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景象匹配与目标识别技术 版权信息
- ISBN：9787561226209
- 条形码：9787561226209 ; 978-7-5612-2620-9
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
景象匹配与目标识别技术 本书特色
《景象匹配与目标识别技术》：国防特色学术专著·航空宇航科学与技术
景象匹配与目标识别技术 内容简介
《景象匹配与目标识别技术》针对精确制导中的景象匹配和目标识别技术，主要介绍了与景象匹配和目标识别有关的研究方法和相关成果，涵盖了与景象匹配及目标识别有关的各种图像处理、景象匹配、特征提取与目标识别方法。全书共分为12章，其内容包括遥感图像处理方法、数学形态学图像处理方法、粗糙集图像处理方法等图像处理方法和基于图像特征的下视景象匹配、基于纹理质地子特征的下视景象匹配、下视景象匹配制导中的一些改进方法等下视景象匹配方法，以及空中二维目标图像识别、空中三维目标图像特征提取与目标识别等空中目标识别方法。
《景象匹配与目标识别技术》可作为高等学校导航制导类和航空航天类研究生教材或参考教材，也可供从事精确制导工作的工程技术人员参考。
景象匹配与目标识别技术 目录
第1章 绪论
1.1 精确制导武器
1.2 红外成像制导技术
1.3 红外图像处理方法概述
1.4 目标识别方法的研究现状
1.5 景象匹配技术
第2章 红外图像预处理
2.1 红外图像噪声滤波
2.2 红外图像灰度变换
2.3 红外图像增强
2.4 红外图像分割
第3章 遥感图像处理
3.1 图像制导与卫星对地观测技术应用概述
3.2 遥感图像中的数据融合
3.3 遥感图像中的边缘检测
3.4 遥感图像分割
3.5 基于知识推理的遥感图像理解方法
第4章 数学形态学图像处理方法
4.1 数学形态学的形成
4.2 数学形态学基本原理
4.3 灰度形态学方法
4.4 数学形态学滤波方法
4.5 基于数学形态学的图像边缘检测方法
4.6 数学形态学在机场目标识别中的应用
第5章 基于粗糙集的图像处理方法
5.1 粗糙集理论基础
5.2 粗糙集图像增强方法
5.3 粗糙集图像滤波方法
5.4 基于粗糙集的图像分割方法
5.5 粗糙集理论在航空母舰编队目标识别中的应用
第6章 下视景象匹配制导
6.1 下视景象匹配制导概述
6.2 下视景象匹配定位基本方法
第7章 基于图像特征的下视景象匹配制导
7.1 基于特征的图像匹配与识别技术概述
7.2 图像的特征提取
7.3 二维图像的不变矩
7.4 基于不变矩特征的下视景象匹配
第8章 下视景象匹配制导中的边缘匹配方法
8.1 抗变形的图像边缘匹配方法
8.2 常用的几种实时下视景象匹配定位方法
8.3 提高图像匹配可靠性的方法
第9章 基于纹理质地子特征的下视景象匹配
9.1 质地子特征及提取方法
9.2 基于质地子特征的下视景象匹配方法
第10章 空中二维目标图像识别
10.1 常用不变量的稳定性
10.2 极坐标投影矩
10.3 仿射投影矩
第11章 空中三维目标图像特征提取
11.1 单视点的三维目标成像模型
11.2 k-l傅里叶矩
11.3 余弦傅里叶矩
第12章 基于支持向量机的空中三维目标识别
12.1 支持向量机相关理论的简单回顾
12.2 支持向量机的选择
12.3 多类别支持向量机
12.4 *小随机风险多分类法
12.5 仿真与分析
参考文献
1.1 精确制导武器
1.2 红外成像制导技术
1.3 红外图像处理方法概述
1.4 目标识别方法的研究现状
1.5 景象匹配技术
第2章 红外图像预处理
2.1 红外图像噪声滤波
2.2 红外图像灰度变换
2.3 红外图像增强
2.4 红外图像分割
第3章 遥感图像处理
3.1 图像制导与卫星对地观测技术应用概述
3.2 遥感图像中的数据融合
3.3 遥感图像中的边缘检测
3.4 遥感图像分割
3.5 基于知识推理的遥感图像理解方法
第4章 数学形态学图像处理方法
4.1 数学形态学的形成
4.2 数学形态学基本原理
4.3 灰度形态学方法
4.4 数学形态学滤波方法
4.5 基于数学形态学的图像边缘检测方法
4.6 数学形态学在机场目标识别中的应用
第5章 基于粗糙集的图像处理方法
5.1 粗糙集理论基础
5.2 粗糙集图像增强方法
5.3 粗糙集图像滤波方法
5.4 基于粗糙集的图像分割方法
5.5 粗糙集理论在航空母舰编队目标识别中的应用
第6章 下视景象匹配制导
6.1 下视景象匹配制导概述
6.2 下视景象匹配定位基本方法
第7章 基于图像特征的下视景象匹配制导
7.1 基于特征的图像匹配与识别技术概述
7.2 图像的特征提取
7.3 二维图像的不变矩
7.4 基于不变矩特征的下视景象匹配
第8章 下视景象匹配制导中的边缘匹配方法
8.1 抗变形的图像边缘匹配方法
8.2 常用的几种实时下视景象匹配定位方法
8.3 提高图像匹配可靠性的方法
第9章 基于纹理质地子特征的下视景象匹配
9.1 质地子特征及提取方法
9.2 基于质地子特征的下视景象匹配方法
第10章 空中二维目标图像识别
10.1 常用不变量的稳定性
10.2 极坐标投影矩
10.3 仿射投影矩
第11章 空中三维目标图像特征提取
11.1 单视点的三维目标成像模型
11.2 k-l傅里叶矩
11.3 余弦傅里叶矩
第12章 基于支持向量机的空中三维目标识别
12.1 支持向量机相关理论的简单回顾
12.2 支持向量机的选择
12.3 多类别支持向量机
12.4 *小随机风险多分类法
12.5 仿真与分析
参考文献
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景象匹配与目标识别技术 节选
《景象匹配与目标识别技术》针对精确制导中的景象匹配和目标识别技术，主要介绍了与景象匹配和目标识别有关的研究方法和相关成果，涵盖了与景象匹配及目标识别有关的各种图像处理、景象匹配、特征提取与目标识别方法。全书共分为12章，其内容包括遥感图像处理方法、数学形态学图像处理方法、粗糙集图像处理方法等图像处理方法和基于图像特征的下视景象匹配、基于纹理质地子特征的下视景象匹配、下视景象匹配制导中的一些改进方法等下视景象匹配方法，以及空中二维目标图像识别、空中三维目标图像特征提取与目标识别等空中目标识别方法。《景象匹配与目标识别技术》可作为高等学校导航制导类和航空航天类研究生教材或参考教材，也可供从事精确制导工作的工程技术人员参考。
景象匹配与目标识别技术 相关资料
插图：现代战争形态已从传统的机械化战争转向高技术信息化的战争阶段。20世纪90年代至今，在全球局部地区发生的几场战争中已经确立了精确制导武器在现代战争中的重要地位口。精确制导武器的主要特点是命中精度高、作战效能高和大量使用微电子和光电技术。精确制导武器具有结构紧凑、雷达特征低、质量小、外形尺寸小和发射平台多样化等优点，因而特别有利于在现代作战环境中生存。在1991年第一次海湾战争中，以美国为首的多国部队用精确制导武器击毁了约80％的目标，初显了精确制导武器的威力。在1999年3月的科索沃战争中美国主要使用的是精确制导武器，其用量已占到全部使用武器的98％，并在这场战争中达到了零伤亡。2001年10月美国在阿富汗的战争中，也大量地使用了精确制导武器。2003年3月七枚“战斧”式巡航导弹实施的“斩首”行动宣布了第二次海湾战争的开始。很多国家都明确地把精确制导武器列为重点发展的常规兵器。精确制导武器已成为高技术信息化战争中的物理杀伤主要手段，并在战争中发挥关键作用。精确制导武器是指命中概率较高的制导武器，一般是指直接命中概率大于50％的制导武器。它们按照特定基准路线，运用控制和导引技术对目标进行攻击，主要用于摧毁重要战略目标和武器装备，其特点是精度高、射程远、攻击力强。精确制导武器一般由制导系统、战斗部与引爆系统、动力系统和伺服控制执行机构四部分组成。精确制导技术是精确制导武器的关键技术，其核心是精确探测和精确控制，其研究重点是确保寻的制导武器在复杂战场环境中精确命中目标和目标要害部位的寻的末制导技术。精确制导武器利用传感器和信息网络获取待攻击目标的位置、速度、图像及特征等信息，经分析和处理后实时修正和控制自身的飞行轨迹，具有很高的命中精度。信息处理的基本作用是对传感器接收的各种信号进行分析处理，并与信息网的信息相融合，自动搜索、识别、截获和跟踪目标信号，为武器系统提供必要的目标信息。它与一般制导技术的区别在于，精确制导不仅能制导导弹直接命中目标，而且具有命中点（易损部位）选择的能力和更强的抗干扰能力，并支持精确制导武器的远距离高精度作战、全天候作战和复杂战场环境下作战。精确制导技术是一项以高科技为基础，涉及多个专业技术领域的综合性系统应用技术。它的发展促进了武器装备更新换代，极大地提高了武器系统作战效能，增强了常规威慑力量。目
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