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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《復(fù)雜環(huán)境下監(jiān)控圖像拼接與識(shí)別》緊扣“復(fù)雜環(huán)境下監(jiān)控圖像拼接與識(shí)別”這一研究主題，緊跟國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀和新成果，從理論和應(yīng)用兩方面探討了圖像去噪、圖像增強(qiáng)、圖像拼接和圖像目標(biāo)識(shí)別及行為分析四個(gè)領(lǐng)域的理論、方法及涉及的相關(guān)技術(shù)。研究成果豐富了智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域研究，解決了構(gòu)建智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的一些關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，對(duì)于構(gòu)建復(fù)雜環(huán)境下智能監(jiān)控系統(tǒng)具有重要的支撐作用。《復(fù)雜環(huán)境下監(jiān)控圖像拼接與識(shí)別》可供通信工程技術(shù)人員、安全工程技術(shù)人員、相關(guān)科技工作者及大中專院校高年級(jí)本科生或研究生使用。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《復(fù)雜環(huán)境下監(jiān)控圖像拼接與識(shí)別》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

1 緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3 本書的主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
1．4 小結(jié)
2 基于視覺(jué)特性的圖像去噪新方法
2．1 引言
2．2 井下圖像噪聲分類
2．3 常用的圖像去噪方法
2．4 基于視覺(jué)特性的圖像去噪新方法
2．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
2．6 小結(jié)
3 基于免疫遺傳的圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法
3．1 引言
3．2 傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法
3．3 遺傳算法基本理論
3．4 基于免疫遺傳的圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法
3．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3．6 小結(jié)
4 基于Harris-SIFT的圖像自動(dòng)快速拼接方法
4．1 引言
4．2 基于角點(diǎn)檢測(cè)的圖像拼接算法
4．3 SIFT算法
4．4 井下監(jiān)控圖像序列全自動(dòng)快速拼接算法
4．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4．6 小結(jié)
5 基于PCA-SIFT的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤識(shí)別及行為分析
5．1 引言
5．2 井下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別分析研究框架
5．3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓提取
5．4 基于PCA-SIFT的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤識(shí)別
5．5 基于快速模板匹配的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為分析
5．6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5．7 小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6．1 結(jié)論
6．2 展望
參考文獻(xiàn)