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艦基圖像處理技術原理與應用 版權信息
- ISBN：9787118101317
- 條形碼：9787118101317 ; 978-7-118-10131-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
艦基圖像處理技術原理與應用 本書特色
楊常青、王孝通、高占勝、金良安所著的《艦基圖像處理技術原理與應用(精)》從海上艦基圖像處理技術這一應用領域出發，圍繞艦船光電成像系統圖像處理技術原理以及技術應用兩個方面，進行深入研究，內容涵蓋了艦基圖像的特征單位構造方法、海天線檢測技術、多參量運動估計方法，以及艦基圖像的海霧消除技術、艦船要素解算技術、電子穩像技術等。研究內容是著者在艦基圖像技術領域多年科研積累基礎之上完成的，是對該技術前期開創性研究成果的系統梳理和總結。 本書的出版將有利于進一步推動艦基圖像技術的高效率發展，盡快促使其向部隊戰斗力的轉化。
艦基圖像處理技術原理與應用 內容簡介
《艦基圖像處理技術原理與應用》從海上艦基圖像處理技術這一應用領域出發，圍繞艦船光電成像系統圖像處理技術原理以及技術應用兩個方面，進行深入研究，內容涵蓋了艦基圖像的特征單位構造方法、海天線檢測技術、多參量運動估計方法，以及艦基圖像的海霧消除技術、艦船要素解算技術、電子穩像技術等。研究內容是著者在艦基圖像技術領域多年科研積累基礎之上完成的，是對該技術前期開創性研究成果的系統梳理和總結。《艦基圖像處理技術原理與應用》的出版將有利于進一步推動艦基圖像技術的高效率發展，盡快促使其向部隊戰斗力的轉化。
艦基圖像處理技術原理與應用 目錄
第1章 緒論
1.1 軍事價值
1.1.1 海天檢測技術
1.1.2 運動估計技術
1.1.3 海霧消除技術
1.1.4 艦船要素解算
1.1.5 電子穩像技術
1.2 艦基圖像技術基礎
1.2.1 多維運動估計
1.2.2 圖像去霧技術
1.2.3 景物感知技術
1.3 本書的組織結構
參考文獻
第2章 艦基圖像特征單元構造
2.1 引言
2.2 角點特征描述
2.2.1 角點評價標準
2.2.2 檢測算法描述
2.2.3 檢測算法分析
2.3 圖像特征單元
2.3.1 特征單元構造
2.3.2 解算或者消除旋轉參量
2.3.3 特征單元誤差分析
2.4 特征單元匹配
2.4.1 曲線相關方法
2.4.2 基于相關系數的曲線相關方法
2.4.3 性能分析
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 艦基圖像海天線檢測技術
3.1 引言
3.2 海天背景圖像特性分析
3.2.1 海天背景圖像特點
3.2.2 海天線檢測難點
3.2.3 背景復雜度描述
3.3 基于區域特性的海天線提取方法
3.3.1 復雜背景噪聲處理
3.3.2 海天區域特性分析
3.3.3 確定海天線直線參數
3.4 基于Hough變換海天線提取方法
3.4.1 Hough變換
3.4.2 基于加權信息熵的海天線提取算法
3.4.3 基于LBP的海天線提取算法
3.4.4 性能分析
3.5 本章小結
參考文獻
第4章 艦基圖像多參量運動估計
4.1 引言
4.2 基于灰度投影的三參量運動估計
4.2.1 灰度投影原理
4.2.2 對數參量估計
4.2.3 極值參量估計
4.2.4 性能分析
4.3 基于頻域參數降維的四參量運動估計
4.3.1 參數降維估計
4.3.2 平移參數求取
4.3.3 算法設計分析
4.4 基于特征光流的多參量運動估計
4.4.1 光流基本理論
4.4.2 角點多級匹配
4.4.3 多參量求解
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 艦基圖像海霧消除技術
5.1 引言
5.2 霧天艦基圖像基本特征
5.2.1 對比度特征
5.2.2 空間域特征
5.2.3 頻域特征
5.2.4 圖像去霧質量評價指標
5.3 艦基圖像暗原色先驗去霧
5.3.1 先驗統計規律
5.3.2 關鍵參數估算
5.3.3 性能分析
5.4 基于單圖景深分布模型的圖像去霧方法
5.4.1 艦基圖像景深分布模型
5.4.2 單圖景深模型去霧方法
5.4.3 性能分析
5.5 本章小結
參考文獻
第6章 艦基圖像艦船要素解算
6.1 引言
6.2 攝像機標定方法
6.2.1 攝像機模型
6.2.2 線性三步標定
6.2.3 性能分析
6.3 艦船運動要素測定
6.3.1 速度場投影模型
6.3.2 像內運動參數解算
6.3.3 艦船運動要素解算
6.4 艦船位置要素測定
6.4.1 視覺測距原理
6.4.2 位置要素解算
6.4.3 性能分析
6.5 本章小結
參考文獻
第7章 艦基圖像電子穩像技術
7.1 引言
7.1.1 抖動視頻圖像模糊的原因
7.1.2 電子穩像的基本方法
7.2 電子穩像運動估計算法研究
7.2.1 圖像幀間變換模型
7.2.2 基于塊的運動估計方法
7.2.3 參考幀的選擇策略
7.3 電子穩像卡爾曼濾波方法
7.3.1 卡爾曼濾波基本理論
7.3.2 基于卡爾曼濾波的運動濾波算法
7.3.3 基于固定滯后平滑濾波的運動濾波算法
7.4 艦基電子穩像方法設計
7.4.1 艦載電子穩像算法的選取原則
7.4.2 艦載電子穩像算法流程
7.4.3 電子穩像算法性能評估
7.5 艦載電子穩像的實驗方法及分析
7.5.1 人工視頻序列穩像測試
7.5.2 實拍視頻序列穩像測試
7.5.3 算法性能評估
7.6 本章小結
參考文獻
1.1 軍事價值
1.1.1 海天檢測技術
1.1.2 運動估計技術
1.1.3 海霧消除技術
1.1.4 艦船要素解算
1.1.5 電子穩像技術
1.2 艦基圖像技術基礎
1.2.1 多維運動估計
1.2.2 圖像去霧技術
1.2.3 景物感知技術
1.3 本書的組織結構
參考文獻
第2章 艦基圖像特征單元構造
2.1 引言
2.2 角點特征描述
2.2.1 角點評價標準
2.2.2 檢測算法描述
2.2.3 檢測算法分析
2.3 圖像特征單元
2.3.1 特征單元構造
2.3.2 解算或者消除旋轉參量
2.3.3 特征單元誤差分析
2.4 特征單元匹配
2.4.1 曲線相關方法
2.4.2 基于相關系數的曲線相關方法
2.4.3 性能分析
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 艦基圖像海天線檢測技術
3.1 引言
3.2 海天背景圖像特性分析
3.2.1 海天背景圖像特點
3.2.2 海天線檢測難點
3.2.3 背景復雜度描述
3.3 基于區域特性的海天線提取方法
3.3.1 復雜背景噪聲處理
3.3.2 海天區域特性分析
3.3.3 確定海天線直線參數
3.4 基于Hough變換海天線提取方法
3.4.1 Hough變換
3.4.2 基于加權信息熵的海天線提取算法
3.4.3 基于LBP的海天線提取算法
3.4.4 性能分析
3.5 本章小結
參考文獻
第4章 艦基圖像多參量運動估計
4.1 引言
4.2 基于灰度投影的三參量運動估計
4.2.1 灰度投影原理
4.2.2 對數參量估計
4.2.3 極值參量估計
4.2.4 性能分析
4.3 基于頻域參數降維的四參量運動估計
4.3.1 參數降維估計
4.3.2 平移參數求取
4.3.3 算法設計分析
4.4 基于特征光流的多參量運動估計
4.4.1 光流基本理論
4.4.2 角點多級匹配
4.4.3 多參量求解
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 艦基圖像海霧消除技術
5.1 引言
5.2 霧天艦基圖像基本特征
5.2.1 對比度特征
5.2.2 空間域特征
5.2.3 頻域特征
5.2.4 圖像去霧質量評價指標
5.3 艦基圖像暗原色先驗去霧
5.3.1 先驗統計規律
5.3.2 關鍵參數估算
5.3.3 性能分析
5.4 基于單圖景深分布模型的圖像去霧方法
5.4.1 艦基圖像景深分布模型
5.4.2 單圖景深模型去霧方法
5.4.3 性能分析
5.5 本章小結
參考文獻
第6章 艦基圖像艦船要素解算
6.1 引言
6.2 攝像機標定方法
6.2.1 攝像機模型
6.2.2 線性三步標定
6.2.3 性能分析
6.3 艦船運動要素測定
6.3.1 速度場投影模型
6.3.2 像內運動參數解算
6.3.3 艦船運動要素解算
6.4 艦船位置要素測定
6.4.1 視覺測距原理
6.4.2 位置要素解算
6.4.3 性能分析
6.5 本章小結
參考文獻
第7章 艦基圖像電子穩像技術
7.1 引言
7.1.1 抖動視頻圖像模糊的原因
7.1.2 電子穩像的基本方法
7.2 電子穩像運動估計算法研究
7.2.1 圖像幀間變換模型
7.2.2 基于塊的運動估計方法
7.2.3 參考幀的選擇策略
7.3 電子穩像卡爾曼濾波方法
7.3.1 卡爾曼濾波基本理論
7.3.2 基于卡爾曼濾波的運動濾波算法
7.3.3 基于固定滯后平滑濾波的運動濾波算法
7.4 艦基電子穩像方法設計
7.4.1 艦載電子穩像算法的選取原則
7.4.2 艦載電子穩像算法流程
7.4.3 電子穩像算法性能評估
7.5 艦載電子穩像的實驗方法及分析
7.5.1 人工視頻序列穩像測試
7.5.2 實拍視頻序列穩像測試
7.5.3 算法性能評估
7.6 本章小結
參考文獻
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艦基圖像處理技術原理與應用 節選
《艦基圖像處理技術原理與應用》： （1）提取特征點。 （2）選擇特征點的鄰域，計算特征描述。 （3）通過相似性度量得到特征點間的潛在匹配。 （4）通過幾何限制拒絕錯誤匹配。 （5）由估計出的基本矩陣，得到圖像上其他點的對應。 張正友等在1995年提出基于極線約束的匹配方法，首先使用傳統方法提取圖像中的角點（Corner），以固定大小的窗口選取角點的鄰域，用互相關建立起始匹配集，通過魯棒性估計基本矩陣恢復極線幾何，*后利用該極線約束對初始匹配集進行篩選，得到可靠的匹配集。張正友基于鄰域的互相關方法是窄基線匹配中的典型方法，但在寬基線匹配中兩幅圖像的變形較大時，該類方法不實用。 針對這一弊端，學者們提出不同的改進方法。Pritchett和Zisserman等采用兩種不同的匹配方法：一方面是用單應矩陣（Homography）取代灰度相似性和極線約束作為匹配準則，該方法假設特征點及其周圍的小塊鄰域是空間中平面的成像，因此匹配點之間應近似滿足單應矩陣的關系；另一方面，尋找一種整體相似變換，以使兩幅圖像在相差一個比例因子的情況下具有*大相關性，估計圖像間局部區域的仿射變換，用局部變換尋找匹配點。 鑒于將灰度相似性作為匹配準則的局限性，不少研究者嘗試根據特征點的某種不變特性構造不變的“特征向量”以取代傳統的灰度相似，該特征向量應能夠描述特征點鄰域周圍的局部信息，并且在特征點改變或光照強度發生變化時應盡量保持不變。Schmid和Mohr等計算特征點的一至三階偏導，聯立作為特征向量，該特征向量在圖像平面的旋轉和平移變換下保持不變，但對于仿射、射影等更廣泛的變換則不能保持不變，而且計算該特征量涉及多尺度下的高斯濾波，計算量較大。 Low提出旋轉及縮放不變性的匹配方法。算法的關鍵是特征點的檢測是在尺度空間進行的，而不是在某一特定的尺度下進行的。 ……
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