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典型目標(biāo)識別與圖像除霧技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787118098822
- 條形碼：9787118098822 ; 978-7-118-09882-2
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
典型目標(biāo)識別與圖像除霧技術(shù) 本書特色
《典型目標(biāo)識別與圖像除霧技術(shù)》主要以典型目標(biāo)識別以及克服霧天對目標(biāo)識別造成的圖像退化為目的，對目標(biāo)識別所涉及的理論和技術(shù)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(jié)和應(yīng)用的算法。《典型目標(biāo)識別與圖像除霧技術(shù)》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(biāo)識別率的方法，并提供客服視覺系統(tǒng)中霧天影響所造成的圖像退化的途徑，*終提高視覺系統(tǒng)的可靠性和準(zhǔn)確性。
典型目標(biāo)識別與圖像除霧技術(shù) 內(nèi)容簡介
本書共分為六章, 其主要內(nèi)容包括: 緒論 ; 目標(biāo)識別技術(shù)的相關(guān)理論基礎(chǔ) ; 典型目標(biāo)檢測及提取技術(shù) ; 基于綜合特征的目標(biāo)識別技術(shù) ; 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別技術(shù) ; 基于物理模型的霧天退化圖像復(fù)原方法。
典型目標(biāo)識別與圖像除霧技術(shù) 目錄
第1章緒論
1.1典型目標(biāo)識別技術(shù)概述
1.2軍事目標(biāo)識別技術(shù)及其發(fā)展概況
1.2.1ATR簡介
1.2.2軍事目標(biāo)識別技術(shù)的發(fā)展
1.2.3典型ATR系統(tǒng)
1.3車牌自動識別技術(shù)概述
1.3.1車牌自動識別系統(tǒng)的組成及工作原理
1.3.2車牌自動識別系統(tǒng)的國內(nèi)外現(xiàn)狀
1.3.3汽車牌照識別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
1.4目標(biāo)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(biāo)識別系統(tǒng)的影響第1章緒論 1.1典型目標(biāo)識別技術(shù)概述 1.2軍事目標(biāo)識別技術(shù)及其發(fā)展概況 1.2.1ATR簡介 1.2.2軍事目標(biāo)識別技術(shù)的發(fā)展 1.2.3典型ATR系統(tǒng) 1.3車牌自動識別技術(shù)概述 1.3.1車牌自動識別系統(tǒng)的組成及工作原理 1.3.2車牌自動識別系統(tǒng)的國內(nèi)外現(xiàn)狀 1.3.3汽車牌照識別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù) 1.4目標(biāo)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(biāo)識別系統(tǒng)的影響 1.5本書的主要內(nèi)容 1.5.1本書的主要工作 1.5.2本書的結(jié)構(gòu) 第2章目標(biāo)識別技術(shù)的相關(guān)理論基礎(chǔ) 2.1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基礎(chǔ) 2.1.1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)概述 2.1.2二值形態(tài)學(xué)的基本原理 2.1.3灰度形態(tài)學(xué)的基本原理 2.1.4數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的結(jié)構(gòu)元素及其分類、組合、分解 2.1.5數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ) 2.4.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其模型 2.4.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類及其激活函數(shù) 2.4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法 2.5大氣散射理論基礎(chǔ) 2.5.1大氣中粒子與天氣的關(guān)系 2.5.2大氣散射機理 第3章典型目標(biāo)檢測及提取技術(shù) 3.1引言 3.2目標(biāo)搜索與定位方法 3.2.1目標(biāo)區(qū)域搜索方法 3.2.2目標(biāo)定位方法 3.3綜合目標(biāo)分割方法 3.3.1基于特征的目標(biāo)分割方法 3.3.2算法綜合及結(jié)果 3.4基于多層次特征目標(biāo)提取中的目標(biāo)候選區(qū)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(qū)域選擇 3.5基于多層次特征與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的目標(biāo)提取方法 3.5.1基于多層次特征與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的目標(biāo)提取方法 3.5.2目標(biāo)遞歸提取方法 3.5.3提取流程及實驗結(jié)果 第4章基于綜合特征的目標(biāo)識別技術(shù) 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(guān)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(shè)計 4.2.3算法綜合及識別結(jié)果 4.3基于不變特征的軍事目標(biāo)識別 4.3.1不變矩與圓度特征提取 4.3.2構(gòu)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(tǒng)識別流程及與識別實驗結(jié)果 第5章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別技術(shù) 5.1基于BP網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別 5.1.1BP網(wǎng)絡(luò)模型及其工作原理 5.1.2BP網(wǎng)絡(luò)分類器的實現(xiàn)及實驗結(jié)果 5.2基于自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別 5.2.1自組織競爭網(wǎng)絡(luò)模型及其工作原理 5.2.2自組織競爭網(wǎng)絡(luò)分類器的實現(xiàn)及實驗結(jié)果 5.3基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別 5.3.1Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型及其工作原理 5.3.2Hopfield網(wǎng)絡(luò)分類器的實現(xiàn)及實驗結(jié)果 5.4基于不變特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別 5.4.1BP網(wǎng)絡(luò)識別 5.4.2自組織競爭網(wǎng)絡(luò)識別 第6章基于物理模型的霧天退化圖像復(fù)原方法 6.1退化圖像及復(fù)原方法概述 6.1.1成像系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述 6.1.2退化圖像模型 6.1.3退化圖像的復(fù)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(fù)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(fù)原 6.4基于二色模型的天氣退化圖像的復(fù)原方法 6.4.1獲取深度信息 6.4.2圖像復(fù)原 6.4.3復(fù)原后圖像增強 6.4.4仿真實驗結(jié)果及比較 后記 參考文獻(xiàn)信息
1.1典型目標(biāo)識別技術(shù)概述
1.2軍事目標(biāo)識別技術(shù)及其發(fā)展概況
1.2.1ATR簡介
1.2.2軍事目標(biāo)識別技術(shù)的發(fā)展
1.2.3典型ATR系統(tǒng)
1.3車牌自動識別技術(shù)概述
1.3.1車牌自動識別系統(tǒng)的組成及工作原理
1.3.2車牌自動識別系統(tǒng)的國內(nèi)外現(xiàn)狀
1.3.3汽車牌照識別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
1.4目標(biāo)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(biāo)識別系統(tǒng)的影響第1章緒論 1.1典型目標(biāo)識別技術(shù)概述 1.2軍事目標(biāo)識別技術(shù)及其發(fā)展概況 1.2.1ATR簡介 1.2.2軍事目標(biāo)識別技術(shù)的發(fā)展 1.2.3典型ATR系統(tǒng) 1.3車牌自動識別技術(shù)概述 1.3.1車牌自動識別系統(tǒng)的組成及工作原理 1.3.2車牌自動識別系統(tǒng)的國內(nèi)外現(xiàn)狀 1.3.3汽車牌照識別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù) 1.4目標(biāo)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(biāo)識別系統(tǒng)的影響 1.5本書的主要內(nèi)容 1.5.1本書的主要工作 1.5.2本書的結(jié)構(gòu) 第2章目標(biāo)識別技術(shù)的相關(guān)理論基礎(chǔ) 2.1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基礎(chǔ) 2.1.1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)概述 2.1.2二值形態(tài)學(xué)的基本原理 2.1.3灰度形態(tài)學(xué)的基本原理 2.1.4數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的結(jié)構(gòu)元素及其分類、組合、分解 2.1.5數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ) 2.4.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其模型 2.4.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類及其激活函數(shù) 2.4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法 2.5大氣散射理論基礎(chǔ) 2.5.1大氣中粒子與天氣的關(guān)系 2.5.2大氣散射機理 第3章典型目標(biāo)檢測及提取技術(shù) 3.1引言 3.2目標(biāo)搜索與定位方法 3.2.1目標(biāo)區(qū)域搜索方法 3.2.2目標(biāo)定位方法 3.3綜合目標(biāo)分割方法 3.3.1基于特征的目標(biāo)分割方法 3.3.2算法綜合及結(jié)果 3.4基于多層次特征目標(biāo)提取中的目標(biāo)候選區(qū)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(qū)域選擇 3.5基于多層次特征與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的目標(biāo)提取方法 3.5.1基于多層次特征與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的目標(biāo)提取方法 3.5.2目標(biāo)遞歸提取方法 3.5.3提取流程及實驗結(jié)果 第4章基于綜合特征的目標(biāo)識別技術(shù) 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(guān)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(shè)計 4.2.3算法綜合及識別結(jié)果 4.3基于不變特征的軍事目標(biāo)識別 4.3.1不變矩與圓度特征提取 4.3.2構(gòu)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(tǒng)識別流程及與識別實驗結(jié)果 第5章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別技術(shù) 5.1基于BP網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別 5.1.1BP網(wǎng)絡(luò)模型及其工作原理 5.1.2BP網(wǎng)絡(luò)分類器的實現(xiàn)及實驗結(jié)果 5.2基于自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別 5.2.1自組織競爭網(wǎng)絡(luò)模型及其工作原理 5.2.2自組織競爭網(wǎng)絡(luò)分類器的實現(xiàn)及實驗結(jié)果 5.3基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別 5.3.1Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型及其工作原理 5.3.2Hopfield網(wǎng)絡(luò)分類器的實現(xiàn)及實驗結(jié)果 5.4基于不變特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別 5.4.1BP網(wǎng)絡(luò)識別 5.4.2自組織競爭網(wǎng)絡(luò)識別 第6章基于物理模型的霧天退化圖像復(fù)原方法 6.1退化圖像及復(fù)原方法概述 6.1.1成像系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述 6.1.2退化圖像模型 6.1.3退化圖像的復(fù)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(fù)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(fù)原 6.4基于二色模型的天氣退化圖像的復(fù)原方法 6.4.1獲取深度信息 6.4.2圖像復(fù)原 6.4.3復(fù)原后圖像增強 6.4.4仿真實驗結(jié)果及比較 后記 參考文獻(xiàn)信息
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