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| 內容簡介： |
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全书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；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；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；图像配准、图像校正、图像变换和图像合成的方法和技术；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；SIFT算法的基本原理、构成方法、存在问题和改进方法；大幅面图像快速融合技术等。
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| 目錄：
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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
2.2.2 CCD图像传感器工作原理
2.2.3 CMOS图像传感器工作原理
2.2.4 LBCASTJFET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
3.2.1 LVDS电平转换
3.2.2 CameraLink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
3.3.6 SCSI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
5.1 Harris检测算子
5.2 SUSAN检测算子
5.3 Forstner检测算子
5.4 Moravac检测算子
5.5 CLHC检测算子
5.6 本章小结
参考文献
第6章 SIFT特征提取方法
6.1 SIFT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
7.1 SURF特征提取方法
7.1.1 积分图像
7.1.2 Fast-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
7.5 SURF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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| 內容試閱：
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第1章绪 论
随着信息技术的发展，现代战争的内涵发生了深刻的变化，现代战争已经发展为基于信息系统的体系作战模式，并扩展到包含陆、海、空、天、电磁等五维的作战空问，军事斗争也从体能较量、技能较量转向智能较量；从材料对抗、能量对抗发展到信息对抗。现代军事信息获取与处理技术已经成为军事信息对抗的重要组成部分，是军队实施正确指挥的前提，是取得作战胜利的重要保证。美国战略司令部把弹道导弹的打击过程划分为五个阶段：监视、理解、决策、打击和监视，第一个阶段的监视就是战场信息获取的过程，为理解作战意图、做出正确决策和实施火力打击提供情报信息；最后一个阶段的监视也是搜集实施作战行动以后的战场信息的过程，为评估打击效果提供必要的信息，同时也为下一次的理解、决策和打击提供依据，即下一个作战周期的开始。随着现代信息技术的发展，军事信息获取与处理技术已经成为一个依靠多学科支持，涉及领域极其广泛的多层次、多种类综合军事活动，在信息化战争中有着举足轻重的地位和作用，其中航空、航天侦察图像的获取与融合技术是军事信息获取与处理技术的重要组成部分。
图像信息获取与融合技术在军用和民用中都有极其广泛的应用领域，特别是在军事领域，随着信息化战争进程的加速，以侦察图像信息获取与融合技术为核心的战场信息感知技术已经成为信息化条件下最具有影响力的军事信息获取与处理技术。
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