传感器平台的视频监控 算法和结构PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 监控系统介绍 1

1.2 监控系统的应用 1

1.3 监控系统的发展 2

1.4 图像处理任务 5

1.5 写作目的 6

1.6 主要成果 8

1.7 本书的结构 10

参考文献 11

第2章 视觉传感器节点 14

2.1 引言 14

2.2 视觉传感器节点结构 15

2.3 VSN的挑战 17

2.3.1 视觉数据处理 18

2.3.2 传感器管理 20

2.3.3 通信协议 20

2.4 常用VSN平台 21

2.4.1 Cyclops 22

2.4.2 MeshEye 22

2.4.3 XYZ-Aloha 22

2.4.4 Vision Mote 23

2.4.5 MicrelEye 23

2.4.6 FireFly Mosaic 23

2.4.7 CITRIC 24

2.4.8 WiCa 24

2.4.9 Panoptes 24

2.4.10 Meerkats 25

2.4.11 VSN平台评价 25

参考文献 26

第3章 图像配准 30

3.1 引言 30

3.2 图像配准方法 31

3.2.1 双树复小波变换理论 32

3.2.2 多分辨率配准方案 33

3.2.3 配准方法评价 34

3.3 OESR：优化的全局搜索多分辨率配准方案 35

3.3.1 OESR的性能评价 37

3.4 AMIR：基于梯度下降的自动多模图像配准 43

3.4.1 图像分解 43

3.4.2 初始化阶段 43

3.4.3 优化阶段 45

3.4.4 AMIR效果评价 45

参考文献 49

第4章 图像融合 51

4.1 引言 51

4.2 图像融合的背景知识 52

4.2.1 信号级融合 52

4.2.2 特征级融合 58

4.3 常见的图像融合方法 58

4.3.1 融合方法评价 59

4.4 GRAFUSE：基于梯度的混合图像融合方案 59

4.4.1 目标提取与分类 61

4.4.2 融合规则 62

4.4.3 GRAFUSE性能评价 64

4.4.4 客观性能评估 68

4.5 MIRF：多模图像配准与融合模块 76

4.5.1 MIRF性能评价 78

参考文献 78

第5章 目标检测 81

5.1 引言 81

5.2 目标检测方法 82

5.2.1 背景建模 83

5.2.2 前景检测 86

5.2.3 结论 87

5.3 HS-MoG：基于高斯选择的混合方法 88

5.3.1 检测运动区域 88

5.3.2 选择匹配和更新 90

5.3.3 前景检测 91

5.3.4 仿真结果 92

参考文献 96

第6章 目标跟踪 99

6.1 引言 99

6.2 目标跟踪方法 100

6.2.1 滤波和数据关联 100

6.2.2 目标表示和定位 102

6.2.3 结论 104

6.3 BuM-NLV：基于非线性表决的自底向上匹配法 105

6.3.1 运动目标检测 106

6.3.2 目标特征提取 108

6.3.3 基于互信息的目标匹配 109

6.3.4 遮挡处理 111

6.3.5 仿真结果 113

参考文献 119

第7章 滞后阈值法 122

7.1 简介 122

7.2 滞后阈值综述 123

7.2.1 标记方法 124

7.2.2 基于队列的方法 124

7.2.3 结论 125

7.3 HT-OFE：滞后阈值和目标特征提取的统一架构 127

7.3.1 确定像素类型 128

7.3.2 选择和更新标记 129

7.3.3 动态提取特征 131

7.3.4 处理候选像素 132

7.3.5 发送目标特征 132

7.3.6 候选像素的算法演示 133

7.3.7 基于块的HT-OFE架构 134

7.3.8 仿真结果 136

参考文献 143

第8章 关键部件的硬件架构辅助 146

8.1 简介 146

8.2 紧凑的HT-OFE硬件 147

8.2.1 主要数据路径 148

8.2.2 异步原型 152

8.2.3 同步设计：常规设计与流水线设计对比 155

8.3 二维离散小波变换硬件 158

8.3.1 PE-DWT架构 159

8.3.2 仿真结果 163

8.3.3 实验结果 164

参考文献 165

第9章 结论 168