视频分析算法60讲
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作者谢剑斌,闫玮,刘通 等 编著
出版社科学出版社
ISBN9787030423696
出版时间2014-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数264页
字数330千字
定价79元
货号SC:9787030423696
上书时间2024-12-03
商品详情
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作者简介:
谢剑斌，博士后，曾于新加坡国立大学访问学习，现为国防科技大学电子科学与工程学院教授，中国生物特征识别国家标准组委员、中国数字电视国家标准组委员、中国图象图形学会不错会员、计算机学会不错会员、电光与控制编委会委员。长期从事数字视频分析与生物特征识别方面的研究工作，参与和主持国家863项目3项、国防预研项目2项、航空基金项目1项、国家标准项目2项、公安部创新计划项目3项、横向项目17项。参与制定安全防范系统生物特征识别国家标准、面向安全监视的视频获取国家标准、数字电视地面传输国家标准、机载TFT 液晶显示器军用标准。发表学术论文70多篇，出版专著4部，授权国家发明专利15项、实用新型专利27项。获湖南省科技进步二等奖1项，公安部技术革新成果特别项目奖2项，靠前发明展金奖2项，全国发明展览会金奖1项、铜奖1项。刘通，博士，讲师，任职于国防科学技术大学。长期从事海量视频分析与生物特征识别方面的研究工作，作为技术骨干参与重量项目3项、省部级项目17项。在靠前外知名期刊发表学术论文29篇，参与出版专著2部，获国家发明专利授权13项、实用新型专利26项。荣获靠前发明展金奖2项，湖南省科技进步二等奖1项，公安部技术革新特别项目奖2项和全国发明展金奖1项、铜奖1项。
闫玮，博士，讲师，任职于国防科学技术大学。长期从事海量视频分析与生物特征识别方面的研究工作，作为技术骨干参与重量项目3项、省部级项目15项。在靠前外知名期刊发表学术论文23篇，参与出版专著2部，获国家发明专利授权13项、实用新型专利28项。荣获靠前发明展金奖2项,湖南省科技进步二等奖I项，公安部技术革新特别项目奖2项和全国发明展金奖1项、铜奖1项。
李沛秦，博士，讲师，任职于国防科学技术大学。长期从事海量视频分析与生物特征识别方面的研究工作，作为技术骨干参与重量项目3项、省部级项目1
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主编推荐:
《视频分析算法60讲》可作为计算机、自动化、电子与通信等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为从事视频分析与智能识别领域研发人员的参考资料。
内容简介:
全书分为五大部分共计60余讲，详细介绍和深入阐述了视频分析算法的基本原理、优化改进、实验仿真和算法优缺点等。靠前部分为算子，包括Moravec、Forstner、Harris、SUSAN、CSS、FAST、DOG、LOG等典型算子；第二部分为描述子，包括Hu矩、Legendre矩、傅立叶、HOG、LBP、Haar、SIFT、SURF等典型描述子；第三部分为滤波，包括递归中值滤波、Butterworth滤波、Chebyshev滤波、椭圆滤波、逆滤波、很小二乘滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、同态滤波、双边滤波、Guided滤波等典型滤波算法；第四部分为变换，包括K-L、DCT、Walsh、Gabor、DWT、LPT、Hough等典型变换方法；第五部分为典型视频分析方法。
摘要:
靠前篇算子
本篇重点介绍 Moravec Forstner Harris SUSAN CSS FAST DoG LoG等常用算子 Moravec算子是昀早提出的角点检测算子,计算速度快;对噪声干扰很好敏感;兴趣值的计算方向偏少 Forstner算子是摄影测量中有名的点定位算子,计算速度快 精度高;受图像灰度 对比度变化的影响较大 Harris算子是比较稳定的点特征提取算子,对图像旋转 灰度变化 噪声和视点变换不敏感,不具有尺度不变性 SUSAN算子可以检测角点和边缘,精度好,具有很好的稳定性;存在采用固定阈值和定位不够准确的问题 CSS算子在曲线尺度空间采用高斯平滑法,滤掉噪声和不重要的微弱结构,角点检测效果好;难以确定复杂视频图像的尺度 FAST算子具有平移和旋转不变性 可靠性高 计算量小的特点,阈值设定依赖于人的干涉,抗噪性能较差 DoG算子可以很好地近似视网膜神经节细胞的视野,增加边缘和细节的可见性,实现简单;在调整图像对比度时信息量会减少 LoG算子结合高斯平滑滤波和拉普拉斯锐化滤波,先平滑掉噪声,再检测边缘,定位精度高;在边缘定位精度和消除噪声级间存在矛盾
第 1讲 Moravec算子
Moravec算子由美国斯坦福大学(Stanford University)的 Moravec[1-2]于 1977年提出,通过定义兴趣值(interest value)进行闭值处理和非昀大值抑制,昀终确定角点
一、基本原理
点特征指图像中的明显点(如角点 圆点等),是图像匹配和定位中的常用特征 用于点特征提取的算子称为兴趣算子,如图 1-1所示,自 20世纪 70年代以来出现多种各有特色的兴趣算子
图 1-1 兴趣算子提出时间表
Moravec算子计算待处理图像每一个像素四个主要方向(水平 垂直 两对角线,即 0° 45° 90° 135°)上的灰度方差,并选择灰度方差符合昀大-昀小条件的像素点作为待处理图像的特征点 首先
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目录:
序前言
第1篇算子
第1讲Moravec算子3
第2讲Forstner算子5
第3讲Harris算子8
第4讲SUSAN算子12
第5讲CSS算子16
第6讲FAST算子21
第7讲DoG算子23
第8讲LoG算子26
第2篇描述子
第9讲Hu矩描述子31
第10讲Legendre矩描述子34
第11讲傅里叶描述子37
第12讲HOG描述子40
第13讲LBP描述子43
第14讲Haar描述子48
第15讲SIFT描述子53
第16讲SURF描述子61
第3篇滤波
第17讲Butterworth滤波69
第18讲Chebyshev滤波71
第19讲椭圆滤波74
第20讲递归中值滤波78
第21讲最小二乘滤波80
第22讲维纳滤波85
第23讲卡尔曼滤波90
第24讲同态滤波95
第25讲双边滤波99
第26讲Guided滤波103
第4篇变换
第27讲K—L变换107
第28讲DCT110第29讲Gabor变换116
第30讲小波变换119第31讲Haar变换125
第32讲LPT130
第33讲Hough变换134
第5篇方法
第34讲相似性度量方法143
第35讲直方图双峰法147
第36讲分水岭方法150
第37讲区域分裂合并方法153
第38讲OTSU方法155
第39讲优选二维熵方法158
第40讲二维交叉熵方法164
第41讲PCNN方法171
第42讲侧抑制网络176
第43讲背景减除法181
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