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典型目標識別與圖像除霧技術 版權信息
- ISBN：9787118098822
- 條形碼：9787118098822 ; 978-7-118-09882-2
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
典型目標識別與圖像除霧技術 本書特色
《典型目標識別與圖像除霧技術》主要以典型目標識別以及克服霧天對目標識別造成的圖像退化為目的，對目標識別所涉及的理論和技術問題做了深入的分析和討論，并提供了一些作者在科研工作中總結和應用的算法。《典型目標識別與圖像除霧技術》的目的旨在為讀者提供一種實用而有效的、能夠提高典型目標識別率的方法，并提供客服視覺系統中霧天影響所造成的圖像退化的途徑，*終提高視覺系統的可靠性和準確性。
典型目標識別與圖像除霧技術 內容簡介
本書共分為六章, 其主要內容包括: 緒論 ; 目標識別技術的相關理論基礎 ; 典型目標檢測及提取技術 ; 基于綜合特征的目標識別技術 ; 基于神經網絡的目標識別技術 ; 基于物理模型的霧天退化圖像復原方法。
典型目標識別與圖像除霧技術 目錄
第1章緒論
1.1典型目標識別技術概述
1.2軍事目標識別技術及其發展概況
1.2.1ATR簡介
1.2.2軍事目標識別技術的發展
1.2.3典型ATR系統
1.3車牌自動識別技術概述
1.3.1車牌自動識別系統的組成及工作原理
1.3.2車牌自動識別系統的國內外現狀
1.3.3汽車牌照識別系統關鍵技術
1.4目標識別中的干擾因素分析
1.4.1被動干擾
1.4.2主動干擾
1.4.3不同氣象條件對目標識別系統的影響第1章緒論 1.1典型目標識別技術概述 1.2軍事目標識別技術及其發展概況 1.2.1ATR簡介 1.2.2軍事目標識別技術的發展 1.2.3典型ATR系統 1.3車牌自動識別技術概述 1.3.1車牌自動識別系統的組成及工作原理 1.3.2車牌自動識別系統的國內外現狀 1.3.3汽車牌照識別系統關鍵技術 1.4目標識別中的干擾因素分析 1.4.1被動干擾 1.4.2主動干擾 1.4.3不同氣象條件對目標識別系統的影響 1.5本書的主要內容 1.5.1本書的主要工作 1.5.2本書的結構 第2章目標識別技術的相關理論基礎 2.1數學形態學基礎 2.1.1數學形態學概述 2.1.2二值形態學的基本原理 2.1.3灰度形態學的基本原理 2.1.4數學形態學的結構元素及其分類、組合、分解 2.1.5數學形態學的應用 2.2圖像分割方法概述 2.2.1圖像分割的基本概念 2.2.2圖像分割方法 2.2.3圖像分割中存在的問題 2.3圖像特征分析與描述 2.3.1圖像特征分類 2.3.2特征的分析與描述 2.4神經網絡理論基礎 2.4.1人工神經網絡及其模型 2.4.2神經網絡的分類及其激活函數 2.4.3神經網絡的學習訓練方法 2.5大氣散射理論基礎 2.5.1大氣中粒子與天氣的關系 2.5.2大氣散射機理 第3章典型目標檢測及提取技術 3.1引言 3.2目標搜索與定位方法 3.2.1目標區域搜索方法 3.2.2目標定位方法 3.3綜合目標分割方法 3.3.1基于特征的目標分割方法 3.3.2算法綜合及結果 3.4基于多層次特征目標提取中的目標候選區域選擇 3.4.1基于灰度特征的多閾值分割 3.4.2基于空間分布特征的區域選擇 3.5基于多層次特征與數學形態學的目標提取方法 3.5.1基于多層次特征與數學形態學的目標提取方法 3.5.2目標遞歸提取方法 3.5.3提取流程及實驗結果 第4章基于綜合特征的目標識別技術 4.1引言 4.1.1特征提取與選擇 4.1.2特征提取與選擇的步驟 4.1.3特征提取與特征選擇的關系 4.2基于綜合特征提取的車牌字符識別方法 4.2.1車牌字符的幾種典型特征及提取方法 4.2.2識別流程及分類器的設計 4.2.3算法綜合及識別結果 4.3基于不變特征的軍事目標識別 4.3.1不變矩與圓度特征提取 4.3.2構造樣本特征庫 4.3.3特征空間搜索與特征匹配 4.3.4判決與分類 4.3.5系統識別流程及與識別實驗結果 第5章基于神經網絡的目標識別技術 5.1基于BP網絡的目標識別 5.1.1BP網絡模型及其工作原理 5.1.2BP網絡分類器的實現及實驗結果 5.2基于自組織競爭網絡的目標識別 5.2.1自組織競爭網絡模型及其工作原理 5.2.2自組織競爭網絡分類器的實現及實驗結果 5.3基于Hopfield網絡的目標識別 5.3.1Hopfield網絡模型及其工作原理 5.3.2Hopfield網絡分類器的實現及實驗結果 5.4基于不變特征的神經網絡識別 5.4.1BP網絡識別 5.4.2自組織競爭網絡識別 第6章基于物理模型的霧天退化圖像復原方法 6.1退化圖像及復原方法概述 6.1.1成像系統的數學描述 6.1.2退化圖像模型 6.1.3退化圖像的復原方法概述 6.2天氣退化圖像模型 6.2.1單色大氣散射模型 6.2.2二色大氣散射模型 6.2.3光源的輝光模型 6.3光源天氣退化圖像的仿真及復原 6.3.1光源天氣退化圖像的仿真 6.3.2光源天氣退化圖像的復原 6.4基于二色模型的天氣退化圖像的復原方法 6.4.1獲取深度信息 6.4.2圖像復原 6.4.3復原后圖像增強 6.4.4仿真實驗結果及比較 后記 參考文獻信息
1.1典型目標識別技術概述
1.2軍事目標識別技術及其發展概況
1.2.1ATR簡介
1.2.2軍事目標識別技術的發展
1.2.3典型ATR系統
1.3車牌自動識別技術概述
1.3.1車牌自動識別系統的組成及工作原理
1.3.2車牌自動識別系統的國內外現狀
1.3.3汽車牌照識別系統關鍵技術
1.4目標識別中的干擾因素分析
1.4.1被動干擾
1.4.2主動干擾
1.4.3不同氣象條件對目標識別系統的影響第1章緒論 1.1典型目標識別技術概述 1.2軍事目標識別技術及其發展概況 1.2.1ATR簡介 1.2.2軍事目標識別技術的發展 1.2.3典型ATR系統 1.3車牌自動識別技術概述 1.3.1車牌自動識別系統的組成及工作原理 1.3.2車牌自動識別系統的國內外現狀 1.3.3汽車牌照識別系統關鍵技術 1.4目標識別中的干擾因素分析 1.4.1被動干擾 1.4.2主動干擾 1.4.3不同氣象條件對目標識別系統的影響 1.5本書的主要內容 1.5.1本書的主要工作 1.5.2本書的結構 第2章目標識別技術的相關理論基礎 2.1數學形態學基礎 2.1.1數學形態學概述 2.1.2二值形態學的基本原理 2.1.3灰度形態學的基本原理 2.1.4數學形態學的結構元素及其分類、組合、分解 2.1.5數學形態學的應用 2.2圖像分割方法概述 2.2.1圖像分割的基本概念 2.2.2圖像分割方法 2.2.3圖像分割中存在的問題 2.3圖像特征分析與描述 2.3.1圖像特征分類 2.3.2特征的分析與描述 2.4神經網絡理論基礎 2.4.1人工神經網絡及其模型 2.4.2神經網絡的分類及其激活函數 2.4.3神經網絡的學習訓練方法 2.5大氣散射理論基礎 2.5.1大氣中粒子與天氣的關系 2.5.2大氣散射機理 第3章典型目標檢測及提取技術 3.1引言 3.2目標搜索與定位方法 3.2.1目標區域搜索方法 3.2.2目標定位方法 3.3綜合目標分割方法 3.3.1基于特征的目標分割方法 3.3.2算法綜合及結果 3.4基于多層次特征目標提取中的目標候選區域選擇 3.4.1基于灰度特征的多閾值分割 3.4.2基于空間分布特征的區域選擇 3.5基于多層次特征與數學形態學的目標提取方法 3.5.1基于多層次特征與數學形態學的目標提取方法 3.5.2目標遞歸提取方法 3.5.3提取流程及實驗結果 第4章基于綜合特征的目標識別技術 4.1引言 4.1.1特征提取與選擇 4.1.2特征提取與選擇的步驟 4.1.3特征提取與特征選擇的關系 4.2基于綜合特征提取的車牌字符識別方法 4.2.1車牌字符的幾種典型特征及提取方法 4.2.2識別流程及分類器的設計 4.2.3算法綜合及識別結果 4.3基于不變特征的軍事目標識別 4.3.1不變矩與圓度特征提取 4.3.2構造樣本特征庫 4.3.3特征空間搜索與特征匹配 4.3.4判決與分類 4.3.5系統識別流程及與識別實驗結果 第5章基于神經網絡的目標識別技術 5.1基于BP網絡的目標識別 5.1.1BP網絡模型及其工作原理 5.1.2BP網絡分類器的實現及實驗結果 5.2基于自組織競爭網絡的目標識別 5.2.1自組織競爭網絡模型及其工作原理 5.2.2自組織競爭網絡分類器的實現及實驗結果 5.3基于Hopfield網絡的目標識別 5.3.1Hopfield網絡模型及其工作原理 5.3.2Hopfield網絡分類器的實現及實驗結果 5.4基于不變特征的神經網絡識別 5.4.1BP網絡識別 5.4.2自組織競爭網絡識別 第6章基于物理模型的霧天退化圖像復原方法 6.1退化圖像及復原方法概述 6.1.1成像系統的數學描述 6.1.2退化圖像模型 6.1.3退化圖像的復原方法概述 6.2天氣退化圖像模型 6.2.1單色大氣散射模型 6.2.2二色大氣散射模型 6.2.3光源的輝光模型 6.3光源天氣退化圖像的仿真及復原 6.3.1光源天氣退化圖像的仿真 6.3.2光源天氣退化圖像的復原 6.4基于二色模型的天氣退化圖像的復原方法 6.4.1獲取深度信息 6.4.2圖像復原 6.4.3復原后圖像增強 6.4.4仿真實驗結果及比較 后記 參考文獻信息
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