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偵察圖像獲取與融合技術 版權信息
- ISBN：9787118101072
- 條形碼：9787118101072 ; 978-7-118-10107-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
偵察圖像獲取與融合技術 本書特色
全書主要介紹了偵察圖像獲取與融合技術的發展現狀與趨勢，數字圖像記錄的基本格式；常用的成像鏡頭、可見光成像傳感器、紅外成像傳感器和微光成像傳感器的基本工作原理；一種基于直寫硬盤的大容量高速數字圖像記錄技術，包括圖像采集控制模塊、圖像數據并行存儲模塊和控制軟件模塊；圖像配準、圖像校正、圖像變換和圖像合成的方法和技術；常用的特征提取算法，包括harris檢測算子、susan檢測算子、forstner檢測算子、moravac檢測算子和clhc檢測算子的基本原理、實現方法和優缺點；sift算法的基本原理、構成方法、存在問題和改進方法；大幅面圖像快速融合技術等。
偵察圖像獲取與融合技術 內容簡介
全書主要介紹了偵察圖像獲取與融合技術的發展現狀與趨勢，數字圖像記錄的基本格式；常用的成像鏡頭、可見光成像傳感器、紅外成像傳感器和微光成像傳感器的基本工作原理；一種基于直寫硬盤的大容量高速數字圖像記錄技術，包括圖像采集控制模塊、圖像數據并行存儲模塊和控制軟件模塊；圖像配準、圖像校正、圖像變換和圖像合成的方法和技術；常用的特征提取算法，包括Harris檢測算子、SUSAN檢測算子、Forstner檢測算子、Moravac檢測算子和CLHC檢測算子的基本原理、實現方法和優缺點；SIFT算法的基本原理、構成方法、存在問題和改進方法；大幅面圖像快速融合技術等。
偵察圖像獲取與融合技術 目錄
第1章 緒論
1.1 圖像信息
1.1.1 圖像和像素
1.1.2 圖像文件格式
1.1.3 圖像的顯示
1.2 圖像實時記錄技術現狀
1.2.1 基于通用微機的記錄技術
1.2.2 基于冗余磁盤陣列的記錄技術
1.2.3 基于專用控制器的記錄技術
1.3 圖像融合技術的發展
1.3.1 圖像配準技術
1.3.2 圖像合成技術
1.4 本書主要內容
參考文獻
第2章 常用的圖像傳感器
2.1 基礎知識
2.1.1 光電效應
2.1.2 色度學原理
2.1.3 電視信號
2.1.4 圖像的基本參量
2.2 攝像原理
2.2.1 電真空攝像器件工作原理
2.2.2 ccd圖像傳感器工作原理
2.2.3 cmos圖像傳感器工作原理
2.2.4 lbcastjfet圖像傳感器工作原理
2.3 彩色圖像傳感器
2.3.1 三板彩色圖像傳感器
2.3.2 單管彩色攝像機
2.3.3 單板彩色圖像傳感器
2.4 圖像傳感器鏡頭
2.4.1 普通鏡頭
2.4.2 復雜鏡頭
2.4.3 特殊用途鏡頭
2.5 紅外和微光圖像傳感器
2.5.1 紅外圖像傳感器
2.5.2 微光圖像傳感器
2.6 本章小結
參考文獻
第3章 圖像實時記錄技術
3.1 圖像實時記錄系統基本結構
3.2 圖像采集控制模塊
3.2.1 lvds電平轉換
3.2.2 cameralink接口
3.2.3 采集控制模塊電路設計
3.3 圖像數據并行存儲模塊
3.3.1 數據并行處理及同步緩存
3.3.2 基于多通道軟同步的自啟動直寫控制器
3.3.3 基于scsi協議的硬盤控制電路
3.3.4 總線電纜長度設計
3.3.5 終結電阻設計
3.3.6 scsi協議控制器
3.4 控制軟件設計
3.4.1 軟件流程
3.4.2 外部通信協議
3.4.3 命令集簡介
3.5 實驗結果與分析
3.6 本章小結
參考文獻
第4章 圖像融合原理
4.1 成像原理
4.1.1 成像模型
4.1.2 坐標系統
4.2 圖像融合基本模型
4.2.1 相機的運動
4.2.2 圖像間的坐標變換
4.2.3 圖像融合模型
4.3 圖像配準技術
4.3.1 圖像配準的數學模型
4.3.2 圖像配準的基本框架
4.3.3 相似性測度
4.3.4 匹配策略
4.3.5 圖像配準方法分類
4.4 圖像校正技術
4.4.1 圖像幾何校正
4.4.2 圖像亮度校正
4.5 圖像變換技術
4.5.1 *近鄰法
4.5.2 雙線性法
4.5.3 三次線性插值法
4.6 圖像合成技術
4.6.1 簡單圖像合成
4.6.2 基于金字塔分解的圖像合成
4.6.3 基于小波變換的圖像合成
4.6.4 常用的圖像融合規則
4.7 本章小結
參考文獻
第5章 常用的特征提取算法
5.1 harris檢測算子
5.2 susan檢測算子
5.3 forstner檢測算子
5.4 moravac檢測算子
5.5 clhc檢測算子
5.6 本章小結
參考文獻
第6章 sift特征提取方法
6.1 sift特征提取算法
6.1.1 高斯差分dog濾波
6.1.2 尺度空間的極值檢測
6.1.3 關鍵點的位置確定
6.1.4 關鍵點的方向參數
6.1.5 構建特征描述符
6.2 基于扇形區域分割的sift描述符
6.2.1 算法原理
6.2.2 實驗結果與分析
6.3 自適應對比度閾值控制提取關鍵點
6.3.1 算法原理
6.3.2 實驗結果與分析
6.4 自適應對比度閾值控制的扇形區域分割描述符
6.5 本章小結
參考文獻
第7章 surf特征提取方法
7.1 surf特征提取方法
7.1.1 積分圖像
7.1.2 fast-hessian特征檢測算子
7.1.3 尺度空間構建
7.1.4 確定特征點主方向
7.1.5 構建特征描述符
7.2 基于扇形區域分割的surf描述符
7.2.1 扇形區域分割描述符識別性能分析
7.2.2 扇形區域分割surf描述符構建方法
7.3 基于三角形區域分割的surf描述符
7.3.1 三角形分割surf描述符性能分析
7.3.2 三角形劃分surf描述符構建方法
7.4 幾種典型特征描述符匹配性能比較
7.4.1 測試圖片
7.4.2 評價標準
7.4.3 實驗結果及分析
7.5 surf描述符在星點匹配上的應用
7.5.1 星點檢測
7.5.2 構建星點描述符
7.5.3 星點匹配
7.5.4 實驗分析
7.6 本章小結
參考文獻
第8章 基于特征的自動匹配方法
8.1 基于統計的自動匹配策略
8.1.1 三峰值自動匹配策略
8.1.2 實驗結果與分析
8.2 基于變換模型的自動匹配策略
8.2.1 匹配算法描述
8.2.2 實驗結果與分析
8.3 基于改進的ransac的自動匹配策略
8.3.1 匹配策略
8.3.2 改進的：ransac算法
8.3.3 實驗結果與分析
8.4 基于外極線校驗的自動匹配策略
8.4.1 基本情況
8.4.2 匹配策略
8.4.3 實驗結果
8.5 本章小結
參考文獻
第9章 大幅面圖像快速融合技術
9.1 大幅面圖像融合框架
9.2 定位精度分析
9.3 圖像的無縫融合
9.4 圖像融合評價
9.4.1 主觀評價標準
9.4.2 客觀評價標準
9.5 實驗結果與分析
9.6 本章小結
參考文獻
展開全部
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