图像复原技术
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作者李俊山，杨亚威，张姣
出版社科学出版社
ISBN9787030652867
出版时间2021-03
装帧平装
开本16开
定价129元
货号29119076
上书时间2024-12-25
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商品详情
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导语摘要
本书主要针对航天应用中的湍流退化图像的去噪声、去模糊、去偏移和畸变校正等内容，系统地介绍湍流效应及退化图像复原的相关理论、技术和方法。本书分为5篇13章。*篇介绍湍流效应及退化图像复原。第二篇介绍图像盲复原方法。第三篇介绍基于视觉认知的退化图像复原方法。第四篇介绍湍流退化图像的去模糊、去振铃、抖动稳像和畸变校正。第五篇介绍图像复原性能验证与图像质量评价。本书内容理论与实践并重，针对性与系统性较强，具有重要的理论意义和应用参考价值。
作者简介
李俊山，男，1956年1月出生，博士，教授，2016年9月起到广东外语外贸大学南国商学院任教，是广东外语外贸大学南国商学院科协副主席、智能信息处理研究所所长、工科（计算机与信息）门类学科带头人。
主要社会兼职：中国图象图形学学会理事、《光学精密工程》和《液晶与显示》等期刊编委。曾任教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会委员、中国计算机学会第九届至第十一届理事会理事、陕西省计算机学会副理事长、陕西省计算机教育学会副理事长。
主要学术成就：获国防科学技术奖和军队科技进步奖23项，其中二等奖4项。发表学术与教学论文400余篇，其中SCI和EI检索80余篇。作为负责人建设重量精品课程1门、重量精品资源共享课1门、军队级优质课程和军队级精品网络课程2门；获省部级很好教学成果奖和很好教材奖一等奖5项。作为作者出版专著、译著和教材15部，代表作有《红外图像处理、分析与融合》《基于特征的红外图像目标匹配与跟踪技术》《三维视景仿真可视化建模技术》《数字图像处理（第3版）》《数据库原理及应用（SQL Server）（第4版）》。
李俊山教授2016年4月前是原中国人民解放军第二炮兵工程大学（现为中国人民解放军火箭军工程大学）博士生导师，原第二炮兵信号图像处理专业方向导弹专家，“军队院校育才奖”金奖获得者，军队级很好硕士学位论文导师，原第二炮兵科技工作优选个人和很好教员，两次荣立个人三等功。
目录
前言
篇 湍流效应及退化图像复原
章 湍流退化图像复原方法综述
1.1 湍流效应的成因和内涵
1.2 图像退化模型
1.2.1 模糊降质模型
1.2.2 畸变失真模型
1.3 退化图像复原方法的分类
1.3.1 图像去模糊
1.3.2 图像偏移校正
1.4 单幅退化图像复原方法
1.4.1 正则化处理方法
1.4.2 确定正则化图像复原方法
1.4.3 随机正则化图像复原方法
1.4.4 基于局部相似性的图像复原方法
1.4.5 基于示例学习的图像复原方法
1.5 视频序列图像的复原方法
1.5.1 视频复原的特征
1.5.2 三维解卷积与几种视频复原方法
1.6 图像复原的难点
1.6.1 视觉认知计算与图像复原
1.6.2 图像理解与图像复原
1.7 本章小结
第二篇 图像盲复原方法
第2章 基于PSF估计的自适应盲复原方法
2.1 基于冗余提升NSWT的PSF估计
2.1.1 大气湍流PSF辨识基础
2.1.2 常见PSF类型
2.1.3 已有PSF的估计方法
2.1.4 冗余提升NSWT的实现
2.1.5 基于冗余提升NSWT的PSF估计算法
2.2 基于PSF估计的自适应维纳滤波盲复原方法
2.2.1 维纳滤波
2.2.2 基于PSF估计的最小二乘曲线拟合维纳滤波复原方法
2.2.3 图像复原评价方法
2.2.4 实验与分析
2.3 基于PSF估计的自适应增量迭代维纳滤波
2.3.1 增量迭代维纳滤波原理
2.3.2 基于步长迭代控制的自适应增量维纳滤波算法
2.3.3 实验与分析
2.4 本章小结
第3章 基于稀疏多正则化的湍流图像盲复原方法
3.1 正则化复原与振铃效应
3.1.1 正则化复原
3.1.2 振铃效应
3.2 基于稀疏多正则约束的盲复原
3.2.1 空间目标图像的退化特点
3.2.2 多正则约束的复原模型
3.2.3 模型的优化求解
3.2.4 振铃抑制的非盲解卷积
3.2.5 实验与分析
3.3 本章小结
第4章 基于低秩矩阵和稀疏正则化的图像盲复原方法
4.1 噪声对核估计的影响和低秩稀疏分解模型
4.1.1 噪声对核估计的影响
4.1.2 低秩稀疏分解模型
4.2 结合非局部相似聚类和低秩矩阵的稀疏正则化盲解卷积
4.2.1 非局部相似块结构组的低秩恢复
4.2.2 结合低秩矩阵和稀疏正则化的模型
4.2.3 模型的优化求解
4.2.4 非盲解卷积
4.2.5 实验与分析
4.3 本章小结
第5章 基于回归映射的图像盲复原方法
5.1 退化模型的学习训练和最小二乘支持向量回归
5.1.1 退化模型的学习训练
5.1.2 最小二乘支持向量回归
5.2 基于果蝇优化的LSSVR图像复原方法
5.2.1 LSSVR模型参数优化
5.2.2 回归映射的复原流程
5.2.3 实验与分析
5.3 湍流序列图像的快速去模糊
5.3.1 成像条件分析
5.3.2 基于峰度的模型更新
5.3.3 实验与分析
5.4 本章小结
第三篇 基于视觉认知的退化图像复原方法
第6章 基于图像稀疏先验信息和机器学习的图像复原方法
6.1 图像的统计特性
6.1.1 自相似性和尺度不变性
6.1.2 非高斯性
6.1.3 边缘主导特性和高维奇异性
6.2 基于有效边缘先验估计的图像复原方法
6.2.1 图像复原的MAP估计方法
6.2.2 PSF估计的有效边缘映射图
6.2.3 基于ISD的PSF改良
6.2.4 快速的TV-L1解卷积
6.2.5 实验与分析
6.3 基于图像块相似性和稀疏先验信息的图像复原方法
6.3.1 图像的稀疏先验模型
6.3.2 从块相似性到图像复原
6.3.3 EPLL与几种基于学习的复原框架比较
6.3.4 EPLL的框架和优化
6.3.5 EPLL框架下的稀疏先验复原
6.3.6 实验与分析
6.4 本章小结
第7章 基于视觉认知和字典学习的图像复原方法
7.1 视觉认知与图像表征
7.1.1 HVS的层次结构与计算机视觉的处理机制
7.1.2 HVS的选择注意机制与相关模型
7.1.3 图像与图像变换的视觉建模
7.1.4 基于人眼视觉特性的图像表征方法
7.2 基于视觉认知特性的全局图像复原方法
7.2.1 人眼视觉对比敏感度的机理
7.2.2 基于视觉对比敏感度与恰可察觉失真感知的图像复原方法
7.2.3 实验与分析
7.3 基于字典学习和局部分块相似性的图像复原方法
7.3.1 图像块的稀疏分解与字典学习
7.3.2 对典型字典学习图像复原方法的分析和改进
7.3.3 基于字典对联合学习的退化图像复原方法
7.3.4 实验与分析
7.4 本章小结
第8章 基于视觉认知的视频序列图像复原方法
8.1 图像几何校正、图像配准和运动补偿
8.1.1 图像
内容摘要本书主要针对航天应用中的湍流退化图像的去噪声、去模糊、去偏移和畸变校正等内容，系统地介绍湍流效应及退化图像复原的相关理论、技术和方法。本书分为5篇13章。*篇介绍湍流效应及退化图像复原。第二篇介绍图像盲复原方法。第三篇介绍基于视觉认知的退化图像复原方法。第四篇介绍湍流退化图像的去模糊、去振铃、抖动稳像和畸变校正。第五篇介绍图像复原性能验证与图像质量评价。本书内容理论与实践并重，针对性与系统性较强，具有重要的理论意义和应用参考价值。
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