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| 內容簡介： |
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本书主要阐述红外小目标检测的模式识别算法，以提高目标检测概率，系统地提出了基于子空间（包括线性子空间和非线性子空间）的红外点目标检测算法。此外，如何提高红外目标的跟踪精度也是本书的重要内容之一。全书共7章：红外目标检测基础，线性子空间方法检测红外点目标，支持向量机简介，非线性子空间算法检测红外点目标，子空间目标检测和Kalman预测相结合的红外点目标跟踪方法，基于多特征伪彩色图像和均值漂移算法的红外面目标跟踪，总结与展望。
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| 關於作者： |
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刘瑞明，博士，淮海工学院电子工程学院副教授。长期从事模式识别、自动化、图像处理、机器视觉、智能系统、数据挖掘、电气控制等方面的教学与科研。主持省自然科学基金项目、省高校自然科学基金项目、连云港市第五期“521工程”科研项目资助计划项目、企业资助横向项目多项，主持校级教改课题两项；作为主研人员参加国家自然科学基金、973计划、教育部重点项目、省产学研联合创新资金项目、市科技攻关项目各一项；授权发明专利4项，科技鉴定成果3项。
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| 目錄：
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第1章 红外目标检测基础1
1.1 引言1
1.2 红外图像基础1
1.2.1 图像及数字图像1
1.2.2 红外图像2
1.3 研究背景5
1.3.1 目标检测技术5
1.3.2 目标跟踪8
1.4 目标检测和目标跟踪的性能评价指标12
1.4.1 目标检测评价指标12
1.4.2 目标跟踪评价方法13
1.5 内容概况13
第2章 线性子空间方法检测红外点目标16
2.1 引言16
2.2 几种常见的红外点目标检测方法17
2.2.1 二维*小二乘法18
2.2.2 **均值滤波和**中值滤波法19
2.2.3 基于形态滤波的方法23
2.2.4 小波分析法24
2.3 线性子空间概述25
2.4 基于Eigentargets的红外点目标检测方法26
2.4.1 主成分分析基础26
2.4.2 Eigentargets的概念和红外点目标检测28
2.5 基于Fishertarget的红外点目标的检测方法33
2.5.1 Fishertarget的定义和计算方法34
2.5.2 用Fishertarget检测红外点目标35
2.5.3 实验验证37
2.6 Fukunaga-Koontz变换检测红外点目标38
2.6.1 Fukunaga-Koontz变换38
2.6.2 用Fukunaga-Koontz变换进行分类39
2.6.3 用Fukunaga-Koontz变换检测红外点目标40
2.6.4 实验验证41
2.7 几种子空间算法的讨论和实验比较42
2.7.1 几种线性子空间算法检测红外点目标的讨论42
2.7.2 对高斯灰度模型（GIM）的修正43
2.7.3 几种子空间检测算法的实验比较47
2.8 小结56
第3章 支持向量机简介58
3.1 引言58
3.2 支持向量机的起源及模式识别基础58
3.3 支持向量机的数学模型61
3.3.1 线性支持向量机61
3.3.2 非线性支持向量机63
3.4 超参数的优化64
3.4.1 超参数及其分布特征65
3.4.2 进化策略和网格搜索66
3.4.3 ES-GS方法的超参数优化67
3.5 实验结果和讨论68
3.5.1 实验数据和程序68
3.5.2 结果与讨论68
3.6 小结69
第4章 非线性子空间算法检测红外点目标70
4.1 引言70
4.2 核方法基础70
4.2.1 核方法的基本思想71
4.2.2 常用的核函数72
4.2.3 核方法的发展及应用73
4.3 核PCA检测红外点目标73
4.3.1 核PCA74
4.3.2 核PCA检测红外点目标75
4.3.3 核PCA和Eigentargets目标检测性能的比较77
4.4 核FLD检测红外点目标80
4.4.1 核FLD81
4.4.2 用核FLD检测红外点目标83
4.4.3 核FLD和Fishertarget目标检测性能的比较84
4.5 核FKT检测红外点目标87
4.5.1 核FKT的理论87
4.5.2 用核FKT进行分类89
4.5.3 基于核FKT的红外点目标检测方法91
4.5.4 核FKT和线性FKT目标检测性能的比较92
4.6 几种核方法的讨论和实验比较94
4.6.1 几种核方法的实验比较95
4.6.2 线性子空间检测和核方法检测的时间指标比较99
4.7 基于线性子空间和核方法的人眼检测99
4.7.1 利用PCA提取人眼特征100
4.7.2 非线性相关系数100
4.7.3 人眼检测101
4.7.4 实验结果与讨论102
4.8 小结104
第5章 子空间目标检测和Kalman预测相结合的红外点目标跟踪方法105
5.1 引言105
5.2 状态估计理论基础106
5.2.1 **状态估计及其准则106
5.2.2 基于贝叶斯的**状态估计109
5.2.3 离散系统的状态估计110
5.2.4 基于贝叶斯的**状态估计与递推贝叶斯滤波110
5.3 卡尔曼系滤波器112
5.4 子空间检测和Kalman预测相结合实现红外点目标跟踪113
5.4.1 Kalman滤波的动态方程114
5.4.2 红外点目标的跟踪框架115
5.5 实验及结果分析116
5.6 小结123
第6章 基于多特征伪彩色图像和均值漂移算法的红外面目标跟踪124
6.1 引言124
6.2 基于均值漂移的目标跟踪方法125
6.2.1 目标的描述125
6.2.2 相似性函数126
6.2.3 目标的定位127
6.3 红外目标跟踪的问题及多特征伪彩色图像概念的提出128
6.4 多特征伪彩色图像的生成及红外目标的跟踪方法129
6.4.1 初步探索的两种可用特征129
6.4.2 基于MFPCI和均值漂移算法的红外目标跟踪130
6.4.3 跟踪实验及结果讨论132
6.5 小结136
第7章 总结与展望137
7.1 全书工作回顾与总结137
7.2 未来工作展望139
参考文献140
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