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深度學習
多源夜視圖像認知計算理論與方法(第二版)——認知計算與挖掘學習 版權信息
- ISBN：9787030794062
- 條形碼：9787030794062 ; 978-7-03-079406-2
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
多源夜視圖像認知計算理論與方法(第二版)——認知計算與挖掘學習 內容簡介
本書較全面地論述認知計算在夜視圖像處理中的前沿理論與方法。主要內容包括仿生視覺感知機理、夜視圖像視覺增強、夜視圖像視覺特征提取、夜視圖像顯著檢測、非訓練夜視目標認知檢測、時-空-譜夜視目標識別定位、數據驅動的多源夜視增強與信息融合感知等。本書反映了國內外發展現狀和*新成果，也包含了作者近年來在這一領域的主要研究成果。
多源夜視圖像認知計算理論與方法(第二版)——認知計算與挖掘學習 目錄
目錄 前言 第1章 緒論 1 1.1 多源夜視圖像視覺認知學習的研究內容 2 1.2 夜視圖像融合與視覺認知計算 3 1.3 仿生視覺認知計算模型方法 5 1.3.1 元胞自動機理論.7 1.3.2 非**感受野機制 8 1.3.3 視覺稀疏感知特性理論 10 1.3.4 視覺注意機制 11 1.3.5 What/Where視覺感知過程 13 1.3.6 視覺層次認知學習過程 14 1.3.7 腦認知過程 15 1.4 視覺認知計算的夜視應用 18 1.4.1 基于稀疏表示的圖像降噪 19 1.4.2 基于非**感受野的輪廓提取 20 1.4.3 基于視覺特征的超分辨率重建 21 1.4.4 基于視覺注意的顯著檢測 22 1.4.5 基于稀疏分類的目標識別 25 1.4.6 基于層次化認知的目標檢測定位 26 1.4.7 基于多模態深度特征增強的全天時視覺感知 28 1.5 本書概述 30 參考文獻 31 第2章 夜視圖像視覺增強 41 2.1 夜視圖像特性分析 41 2.1.1 微光圖像噪聲分析 41 2.1.2 紅外圖像特征分析 43 2.2 基于局部稀疏結構的降噪增強模型 46 2.2.1 局部結構保持稀疏編碼 46 2.2.2 核化局部結構保持稀疏編碼 48 2.2.3 編碼實現 49 2.2.4 局部稀疏結構降噪模型 54 2.3 基于分層的紅外圖像增強模型 58 2.3.1 圖像結構層 59 2.3.2 圖像紋理層 60 2.3.3 基于結構約束的圖像層整合 62 2.4 基于元胞自動機的紅外圖像增強模型 62 2.4.1 基于梯度分布的先驗知識 63 2.4.2 基于梯度分布殘差的先驗知識 64 2.4.3 迭代準則 64 2.5 實驗結果與分析 65 2.5.1 基于局部稀疏結構降噪模型 65 2.5.2 基于分層的紅外圖像增強模型 75 2.5.3 基于元胞自動機的紅外圖像增強模型 79 2.6 本章小結 82 參考文獻 82 第3章 夜視圖像視覺特征提取 86 3.1 活動輪廓模型 86 3.1.1 SLGS模型 86 3.1.2 LBF模型 88 3.2 基于nCRF的夜視圖像顯著輪廓提取 89 3.2.1 基于WKPCA同質度校正nCRF抑制模型的微光圖像顯著輪廓提取 90 3.2.2 基于nCRF復合模型的復雜場景下夜視圖像顯著輪廓提取 105 3.2.3 兩種模型對降噪前后微光圖像輪廓提取效果比較 120 3.3 基于主動輪廓模型的光譜圖像分割 121 3.3.1 自適應的基于多維特征的主動輪廓模型 121 3.3.2 基于空間–光譜信息的主動輪廓分割模型 134 3.4 本章小結 144 參考文獻 145 第4章 數據驅動的夜視增強與特性建模 149 4.1 基于照明場重建的低照度圖像增強 149 4.1.1 重照明原理與定義 149 4.1.2 光線傳播與渲染過程 151 4.1.3 照明場重建網絡設計 152 4.1.4 算法結果分析 1544.2 基于頻率感知退化的紅外圖像增強 157 4.2.1 圖像退化模型 158 4.2.2 IFADGAN-SR網絡框架 159 4.2.3 紅外頻域感知退化 160 4.2.4 基于退化生成的紅外增強網絡 163 4.2.5 實驗測試與參數分析 164 4.3 基于位姿感知的紅外視圖渲染與場景重建 167 4.3.1 位姿感知優化 168 4.3.2 高頻不變注意力增強 169 4.3.3 實驗測試與參數分析 171 4.4 本章小結 177 參考文獻 178 第5章 夜視圖像顯著檢測 181 5.1 視覺注意和顯著分析181 5.1.1 視覺感知系統 181 5.1.2 數據驅動的顯著模型 183 5.1.3 任務驅動的顯著模型 184 5.2 基于動態各向異性感受野的顯著模型 184 5.2.1 離散型C-S模型 185 5.2.2 基于離散型C-S的顯著檢測算法 185 5.2.3 實驗結果與分析 187 5.3 基于紋理顯著性的微光圖像目標檢測 188 5.3.1 局部紋理粗糙度 188 5.3.2 紋理顯著性度量 197 5.3.3 實驗結果與分析 200 5.4 多模型互作用的視覺顯著檢測 203 5.4.1 基于布爾圖和前景圖的顯著模型 204 5.4.2 基于圖論布爾圖的顯著模型 210 5.4.3 實驗結果與分析 214 5.5 本章小結 227 參考文獻 227 第6章 非訓練夜視目標認知檢測 230 6.1 非訓練夜視目標檢測方法 230 6.2 基于局部與全局LARK特征的匹配模型的目標檢測算法 231 6.2.1 LARK算子2326.2.2 局部LARK特征和全局熱擴散結合的紅外目標檢測模型 237 6.2.3 基于LARK特征和布爾圖結合的紅外目標檢測模型 241 6.2.4 實驗結果與分析 244 6.3 基于相似結構統計和近鄰結構約束 LARK 特征的匹配模型 255 6.3.1 局部相似結構統計匹配模型.256 6.3.2 近鄰結構匹配模型 261 6.3.3 實驗結果分析 267 6.4 基于局部稀疏結構匹配模型的夜視目標魯棒檢測 275 6.4.1 局部稀疏結構匹配模型 275 6.4.2 LSSM模型分析與夜視目標檢測效果 279 6.5 本章小結 289 參考文獻 289 第7章 時--空--譜夜視目標識別定位 292 7.1 WWN模型生物機理 292 7.1.1 基于What和Where信息的視覺感知模型 293 7.1.2 現有WWN模型綜述 296 7.1.3 WWN模型的延伸 297 7.2 3D-LARK特征算子 298 7.2.1 基于空間-光譜的3D-LARK 298 7.2.2 基于空間-時間的3D-LARK 300 7.2.3 其他特征算子與3D-LARK的比較 301 7.3 基于金字塔分層模型的多光譜目標識別 303 7.3.1 基于3D-LARK和分層模型的多光譜目標檢測 303 7.3.2 基于局部和近鄰結構特征約束的目標檢測模型 315 7.4 基于空間–時間結構約束的3D-LARK視頻動作識別 329 7.4.1 鄰域高斯結構時空統計匹配 329 7.4.2 雙層結構融合的運動目標檢測模型 331 7.4.3 實驗測試與參數分析 338 7.5 本章小結 349 參考文獻 350 第8章 基于深度學習的多源夜視信息融合 353 8.1 基于對抗性語義引導的紅外–可見光圖像融合 353 8.1.1 基于對抗性語義引導的圖像融合網絡結構 354 8.1.2 網絡約束與損失函數設計 358 8.1.3 實驗結果及評價 3608.2 基于多模態自編碼的跨模態圖像立體匹配 362 8.2.1 跨模態數據特征一致性提取 363 8.2.2 跨模態圖像立體匹配網絡設計 368 8.2.3 實驗測試與參數分析 371 8.3 基于多源時空一致性的自監督點云補全 374 8.3.1 基于多模態時序約束的自監督框架設計 375 8.3.2 時序深度–光度一致性約束 376 8.3.3 基于自動特征點提取的位姿估計 380 8.3.4 網絡訓練與測試 381 8.4 本章小結 384 參考文獻 384 第9章 基于信息融合的夜視目標感知 387 9.1 基于注意力特征融合的夜視圖像語義分割 387 9.1.1 注意力特征融合的語義分割網絡 388 9.1.2 殘差增強與注意力增強 389 9.1.3 實驗分析 394 9.2 基于噪聲感知的多波段信息挖掘目標檢測 395 9.2.1 基于噪聲感知的目標檢測算法網絡 396 9.2.2 跨模態特征融合 397 9.2.3 實驗分析 401 9.3 基于特征級與決策級融合注意的雙模態跟蹤 406 9.3.1 基于特征級與決策級融合注意的目標跟蹤網絡 407 9.3.2 雙級平衡設計 410 9.3.3 實驗測試與參數分析 413 9.4 本章小結 416 參考文獻 417
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