前視紅外景象匹配技術 孫繼銀 9787030325655 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孫繼銀 著

圖書標籤:

• 紅外圖像處理
• 景象匹配
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• 模式識彆
• 圖像處理
• 孫繼銀
• 前視紅外
• 軍事技術
• 計算機視覺
• 遙感

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030325655

商品編碼：29291307956

包裝：平裝

齣版時間：2011-10-01

基本信息

書名：前視紅外景象匹配技術

定價：70.00元

作者：孫繼銀

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2011-10-01

ISBN：9787030325655

字數：386000

頁碼：306

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.499kg

編輯推薦

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與可見光圖像相比，紅外成像在像元分辨率、圖像清晰度等方麵都有較大的差距，更重要的是隨著視點和視距的變化，所拍攝的前視景象差彆很大，因此，前視紅外景象的匹配是一項艱巨而富有挑戰性的工作。孫繼銀等著的《前視紅外景象匹配技術》充分利用可見光影像信息，通過三維景象圖的生成、紅外模型的建立與反演、生成前視紅外導航模闆，實現瞭前視紅外景象準確的匹配。在此基礎上建立瞭一套係統、實用的前視紅外導航圖生成算法和模型，為飛行器基於前視紅外的景象匹配導航開創瞭一條有效的技術途徑。

內容提要

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孫繼銀等著的《前視紅外景象匹配技術》針對景象匹配製導需求，係統講述瞭前視紅外景象匹配的概念、算法、模型，以及工程實現和應用技術。全書共7章，包括紅外成像的概念、前視紅外景象匹配原理、三維信息獲取與三維場景生成、紅外反演模型的建立與反演、前視仿真圖與匹配模闆的生成、基於不變量的前視景象匹配、基於局部特徵的前視紅外景象匹配和前視紅外導航圖生成係統等內容。
《前視紅外景象匹配技術》內容是課題組多年的研究成果，其創新性、係統性和實用性突齣，書中的所有模型和算法經過實驗驗證，可以直接應用於紅外圖像的處理和景象匹配製導等領域。
本書可供導航製導與控製、計算機圖像處理、航空、航天飛行器設計和應用領域的研究人員、工程技術人員、高等院校學生參考，也可作為高等院校相關專業研究生教材。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《前視紅外景象匹配技術》 引言 在現代軍事偵察、導航製導、目標識彆等諸多領域，準確、可靠的景象匹配技術扮演著至關重要的角色。尤其是在復雜多變、信息量巨大的紅外景象環境中，如何實現高效、魯棒的景象匹配，一直是該領域的研究熱點和難點。本書《前視紅外景象匹配技術》深入探討瞭前視紅外景象匹配這一核心技術，係統闡述瞭其理論基礎、關鍵技術、算法模型以及工程實現等內容，旨在為相關領域的科研人員、工程技術人員及高等院校師生提供一本全麵、深入的參考著作。 第一章 緒論 本章首先對景象匹配技術的發展曆程、研究現狀以及在各個領域的應用進行概述，為讀者建立宏觀認知。重點介紹紅外成像技術的原理及其在軍事和民用領域的獨特優勢，闡述為何紅外景象匹配技術具有不可替代的重要性。接著，對前視紅外成像的特點進行深入分析，包括其成像機理、圖像特性、噪聲來源以及在不同環境下的成像錶現。在此基礎上，明確本書的研究目標和內容框架，強調前視紅外景象匹配在提高係統自主性、適應性和魯棒性方麵的重要意義。 第二章 紅外圖像特性與預處理 本章著重剖析紅外圖像的內在特性，這是進行有效景象匹配的前提。我們將詳細介紹紅外圖像與可見光圖像在輻射特性、對比度、分辨率、噪聲類型等方麵的差異，並深入分析影響紅外圖像質量的關鍵因素，如傳感器性能、環境溫度、目標輻射率、大氣透過率等。 為瞭應對紅外圖像固有的噪聲和低對比度等問題，有效的預處理技術至關重要。本章將詳細介紹一係列針對紅外圖像的預處理方法。首先，我們會討論輻射定標，這是一種將傳感器原始信號轉換為真實輻射亮度的過程，對於保證圖像的定量分析和跨場景匹配具有基礎性作用。隨後，我們將深入探討噪聲抑製技術，包括多種濾波算法，如高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等，以及針對紅外圖像特點的特殊去噪方法，例如基於統計模型或深度學習的去噪算法。 接著，我們還將詳細講解對比度增強技術，以突顯圖像中的關鍵特徵。這包括直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化（如CLAHE）等經典方法，以及更具針對性的紅外圖像增強技術，旨在提高目標與背景的區分度，例如基於多尺度分析的增強方法。 此外，本章還會涵蓋圖像去模糊技術，分析紅外成像過程中可能齣現的模糊原因，如傳感器運動、目標運動等，並介紹相應的去模糊算法，以恢復圖像的清晰度。最後，我們將討論幾何校正，包括圖像的畸變校正和配準前必要的幾何變換，以確保後續匹配算法的準確性。本章的目的是為後續章節的景象匹配算法奠定堅實的基礎，確保輸入數據的質量和適用性。 第三章 紅外景象匹配的理論基礎 本章將係統介紹紅外景象匹配的理論基礎，為讀者構建完整的理論框架。首先，我們將深入探討景象匹配的數學模型。這包括對圖像相似度度量的數學描述，例如像素強度差、相關性、互信息等。我們會詳細推導這些度量的數學公式，並分析它們各自的優缺點以及適用場景。 隨後，我們將重點介紹特徵提取的理論。特徵是圖像中最具代錶性和區分性的信息，是進行高效匹配的關鍵。本章將介紹多種經典的紅外圖像特徵提取方法。例如，基於邊緣檢測的特徵，包括Canny算子、Sobel算子等，以及對紅外圖像特有的邊緣特性進行分析。還會討論角點檢測，如Harris角點、FAST角點等，分析它們在紅外圖像中的魯棒性。 除此以外，本章還會深入介紹區域特徵的提取，包括SIFT、SURF、ORB等具有代錶性的局部特徵描述子。我們會詳細解釋它們的原理，包括尺度空間極值檢測、方嚮分配、描述子生成等步驟，並重點分析它們在紅外圖像中的錶現和改進方法。 在特徵點匹配的基礎上，本章還將引入區域匹配的理論。這包括對圖像塊（patch）的相似度度量，例如SSD（Sum of Squared Differences）、NCC（Normalized Cross-Correlation）等，並分析在紅外圖像中應用這些方法時需要注意的問題。 最後，本章會概述模型匹配和像素匹配的理念，並簡要介紹它們的理論基礎，為後續章節的具體算法實現提供理論指導。本章的核心在於建立讀者對景象匹配核心概念的深刻理解，為後續技術細節的學習打下堅實的理論基礎。 第四章 基於特徵點的紅外景象匹配算法 本章將聚焦於當前主流的基於特徵點的紅外景象匹配算法。我們將從特徵提取和特徵匹配兩個層麵進行詳細闡述。 在特徵提取方麵，本章將深入探討當前最先進的特徵提取方法，並重點分析它們在紅外圖像上的錶現。除瞭在第三章介紹的SIFT、SURF、ORB等算法外，本章還將介紹為適應紅外圖像特點而設計的改進算法，例如，考慮紅外圖像的低對比度和噪聲特性，對尺度空間構建、梯度計算進行優化。我們還將介紹一些專門針對紅外圖像設計的熱特徵點提取方法，這些方法能夠更好地捕捉紅外圖像中的輻射異常點，例如，基於局部最大值、局部方差或更復雜的統計模型。 在特徵匹配方麵，本章將詳細介紹高效準確的特徵匹配策略。這包括暴力匹配（Brute-Force Matching）的原理和局限性，以及更優的K近鄰匹配（K-Nearest Neighbors Matching）及其變種，例如FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）等加速匹配過程的技術。 更重要的是，本章將重點介紹如何去除誤匹配，這是特徵點匹配成功的關鍵。我們會詳細講解RANSAC（Random Sample Consensus）算法的原理及其在景象匹配中的應用，包括如何通過迭代采樣來估計模型參數並識彆並剔除外點。此外，還將介紹LMedS（Least Median of Squares）等其他魯棒估計方法。 本章還將探討多特徵融閤的策略，即結閤不同類型的特徵（如角點、邊緣、區域特徵）來提高匹配的魯棒性和準確性。例如，可以先利用全局特徵進行粗略匹配，再利用局部特徵進行精細匹配。 最後，本章將討論匹配後處理，例如基於幾何一緻性的驗證，以及如何根據匹配結果進行場景重建或姿態估計。本章的目標是為讀者提供一套完整的基於特徵點的紅外景象匹配技術方案，使其能夠根據實際應用場景選擇和優化算法。 第五章 基於區域的紅外景象匹配算法 本章將聚焦於基於區域的紅外景象匹配算法。與基於點特徵的方法不同，區域匹配算法考慮的是圖像中的局部區域塊，通過比較這些區域塊的相似度來實現匹配。 首先，本章將詳細介紹區域相似度度量。這包括對SSD、NCC等經典度量方法的深入剖析，分析它們在紅外圖像中的適用性以及潛在的局限性，例如對亮度和對比度變化的敏感性。此外，本章還將介紹一些專門針對紅外圖像的改進相似度度量，例如，考慮紅外圖像輻射特性的度量，或者利用統計分布信息來衡量區域相似度。 接著，本章將探討區域搜索策略。在一個大圖像中搜索匹配的區域，需要有效的搜索方法來提高效率。這包括模闆匹配的經典算法，例如全搜索（Exhaustive Search）、金字塔搜索（Pyramid Search）等。我們會分析這些方法的優缺點，並介紹一些加速搜索的技術，例如基於圖像的金字塔錶示。 本章還將重點介紹基於光流的區域匹配。光流估計能夠反映圖像序列中像素的運動信息，對於運動場景下的紅外景象匹配尤為重要。我們會介紹Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法等經典光流算法，並分析其在紅外圖像中的應用和優化。 此外，本章還將討論基於模型匹配的區域匹配方法。這包括利用預先構建的場景模型（例如三維模型或二維地圖）來指導區域匹配過程。我們會介紹如何從紅外圖像中提取模型特徵，以及如何將這些模型特徵與待匹配圖像中的區域進行比對。 最後，本章將討論區域匹配的魯棒性問題，例如如何應對紅外圖像中的噪聲、遮擋、形變等乾擾，並介紹相應的處理策略。本章旨在讓讀者掌握不同類型的區域匹配算法，並能夠根據實際應用需求選擇和設計閤適的區域匹配方案。 第六章 基於深度學習的紅外景象匹配技術 本章將深入探討當前發展迅猛的基於深度學習的紅外景象匹配技術。深度學習在圖像處理領域取得瞭巨大成功，也為景象匹配帶來瞭新的突破。 首先，我們將介紹深度學習在特徵提取中的應用。我們會講解如何利用捲積神經網絡（CNN）來學習圖像的深層特徵，並介紹一些經典的CNN架構，例如AlexNet、VGG、ResNet等，以及如何將它們用於提取紅外圖像的特徵描述子。重點分析深度學習特徵與傳統手工設計特徵在魯棒性、判彆力方麵的優勢。 接著，本章將介紹端到端的景象匹配網絡。這包括設計專門的網絡結構，能夠直接輸入兩幅待匹配的紅外圖像，並輸齣匹配結果（例如匹配得分、變換矩陣等）。我們會介紹基於孿生網絡（Siamese Network）的匹配模型，以及一些注意力機製（Attention Mechanism）在提高匹配效率和準確性方麵的應用。 此外，本章還將探討深度學習在誤匹配去除中的應用。例如，利用深度學習模型來學習誤匹配的模式，從而進行更精準的誤匹配判斷。 本章還將重點關注紅外圖像特有的深度學習應用。由於紅外圖像的特殊性，直接使用為可見光圖像設計的網絡可能效果不佳。因此，我們會介紹一些專門針對紅外圖像的深度學習模型設計和訓練策略，包括數據增強、遷移學習、以及對網絡結構的改進，以更好地捕捉紅外圖像中的熱信息。 最後，本章還將討論深度學習在生成式模型中的應用，例如利用生成對抗網絡（GAN）來生成逼真的紅外圖像，或者利用其來模擬不同環境下的紅外成像效果，為訓練和測試提供更多樣化的數據。本章旨在為讀者提供一個全麵的視角，瞭解深度學習如何賦能紅外景象匹配技術，並為未來的研究方嚮提供啓發。 第七章 前視紅外景象匹配係統的工程實現 本章將從工程實現的角度，探討前視紅外景象匹配係統的設計與開發。我們將把前幾章介紹的理論和算法轉化為實際可用的係統。 首先，本章將詳細討論係統整體架構設計。包括如何將傳感器、圖像預處理模塊、特徵提取與匹配模塊、以及最終的輸齣模塊進行有機整閤，形成一個完整的匹配流程。我們會介紹不同的係統設計方案，例如基於實時處理的係統和基於離綫處理的係統，並分析它們的優缺點。 接著，本章將重點關注硬件平颱選擇與優化。根據不同的應用需求，選擇閤適的計算平颱，例如嵌入式係統、高性能服務器或GPU加速平颱。我們將討論如何對算法進行硬件優化，以滿足實時性要求，例如采用並行計算、硬件加速等技術。 在軟件開發方麵，本章將介紹常用的開發語言和工具，例如C++、Python，以及相關的圖像處理和機器學習庫（如OpenCV、TensorFlow、PyTorch）。我們還會討論如何進行模塊化開發，以及如何進行代碼的優化和調試。 本章還將深入探討係統性能評估與指標。包括如何設計閤理的評估方案，選擇閤適的性能指標（如準確率、召迴率、匹配時間、魯棒性等），並對係統進行全麵的測試和驗證。 此外，本章還將討論工程實現中可能遇到的挑戰，例如數據量的管理、算法的移植性、係統的可靠性等，並提齣相應的解決方案。 最後，本章還將介紹實際應用案例分析，通過具體的工程實踐，展示前視紅外景象匹配技術在不同場景下的應用效果。本章旨在幫助讀者將理論知識轉化為實際的工程能力，順利完成前視紅外景象匹配係統的設計與開發。 第八章 前視紅外景象匹配技術的未來發展趨勢 本章將對前視紅外景象匹配技術的未來發展進行展望。我們將分析當前技術瓶頸，並探討未來的研究方嚮和發展趨勢。 首先，我們將討論多模態信息融閤。將紅外圖像與其他模態的信息（如可見光圖像、雷達數據、激光雷達數據等）進行融閤，有望顯著提高景象匹配的魯棒性和準確性。 接著，本章將關注自適應與在綫學習。未來的景象匹配係統需要具備更強的自適應能力，能夠根據環境的變化和目標特徵的動態變化進行實時的學習和調整。 此外，我們將探討三維景象匹配。隨著三維傳感技術的不斷發展，對三維紅外景象的匹配需求日益增長。我們將分析三維景象匹配的技術挑戰和研究方嚮。 本章還將討論增強現實（AR）與虛擬現實（VR）在景象匹配中的應用。將景象匹配技術與AR/VR技術相結閤，可以在軍事演練、模擬訓練等領域發揮重要作用。 最後，我們將關注更高性能、更低功耗的硬件平颱的發展，以及新型傳感器技術對景象匹配的影響。同時，也會對數據安全和隱私保護在景象匹配領域的應用提齣思考。本章旨在為讀者勾勒齣前視紅外景象匹配技術未來的發展藍圖，激發新的研究思路和創新。 結論 《前視紅外景象匹配技術》一書，從理論到實踐，係統地闡述瞭前視紅外景象匹配的關鍵技術和發展趨勢。本書內容詳實，邏輯嚴謹，旨在為讀者提供一個全麵深入的學習平颱，幫助他們在該領域取得更深入的理解和突破。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注軍事和國防科技領域的愛好者，我對《前視紅外景象匹配技術》這本書充滿瞭好奇。紅外成像技術在現代軍事偵察、目標跟蹤和精確製導等領域扮演著至關重要的角色，而景象匹配則是實現這些功能的核心技術之一。這本書的作者孫繼銀先生，在這一領域有著深厚的造詣，其著作必定能夠為我們揭示這項前沿技術的奧秘。我尤其期待書中對復雜環境下紅外景象匹配的解決方案的探討，比如在雨、雪、霧等惡劣天氣條件下，或者在強乾擾和欺騙的電子戰環境下，如何保證匹配的魯棒性和準確性。此外，書中對於新型匹配算法的介紹，例如基於深度學習的方法，也讓我充滿瞭期待。我相信，這本書不僅能夠滿足我作為普通讀者對科技前沿的探求欲，更能夠為相關領域的專業人士提供寶貴的參考和藉鑒。期待這本書能夠讓我對紅外技術和軍事應用的結閤有一個更深入、更全麵的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本《前視紅外景象匹配技術》真的是一本寶藏！我是一名剛入行的光學工程師，之前在工作中就遇到瞭與紅外成像和目標識彆相關的難題，搜尋瞭大量資料，都覺得不夠係統和深入。偶然間發現瞭這本書，光看書名就感覺找到瞭救星。這本書的編排非常閤理，從基礎的紅外成像原理講起，逐步深入到各種先進的景象匹配算法。尤其是書中對不同匹配算法的優劣勢分析，以及在實際應用場景中的適用性探討，給瞭我非常大的啓發。我特彆欣賞它在技術細節上的闡述，不是那種泛泛而談的理論，而是真正落到瞭實處，比如算法的數學模型、實現步驟、以及相關的參數選擇等等。而且，書中還列舉瞭許多實際案例，讓我們能夠直觀地理解這些抽象的技術是如何解決具體問題的。對於我們這些需要動手實踐的工程師來說，這簡直是太有用瞭！感覺就像是請瞭一位經驗豐富的導師在手把手教我一樣。這本書絕對是我近期讀過的最實用、最有價值的技術書籍之一，強烈推薦給所有從事相關領域的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

作為一名從事無人係統開發的工程師，紅外視覺和自主導航是我的核心工作內容。《前視紅外景象匹配技術》這本書為我提供瞭一個係統性的知識框架和前沿的算法參考。書中對於紅外傳感器的工作原理、紅外圖像的特性以及不同成像方式的優劣勢的講解，為我深入理解後續的景象匹配算法奠定瞭堅實的基礎。我尤其欣賞書中對各種景象匹配方法的詳細介紹，包括模闆匹配、特徵點匹配、區域匹配以及基於深度學習的方法，並對它們在不同應用場景下的適用性進行瞭深入的分析。這對於我選擇和優化無人係統中的導航和定位算法至關重要。書中還探討瞭諸如視角變化、光照變化、遮擋和形變等復雜因素對匹配精度的影響，並提齣瞭相應的解決方法。這對於我們在實際復雜環境中部署無人係統至關重要。這本書的齣版，無疑為我們這些一綫開發者提供瞭寶貴的理論指導和技術支持，相信它能夠幫助我們開發齣更先進、更可靠的無人係統。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在圖像處理領域深耕多年的科研人員，近期對目標跟蹤和自主導航的融閤技術産生瞭濃厚的興趣。《前視紅外景象匹配技術》這本書的齣現，恰好契閤瞭我當前的研究方嚮。書中對紅外景象匹配算法的詳盡論述，尤其是對於各種經典和新興算法的比較分析，以及它們在不同場景下的性能評估，對我來說具有極高的參考價值。我特彆關注書中對魯棒性、實時性和計算效率方麵的討論，這對於開發能夠在復雜動態環境中穩定工作的導航係統至關重要。書中對特徵提取、相似度度量以及匹配策略的深入剖析，為我理解和改進現有算法提供瞭新的思路。此外，書中關於紅外圖像預處理和增強技術的介紹，也能夠幫助我提升數據的質量，從而進一步提高匹配的精度。總體而言，這本書為我打開瞭一個新的研究視野，我相信它將極大地推動我在相關領域的理論研究和技術創新。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初買這本書純粹是齣於好奇。我對那些高科技的東西總是有種莫名的嚮往，特彆是涉及到軍事科技的。雖然我對“紅外”、“景象”、“匹配”這些專業術語並不是很懂，但看到書的封麵設計和簡介，就覺得這本書一定不簡單。我之前也接觸過一些科技類的書籍，但很多都寫得過於晦澀難懂，讀起來很費勁。這本《前視紅外景象匹配技術》雖然是專業書籍，但我翻閱瞭一下，感覺它的語言還算比較清晰，不像我想象中的那麼難。書中一些例子和圖示，即使是我這樣的小白也能大緻理解其中的意思。我覺得這本書可能不僅對專業人士有用，對於像我這樣想要瞭解一些前沿科技的普通讀者，也能提供一個不錯的入門窗口。雖然我可能沒辦法完全理解所有的技術細節，但能夠通過這本書對這項技術有一個初步的認識，就已經很滿足瞭。