多源夜視圖像認知計算理論與方法-認知計算與挖掘學習 (第2版) 9787030794062 柏連發 韓靜 陳霄宇著

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書名：多源夜視圖像認知計算理論與方法-認知計算與挖掘學習 (第2版)
ISBN：9787030794062
出版社：科學
著編譯者：柏連發 韓靜 陳霄宇著
頁數：419
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1718983
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【台灣高等教育出版社簡體書】 多源夜視圖像認知計算理論與方法-認知計算與挖掘學習 (第2版) 787030794062 柏連發 韓靜 陳霄宇著

內容簡介

本書較全面地論述認知計算在夜視圖像處理中的前沿理論與方法。主要內容包括仿生視覺感知機理、夜視圖像視覺增強、夜視圖像視覺特徵提取、夜視圖像顯著檢測、非訓練夜視目標認知檢測、時-空-譜夜視目標識別定位、數據驅動的多源夜視增強與信息融合感知等。本書反映了國內外發展現狀和最新成果，也包含了作者近年來在這一領域的主要研究成果。 本書可作為高等學校光電、計算機、自動化等專業的研究生、高年級本科生教材，同時可供從事夜視圖像分析、計算機視覺、人工智能等相關領域的專業研究人員學習、參考。

目錄

前言
第1章 緒論
1 1 多源夜視圖像視覺認知學習的研究內容
1 2 夜視圖像融合與視覺認知計算
1 3 仿生視覺認知計算模型方法
1 3 1 元胞自動機理論
1 3 2 非經典感受野機制
1 3 3 視覺稀疏感知特性理論
1 3 4 視覺注意機制
1 3 5 What/Where視覺感知過程
1 3 6 視覺層次認知學習過程
1 3 7 腦認知過程
1 4 視覺認知計算的夜視應用
1 4 1 基於稀疏表示的圖像降噪
1 4 2 基於非經典感受野的輪廓提取
1 4 3 基於視覺特徵的超解析度重建
1 4 4 基於視覺注意的顯著檢測
1 4 5 基於稀疏分類的目標識別
1 4 6 基於層次化認知的目標檢測定位
1 4 7 基於多模態深度特徵增強的全天時視覺感知
1 5 本書概述
參考文獻
第2章 夜視圖像視覺增強
2 1 夜視圖像特性分析
2 1 1 微光圖像雜訊分析
2 1 2 紅外圖像特徵分析
2 2 基於局部稀疏結構的降噪增強模型
2 2 1 局部結構保持稀疏編碼
2 2 2 核化局部結構保持稀疏編碼
2 2 3 編碼實現
2 2 4 局部稀疏結構降噪模型
2 3 基於分層的紅外圖像增強模型
2 3 1 圖像結構層
2 3 2 圖像紋理層
2 3 3 基於結構約束的圖像層整合
2 4 基於元胞自動機的紅外圖像增強模型
2 4 1 基於梯度分佈的先驗知識
2 4 2 基於梯度分佈殘差的先驗知識
2 4 3 迭代準則
2 5 實驗結果與分析
2 5 1 基於局部稀疏結構降噪模型
2 5 2 基於分層的紅外圖像增強模型
2 5 3 基於元胞自動機的紅外圖像增強模型
2 6 本章小結
參考文獻
第3章 夜視圖像視覺特徵提取
3 1 活動輪廓模型
3 1 1 SLGS模型
3 1 2 LBF模型
3 2 基於nCRF的夜視圖像顯著輪廓提取
3 2 1 基於WKPCA同質度校正nCRF抑制模型的微光圖像顯著輪廓提取
3 2 2 基於nCRF複合模型的複雜場景下夜視圖像顯著輪廓提取
3 2 3 兩種模型對降噪前後微光圖像輪廓提取效果比較
3 3 基於主動輪廓模型的光譜圖像分割
3 3 1 自適應的基於多維特徵的主動輪廓模型
3 3 2 基於空間–光譜信息的主動輪廓分割模型
3 4 本章小結
參考文獻
第4章 數據驅動的夜視增強與特性建模
4 1 基於照明場重建的低照度圖像增強
4 1 1 重照明原理與定義
4 1 2 光線傳播與渲染過程
4 1 3 照明場重建網絡設計
4 1 4 算法結果分析
4 2 基於頻率感知退化的紅外圖像增強
4 2 1 圖像退化模型
4 2 2 IFADGAN-SR網絡框架
4 2 3 紅外頻域感知退化
4 2 4 基於退化生成的紅外增強網絡
4 2 5 實驗測試與參數分析
4 3 基於位姿感知的紅外視圖渲染與場景重建
4 3 1 位姿感知優化
4 3 2 高頻不變注意力增強
4 3 3 實驗測試與參數分析
4 4 本章小結
參考文獻
第5章 夜視圖像顯著檢測
5 1 視覺注意和顯著分析
5 1 1 視覺感知系統
5 1 2 數據驅動的顯著模型
5 1 3 任務驅動的顯著模型
5 2 基於動態各向異性感受野的顯著模型
5 2 1 離散型C-S模型
5 2 2 基於離散型C-S的顯著檢測算法
5 2 3 實驗結果與分析
5 3 基於紋理顯著性的微光圖像目標檢測
5 3 1 局部紋理粗糙度
5 3 2 紋理顯著性度量
5 3 3 實驗結果與分析
5 4 多模型互作用的視覺顯著檢測
5 4 1 基於布爾圖和前景圖的顯著模型
5 4 2 基於圖論布爾圖的顯著模型
5 4 3 實驗結果與分析
5 5 本章小結
參考文獻
第6章 非訓練夜視目標認知檢測
6 1 非訓練夜視目標檢測方法
6 2 基於局部與全局LARK特徵的匹配模型的目標檢測算法
6 2 1 LARK運算元
6 2 2 局部LARK特徵和全局熱擴散結合的紅外目標檢測模型
6 2 3 基於LARK特徵和布爾圖結合的紅外目標檢測模型
6 2 4 實驗結果與分析
6 3 基於相似結構統計和近鄰結構約束LARK特徵的匹配模型
6 3 1 局部相似結構統計匹配模型
6 3 2 近鄰結構匹配模型
6 3 3 實驗結果分析
6 4 基於局部稀疏結構匹配模型的夜視目標魯棒檢測
6 4 1 局部稀疏結構匹配模型
6 4 2 LSSM模型分析與夜視目標檢測效果
6 5 本章小結
參考文獻
第7章 時--空--譜夜視目標識別定位
7 1 WWN模型生物機理
7 1 1 基於What和Where信息的視覺感知模型
7 1 2 現有WWN模型綜述
7 1 3 WWN模型的延伸
7 23 D-LARK特徵運算元
7 2 1 基於空間-光譜的3D-LARK
7 2 2 基於空間-時間的3D-LARK
7 2 3 其他特徵運算元與3D-LARK的比較
7 3 基於金字塔分層模型的多光譜目標識別
7 3 1 基於3D-LARK和分層模型的多光譜目標檢測
7 3 2 基於局部和近鄰結構特徵約束的目標檢測模型
7 4 基於空間–時
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