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内容简介

　　《典型目标识别与图像除雾技术》主要以典型目标识别以及克服雾天对目标识别造成的图像退化为目的，对目标识别所涉及的理论和技术问题做了深入的分析和讨论，并提供了一些作者在科研工作中总结和应用的算法。《典型目标识别与图像除雾技术》的目的旨在为读者提供一种实用而有效的、能够提高典型目标识别率的方法，并提供客服视觉系统中雾天影响所造成的图像退化的途径，最终提高视觉系统的可靠性和准确性。《典型目标识别与图像除雾技术》可以是信息科学、控制科学、计算机科学等学科从事图像处理、图像分析、视频处理、光学成像、大气光学等研究人员及科学工作者的参考资料，也可以作为高校、研究所的研究生的教学用书和参考书。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 典型目标识别技术概述
1．2 军事目标识别技术及其发展概况
1．2．1 ATR简介
1．2．2 军事目标识别技术的发展
1．2．3 典型ATR系统
1．3 车牌自动识别技术概述
1．3．1 车牌自动识别系统的组成及工作原理
1．3．2 车牌自动识别系统的国内外现状
1．3．3 汽车牌照识别系统关键技术
1．4 目标识别中的干扰因素分析
1．4．1 被动干扰
1．4．2 主动干扰
1．4．3 不同气象条件对目标识别系统的影响
1．5 本书的主要内容
1．5．1 本书的主要工作
1．5．2 本书的结构

第2章 目标识别技术的相关理论基础
2．1 数学形态学基础
2．1．1 数学形态学概述
2．1．2 二值形态学的基本原理
2．1．3 灰度形态学的基本原理
2．1．4 数学形态学的结构元素及其分类、组合、分解
2．1．5 数学形态学的应用
2．2 图像分割方法概述
2．2．1 图像分割的基本概念
2．2．2 图像分割方法
2．2．3 图像分割中存在的问题
2．3 图像特征分析与描述
2．3．1 图像特征分类
2．3．2 特征的分析与描述
2．4 神经网络理论基础
2．4．1 人工神经网络及其模型
2．4．2 神经网络的分类及其激活函数
2．4．3 神经网络的学习训练方法
2．5 大气散射理论基础
2．5．1 大气中粒子与天气的关系
2．5．2 大气散射机理

第3章 典型目标检测及提取技术
3．1 引言
3．2 目标搜索与定位方法
3．2．1 目标区域搜索方法
3．2．2 目标定位方法
3．3 综合目标分割方法
3．3．1 基于特征的目标分割方法
3．3．2 算法综合及结果
3．4 基于多层次特征目标提取中的目标候选区域选择
3．4．1 基于灰度特征的多阈值分割
3．4．2 基于空间分布特征的区域选择
3．5 基于多层次特征与数学形态学的目标提取方法
3．5．1 基于多层次特征与数学形态学的目标提取方法
3．5．2 目标递归提取方法
3．5．3 提取流程及实验结果

第4章 基于综合特征的目标识别技术
4．1 引言
4．1．1 特征提取与选择
4．1．2 特征提取与选择的步骤
4．1．3 特征提取与特征选择的关系
4．2 基于综合特征提取的车牌字符识别方法
4．2．1 车牌字符的几种典型特征及提取方法
4．2．2 识别流程及分类器的设计
4．2．3 算法综合及识别结果
4．3 基于不变特征的军事目标识别
4．3．1 不变矩与圆度特征提取
4．3．2 构造样本特征库
4．3．3 特征空间搜索与特征匹配
4．3．4 判决与分类
4．3．5 系统识别流程及与识别实验结果

第5章 基于神经网络的目标识别技术
5．1 基于BP网络的目标识别
5．1．1 BP网络模型及其工作原理
5．1．2 BP网络分类器的实现及实验结果
5．2 基于自组织竞争网络的目标识别
5．2．1 自组织竞争网络模型及其工作原理
5．2．2 自组织竞争网络分类器的实现及实验结果
5．3 基于Hopfield网络的目标识别
5．3．1 Hopfield网络模型及其工作原理
5．3．2 Hopfield网络分类器的实现及实验结果
5．4 基于不变特征的神经网络识别
5．4．1 BP网络识别
5．4．2 自组织竞争网络识别

第6章 基于物理模型的雾天退化图像复原方法
6．1 退化图像及复原方法概述
6．1．1 成像系统的数学描述
6．1．2 退化图像模型
6．1．3 退化图像的复原方法概述
6．2 天气退化图像模型
6．2．1 单色大气散射模型
6．2．2 二色大气散射模型
6．2．3 光源的辉光模型
6．3 光源天气退化图像的仿真及复原
6．3．1 光源天气退化图像的仿真
6．3．2 光源天气退化图像的复原
6．4 基于二色模型的天气退化图像的复原方法
6．4．1 获取深度信息
6．4．2 图像复原
6．4．3 复原后图像增强
6．4．4 仿真实验结果及比较
后记
参考文献

前言/序言

　　目标识别是各种机器视觉系统所要解决的关键问题。本书对目标识别，特别是军事目标识别和汽车牌照识别进行了系统综述，将军事目标识别各个发展阶段的特点以及车牌识别的国内外现状做了分析和总结。然后，在数学形态学、图像分割、图像特征分析与描述、神经网络、大气散射等理论的基础之上建立了目标识别框架，采用了一些新的综合算法并在实际系统中实现，取得了理想的效果。
　　一个通用的目标识别系统是不存在的，针对目标识别系统中各关键技术的通用算法也是不存在的，这也正是人们致力于此方面研究的原因。本书以军事目标识别和汽车牌照自动识别两个研究课题中的目标识别为研究主线，分别研究了基于综合特征和基于神经网络算法在这两方面的应用。提出了用于车牌识别的综合特征识别算法及用于军事目标的基于不变矩特征与圆度特征综合识别算法。此外，还研究了采用基于像素和特征的不同神经网络结构识别方法。
　　识别算法虽然是目标识别的关键技术，但如果不能准确地提取目标，则无论是基于特征的算法还是基于神经网络的算法都将无法实现。因此，本书也研究了目标检测和提取的方法，提出了基于综合特征的车牌快速定位算法与车牌字符分割算法，以及基于多层次特征与数学形态学的目标递归提取方法。
　　雾霾天气现已经成为人们日常生活中关心的气象条件。近几年，全国范围的雾霾天气对工农业生产、交通、国防以及人们的日常生活产生了极大的影响、造成了严重的损失。因此，本书对目标识别系统中的雾霾天气干扰问题，进行了深入分析，特别是雾霾天气的物理特性以及相应的散射模型，利用这些特性及模型可以对受天气影响而退化的图像进行复原，这些方法对改善视觉系统的特性使之适应不良天气有非常大的帮助。
　　采用物理模型的方法复原天气退化图像时，其复原后的图像可能会有低亮度的特点，因此为了增加复原后图像的可视性，有必要对其亮度进行非线性调整。在此，本书可为读者提供作者的研究结果。
　　最后，作者感谢导师徐心和教授多年的关心和培养，感谢周围工作的同事，以及作者的研究生们，同时也感谢那些为本书的出版提供帮助和那些提出宝贵建议的人。

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