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稀疏和低秩表示目標(biāo)檢測與跟蹤及其軍事應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787118123043
- 條形碼：9787118123043 ; 978-7-118-12304-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
稀疏和低秩表示目標(biāo)檢測與跟蹤及其軍事應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書是作者在該領(lǐng)域多年的研究成果積累，內(nèi)容從稀疏與低秩理論分析到圖像超分辨率預(yù)處理，從目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)方法到軍事偵察典型應(yīng)用。全書共分為6章，首先概述了稀疏與低秩表示理論及其在解決計算機視覺問題中的基本模型；其次闡述了超分辨重建、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤的研究現(xiàn)狀，以及在稀疏與低秩表示理論框架下，作者對以上三個計算機視覺問題的研究成果；很后是典型軍事應(yīng)用，描述了稀疏與低秩表示理論在軍事目標(biāo)檢測和跟蹤中的應(yīng)用實例。
稀疏和低秩表示目標(biāo)檢測與跟蹤及其軍事應(yīng)用 目錄
第1章 概述
1．1 信號表示——從稀疏到低秩
1．1．1 信號稀疏表示
1．1．2 信號低秩表示
1．2 基本概念和術(shù)語
1．2．1 稀疏表示
1．2．2 低秩表示
1．3 稀疏與低秩表示在圖像處理和計算機視覺中的應(yīng)用
1．3．1 圖像超分辨率
1．3．2 目標(biāo)檢測
1．3．3 目標(biāo)跟蹤
1．3．4 其他應(yīng)用
1．4 本書的主要內(nèi)容與組織安排
參考文獻
第2章 稀疏與低秩表示模型和算法
2．1 稀疏表示模型
2．2 稀疏表示算法
2．2．1 貪婪算法
2．2．2 快速優(yōu)化算法
2．3 字典學(xué)習(xí)模型
2．4 字典學(xué)習(xí)算法
2．4．1 批處理字典學(xué)習(xí)
2．4．2 在線字典學(xué)習(xí)算法
2．5 低秩表示模型
2．5．1 線性模型
2．5．2 非線性模型
2．6 低秩表示算法
2．6．1 迭代閾值算法
2．6．2 加速近似梯度算法
2．6．3 精確增廣拉格朗日乘子算法
參考文獻
第3章 基于稀疏表示的圖像超分辨率重建
3．1 圖像超分辨率重建概述
3．1．1 基本概念
3．1．2 發(fā)展歷程
3．1．3 本章內(nèi)容
3．2 稀疏域圖像超分辨率模型與算法
3．2．1 稀疏域圖像超分辨率思想
3．2．2 魯棒性單幅圖像超分辨率模型
3．2．3 圖像超分辨率算法
3．2．4 實驗結(jié)果與分析
3．3 基于圖像塊稀疏結(jié)構(gòu)相似度鄰域約束的超分辨率重建
3． 3．1 HR/LR樣本模型及雙字典學(xué)習(xí)
3．3．2 稀疏結(jié)構(gòu)相似度鄰域逼近
3．3．3 超分辨率重建算法
3．3．4 實驗結(jié)果與分析
3．4 局部樣本匹配和多級濾波的快速超分辨率重建
3．4．1 超分辨率模型
3．4．2 樣本匹配與采樣濾波
3．4．3 快速超分辨率算法
……
第4章 基于稀疏和低秩表示的目標(biāo)檢測
第5章 基于稀疏與低秩表示的目標(biāo)跟蹤
第6章 軍事偵察與制導(dǎo)典型應(yīng)用
1．1 信號表示——從稀疏到低秩
1．1．1 信號稀疏表示
1．1．2 信號低秩表示
1．2 基本概念和術(shù)語
1．2．1 稀疏表示
1．2．2 低秩表示
1．3 稀疏與低秩表示在圖像處理和計算機視覺中的應(yīng)用
1．3．1 圖像超分辨率
1．3．2 目標(biāo)檢測
1．3．3 目標(biāo)跟蹤
1．3．4 其他應(yīng)用
1．4 本書的主要內(nèi)容與組織安排
參考文獻
第2章 稀疏與低秩表示模型和算法
2．1 稀疏表示模型
2．2 稀疏表示算法
2．2．1 貪婪算法
2．2．2 快速優(yōu)化算法
2．3 字典學(xué)習(xí)模型
2．4 字典學(xué)習(xí)算法
2．4．1 批處理字典學(xué)習(xí)
2．4．2 在線字典學(xué)習(xí)算法
2．5 低秩表示模型
2．5．1 線性模型
2．5．2 非線性模型
2．6 低秩表示算法
2．6．1 迭代閾值算法
2．6．2 加速近似梯度算法
2．6．3 精確增廣拉格朗日乘子算法
參考文獻
第3章 基于稀疏表示的圖像超分辨率重建
3．1 圖像超分辨率重建概述
3．1．1 基本概念
3．1．2 發(fā)展歷程
3．1．3 本章內(nèi)容
3．2 稀疏域圖像超分辨率模型與算法
3．2．1 稀疏域圖像超分辨率思想
3．2．2 魯棒性單幅圖像超分辨率模型
3．2．3 圖像超分辨率算法
3．2．4 實驗結(jié)果與分析
3．3 基于圖像塊稀疏結(jié)構(gòu)相似度鄰域約束的超分辨率重建
3． 3．1 HR/LR樣本模型及雙字典學(xué)習(xí)
3．3．2 稀疏結(jié)構(gòu)相似度鄰域逼近
3．3．3 超分辨率重建算法
3．3．4 實驗結(jié)果與分析
3．4 局部樣本匹配和多級濾波的快速超分辨率重建
3．4．1 超分辨率模型
3．4．2 樣本匹配與采樣濾波
3．4．3 快速超分辨率算法
……
第4章 基于稀疏和低秩表示的目標(biāo)檢測
第5章 基于稀疏與低秩表示的目標(biāo)跟蹤
第6章 軍事偵察與制導(dǎo)典型應(yīng)用
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稀疏和低秩表示目標(biāo)檢測與跟蹤及其軍事應(yīng)用 作者簡介
袁廣林，陸軍炮兵防空兵學(xué)院信息工程系，副教授。長期從事計算機視覺基礎(chǔ)理論和方法等方面的研究，尤其是在視覺目標(biāo)檢測與跟蹤等方面研究深入，近十年負責(zé)主持完成國家自然科學(xué)基金、中國博士后科學(xué)基金和國防科技重點項目等3項。共發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，其中EI檢索論文近27篇。獲得省部級成果獎4項。,秦曉燕，陸軍炮兵防空兵學(xué)院信息工程系，副教授
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