水下目標(biāo)檢測(cè)與基于圖的跟蹤方法

定　價(jià)：￥126.00

作　者：	李軻等著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121436314	出版時(shí)間：	2022-07-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	272	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《水下目標(biāo)檢測(cè)與基于圖的跟蹤方法》系統(tǒng)、全面地介紹了作者團(tuán)隊(duì)在水下目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤領(lǐng)域的研究成果，主要內(nèi)容包括聲吶圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別、基于zui小生成樹(shù)的目標(biāo)跟蹤算法、基于圖的半監(jiān)督目標(biāo)跟蹤算法、基于l1圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法、基于多視圖半監(jiān)督協(xié)同訓(xùn)練的目標(biāo)跟蹤算法。此外，還給出了一些水下目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤應(yīng)用的案例。《水下目標(biāo)檢測(cè)與基于圖的跟蹤方法》可作為高等院校水聲工程、無(wú)人裝備工程、信息工程專業(yè)本科生或研究生的教材或參考書(shū)，還可供從事系統(tǒng)工程、雷達(dá)工程、電子對(duì)抗、軍事指揮等專業(yè)的科研人員和工程技術(shù)人員參考。

作者簡(jiǎn)介

　　李軻，男，海軍上校，1985年7月出生，湖北黃岡人，2013年獲系統(tǒng)工程專業(yè)博士學(xué)位。研究方向?yàn)槟繕?biāo)檢測(cè)與識(shí)別、協(xié)同探測(cè)與數(shù)據(jù)融合。圍繞預(yù)警探測(cè)作戰(zhàn)指揮與態(tài)勢(shì)感知研究領(lǐng)域，注重理論基礎(chǔ)研究與工程技術(shù)應(yīng)用相結(jié)合。主持和參與10余項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、軍委裝備發(fā)展部和科技委預(yù)研項(xiàng)目、海軍軍內(nèi)科研項(xiàng)目，主持湖北省自然科學(xué)基金2項(xiàng)、“十三五”教育科研課題1項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外期刊和學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文16篇，其中作者12篇，通訊作者2篇，SCI收錄6篇、EI收錄4篇，出版專著1部，編著1部、譯著2部，主編教材4部，獲國(guó)防發(fā)明/實(shí)用新型專利授權(quán)7項(xiàng)和軟件著作權(quán)6項(xiàng)。

圖書(shū)目錄

第1章概述
1．1 水下目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的意義
1．2 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1．3 目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1．4 基于圖理論的算法
1．4．1 基于圖方法的基本概念
1．4．2 圖的構(gòu)造方法
1．4．3 基于圖方法在視頻跟蹤中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第2章圖像預(yù)處理
2．1 引言
2．2 濾波算法簡(jiǎn)述
2．2．1 平滑線性濾波
2．2．2 維納濾波
2．2．3 低通濾波
2．2．4 中值濾波
2．2．5 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波
2．2．6 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濾波
2．2．7 基于偏微分方程的濾波
2．2．8 基于小波變換的濾波
2．3 聲吶圖像灰度統(tǒng)計(jì)模型特性分析
2．3．1 聲吶圖像統(tǒng)計(jì)特性
2．3．2 統(tǒng)計(jì)模型描述
2．3．3 對(duì)比分析
2．4 基于偏微分方程的非線性擴(kuò)散濾波算法
2．4．1 相干斑噪聲
2．4．2 非線性擴(kuò)散濾波模型
2．4．3 算法改進(jìn)
2．4．4 實(shí)驗(yàn)研究
2．5 基于窗口選擇的自適應(yīng)增強(qiáng)算法
2．5．1 窗口選擇
2．5．2 自適應(yīng)窗口增強(qiáng)方法
2．5．3 實(shí)驗(yàn)研究
2．6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章聲吶圖像分割
3．1 引言
3．2 圖像分割算法簡(jiǎn)述
3．2．1 閾值化圖像分割
3．2．2 邊緣檢測(cè)圖像分割
3．2．3 基于區(qū)域的分割
3．2．4 基于形態(tài)學(xué)分水嶺的分割
3．3 基于標(biāo)記和模糊聚類的分水嶺聲吶圖像分割
3．3．1 分水嶺前處理及變換
3．3．2 基于粒子群算法的模糊聚類
3．3．3 實(shí)驗(yàn)研究
3．4 基于自適應(yīng)迭代閾值的聲吶圖像分割算法
3．4．1 算法描述
3．4．2 實(shí)驗(yàn)研究
3．5 基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的聲吶圖像分割算法
3．5．1 算法描述
3．5．2 實(shí)驗(yàn)研究
3．6 基于哈爾小波變換的水下小型沉底人造目標(biāo)分割算法
3．6．1 算法描述
3．6．2 二值化閾值
3．6．3 干擾抑制
3．7 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章目標(biāo)檢測(cè)
第5章目標(biāo)識(shí)別
第6章聲吶圖像目標(biāo)跟蹤算法
第7章基于最小生成樹(shù)的目標(biāo)跟蹤算法
第8章基于圖的半監(jiān)督目標(biāo)跟蹤算法
第9章基于е1圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法
第10章基于多視圖半監(jiān)督協(xié)同訓(xùn)練的目標(biāo)跟蹤算法
第11章基于圖的目標(biāo)跟蹤算法在無(wú)人機(jī)對(duì)地（海）面目標(biāo)視頻跟蹤中的應(yīng)用