《典型目標識別與圖像除霧技術》是2016年7月出版的圖書，作者是董慧穎。
基本介紹
- 書名：典型目標識別與圖像除霧技術
- 作者：董慧穎
- ISBN：978-7-118-09882-2
- 頁數：117
- 定價：69.00
- 出版時間：2016年7月
- 裝幀：平裝
- 開本：16
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書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，並提供了一些作者在科研工作中總結和套用的算法。本書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，並提供客服視覺系統中霧天影響所造成的圖像退化的途徑，最終提高視覺系統的可靠性和準確性。
本書可以是信息科學、控制科學、計算機科學等學科從事圖像處理、圖像分析、視頻處理、光學成像、大氣光學等研究人員及科學工作者的參考資料，也可以作為高校、研究所的研究生的教學用書和參考書。
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
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數學形態學的套用
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圖像特徵分析與描述
2.3.1圖像特徵分類
2.3.2特徵的分析與描述
2.4神經網路理論基礎
2.4.1人工神經網路及其模型
2.4.2神經網路的分類及其激活函式
2.4.3神經網路的學習訓練方法
2.5大氣散射理論基礎
2.5.1大氣中粒子與天氣的關係
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目標搜尋與定位方法
3.2.1目標區域搜尋方法
3.2.2目標定位方法
3.3綜合目標分割方法
3.3.1基於特徵的目標分割方法
3.3.2算法綜合及結果
3.4基於多層次特徵目標提取中的目標候選區域選擇
3.4.1基於灰度特徵的多閾值分割
3.4.2基於空間分布特徵的區域選擇
3.5基於多層次特徵與數學形態學的目標提取方法
3.5.1基於多層次特徵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章基於綜合特徵的目標識別技術
4.1引言
4.1.1特徵提取與選擇
4.1.2特徵提取與選擇的步驟
4.1.3特徵提取與特徵選擇的關係
4.2基於綜合特徵提取的車牌字元識別方法
4.2.1車牌字元的幾種典型特徵及提取方法
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基於不變特徵的軍事目標識別
4.3.1不變矩與圓度特徵提取
4.3.2構造樣本特徵庫
4.3.3特徵空間搜尋與特徵匹配
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章基於神經網路的目標識別技術
5.1基於BP網路的目標識別
5.1.1BP網路模型及其工作原理
5.1.2BP網路分類器的實現及實驗結果
5.2基於自組織競爭網路的目標識別
5.2.1自組織競爭網路模型及其工作原理
5.2.2自組織競爭網路分類器的實現及實驗結果
5.3基於Hopfield網路的目標識別
5.3.1Hopfield網路模型及其工作原理
5.3.2Hopfield網路分類器的實現及實驗結果
5.4基於不變特徵的神經網路識別
5.4.1BP網路識別
5.4.2自組織競爭網路識別
第6章基於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基於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復原後圖像增強
6.4.4仿真實驗結果及比較
後記
參考文獻
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