侦察图像获取与融合技术PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 图像信息 1

1.1.1 图像和像素 1

1.1.2 图像文件格式 3

1.1.3 图像的显示 7

1.2 图像实时记录技术现状 9

1.2.1 基于通用微机的记录技术 9

1.2.2 基于冗余磁盘阵列的记录技术 10

1.2.3 基于专用控制器的记录技术 12

1.3 图像融合技术的发展 14

1.3.1 图像配准技术 16

1.3.2 图像合成技术 20

1.4 本书主要内容 22

参考文献 23

第2章 常用的图像传感器 27

2.1 基础知识 27

2.1.1 光电效应 27

2.1.2 色度学原理 32

2.1.3 电视信号 35

2.1.4 图像的基本参量 41

2.2 摄像原理 44

2.2.1 电真空摄像器件工作原理 44

2.2.2 CCD图像传感器工作原理 49

2.2.3 CMOS图像传感器工作原理 61

2.2.4 LBCASTJFET图像传感器工作原理 65

2.3 彩色图像传感器 69

2.3.1 三板彩色图像传感器 69

2.3.2 单管彩色摄像机 70

2.3.3 单板彩色图像传感器 71

2.4 图像传感器镜头 74

2.4.1 普通镜头 74

2.4.2 复杂镜头 78

2.4.3 特殊用途镜头 79

2.5 红外和微光图像传感器 86

2.5.1 红外图像传感器 86

2.5.2 微光图像传感器 87

2.6 本章小结 89

参考文献 89

第3章 图像实时记录技术 90

3.1 图像实时记录系统基本结构 90

3.2 图像采集控制模块 92

3.2.1 LVDS电平转换 93

3.2.2 CameraLink接口 94

3.2.3 采集控制模块电路设计 96

3.3 图像数据并行存储模块 98

3.3.1 数据并行处理及同步缓存 98

3.3.2 基于多通道软同步的自启动直写控制器 100

3.3.3 基于SCSI协议的硬盘控制电路 104

3.3.4 总线电缆长度设计 105

3.3.5 终结电阻设计 107

3.3.6 SCSI协议控制器 109

3.4 控制软件设计 111

3.4.1 软件流程 112

3.4.2 外部通信协议 117

3.4.3 命令集简介 117

3.5 实验结果与分析 120

3.6 本章小结 123

参考文献 123

第4章 图像融合原理 124

4.1 成像原理 124

4.1.1 成像模型 124

4.1.2 坐标系统 128

4.2 图像融合基本模型 130

4.2.1 相机的运动 130

4.2.2 图像间的坐标变换 131

4.2.3 图像融合模型 133

4.3 图像配准技术 137

4.3.1 图像配准的数学模型 138

4.3.2 图像配准的基本框架 138

4.3.3 相似性测度 139

4.3.4 匹配策略 144

4.3.5 图像配准方法分类 148

4.4 图像校正技术 149

4.4.1 图像几何校正 150

4.4.2 图像亮度校正 154

4.5 图像变换技术 161

4.5.1 最近邻法 162

4.5.2 双线性法 163

4.5.3 三次线性插值法 164

4.6 图像合成技术 165

4.6.1 简单图像合成 165

4.6.2 基于金字塔分解的图像合成 166

4.6.3 基于小波变换的图像合成 169

4.6.4 常用的图像融合规则 175

4.7 本章小结 176

参考文献 177

第5章 常用的特征提取算法 180

5.1 Harris检测算子 180

5.2 SUSAN检测算子 184

5.3 Forstner检测算子 186

5.4 Moravac检测算子 188

5.5 CLHC检测算子 190

5.6 本章小结 192

参考文献 192

第6章 SIFT特征提取方法 193

6.1 SIFT特征提取算法 193

6.1.1 高斯差分DoG滤波 193

6.1.2 尺度空间的极值检测 197

6.1.3 关键点的位置确定 198

6.1.4 关键点的方向参数 201

6.1.5 构建特征描述符 202

6.2 基于扇形区域分割的SIFT描述符 205

6.2.1 算法原理 206

6.2.2 实验结果与分析 209

6.3 自适应对比度阈值控制提取关键点 215

6.3.1 算法原理 215

6.3.2 实验结果与分析 218

6.4 自适应对比度阈值控制的扇形区域分割描述符 219

6.5 本章小结 221

参考文献 221

第7章 SURF特征提取方法 223

7.1 SURF特征提取方法 223

7.1.1 积分图像 224

7.1.2 Fast-Hessian特征检测算子 225

7.1.3 尺度空间构建 226

7.1.4 确定特征点主方向 227

7.1.5 构建特征描述符 228

7.2 基于扇形区域分割的SURF描述符 229

7.2.1 扇形区域分割描述符识别性能分析 229

7.2.2 扇形区域分割SURF描述符构建方法 231

7.3 基于三角形区域分割的SURF描述符 232

7.3.1 三角形分割SURF描述符性能分析 232

7.3.2 三角形划分SURF描述符构建方法 232

7.4 几种典型特征描述符匹配性能比较 234

7.4.1 测试图片 234

7.4.2 评价标准 235

7.4.3 实验结果及分析 235

7.5 SURF描述符在星点匹配上的应用 239

7.5.1 星点检测 242

7.5.2 构建星点描述符 242

7.5.3 星点匹配 245

7.5.4 实验分析 245

7.6 本章小结 248

参考文献 248

第8章 基于特征的自动匹配方法 250

8.1 基于统计的自动匹配策略 250

8.1.1 三峰值自动匹配策略 251

8.1.2 实验结果与分析 252

8.2 基于变换模型的自动匹配策略 257

8.2.1 匹配算法描述 257

8.2.2 实验结果与分析 260

8.3 基于改进的RANSAC的自动匹配策略 263

8.3.1 匹配策略 263

8.3.2 改进的RANSAC算法 264

8.3.3 实验结果与分析 265

8.4 基于外极线校验的自动匹配策略 269

8.4.1 基本情况 270

8.4.2 匹配策略 272

8.4.3 实验结果 273

8.5 本章小结 277

参考文献 279

第9章 大幅面图像快速融合技术 280

9.1 大幅面图像融合框架 280

9.2 定位精度分析 283

9.3 图像的无缝融合 285

9.4 图像融合评价 288

9.4.1 主观评价标准 288

9.4.2 客观评价标准 289

9.5 实验结果与分析 292

9.6 本章小结 295

参考文献 296