前视红外景象匹配技术 孙继银 9787030325655 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：前视红外景象匹配技术

定价：70.00元

作者：孙继银

出版社：科学出版社

出版日期：2011-10-01

ISBN：9787030325655

字数：386000

页码：306

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.499kg

编辑推荐

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与可见光图像相比，红外成像在像元分辨率、图像清晰度等方面都有较大的差距，更重要的是随着视点和视距的变化，所拍摄的前视景象差别很大，因此，前视红外景象的匹配是一项艰巨而富有挑战性的工作。孙继银等著的《前视红外景象匹配技术》充分利用可见光影像信息，通过三维景象图的生成、红外模型的建立与反演、生成前视红外导航模板，实现了前视红外景象准确的匹配。在此基础上建立了一套系统、实用的前视红外导航图生成算法和模型，为飞行器基于前视红外的景象匹配导航开创了一条有效的技术途径。

内容提要

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孙继银等著的《前视红外景象匹配技术》针对景象匹配制导需求，系统讲述了前视红外景象匹配的概念、算法、模型，以及工程实现和应用技术。全书共7章，包括红外成像的概念、前视红外景象匹配原理、三维信息获取与三维场景生成、红外反演模型的建立与反演、前视仿真图与匹配模板的生成、基于不变量的前视景象匹配、基于局部特征的前视红外景象匹配和前视红外导航图生成系统等内容。
《前视红外景象匹配技术》内容是课题组多年的研究成果，其创新性、系统性和实用性突出，书中的所有模型和算法经过实验验证，可以直接应用于红外图像的处理和景象匹配制导等领域。
本书可供导航制导与控制、计算机图像处理、航空、航天飞行器设计和应用领域的研究人员、工程技术人员、高等院校学生参考，也可作为高等院校相关专业研究生教材。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《前视红外景象匹配技术》 引言 在现代军事侦察、导航制导、目标识别等诸多领域，准确、可靠的景象匹配技术扮演着至关重要的角色。尤其是在复杂多变、信息量巨大的红外景象环境中，如何实现高效、鲁棒的景象匹配，一直是该领域的研究热点和难点。本书《前视红外景象匹配技术》深入探讨了前视红外景象匹配这一核心技术，系统阐述了其理论基础、关键技术、算法模型以及工程实现等内容，旨在为相关领域的科研人员、工程技术人员及高等院校师生提供一本全面、深入的参考著作。 第一章 绪论 本章首先对景象匹配技术的发展历程、研究现状以及在各个领域的应用进行概述，为读者建立宏观认知。重点介绍红外成像技术的原理及其在军事和民用领域的独特优势，阐述为何红外景象匹配技术具有不可替代的重要性。接着，对前视红外成像的特点进行深入分析，包括其成像机理、图像特性、噪声来源以及在不同环境下的成像表现。在此基础上，明确本书的研究目标和内容框架，强调前视红外景象匹配在提高系统自主性、适应性和鲁棒性方面的重要意义。 第二章 红外图像特性与预处理 本章着重剖析红外图像的内在特性，这是进行有效景象匹配的前提。我们将详细介绍红外图像与可见光图像在辐射特性、对比度、分辨率、噪声类型等方面的差异，并深入分析影响红外图像质量的关键因素，如传感器性能、环境温度、目标辐射率、大气透过率等。 为了应对红外图像固有的噪声和低对比度等问题，有效的预处理技术至关重要。本章将详细介绍一系列针对红外图像的预处理方法。首先，我们会讨论辐射定标，这是一种将传感器原始信号转换为真实辐射亮度的过程，对于保证图像的定量分析和跨场景匹配具有基础性作用。随后，我们将深入探讨噪声抑制技术，包括多种滤波算法，如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，以及针对红外图像特点的特殊去噪方法，例如基于统计模型或深度学习的去噪算法。 接着，我们还将详细讲解对比度增强技术，以突显图像中的关键特征。这包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化（如CLAHE）等经典方法，以及更具针对性的红外图像增强技术，旨在提高目标与背景的区分度，例如基于多尺度分析的增强方法。 此外，本章还会涵盖图像去模糊技术，分析红外成像过程中可能出现的模糊原因，如传感器运动、目标运动等，并介绍相应的去模糊算法，以恢复图像的清晰度。最后，我们将讨论几何校正，包括图像的畸变校正和配准前必要的几何变换，以确保后续匹配算法的准确性。本章的目的是为后续章节的景象匹配算法奠定坚实的基础，确保输入数据的质量和适用性。 第三章 红外景象匹配的理论基础 本章将系统介绍红外景象匹配的理论基础，为读者构建完整的理论框架。首先，我们将深入探讨景象匹配的数学模型。这包括对图像相似度度量的数学描述，例如像素强度差、相关性、互信息等。我们会详细推导这些度量的数学公式，并分析它们各自的优缺点以及适用场景。 随后，我们将重点介绍特征提取的理论。特征是图像中最具代表性和区分性的信息，是进行高效匹配的关键。本章将介绍多种经典的红外图像特征提取方法。例如，基于边缘检测的特征，包括Canny算子、Sobel算子等，以及对红外图像特有的边缘特性进行分析。还会讨论角点检测，如Harris角点、FAST角点等，分析它们在红外图像中的鲁棒性。 除此以外，本章还会深入介绍区域特征的提取，包括SIFT、SURF、ORB等具有代表性的局部特征描述子。我们会详细解释它们的原理，包括尺度空间极值检测、方向分配、描述子生成等步骤，并重点分析它们在红外图像中的表现和改进方法。 在特征点匹配的基础上，本章还将引入区域匹配的理论。这包括对图像块（patch）的相似度度量，例如SSD（Sum of Squared Differences）、NCC（Normalized Cross-Correlation）等，并分析在红外图像中应用这些方法时需要注意的问题。 最后，本章会概述模型匹配和像素匹配的理念，并简要介绍它们的理论基础，为后续章节的具体算法实现提供理论指导。本章的核心在于建立读者对景象匹配核心概念的深刻理解，为后续技术细节的学习打下坚实的理论基础。 第四章 基于特征点的红外景象匹配算法 本章将聚焦于当前主流的基于特征点的红外景象匹配算法。我们将从特征提取和特征匹配两个层面进行详细阐述。 在特征提取方面，本章将深入探讨当前最先进的特征提取方法，并重点分析它们在红外图像上的表现。除了在第三章介绍的SIFT、SURF、ORB等算法外，本章还将介绍为适应红外图像特点而设计的改进算法，例如，考虑红外图像的低对比度和噪声特性，对尺度空间构建、梯度计算进行优化。我们还将介绍一些专门针对红外图像设计的热特征点提取方法，这些方法能够更好地捕捉红外图像中的辐射异常点，例如，基于局部最大值、局部方差或更复杂的统计模型。 在特征匹配方面，本章将详细介绍高效准确的特征匹配策略。这包括暴力匹配（Brute-Force Matching）的原理和局限性，以及更优的K近邻匹配（K-Nearest Neighbors Matching）及其变种，例如FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）等加速匹配过程的技术。 更重要的是，本章将重点介绍如何去除误匹配，这是特征点匹配成功的关键。我们会详细讲解RANSAC（Random Sample Consensus）算法的原理及其在景象匹配中的应用，包括如何通过迭代采样来估计模型参数并识别并剔除外点。此外，还将介绍LMedS（Least Median of Squares）等其他鲁棒估计方法。 本章还将探讨多特征融合的策略，即结合不同类型的特征（如角点、边缘、区域特征）来提高匹配的鲁棒性和准确性。例如，可以先利用全局特征进行粗略匹配，再利用局部特征进行精细匹配。 最后，本章将讨论匹配后处理，例如基于几何一致性的验证，以及如何根据匹配结果进行场景重建或姿态估计。本章的目标是为读者提供一套完整的基于特征点的红外景象匹配技术方案，使其能够根据实际应用场景选择和优化算法。 第五章 基于区域的红外景象匹配算法 本章将聚焦于基于区域的红外景象匹配算法。与基于点特征的方法不同，区域匹配算法考虑的是图像中的局部区域块，通过比较这些区域块的相似度来实现匹配。 首先，本章将详细介绍区域相似度度量。这包括对SSD、NCC等经典度量方法的深入剖析，分析它们在红外图像中的适用性以及潜在的局限性，例如对亮度和对比度变化的敏感性。此外，本章还将介绍一些专门针对红外图像的改进相似度度量，例如，考虑红外图像辐射特性的度量，或者利用统计分布信息来衡量区域相似度。 接着，本章将探讨区域搜索策略。在一个大图像中搜索匹配的区域，需要有效的搜索方法来提高效率。这包括模板匹配的经典算法，例如全搜索（Exhaustive Search）、金字塔搜索（Pyramid Search）等。我们会分析这些方法的优缺点，并介绍一些加速搜索的技术，例如基于图像的金字塔表示。 本章还将重点介绍基于光流的区域匹配。光流估计能够反映图像序列中像素的运动信息，对于运动场景下的红外景象匹配尤为重要。我们会介绍Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法等经典光流算法，并分析其在红外图像中的应用和优化。 此外，本章还将讨论基于模型匹配的区域匹配方法。这包括利用预先构建的场景模型（例如三维模型或二维地图）来指导区域匹配过程。我们会介绍如何从红外图像中提取模型特征，以及如何将这些模型特征与待匹配图像中的区域进行比对。 最后，本章将讨论区域匹配的鲁棒性问题，例如如何应对红外图像中的噪声、遮挡、形变等干扰，并介绍相应的处理策略。本章旨在让读者掌握不同类型的区域匹配算法，并能够根据实际应用需求选择和设计合适的区域匹配方案。 第六章 基于深度学习的红外景象匹配技术 本章将深入探讨当前发展迅猛的基于深度学习的红外景象匹配技术。深度学习在图像处理领域取得了巨大成功，也为景象匹配带来了新的突破。 首先，我们将介绍深度学习在特征提取中的应用。我们会讲解如何利用卷积神经网络（CNN）来学习图像的深层特征，并介绍一些经典的CNN架构，例如AlexNet、VGG、ResNet等，以及如何将它们用于提取红外图像的特征描述子。重点分析深度学习特征与传统手工设计特征在鲁棒性、判别力方面的优势。 接着，本章将介绍端到端的景象匹配网络。这包括设计专门的网络结构，能够直接输入两幅待匹配的红外图像，并输出匹配结果（例如匹配得分、变换矩阵等）。我们会介绍基于孪生网络（Siamese Network）的匹配模型，以及一些注意力机制（Attention Mechanism）在提高匹配效率和准确性方面的应用。 此外，本章还将探讨深度学习在误匹配去除中的应用。例如，利用深度学习模型来学习误匹配的模式，从而进行更精准的误匹配判断。 本章还将重点关注红外图像特有的深度学习应用。由于红外图像的特殊性，直接使用为可见光图像设计的网络可能效果不佳。因此，我们会介绍一些专门针对红外图像的深度学习模型设计和训练策略，包括数据增强、迁移学习、以及对网络结构的改进，以更好地捕捉红外图像中的热信息。 最后，本章还将讨论深度学习在生成式模型中的应用，例如利用生成对抗网络（GAN）来生成逼真的红外图像，或者利用其来模拟不同环境下的红外成像效果，为训练和测试提供更多样化的数据。本章旨在为读者提供一个全面的视角，了解深度学习如何赋能红外景象匹配技术，并为未来的研究方向提供启发。 第七章 前视红外景象匹配系统的工程实现 本章将从工程实现的角度，探讨前视红外景象匹配系统的设计与开发。我们将把前几章介绍的理论和算法转化为实际可用的系统。 首先，本章将详细讨论系统整体架构设计。包括如何将传感器、图像预处理模块、特征提取与匹配模块、以及最终的输出模块进行有机整合，形成一个完整的匹配流程。我们会介绍不同的系统设计方案，例如基于实时处理的系统和基于离线处理的系统，并分析它们的优缺点。 接着，本章将重点关注硬件平台选择与优化。根据不同的应用需求，选择合适的计算平台，例如嵌入式系统、高性能服务器或GPU加速平台。我们将讨论如何对算法进行硬件优化，以满足实时性要求，例如采用并行计算、硬件加速等技术。 在软件开发方面，本章将介绍常用的开发语言和工具，例如C++、Python，以及相关的图像处理和机器学习库（如OpenCV、TensorFlow、PyTorch）。我们还会讨论如何进行模块化开发，以及如何进行代码的优化和调试。 本章还将深入探讨系统性能评估与指标。包括如何设计合理的评估方案，选择合适的性能指标（如准确率、召回率、匹配时间、鲁棒性等），并对系统进行全面的测试和验证。 此外，本章还将讨论工程实现中可能遇到的挑战，例如数据量的管理、算法的移植性、系统的可靠性等，并提出相应的解决方案。 最后，本章还将介绍实际应用案例分析，通过具体的工程实践，展示前视红外景象匹配技术在不同场景下的应用效果。本章旨在帮助读者将理论知识转化为实际的工程能力，顺利完成前视红外景象匹配系统的设计与开发。 第八章 前视红外景象匹配技术的未来发展趋势 本章将对前视红外景象匹配技术的未来发展进行展望。我们将分析当前技术瓶颈，并探讨未来的研究方向和发展趋势。 首先，我们将讨论多模态信息融合。将红外图像与其他模态的信息（如可见光图像、雷达数据、激光雷达数据等）进行融合，有望显著提高景象匹配的鲁棒性和准确性。 接着，本章将关注自适应与在线学习。未来的景象匹配系统需要具备更强的自适应能力，能够根据环境的变化和目标特征的动态变化进行实时的学习和调整。 此外，我们将探讨三维景象匹配。随着三维传感技术的不断发展，对三维红外景象的匹配需求日益增长。我们将分析三维景象匹配的技术挑战和研究方向。 本章还将讨论增强现实（AR）与虚拟现实（VR）在景象匹配中的应用。将景象匹配技术与AR/VR技术相结合，可以在军事演练、模拟训练等领域发挥重要作用。 最后，我们将关注更高性能、更低功耗的硬件平台的发展，以及新型传感器技术对景象匹配的影响。同时，也会对数据安全和隐私保护在景象匹配领域的应用提出思考。本章旨在为读者勾勒出前视红外景象匹配技术未来的发展蓝图，激发新的研究思路和创新。 结论 《前视红外景象匹配技术》一书，从理论到实践，系统地阐述了前视红外景象匹配的关键技术和发展趋势。本书内容详实，逻辑严谨，旨在为读者提供一个全面深入的学习平台，帮助他们在该领域取得更深入的理解和突破。