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曾峦 、 熊伟 、 赵忠文 、 方秀花 、 翟优 著 / 国防工业出版社 / 2015-05 / 精装
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品相 九五品
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上书时间2024-12-05
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侦察图像获取与融合技术
《侦察图像获取与融合技术》分为9章:第1章绪论,主要介绍了侦察图像获取与融合技术的发展现状与趋势,数字图像记录的基本格式;第2章常用的图像传感器,主要介绍了常用的成像镜头、可见光成像传感器、红外成像传感器和微光成像传感器的基本工作原理;第3章图像实时记录技术,主要介绍了一种基于直写硬盘的大容量高速数字图像记录技术,包括图像采集控制模块、图像数据并行存储模块和控制软件模块;第4章图像融合原理,按照图像融合基本模型的构成,系统地介绍了图像配准、图像校正、图像变换、图像合成的方法和技术;第5章常用的特征提取算法,主要介绍了目前常用的特征提取算法,包括Harris检测算子、SUSAN检测算子、Forstner检测算子、Moravac检测算子和CLHC检测算子的基本原理、实现方法和优缺点;第6章SIFT特征提取方法,主要介绍了SIFT算法的基本原理、构成方法、存在问题和改进方法;第7章SURF特征提取方法,主要介绍了SURF算法的基本原理、构成方法、存在问题和改进方法;第8章基于特征的自动匹配方法,主要介绍了四种基于特征的自动匹配方法,包括基于统计的自动匹配、基于变换模型的自动匹配、基于改进的RANSAC自动匹配和基于外极线校验的自动匹配方法;第9章大幅面图像快速融合技术,主要介绍了一种大幅面航空、航天遥感图像的快速融合方法,以及图像融合的评价标准等内容。
《侦察图像获取与融合技术》主要用作航天指挥硕士生、博士生、航天团级指挥军官的教材和参考书,也可用作空间目标监视、空间光电测量、图像信息处理等专业的本科生教材和参考书,还可作为从事相关专业的工程技术人员的参考资料。
第1章绪论1.1图像信息1.1.1图像和像素1.1.2图像文件格式1.1.3图像的显示1.2图像实时记录技术现状1.2.1基于通用微机的记录技术1.2.2基于冗余磁盘阵列的记录技术1.2.3基于专用控制器的记录技术1.3图像融合技术的发展1.3.1图像配准技术1.3.2图像合成技术1.4本书主要内容参考文献第2章常用的图像传感器2.1基础知识2.1.1光电效应2.1.2色度学原理2.1.3电视信号2.1.4图像的基本参量2.2摄像原理2.2.1电真空摄像器件工作原理2.2.2CCD图像传感器工作原理2.2.3CMOS图像传感器工作原理2.2.4LBCASTJFET图像传感器工作原理2.3彩色图像传感器2.3.1三板彩色图像传感器2.3.2单管彩色摄像机2.3.3单板彩色图像传感器2.4图像传感器镜头2.4.1普通镜头2.4.2复杂镜头2.4.3特殊用途镜头2.5红外和微光图像传感器2.5.1红外图像传感器2.5.2微光图像传感器2.6本章小结参考文献第3章图像实时记录技术3.1图像实时记录系统基本结构3.2图像采集控制模块3.2.1LVDS电平转换3.2.2CameraLink接口3.2.3采集控制模块电路设计3.3图像数据并行存储模块3.3.1数据并行处理及同步缓存3.3.2基于多通道软同步的自启动直写控制器3.3.3基于SCSI协议的硬盘控制电路3.3.4总线电缆长度设计3.3.5终结电阻设计3.3.6SCSI协议控制器3.4控制软件设计3.4.1软件流程3.4.2外部通信协议3.4.3命令集简介3.5实验结果与分析3.6本章小结参考文献第4章图像融合原理4.1成像原理4.1.1成像模型4.1.2坐标系统4.2图像融合基本模型4.2.1相机的运动4.2.2图像间的坐标变换4.2.3图像融合模型4.3图像配准技术4.3.1图像配准的数学模型4.3.2图像配准的基本框架4.3.3相似性测度4.3.4匹配策略4.3.5图像配准方法分类4.4图像校正技术4.4.1图像几何校正4.4.2图像亮度校正4.5图像变换技术4.5.1最近邻法4.5.2双线性法4.5.3三次线性插值法4.6图像合成技术4.6.1简单图像合成4.6.2基于金字塔分解的图像合成4.6.3基于小波变换的图像合成4.6.4常用的图像融合规则4.7本章小结参考文献第5章常用的特征提取算法5.1Harris检测算子5.2SUSAN检测算子5.3Forstner检测算子5.4Moravac检测算子5.5CLHC检测算子5.6本章小结参考文献第6章SIFT特征提取方法6.1SIFT特征提取算法6.1.1高斯差分DoG滤波6.1.2尺度空间的极值检测6.1.3关键点的位置确定6.1.4关键点的方向参数6.1.5构建特征描述符6.2基于扇形区域分割的SIFT描述符6.2.1算法原理6.2.2实验结果与分析6.3自适应对比度阈值控制提取关键点6.3.1算法原理6.3.2实验结果与分析6.4自适应对比度阈值控制的扇形区域分割描述符6.5本章小结参考文献第7章SURF特征提取方法7.1SURF特征提取方法7.1.1积分图像7.1.2Fast-Hessian特征检测算子7.1.3尺度空间构建7.1.4确定特征点主方向7.1.5构建特征描述符7.2基于扇形区域分割的suRF描述符7.2.1扇形区域分割描述符识别性能分析7.2.2扇形区域分割SURF描述符构建方法7.3基于三角形区域分割的SURF描述符7.3.1三角形分割SURF描述符性能分析7.3.2三角形划分SURF描述符构建方法7.4几种典型特征描述符匹配性能比较7.4.1测试图片7.4.2评价标准7.4.3实验结果及分析7.5SURF描述符在星点匹配上的应用7.5.1星点检测7.5.2构建星点描述符7.5.3星点匹配7.5.4实验分析7.6本章小结参考文献第8章基于特征的自动匹配方法8.1基于统计的自动匹配策略8.1.1三峰值自动匹配策略8.1.2实验结果与分析8.2基于变换模型的自动匹配策略8.2.1匹配算法描述8.2.2实验结果与分析8.3基于改进的RANSAC的自动匹配策略8.3.1匹配策略8.3.2改进的:RANSAC算法8.3.3实验结果与分析8.4基于外极线校验的自动匹配策略8.4.1基本情况8.4.2匹配策略8.4.3实验结果8.5本章小结参考文献第9章大幅面图像快速融合技术9.1大幅面图像融合框架9.2定位精度分析9.3图像的无缝融合9.4图像融合评价9.4.1主观评价标准9.4.2客观评价标准9.5实验结果与分析9.6本章小结参考文献
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开播时间:09月02日 10:30