包郵紅外成像制導(dǎo)圖像處理技術(shù)

作者：劉剛著

出版社：科學(xué)出版社出版時間：2025-01-01

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版權(quán)信息
內(nèi)容簡介
目錄

紅外成像制導(dǎo)圖像處理技術(shù) 版權(quán)信息

ISBN：9787030486875
條形碼：9787030486875 ; 978-7-03-048687-5
裝幀：平裝
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
工業(yè)技術(shù)
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電子通信
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一般性問題

紅外成像制導(dǎo)圖像處理技術(shù) 內(nèi)容簡介

本書系統(tǒng)闡述了紅外成像制導(dǎo)武器系統(tǒng)攻擊目標(biāo)過程中所要求的紅外圖像降噪與分割、紅外空中弱小運動目標(biāo)檢測、紅外運動目標(biāo)跟蹤和紅外運動目標(biāo)關(guān)鍵攻擊部位識別等紅外成像制導(dǎo)圖像處理理論、方法和應(yīng)用技術(shù)，涵蓋了紅外圖像應(yīng)用中涉及的核心內(nèi)容。全書共8章，包括紅外成像制導(dǎo)的概念、多分辨率分析理論、紅外成像制導(dǎo)圖像降噪和增強、基于模糊理論的紅外圖像分割、紅外弱小運動目標(biāo)檢測、紅外運動目標(biāo)跟蹤、紅外目標(biāo)關(guān)鍵攻擊部位識別、紅外成像制導(dǎo)圖像處理的加速技術(shù)等內(nèi)容。

紅外成像制導(dǎo)圖像處理技術(shù) 目錄

目錄前言第1章緒論 11.1 引言 11.2 紅外成像制導(dǎo)圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)及研究現(xiàn)狀 21.3 本書的主要理論依據(jù) 81.4 本書的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容安排 10參考文獻(xiàn) 11第2章紅外導(dǎo)引系統(tǒng)概述 152.1 引言 152.2 紅外導(dǎo)引系統(tǒng)發(fā)展概況 152.2.1 紅外導(dǎo)引系統(tǒng)發(fā)展簡史 152.2.2 主要發(fā)展階段 162.2.3 國外紅外導(dǎo)引系統(tǒng)發(fā)展 172.2.4 我國紅外導(dǎo)引系統(tǒng)發(fā)展 192.3 紅外導(dǎo)引系統(tǒng)功能 192.4 紅外導(dǎo)引系統(tǒng)的基本構(gòu)成 212.4.1 紅外探測系統(tǒng) 212.4.2 跟蹤穩(wěn)定系統(tǒng) 222.4.3 目標(biāo)信號處理系統(tǒng) 222.4.4 導(dǎo)引信號形成系統(tǒng) 232.5 常用紅外成像制導(dǎo)圖像處理技術(shù) 232.5.1 圖像預(yù)處理 242.5.2 圖像分辜 262.5.3 特征提取 282.5.4 目標(biāo)只另 292.5.5 目標(biāo)跟蹤 322.5.6 誤差信號提取 362.6 圖像處理計算機 362.6.1 關(guān)鍵器件選擇 362.6.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計 372.7 小結(jié) 38參考文獻(xiàn) 38第3章紅外成像制導(dǎo)中的圖像降噪和增強 393.1 引言 393.2 小波變換理論 393.2.1 小波變換概念 393.2.2 多分辨率分析 413.2.3 Mallat算法和圖像的離散小波變換 433.3 基于*大后驗概率準(zhǔn)則的小波域降噪和增強算法 463.3.1 常用的小波域降嗓算法 463.3.2 MAP準(zhǔn)則下小波系數(shù)萎縮因子的確定 483.3.3 小波系數(shù)萎縮因子的修正 493.3.4 *大后驗概率準(zhǔn)則降嗓過程描述 503.3.5 仿真與分析 503.4 Contourlet變換理論 543.4.1 拉普拉斯全字塔 553.4.2 方向濾波器組 563.4.3 Contourlet變換過程 583.5 Contourlet域圖像降噪和增強算法 593.5.1 *大后驗概率準(zhǔn)則的Contourlet域推廣 593.5.2 Contourlet域降嗓過程 603.5.3 仿真與分析 613.6 非下采樣Contourlet變換理論 663.7 非下采樣Contourlet域混合統(tǒng)計模型紅外圖像降噪 663.7.1 非下采樣Contourlet域混合統(tǒng)計圖像降嗓模型 663.7.2 算法流程 673.7.3 實驗與分析 683.8 小結(jié) 71參考文獻(xiàn) 72第4章紅外成像制導(dǎo)中的圖像分割 744.1 引言 744.2 基于模糊理論的圖像處理 744.3 模糊C均值聚類圖像分割 774.4 基于鄰域加權(quán)的模糊C均值聚類分割 794.4.1 初始聚類中心的確定 794.4.2 圖像鄰域空間信息的利用 794.4.3 基于樣本加權(quán)的模糊C均值聚類算法 804.4.4 算法過程 814.4.5 仿真與分析 824.5 基于核距離鄰域加權(quán)的模糊C均值聚類分割 864.5.1 算法原理 864.5.2 仿真與分析 884.6 紅外圖像雙闊值分割算法 884.6.1 利用*大類間方差法的雙閱值分割 894.6.2 基于峰值合并的多閱值提取及其改進(jìn) 914.6.3 閱值范圍的選取 924.7 加力紅外目標(biāo)圖像的分割算法 934.7.1 邊緣提取算法及選擇 934.7.2 基于邊緣和子區(qū)域分割算法 954.8 區(qū)域選擇與填充 964.9 紅外圖像序列的分割 984.10 小結(jié) 99參考文獻(xiàn) 99第5章紅外成像制導(dǎo)中的弱小運動目標(biāo)檢測 1015.1 引言 1015.2 紅外弱小目標(biāo)圖像序列模型 1025.3 基于尺度間系數(shù)相關(guān)性的小波域小目標(biāo)檢測 1045.3.1 噪聲、背景和目標(biāo)的小波系數(shù)特性分析 1045.3.2 尺度間歸一化相關(guān)系數(shù)的計算及閱值設(shè)定 1055.3.3 考慮小目標(biāo)面積的單幀圖像分割 1065.3.4 管道濾波序列圖像檢測 1065.3.5 算法過程 1075.3.6 仿真與分析 1075.4 基于小波高頻系數(shù)直接映射的小目標(biāo)檢測 1105.4.1 基于系數(shù)能量的背景抑制 1115.4.2 小波高頻系數(shù)線性映射及關(guān)聯(lián) 1115.4.3 算法過程 1125.4.4 仿真與分析 1135.5 基于尺度間相關(guān)性的非下采樣Contourlet變換小目標(biāo)檢測 1175.5.1 紅外小目標(biāo)圖像的非下采樣Contourlet變換 1175.5.2 小波域尺度問系數(shù)相關(guān)性到非下采樣Contourlet域的推廣 1185.5.3 算法過程 1185.5.4 仿真與分析 1195.6 基于高頻能量像的非下采樣Contourlet變換小目標(biāo)檢測 1215.6.1 紅外復(fù)雜背景抑制 1225.6.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小目標(biāo)檢測 1245.6.3 實驗與分析 1245.7 一種基于非下采樣Contourlet變換和二維屬性直方圖*大腦分割的紅外空中小目標(biāo)檢測 1295.7.1 非下采樣Contourlet域紅外復(fù)雜背景抑制 1305.7.2 基于二維屬性直方圖*大娟的紅外小目標(biāo)圖像分割 1305.7.3 算法步驟 1335.7.4 實驗與分析 1335.8 基于幀間累加與SUSAN算子的小目標(biāo)檢測 1415.8.1 基于巴特沃忠高通濾波的背景抑制 1415.8.2 相鄰幀問的灰度膨脹累加 1425.8.3 基于SUSAN算子的小目標(biāo)檢測 1435.9 紅外弱小目標(biāo)檢測過程的理論分析 1455.9.1 理論推導(dǎo)所用到的假設(shè)檢驗理論 1455.9.2 檢測概率與虛警概率指標(biāo)分析 1465.10 小結(jié) 152參考文獻(xiàn) 152第6章紅外成像制導(dǎo)中的運動目標(biāo)跟蹤 1556.1 引言 1556.2 運動目標(biāo)跟蹤基礎(chǔ)理論 1566.2.1 貝葉斯濾波理論 1566.2.2 卡爾曼濾波器 1576.2.3 粒子濾波理論 1586.3 圖像跟蹤所用到的視覺特征 1626.4 基于遺傳重采樣的粒子濾波目標(biāo)跟蹤方法 1636.4.1 粒子濾波算法存在問題 1636.4.2 利用遺傳算法進(jìn)行粒子重采樣 1636.4.3 遺傳重采樣粒子濾波算法過程 1646.4.4 仿真與分析 1656.5 紅外飛機目標(biāo)溢出視場后關(guān)鍵攻擊部位跟蹤 1706.5.1 目標(biāo)溢出視場的判斷準(zhǔn)則 1716.5.2 局部跟蹤點的選擇和關(guān)鍵攻擊部位的確定 1726.6 小結(jié) 173參考文獻(xiàn) 174第7章紅外成像制導(dǎo)中的目標(biāo)識別 1767.1 引言 1767.2 目標(biāo)分類與識別的特征概述 1777.2.1 目標(biāo)識別的常用圖像特征 1787.2.2 不變性特征的基本概念 1807.2.3 目標(biāo)不變性特征選擇 1807.3 飛機目標(biāo)及其背景的紅外特性 1817.3.1 飛機的紅外特性 1817.3.2 背景輻射 1837.4 紅外飛機目標(biāo)飛行姿態(tài)的判別 1837.4.1 目標(biāo)幾何不變矩特征提取 1847.4.2 目標(biāo)歸一化轉(zhuǎn)動慣量及組合矩特征提取 1857.4.3 飛行姿態(tài)的判別 1867.5 基于飛行姿態(tài)的飛機關(guān)鍵攻擊部位選擇 1887.5.1 機軸與機翼的判定 1887.5.2 利用幾何關(guān)系計算駕駛艙關(guān)鍵攻擊部位 1897.5.3 發(fā)動機關(guān)鍵攻擊部位標(biāo)定 1907.5.4 序列圖像的關(guān)鍵部位識別 1917.6 基于亞像素技術(shù)的紅外目標(biāo)定位 1917.6.1 亞像素定位技術(shù) 1927.6.2 遠(yuǎn)距離紅外目標(biāo)的亞像素定位 1937.6.3 有形狀紅外目標(biāo)的亞像素定位 1957.7 成像段制導(dǎo)信息的獲取 2007.8 小結(jié) 201參考文獻(xiàn) 202第8章紅外成像制導(dǎo)圖像處理的加速技術(shù) 2048.1 引言 2048.2 利用單指令流多數(shù)據(jù)流指令集加速紅外圖像處理算法 2058.2.1 S1MD指令集概述 2068.2.2 利用S1MD指令加速紅外圖像處理算法 2088.2.3 基于S1MD硬件指令加速的并行光線跟蹤算法 2118.3 利用多核技術(shù)加速紅外圖像處理算法 2178.3.1 多核多線程技術(shù) 2178.3.2 OpenMP多線程編程 2198.4 基于圖形處理器的紅外圖像處理算法加速 2218.4.1 GPU通用計算模型 2238.4.2 利用GPU加速的小波變換 2258.4.3 利用GPU加速的FCM聚類算法 2318.4.4 利用GPU加速的粒子濾波算法 2358.5 小結(jié) 239參考文獻(xiàn) 239

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