成像自動目標(biāo)識別

定　價：￥60.00

作　者：	張?zhí)煨蛑?/td>
出版社：	湖北科學(xué)技術(shù)出版社
叢編項：	長江科學(xué)技術(shù)文庫
標(biāo)　簽：	動力工程

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ISBN：	9787535232571	出版時間：	2005-04-01	包裝：	平裝
開本：	24cm	頁數(shù)：	418	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書系統(tǒng)地論述了成像條件下自動目標(biāo)識別（ATR）的理論、方法與技術(shù)問題。首先討論了影響自動目標(biāo)識別性能的外部因素和圖像的基本特性度量，引出相關(guān)聯(lián)的涉及低層、中層和高層處理的基本系統(tǒng)工作流程。在此基礎(chǔ)上，研究了目標(biāo)的表達(dá)與建模、預(yù)處理、背景抑制與興趣區(qū)提取、運動目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別算法和實時識別系統(tǒng)等重要課題。研究自動目標(biāo)識別的信息處理應(yīng)聯(lián)系相應(yīng)的成像物理過程及任務(wù)。完整的ATR包括在線分系統(tǒng)和離線分系統(tǒng)。在線系統(tǒng)必須具有實時性、小型化和可靠性高的特點，離線系統(tǒng)包括建模、仿真、性能評價和訓(xùn)練在線系統(tǒng)的功能，兩者對于構(gòu)建一個成功的ATR應(yīng)用系統(tǒng)是不可或缺的。書中給出了豐富的實例，供讀者參考和研討。本書可供從事圖像信息處理的工程技術(shù)人員、高等學(xué)校師生參考。

作者簡介

　　張?zhí)煨颍?947年5月生于重慶，1970年畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，1981年于華中工學(xué)院獲碩士學(xué)位，1989年于浙江大學(xué)獲博士學(xué)位。1997年、2002年、2004年法國波爾多第三大學(xué)客座教授，1999年香港中文大學(xué)客座教授。現(xiàn)任華中科技大學(xué)圖像識別與人工智能研究所所長、教授、博士生導(dǎo)師，圖像信息處理與智能控制教育部重點實驗室主任，中國宇航學(xué)會光電技術(shù)專業(yè)委員會副主任委員，《紅外與激光工程》雜志副主編，航天三院兼職研究員，國家自然科學(xué)基金信息學(xué)部自動化學(xué)科評審組成員，總裝備部精確制導(dǎo)專業(yè)組成員，湖北省有突出貢獻的中青年專家。研究方向為圖像分析與目標(biāo)識別，精確制導(dǎo)智能化信息處理，醫(yī)學(xué)圖像處理，實時并行處理。已在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)刊物（IEEE Trans，Opt Eng，Pattern Recogn等）發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇，曾獲部委級科技進步獎多項。

圖書目錄

總序
前言
第1章引論
1.1 不變特性感知
1.2 成像目標(biāo)識別的信號處理
1.3 計算智能途徑
1.4 性能評價與預(yù)測
1.4.1 場景參數(shù)
1.4.2 大氣參數(shù)
1.4.3 傳感器與平臺特性
1.4.4 圖像度量參數(shù)
1.5 實時性和可開發(fā)性
1.6 識別的基本過程
1.6.1 過程與系統(tǒng)
1.6.2 預(yù)處理與背景抑制
1.6.3 多級動態(tài)特征空間
1.6.4 識別問題的內(nèi)涵
參考文獻
第2章目標(biāo)的表達(dá)與建模
2.1 多尺度目標(biāo)表達(dá)
2.1.1 輪廓的金字塔模型
2.1.2 三維目標(biāo)的方位圖
2.1.3 多尺度特性視圖
2.2 目標(biāo)圖像的不變量表達(dá)
　　2.2.1 二維幾何矩的不變特征
　 2.2.2 二值不變矩的輪廓鏈快速算法
　2.2.3 Zemike矩
　 2.2.4 平移和尺度不變的自適應(yīng)小波矩
　2.2.5 傅里葉描述子不變量
　 2.2.6 傅里葉一梅林變換
　2.3 不變矩穩(wěn)定性及多級特征模型
　2.3.1 高斯點擴展函數(shù)作用下的目標(biāo)不變矩
　 2.3.2 離散條件下不變矩的計算誤差
　2.3.3 不變矩數(shù)量級標(biāo)準(zhǔn)化
　 2.3.4 目標(biāo)識別的多級特征模型
　2.3.5 小結(jié)
　參考文獻
第3章基于成像過程的預(yù)處理
3.1 湍流圖像校正與恢復(fù)
3.1.1 構(gòu)造方程組
3.1.2 改造方程組
3.1.3 方程的選擇
3.1.4 點擴展函數(shù)的直接估計法
3.1.5 約束最優(yōu)估計
3.1.6 實驗及分析
3.1.7 小結(jié)
3.2 旋轉(zhuǎn)模糊圖像恢復(fù)
3.2.1 旋轉(zhuǎn)運動模糊分析
3.2.2 沿模糊路徑去卷積
3.2.3 鄰域知識引導(dǎo)的最小代價恢復(fù)算法
3.2.4 實驗
3.2.5 小結(jié)
3.3 振動模糊的圖像恢復(fù)
3.3.1 算法原理
3.3.2 實驗
3.3.3 小結(jié)
3.4 紅外成像非均勻性校正　
　……
第4章背景抑制與興趣區(qū)提取
第5章運動目標(biāo)檢測
第6章目標(biāo)識別算法
第7章實時識別系統(tǒng)
第8章系統(tǒng)分析、仿真與評價
后記