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異源圖像匹配關(guān)鍵技術(shù)

異源圖像匹配關(guān)鍵技術(shù)

定 價:¥68.00

作 者: 董晶 等著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787030624154 出版時間: 2019-10-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁數(shù): 140 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《異源圖像匹配關(guān)鍵技術(shù)》對異源圖像匹配中的特征提取、相似性測量、幾何變換空間搜索等關(guān)鍵技術(shù)問題進行了詳細(xì)的描述,并對相關(guān)研究方法進行了較全面的介紹和比較分析,對異源圖像匹配中的非線性灰度畸變嚴(yán)重圖像噪聲,匹配實時性要求等難點問題進行了深入分析。針對這些難題,并結(jié)合作者所在課題組多年的科研實踐,提出了一種基于結(jié)構(gòu)張量的異源圖像匹配方法,能有效提升異源圖像匹配的適應(yīng)性、可靠性和實時性?!懂愒磮D像匹配關(guān)鍵技術(shù)》對該方法進行了較全面的比較與測試,并對測試結(jié)果進行了詳細(xì)的分析。

作者簡介

暫缺《異源圖像匹配關(guān)鍵技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

目錄 
前言 
第1章 緒論 1 
1.1 異源圖像匹配概念 1 
1.1.1 圖像匹配問題描述 1 
1.1.2 異源圖像匹配相關(guān)概念 1 
1.1.3 異源圖像匹配關(guān)鍵問題 2 
1.2 圖像匹配發(fā)展及異源圖像匹配研究現(xiàn)狀 4 
1.2.1 基于特征的圖像匹配 5 
1.2.2 基于模板的圖像匹配 10 
1.2.3 異源圖像匹配研究現(xiàn)狀 13 
1.3 異源圖像匹配應(yīng)用領(lǐng)域 14 
1.3.1 基于異源圖像匹配的精確制導(dǎo) 14 
1.3.2 基于異源圖像匹配的視覺導(dǎo)航 14 
1.3.3 基于異源圖像匹配的其他應(yīng)用 15 
第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 16 
2.1 引言 16 
2.2 圖像傳感器 16 
2.2.1 圖像傳感器基本概念 16 
2.2.2 傳感器類型比較 18 
2.3 采樣與量化 20 
2.3.1 采樣與量化基本概念 20 
2.3.2 數(shù)字圖像表示 21 
2.3.3 空間與灰度分辨率 22 
2.3.4 圖像插值 23 
2.4 數(shù)字圖像中的基本數(shù)學(xué)操作 24 
2.4.1 向量與矩陣操作 24 
2.4.2 線性與非線性操作 25 
2.4.3 算術(shù)操作 25 
2.4.4 集合與邏輯操作 27 
2.4.5 圖像變換 29
2.5 空域數(shù)字圖像處理 30 
2.5.1 圖像灰度變換 30 
2.5.2 直方圖處理 32 
2.5.3 空間域濾波 36 
2.5.4 圖像梯度與方向 41 
2.6 頻域數(shù)字圖像處理 44 
2.6.1 基本概念介紹 44 
2.6.2 一維傅里葉變換 46 
2.6.3 二維傅里葉變換 47 
2.6.4 二維離散傅里葉變換及其性質(zhì) 48 
2.6.5 頻率域圖像濾波 50 
2.6.6 快速傅里葉變換 51 
第3章 相似性和差別性測量準(zhǔn)則 53 
3.1 引言 53 
3.2 圖像匹配中常用的差別性測量準(zhǔn)則 54 
3.2.1 Lp范數(shù) 54 
3.2.2 余弦和測量準(zhǔn)則 54 
3.2.3 灰度比差值 55 
3.2.4 漢明距離 56 
3.2.5 標(biāo)準(zhǔn)化L2范數(shù) 56 
3.2.6 聯(lián)合商值 57 
3.3 圖像匹配中常用的相似性測量準(zhǔn)則 58 
3.3.1 直接相關(guān) 58 
3.3.2 去均值相關(guān) 58 
3.3.3 方差歸一化互相關(guān) 58 
3.3.4 標(biāo)準(zhǔn)化互相關(guān) 59 
3.3.5 聯(lián)合概率分布能量 60 
3.3.6 互信息 60 
3.4 異源圖像匹配測量準(zhǔn)則性能分析 61 
3.4.1 測試圖像噪聲模型 61 
3.4.2 測量準(zhǔn)則對圖像噪聲的適應(yīng)性 65 
3.4.3 圖像灰度畸變模型 68 
3.4.4 測量準(zhǔn)則對灰度畸變的適應(yīng)性 69 
第4章 圖像特征提取 74 
4.1 引言 74
4.2 局部特征提取 74 
4.2.1 SIFT特征提取 74 
4.2.2 SURF特征提取 76 
4.2.3 FAST角點特征提取 78 
4.3 局部特征描述 79 
4.3.1 SIFT特征描述 79 
4.3.2 SURF特征描述 81 
4.3.3 BRIEF特征描述 82 
4.4 本征圖像提取 83 
4.4.1 基于梯度的本征圖像提取 84 
4.4.2 基于相位場的本征圖像提取 84 
4.4.3 基于相位一致性的本征圖像提取 85 
4.4.4 本征圖像提取算法比較分析 85 
第5章 圖像匹配快速搜索 88 
5.1 引言 88 
5.2 圖像匹配變換空間 88 
5.2.1 平移變換空間 88 
5.2.2 等距變換搜索空間 89 
5.2.3 相似搜索空間 89 
5.2.4 仿射搜索空間 90 
5.2.5 單應(yīng)搜索空間 91 
5.2.6 變換空間分解 91 
5.3 圖像匹配快速搜索原理 92 
5.3.1 圖像金字塔 92 
5.3.2 積分圖像原理 93 
5.3.3 基于FFT的模板匹配算法 95 
5.3.4 基于正交分解的模板匹配算法 98 
5.3.5 算法復(fù)雜性分析 103 
5.4 圖像匹配快速搜索實現(xiàn) 107 
5.4.1 常用計算平臺的分級存儲系統(tǒng) 107 
5.4.2 數(shù)據(jù)快速存取原則 110 
5.4.3 并行圖像處理 112 
第6章 基于結(jié)構(gòu)張量的異源圖像匹配 114 
6.1 引言 114
6.2 結(jié)構(gòu)張量提取 114 
6.2.1 張量計算 115 
6.2.2 張量投票 116 
6.2.3 多尺度張量融合 117 
6.3 結(jié)構(gòu)張量分析 118 
6.4 結(jié)構(gòu)張量匹配 119 
6.4.1 結(jié)構(gòu)張量差別性和相似性測量準(zhǔn)則 119 
6.4.2 基于FFT的結(jié)構(gòu)張量快速匹配算法 119 
6.4.3 匹配中的掩模問題 119 
6.5 結(jié)構(gòu)張量匹配性能測試 121 
6.5.1 異源圖像匹配測試 121 
6.5.2 計算性能測試 125 
6.5.3 匹配精度測試 126 
第 7 章 結(jié)束語 128 
參考文獻 129

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