据同化理论和陆面过程模型切入，提炼数据同化的“一个框架、四个基本要素”架构，在选择可变渗透能力模型（VIC模型）的基础上开展数据同化算法实验，实现了三维变分算法、四维变分算法和集合卡尔曼滤波算法等三种经典数据同化算法，以及粒子滤波算法和层状贝叶斯方法等两种智能数据同化算法的研发与实验，并且通过具体实例详细介绍各个算法的研发、实验步骤以及算法结果的分析评价。最后，介绍了作者课题组开发的数据同化集成软件系统。
《高分辨率遥感卫星应用：成像模型、处理算法及应用技术》主要介绍高分辨率遥感卫星图像空间信息处理的理论、方法与应用技术，重点围绕高分辨率光学传感器的成像模型、星载传感器定标、空间影像定位、立体影像匹配、三维信息采集、图像融合处理的理论和算法进行系统论述。《高分辨率遥感卫星应用：成像模型、处理算法及应用技术》共十一章，综合介绍高分辨率遥感卫星及相关技术的进展，全面分析光学线阵C传感器的严密成像模型及目标三维定位技术，以有理函数理论为基础扩展通用传感器模型的完整技术方法与算法，基于投影轨迹法的立体影像广义核线模型及动态核线技术的应用，同轨与异轨卫星影像的立体匹配技术与实现方法，遥感影像融合与去云雾技术，高分辨率影像地物提取技术，遥感影像处理的并行化方法，还介绍海量遥感影像管理的数据
《视频图像运动目标检测技术》内容简介：运动目标检测是智能视频监控的一个重要而基础的研究内容。《视频图像运动目标检测技术》围绕运动目标检测技术进行讨论，主要内容包括运动目标检测的介绍（章）、静态背景下的运动目标检测技术（第2、3章）、动态背景下的运动目标检测技术（第4章）、运动阴影消除技术（第5、6章），以及运动目标检测和阴影消除的并行加速（第7章），介绍了相关方法的研究背景、理论基础和算法描述，并给出了相应的实验结果。
本书以实例的形式为读者展示了"开放式遥感软件平台"设计的思路和完整的实现方案。该"开放"软件平台的设计目标是实现可伸缩、可扩展、可定制的遥感数据处理的软件架构，支持单机桌面、多机分布式批处理和并行处理；支持数据源、数据格式、数据类型、算法、流程、界面的动态扩展；支持可视化流程定制。内容涉及应用无关的插件系统设计，分布式任务管理与调度、可视化流程定制与执行引擎、基于BCG控件的界面扩展、基于图层的影像与矢量综合显示、专业遥感数据处理算法等内容。
本书系统介绍了高光谱遥感原理及应用方面的成果，包括预处理、波段选择、解混、目标检测等。可作为高等院校电子信息工程专业、遥感测绘专业、地理信息系统专业、资源与环境专业、侦测工程专业等的本科高年级，也可作为相关专业的研究生、科研工作人员和各类培训人员的参考书籍。
《SAR图像处理与目标识别》针对实际工程需求和特点展开，对SAR图像处理与目标识别的方法、原理和应用进行了系统的研究，全书共分为9章。章为SAR图像的特性分析。第2～第4章分别介绍了SAR图像去噪声技术、图像配准和图像融合。第5章和第6章主要研究了SAR图像目标分割和目标检测的实现方法。第7章对SAR图像目标识别进行了研究。第8章描述了基于压缩感知的雷达图像重建算法。第9章系统地介绍了基于小波变换的SAR图像压缩方法。
《视频图像运动目标检测技术》内容简介：运动目标检测是智能视频监控的一个重要而基础的研究内容。《视频图像运动目标检测技术》围绕运动目标检测技术进行讨论，主要内容包括运动目标检测的介绍（章）、静态背景下的运动目标检测技术（第2、3章）、动态背景下的运动目标检测技术（第4章）、运动阴影消除技术（第5、6章），以及运动目标检测和阴影消除的并行加速（第7章），介绍了相关方法的研究背景、理论基础和算法描述，并给出了相应的实验结果。
《SAR图像处理与目标识别》针对实际工程需求和特点展开，对SAR图像处理与目标识别的方法、原理和应用进行了系统的研究，全书共分为9章。章为SAR图像的特性分析。第2～第4章分别介绍了SAR图像去噪声技术、图像配准和图像融合。第5章和第6章主要研究了SAR图像目标分割和目标检测的实现方法。第7章对SAR图像目标识别进行了研究。第8章描述了基于压缩感知的雷达图像重建算法。第9章系统地介绍了基于小波变换的SAR图像压缩方法。
《全息成像概论》的章节编排具体如下：章首先讨论人类视觉系统的性能，特别是人的3D感知。下面几章内容包括光全息术、计算机产生全息图和全息视频显示，本书将从光学与计算结合的新角度来论述。第3章给出经典光全息图的基本类型，但不追求广泛的综述。第4章围绕计算机产生全息图这个议题展开。第5章介绍当代技术——全息视频技术。
《SAR图像处理与目标识别》针对实际工程需求和特点展开，对SAR图像处理与目标识别的方法、原理和应用进行了系统的研究，全书共分为9章。章为SAR图像的特性分析。第2～第4章分别介绍了SAR图像去噪声技术、图像配准和图像融合。第5章和第6章主要研究了SAR图像目标分割和目标检测的实现方法。第7章对SAR图像目标识别进行了研究。第8章描述了基于压缩感知的雷达图像重建算法。第9章系统地介绍了基于小波变换的SAR图像压缩方法。
《数据同化算法研发与实验》基于国内外相关研究和作者在数据同化领域的研究心得，重点介绍数据同化算法的研发与实验。围绕数据同化算法研发和实验这一主题，《数据同化算法研发与实验》从陆面数据同化理论和陆面过程模型切入，提炼数据同化的“一个框架、四个基本要素”架构，在选择可变渗透能力模型（VIC模型）的基础上开展数据同化算法实验，实现了三维变分算法、四维变分算法和集合卡尔曼滤波算法等三种经典数据同化算法，以及粒子滤波算法和层状贝叶斯方法等两种智能数据同化算法的研发与实验，并且通过具体实例详细介绍各个算法的研发、实验步骤以及算法结果的分析评价。最后，介绍了作者课题组开发的数据同化集成软件系统。
《数据同化算法研发与实验》基于外相关研究和作者在数据同化领域的研究心得，重点介绍数据同化算法的研发与实验。围绕数据同化算法研发和实验这一主题，《数据同化算法研发与实验》从陆面数据同化理论和陆面过程模型切入，提炼数据同化的“一个框架、四个基本要素”架构，在选择可变渗透能力模型（VIC模型）的基础上开展数据同化算法实验，实现了三维变分算法、四维变分算法和集合卡尔曼滤波算法等三种经典数据同化算法，以及粒子滤波算法和层状贝叶斯方法等两种智能数据同化算法的研发与实验，并且通过具体实例详细介绍各个算法的研发、实验步骤以及算法结果的分析评价。最后，介绍了作者课题组开发的数据同化集成软件系统。
《数据同化算法研发与实验》基于国内外相关研究和作者在数据同化领域的研究心得，重点介绍数据同化算法的研发与实验。围绕数据同化算法研发和实验这一主题，《数据同化算法研发与实验》从陆面数据同化理论和陆面过程模型切入，提炼数据同化的“一个框架、四个基本要素”架构，在选择可变渗透能力模型（VIC模型）的基础上开展数据同化算法实验，实现了三维变分算法、四维变分算法和集合卡尔曼滤波算法等三种经典数据同化算法，以及粒子滤波算法和层状贝叶斯方法等两种智能数据同化算法的研发与实验，并且通过具体实例详细介绍各个算法的研发、实验步骤以及算法结果的分析评价。最后，介绍了作者课题组开发的数据同化集成软件系统。
