无人机侦察情报处理技术
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作者王长龙 等
出版社科学出版社
ISBN9787030694133
出版时间2021-10
装帧平装
开本其他
定价129元
货号1202495828
上书时间2024-12-03
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目录
前言
图像融合篇
章图像融合概述3
1.1图像融合简介3
1.2红外与可见光图像配准及融合研究现状4
1.2.1图像配准技术研究现状4
1.2.2图像融合技术研究现状5
1.3成像特性分析6
1.3.1红外成像特性6
1.3.2可见光成像特性7
1.3.3红外与可见光图像特性对比7
1.4图像配准基本理论8
1.4.1空间变换模型8
1.4.2图像配准方法10
1.4.3配准效果评价标准12
1.5图像融合基本理论13
1.5.1图像融合层次划分13
1.5.2图像融合方法14
1.5.3融合效果评价标准20
1.6本篇主要研究内容23
第2章基于形态学边缘检测与改进ORB的图像配准25
2.1引言25
2.2算法框架26
2.2.1形态学边缘检测26
2.2.2改进的ORB算法28
2.2.3特征点提取、描述与匹配28
2.3基于GMS与PROSAC的双重误匹配剔除31
2.3.1基于GMS的误匹配剔除31
2.3.2基于PROSAC的二次误匹配剔除33
2.4仿真实验与结果分析33
2.4.1实验仿真结果33
2.4.2配准结果分析36
2.5本章小结37
第3章基于NSDTCT与自适应分块的图像融合38
3.1引言38
3.2相关理论39
3.2.1NSDTCT39
3.2.2果蝇优化算法40
3.3融合步骤与策略41
3.3.1融合方案41
3.3.2基于FOA算法优化的自适应分块42
3.3.3标签图的产生过程44
3.3.4高频分量融合策略46
3.4仿真实验与结果分析47
3.4.1实验参数设置47
3.4.2仿真结果分析48
3.5本章小结52
第4章基于IHS变换与目标增强的图像融合53
4.1引言53
4.2融合步骤54
4.2.1融合方案54
4.2.2IHS色彩空间变换54
4.2.3基于RPCA的目标增强55
4.3仿真实验与结果分析57
4.3.1仿真条件57
4.3.2实验结果及分析57
4.4本章小结59
本篇小结60
目标识别篇
第5章SAR图像自动目标识别概述63
5.1SAR图像自动目标识别简介63
5.2SAR图像自动目标识别研究现状64
5.2.1目标检测64
5.2.2目标鉴别65
5.2.3目标识别66
5.3本篇主要研究内容67
第6章基于自适应筛选快速CFAR算法的目标检测69
6.1引言69
6.2双参数CFAR算法在多目标环境下的性能研究69
6.2.1双参数CFAR算法69
6.2.2参考窗内包含目标像素的影响理论推导71
6.2.3参考窗内包含目标像素的影响仿真研究71
6.3自适应筛选快速CFAR算法流程73
6.3.1参考窗口像素的自适应筛选73
6.3.2自适应筛选仿真实验75
6.3.3区域阈值的可行性分析77
6.4实验验证78
6.4.1实验设置78
6.4.2实验结果及分析78
6.5本章小结80
第7章基于Krawtchouk矩特征的目标鉴别81
7.1引言81
7.2SAR图像的Krawtchouk矩特征提取81
7.2.1Krawtchouk矩81
7.2.2基于优选信息系数的特征选择82
7.3代价敏感神经网络分类器设计83
7.3.1多隐层神经网络83
7.3.2非均等代价函数84
7.4实验验证84
7.4.1实验设置84
7.4.2评价指标85
7.4.3实验结果及分析86
7.5本章小结90
第8章基于卷积神经网络和深度学习的目标识别91
8.1引言91
8.2卷积神经网络目标识别流程91
8.3改进的特征提取网络结构92
8.3.1特征提取网络的结构92
8.3.2卷积神经网络对噪声的抑制93
8.4优化的Softmax分类器94
8.4.1正则化项94
8.4.2dropout原理95
8.5卷积神经网络目标识别实验验证96
8.5.1实验设置96
8.5.2实验结果及分析98
8.6基于深度学习的目标检测框架101
8.6.1Faster-RCNN目标检测框架101
8.6.2SSD目标检测框架102
8.7针对SAR图像的检测框架研究103
8.7.1预训练模型103
8.7.2零均值规整化103
8.8深度学习目标检测实验验证104
8.8.1实验设置104
8.8.2实验结果及分析105
8.9本章小结109
本篇小结110
目标跟踪篇
第9章目标跟踪概述113
9.1目标跟踪简介113
9.2目标跟踪研究现状114
9.2.1生成式跟踪方法114
9.2.2判别式跟踪方法118
9.3本篇主要研究内容121
0章相关滤波目标跟踪基础理论123
10.1引言123
10.2背景感知相关滤波目标跟踪方法123
10.2.1标准相关滤波目标跟踪方法123
10.2.2背景感知相关滤波器124
10.2.3尺度估计126
10.3进一步改进优化方向127
10.4实验数据与评价指标128
10.4.1数据集128
10.4.2评价指标130
10.5本章小结132
1章时空感知相关滤波器133
11.1引言133
11.2时空感知相关滤波器模板训练133
11.3时空感知相关滤波器方法步骤136
11.4时空感知相关滤波器实验与分析137
11.4.1对比实验设置137
11.4.2数据集137
11.4.3实验具体参数设置138
11.4.4实验结果及分析138
11.5特征选择146
11.5.1人工特征146
11.5.2深度特征148
11.5.3自适应特征选择149
11.6自适应特征选择实验与分析151
11.6.1对比实验设置151
11.6.2测试数据集151
11.6.3实验具体参数设置151
11.6.4实验结果及分析151
11.7本章小结155
2章长时目标跟踪157
12.1引言157
12.2EdgeBoxes候选区域提取158
12.3结构化支持向量机160
12.4自适应目标重检测161
12.5自适应目标重检测方法步骤162
12.6自适应目标重检测实验与分析163
12.6.1对比实验设置163
12.6.2数据集164
12.6.3实验具体参数设置164
12.6.4实验分析164
12.7长时目标跟踪框架及目标尺度估计166
12.8长时目标跟踪方法步骤167
12.9长时目标跟踪实验与分析168
12.9.1实验数据168
12.9.2对比实验设置168
12.9.3实验设置169
12.9.4定量分析169
12.9.5定性分析189
12.10本章小结192
本篇小结194
参考文献195
彩图
内容摘要
本书介绍了无人机侦察情报处理的三部分内容，分别为图像融合、目标识别以及目标跟踪。图像融合介绍了红外和可见光的快速配准技术、结合变换域与空间域的灰度级融合技术和基于HS变换与目标增强的彩色级融合技术。对于SAR图像的白动日标识别，说明了基于白适应筛选快速CFAR算法的目标检测、基于Krawtchouk矩特征的目标鉴别以及某于卷积神经网络和深度学习的目标识别。针对长时目标跟踪，阐述了基于相关滤波的自适应特征融合与目标重检测技术。本书可供航空航天领域从事情报处理工作的科研人员阅读，也可作为高等院校图像处理相关专业教师和研究生的参考书。
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