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紅外目標探測 ( 簡體 字) |
| 作者：陳錢,錢惟賢,張聞文 | 類別：1. -> 電子工程 -> 電子電氣 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 44155
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 345 元 |
| 出版日：1/1/2016 |
| 頁數：360 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121277634 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：紅外目標探測起源于軍事用途，主要是采用紅外熱像儀結合信號處理技術，實現目標的自動檢測與跟蹤。在軍事領域，紅外目標自動檢測與跟蹤技術主要體現在紅外搜索與跟蹤系統，該系統既可以實現目標預警功能，又可對目標進行隨動跟蹤。當然針對每個實際系統，這兩個功能有時是合在一起的，此時稱為搜索與跟蹤系統，有時又是分開的，如專門的搜索預警系統和專門的跟蹤系統。在民用領域，可以利用紅外熱成像實現對外部入侵（強盜、小偷）的自動告警、自動跟蹤等，還有海監、反恐等領域也可以應用。
目前有大量的學者從事紅外目標探測相關的研究工作，每年有大量新人加入這個行業。但到目前為止，還沒有一套綜合介紹紅外目標探測相關理論與方法的書籍，造成新的學生在接觸到這個行業時，不知道怎么入門。而本書作者通過對多年實踐經驗的總結，歸納出紅外目標探測的一套理論與方法。
該書有如下特色：
（1）本書系統地分析了紅外目標探測的相關理論與方法。提供的相關理論可以作為系統總體設計人員的參考依據；提供的相關算法適合于算法設計人員作為參考依據；提供的相關硬件系統適合于硬件設計人員作為參考依據。
（2）根據目標特性和成像方式的差異，本書將紅外目標分為點目標、線目標和面目標，并給出了不同的檢測與跟蹤算法。針對不同目標的不同處理方法，更具有實用性。
（3）本書專門對紅外目標搜索的理論與算法進行了詳細的論述，使讀者能區分目標搜索算法與目標跟蹤算法的區別。
通過學習本書，你可以：
? 了解紅外熱成像的基本原理；
? 了解紅外熱成像的噪聲特性；
? 了解目標的紅外特性；
? 掌握紅外目標搜索相關技術；
? 掌握紅外目標跟蹤相關技術；
? 掌握紅外目標探測系統硬件設計相關技術。
本書可作為高等學校光電專業的基礎教材，也可供相關領域的工程技術人員學習、參考。
本書是工業和信息化部“十二五”規劃專著，全書共分16章。本書從實用性和先進性出發，較全面地介紹了紅外目標探測的基本理論與相關算法，主要內容包括：第2章，講述紅外探測器的原理及其響應的數學模型，這是我們后面做紅外目標特性分析的理論基礎；第3∼4章，講述紅外圖像去噪處理，分別是第3章的動態噪聲抑制處理和第4章的非均勻性噪聲抑制處理；第5∼7章，講述紅外小目標自動檢測與跟蹤的相關內容；第8∼12章，講述紅外線目標自動檢測與跟蹤的相關內容；第13∼15章，講述地面紅外面目標自動檢測與跟蹤的相關內容；第16章，講述紅外目標自動檢測與跟蹤信號處理硬件部分設計的內容。
本書第1∼16章由陳錢、錢惟賢共同總結編寫和統稿，統稿過程中，張聞文做了大量工作。作者根據多年實踐經驗，同時對自己的博士生（胡永生、管志強、秦劍、彭晨、任建樂）的博士論文進行了歸納總結，最終凝練出一套紅外目標探測理論與方法。在本書的編寫過程中，陳延如教授和倪曉武教授提出了許多寶貴意見，在此一并表示感謝！
本書的編寫參考了大量近年來出版的相關技術資料，吸取了許多專家和同仁的寶貴經驗，在此向他們深表謝意。感謝南理工社會公共安全科技協同中心經費資助。
由于紅外目標探測技術發展迅速，作者學識有限，書中誤漏之處難免，望廣大讀者批評指正。 |
內容簡介：本書從實用性和先進性出發，較全面地介紹了紅外目標探測的基本理論與相關算法。全書共分16章，主要內容包括：紅外熱成像特性分析、紅外圖像動態噪聲抑制技術、紅外非均勻噪聲抑制技術、紅外小目標特性分析、紅外小目標自動檢測與跟蹤的核心框架、紅外小目標自動檢測與跟蹤中的背景抑制、紅外小目標自動檢測與跟蹤中的數據關聯、紅外小目標自動檢測與跟蹤具體算法、紅外線目標特性分析、線目標自動檢測中的背景抑制技術、紅外線目標自動檢測與跟蹤算法、地面紅外面目標特性分析、地面紅外面目標搜索、地面紅外面目標跟蹤、紅外目標探測硬件系統等。本書可作為高等學校光電專業的基礎教材，也可供相關領域的工程技術人員學習、參考。 |
目錄：第1章 緒論 1
1.1 紅外搜索與跟蹤系統的優點 1
1.2 紅外搜索與跟蹤系統的功能特點 2
1.3 紅外搜索與跟蹤的發展現狀 5
1.4 本書的安排 8
參考文獻 8
第2章 紅外熱成像特性分析 13
2.1 紅外熱成像技術發展概況 13
2.2 紅外探測器的主要熱探測機理 15
2.2.1 熱電探測器和鐵電測輻射熱計 15
2.2.2 熱電偶探測器 17
2.2.3 電阻微測輻射熱計 18
參考文獻 19
第3章 紅外圖像動態噪聲抑制技術 22
3.1 紅外圖像動態噪聲特性 22
3.2 具有細節保護功能的改進型中值濾波器 24
3.2.1 基于隸屬度的中心權值調整 24
3.2.2 算法的實驗結果 26
3.3 新型圖像噪聲抑制各向異性擴散算法 28
3.3.1 基于方向信息測度的非線性擴散 28
3.3.2 新的非線性擴散方程 29
3.3.3 算法的仿真結果 30
3.4 基于運動補償的紅外圖像噪聲時域IIR濾波算法 32
3.4.1 時域IIR濾波器 33
3.4.2 基于噪聲分布模型的運動檢測 33
3.4.3 基于概率松弛法的運動區域標號 35
3.4.4 運動補償 35
3.4.5 算法處理結果 36
參考文獻 37
第4章 紅外非均勻噪聲抑制技術 38
4.1 空域低通時域高通非均勻性校正算法 39
4.2 高頻恒定統計算法 45
4.3 基于最優化技術的條紋非均勻性校正算法 49
參考文獻 56
第5章 紅外小目標特性分析 57
5.1 背景雜波特性分析 57
5.2 目標特性分析 59
5.2.1 目標的紅外輻射特性 59
5.2.2 目標幾何特性分析 63
5.2.3 目標成像過程模型 64
5.2.4 運動特性分析 67
5.2.5 目標的圖像統計特征分析 68
5.3 小目標探測作用距離分析 69
5.4 小目標探測作用距離的作戰效能分析 72
5.5 目標與背景的局部相關性及其度量 73
參考文獻 74
第6章 紅外小目標自動檢測與跟蹤的核心框架 76
6.1 紅外小目標自動檢測與跟蹤技術發展現狀 76
6.1.1 先探測后跟蹤（DBT）技術 76
6.1.2 先跟蹤后探測（TBD）技術 78
6.2 本書的小目標自動檢測與跟蹤框架 80
參考文獻 81
第7章 紅外小目標自動檢測與跟蹤中的背景抑制 84
7.1 背景抑制技術的發展現狀 84
7.2 傳統的背景抑制算法 86
7.2.1 傳統的空域背景抑制算法 86
7.2.2 頻域高通濾波方法 91
7.3 基于背景分類的背景抑制算法 93
7.3.1 基于復雜度分類的背景抑制算法 94
7.3.2 基于光流直方圖運動補償算法 99
7.3.3 基于光流估計的背景抑制算法 104
7.3.4 基于二維速度矢量直方圖的背景抑制算法 109
7.4 復濾波器組背景自適應抑制算法 113
參考文獻 123
第8章 紅外小目標自動檢測與跟蹤中的數據關聯 127
8.1 小目標自動檢測與跟蹤的貝葉斯框架 127
8.2 小目標自動檢測與跟蹤的點跡形成 129
8.2.1 恒虛警率檢測 129
8.2.2 點跡的特征變量 133
8.2.3 點跡的建模 137
8.2.4 多特征觀測概率的建模 140
8.3 航跡的多特征似然概率 145
8.4 組合濾波技術 146
參考文獻 150
第9章 紅外小目標自動檢測與跟蹤具體算法 151
9.1 小目標自動檢測與跟蹤波門選擇法則 151
9.2 最大觀測概率算法 152
9.3 多特征PDA算法 157
9.4 組合濾波最大觀測概率算法 163
9.5 粒子多假設算法 167
9.6 轉移受限粒子濾波算法 172
9.6.1 粒子濾波器 172
9.6.2 Mean-shift跟蹤算法 173
9.6.3 Mean-shift粒子濾波算法 175
9.6.4 我們的算法 176
9.7 MC_MHT算法 181
參考文獻 183
第10章 紅外線目標特性分析 184
10.1 線目標產生機理分析 184
10.2 線目標作用距離分析 187
10.2.1 面陣旋轉作用距離方程 187
10.2.2 有效作用距離方程 190
10.2.3 面陣與線陣的性能比較 191
10.3 紅外線目標的模擬生成 192
10.3.1 紅外場景的模擬生成 193
10.3.2 線目標的模擬生成 193
10.3.3 包含線目標的紅外場景仿真 193
參考文獻 195
第11章 線目標自動檢測中的背景抑制技術 196
11.1 傳統背景抑制算法用于線目標自動檢測 196
11.1.1 紅外圖像噪聲抑制 196
11.1.2 基于面陣探測器掃描搜索系統背景抑制處理思路 198
11.1.3 基于模板匹配濾波算法 198
11.1.4 基于形態學的濾波算法 199
11.1.5 基于中值濾波方法 201
11.2 面陣探測器掃描搜索系統背景抑制的新方法 201
11.2.1 最小行間差濾波算法 202
11.2.2 基于區域統計排序的濾波算法 205
11.2.3 基于小波變換的濾波算法 208
11.2.4 基于幀間匹配的濾波算法 211
11.3 實驗比較分析 214
參考文獻 221
第12章 紅外線目標自動檢測與跟蹤算法 223
12.1 基于多算法融合的目標自動檢測流程 223
12.1.1 基于目標頭、尾特征檢測 224
12.1.2 單幀目標自動檢測實現過程 226
12.1.3 幀間比較檢測實現過程 228
12.1.4 融合判決 229
12.2 基于概率分布函數匹配的線目標探測技術 233
12.2.1 小目標子區域的灰度概率分布 233
12.2.2 基于概率分布函數匹配的小目標探測 235
12.3 基于目標特征的多目標跟蹤檢測技術 236
12.3.1 多目標跟蹤完整過程 236
12.3.2 基于目標特征的數據關聯技術 237
12.3.3 數據關聯與跟蹤具體算法 239
12.4 實驗結果與分析 239
12.4.1 算法融合目標自動檢測仿真結果與分析 239
12.4.2 目標跟蹤仿真結果與分析 244
12.4.3 算法性能分析 245
參考文獻 246
第13章 地面紅外面目標特性分析 247
13.1 地面紅外目標探測的難點 247
13.2 地面紅外目標跟蹤技術的研究現狀 249
13.2.1 地面紅外場景圖像預處理技術的研究現狀分析 249
13.2.2 地面紅外目標搜索技術的研究現狀分析 251
13.2.3 成像目標跟蹤技術的研究現狀分析 253
13.3 基于光流的運動區域增強 255
13.3.1 光流的基本原理 255
13.3.2 TV-L1光流 257
13.3.3 快速TV-L1光流 262
13.3.4 輸入圖像的預配準 264
13.3.5 光流的計算框架 266
13.3.6 基于HSV色彩空間的光流信息融合 268
13.4 紅外序列圖像光流估計的并行優化 269
13.4.1 GPU的簡要介紹 269
13.4.2 CPU-GPU異構計算平臺模式 270
13.4.3 基于CUDA并行優化的TV-L1光流 271
參考文獻 273
第14章 地面紅外面目標搜索 279
14.1 紅外運動目標的幀內檢測 279
14.1.1 基于連通域標記法的運動區域分割 279
14.1.2 特征空間的核密度估計 281
14.1.3 Mean Shift算法 285
14.1.4 結合連通域標記的Mean Shift聚類 288
14.1.5 實驗與結果 289
14.2 紅外地面目標的數據關聯 291
14.2.1 紅外地面目標的特征 291
14.2.2 貝葉斯框架下的數據關聯技術 293
14.2.3 地面目標多特征融合的Kalman濾波 295
14.2.4 航跡管理 298
14.2.5 實驗與結果 300
參考文獻 303
第15章 地面紅外面目標跟蹤 305
15.1 粒子濾波框架下的目標跟蹤 305
15.1.1 重要性采樣 305
15.1.2 序列重要性采樣 306
15.1.3 粒子濾波的整體流程 309
15.2 粒子觀測概率的估計 309
15.2.1 主成分分析的基本原理 310
15.2.2 序列KL變換 310
15.2.3 主成分分析的概率模型 313
15.2.4 目標的遮擋判定 315
15.3 系統狀態轉移概率的估計 317
15.4 基于特征子空間的多角點跟蹤算法 320
15.4.1 基于特征子空間的角點描述 321
15.4.2 角點的跟蹤 321
15.4.3 實驗與結果 325
15.5 粒子濾波框架下的紅外地面目標跟蹤算法的總體流程 327
參考文獻 328
第16章 紅外目標探測硬件系統 330
16.1 硬件處理模塊總體框架 331
16.1.1 硬件組成與信號處理流程 331
16.1.2 硬件處理電路 331
16.2 圖像處理器群接口總線技術 333
16.3 多處理器多線程技術 339
16.4 信號處理關鍵模塊 340
16.4.1 噪聲抑制算法硬件流程 340
16.4.2 目標頭、尾特征檢測硬件流程 341
16.4.3 幀間比較檢測硬件流程 343
16.4.4 單幀檢測硬件流程 345
16.4.5 跟蹤模塊硬件流程 348
參考文獻 349 |
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