基于小波变换的目标检测方法研究PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 目标检测的基本方法及研究现状 1

1.1.1 基于像素分析的目标检测方法 1

1.1.2 基于特征检测的方法 2

1.1.3 基于小波的目标检测方法 3

1.2 全书的主要内容及安排 5

第2章 小波变换的基本理论 7

2.1 概述 7

2.2 连续小波变换 7

2.2.1 连续小波变换的定义 7

2.2.2 小波的时频窗 8

2.2.3 傅立叶变换、Gabor变换与小波变换的对比 9

2.3 离散小波变换 11

2.3.1 连续小波变换离散化 11

2.3.2 二进小波变换和重构 12

2.4 小波变换的多分辨分析 13

2.4.1 小波变换特点 13

2.4.2 正交MRA的物理意义 14

2.4.3 小波函数的双尺度方程 15

2.5 Mallat算法 16

2.6 二维信号的Mallat算法 18

2.7 基于提升框架的小波变换 19

2.7.1 提升小波变换的基本原理 19

2.7.2 小波分解与重构的多相位表示 20

2.7.3 Laurent多项式的Euclidean算法 22

2.7.4 多相矩阵的因子分解 23

2.7.5 提升变换流程 25

2.7.6 提升方法的整数小波变换 26

2.8 本章小结 27

第3章 基于小波变换的目标边缘检测方法 29

3.1 引言 29

3.2 基于小波变换的目标预处理研究 30

3.2.1 利用小波的特性对高频系数置零的去噪方法 31

3.2.2 小波系数阈值去噪方法 32

3.2.3 基于小波变换模极大值去噪方法 35

3.2.4 基于小波变换的多尺度相关自适应阈值去噪 38

3.2.5 基于小波变换的图像增强方法 40

3.2.6 小波方法预处理仿真实验与分析 45

3.3 基于小波变换的图像边缘检测方法研究 48

3.3.1 小波变换检测图像边缘的原理 49

3.3.2 模极大检测数字图像边缘算法 53

3.3.3 阶梯型目标边缘检测方法 56

3.3.4 快速多尺度边缘检测方法 57

3.3.5 小波多尺度自适应阈值边缘检测方法 59

3.4 实验与分析 60

3.5 本章小结 68

第4章 基于小波变换的弱小目标检测方法 69

4.1 引言 69

4.2 基于小波变换的弱小目标检测方法 71

4.2.1 小波连续尺度目标检测方法 71

4.2.2 多维连续小波变换算法 72

4.2.3 小波多尺度相关距离图像检测算法 73

4.2.4 小波Fisher's线性目标检测方法 75

4.2.5 小波变换和能量交叉的小目标检测方法 76

4.3 基于小波变换的弱小目标去噪 77

4.4 仿真实验与分析 78

4.5 本章小结 83

第5章 基于提升小波变换的目标检测方法 84

5.1 引言 84

5.2 提升小波变换目标检测方法 84

5.2.1 提升小波算法 84

5.2.2 提升小波边缘检测算法 86

5.2.3 提升小波自适应阈值边缘检测 87

5.3 提升小波任意参数目标检测方法 88

5.3.1 提升小波滤波器 89

5.3.2 利用提升小波滤波器检测目标 90

5.4 提升方法的整数小波目标检测方法 95

5.4.1 提升方法的整数小波变换 95

5.4.2 仿真实验与分析 99

5.5 本章小结 106

第6章 目标检测算法硬件实现研究 107

6.1 引言 107

6.2 基于多DSP实时图像测量系统的结构 107

6.2.1 以TMS320C6203为核心的硬件平台 107

6.2.2 FPGA对图像进行预处理 110

6.3 目标实时测量系统的软件设计 111

6.3.1 软件总体设计框架 111

6.3.2 系统的工作过程 111

6.4 利用汇编语言和流水线技术的DSP源代码优化 113

6.4.1 程序的优化 114

6.4.2 参数优化 114

6.4.3 利用线性汇编优化 115

6.4.4 手工优化 116

6.4.5 在C/C＋＋程序中插入汇编语言 118

6.5 利用汇编语言对目标检测程序的优化 119

6.5.1 利用线性汇编优化源代码 119

6.5.2 实验结果比较 119

6.5.3 性能分析与结论 121

6.6 基于提升方法的整数小波变换在DSP系统的实现 121

6.6.1 提升小波的硬件实现 122

6.6.2 目标边界点的处理 125

6.6.3 小波系数取整方法 126

6.7 实验与分析 126

6.8 本章小结 129

参考文献 130