圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準 商品名稱： 高分辨率SAR圖像船舶目標檢測與分類 作者： 王超,張紅 等 市場價： 59元 文軒網價： 46.6元【79折】 ISBN號： 9787030389343 出版社： 科學出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時間：2013-11-01 版次：1 頁數：178 印刷時間：2013-11-01 印次：1 字數：264.00千字
內容簡介 本書基于高分辨率、全極化等多種新型SAR數據源，對海洋表面目標：船只、尾跡、油膜等進行了以"檢測與識別"為主的方法及算法應用研究論述。除較全面的論述當前常用的目標檢測方法外，本書創新性的將模式識別技術引入海洋目標的識別問題中，解決了商船、油船等常見船只的分類問題。并利用AIS數據對本書所論述的技術方法進行驗證。
目錄 序
前言
第1章 緒論
1.1 高分辨率星載SAR系統
1.2 星載SAR圖像船舶檢測
1.3 星載SAR圖像船舶分類與識別
1.4 星載SAR船舶監測項目及系統
1.4.1 國外星載SAR船舶監測項目
1.4.2 星載SAR船舶監測系統
參考文獻
第2章 面向船舶檢測識別的SAR圖像預處理
2.1 海陸分割方法
2.1.1 GIS輔助的海陸分割
2.1.2 基于Snake模型的海陸分割
2.2 海洋目標SAR圖像增強方法
2.2.1 引力場增強
2.2.2 靜態小波增強
2.3 船舶目標在SAR圖像中的地理定位方法
2.3.1 幾何光學模型
2.3.2 R-D模型
2.3.3 有理多項式模型
2.3.4 小結
參考文獻
第3章 高分辨率SAR圖像船舶目標檢測
3.1 船舶檢測性能分析
3.1.1 SAR系統特性對檢測性能的影響
3.1.2 成像區域環境對檢測性能的影響
3.1.3 船舶目標特征對檢測性能的影響
3.1.4 SAR圖像處理和檢測方法對檢測性能的影響
3.2 基于統計模型的CFAR目標檢測
3.2.1 CFAR檢測理論基礎
3.2.2 SAR圖像海洋雜波常用統計模型
3.2.3 分布模型的參數估計
3.2.4 基于各種統計模型的CFAR檢測器
3.3 SAR船舶檢測幾種經典算法
3.3.1 雙參數CFAR檢測算法
3.3.2 基于K分布的CFAR檢測算法
3.3.3 基于模板匹配的SUMO檢測算法
3.3.4 小結
3.4 基于聯合分布的SAR圖像船舶檢測
3.4.1 算法原理與流程
3.4.2 實驗與分析
3.5 基于多特征優化的高分辨率SAR船舶檢測方法
3.5.1 算法原理與流程
3.5.2 實驗與分析
3.6 基于長度歸一化掃描的SAR圖像尾跡檢測方法
3.6.1 尾跡檢測方法概述
3.6.2 算法原理與流程
3.6.3 實驗與分析
3.7 基于主成分分析的SAR圖像商用船舶航向提取方法
3.7.1 算法原理與流程
3.7.2 實驗與分析
參考文獻
第4章 高分辨率SAR圖像船舶特征分析
4.1 船舶特征概述
4.2 SAR圖像船舶目標特征分析
4.2.1 船舶SAR圖像特征
4.2.2 典型類別船舶SAR圖像特征
4.3 SAR圖像船舶特征點提取分析
4.3.1 船舶峰值特征點
4.3.2 船舶SIFT特征點
4.4 船舶SAR圖像模擬
4.4.1 SAR圖像模擬方法
4.4.2 船舶SAR圖像模擬分析
參考文獻
第5章 高分辨率SAR圖像船舶目標分類識別
5.1 基于散射矩陣的船舶分類識別方法
5.1.1 算法原理與流程
5.1.2 實驗與分析
5.2 基于幾何結構的船舶分類識別方法
5.2.1 算法原理與流程
5.2.2 實驗與分析
5.3 基于結構特征的船舶分類識別方法
5.3.1 算法原理與流程
5.3.2 實驗與分析
5.4 基于幾何和散射特征聯合的船舶分類方法
5.4.1 算法原理與流程
5.4.2 實驗與分析
參考文獻
彩圖
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 高分辨率SAR圖像船舶目標檢測與分類 |
| 作者： | 王超,張紅 等 |
| 市場價： | 59元 |
| 文軒網價： | 46.6元【79折】 |
| ISBN號： | 9787030389343 |
| 出版社： | 科學出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時間：2013-11-01 | 版次：1 | 頁數：178 |
| 印刷時間：2013-11-01 | 印次：1 | 字數：264.00千字 |
| 內容簡介 | |
| 本書基于高分辨率、全極化等多種新型SAR數據源，對海洋表面目標：船只、尾跡、油膜等進行了以"檢測與識別"為主的方法及算法應用研究論述。除較全面的論述當前常用的目標檢測方法外，本書創新性的將模式識別技術引入海洋目標的識別問題中，解決了商船、油船等常見船只的分類問題。并利用AIS數據對本書所論述的技術方法進行驗證。 |
| 目錄 | |
| 序 前言 第1章 緒論 1.1 高分辨率星載SAR系統 1.2 星載SAR圖像船舶檢測 1.3 星載SAR圖像船舶分類與識別 1.4 星載SAR船舶監測項目及系統 1.4.1 國外星載SAR船舶監測項目 1.4.2 星載SAR船舶監測系統 參考文獻 第2章 面向船舶檢測識別的SAR圖像預處理 2.1 海陸分割方法 2.1.1 GIS輔助的海陸分割 2.1.2 基于Snake模型的海陸分割 2.2 海洋目標SAR圖像增強方法 2.2.1 引力場增強 2.2.2 靜態小波增強 2.3 船舶目標在SAR圖像中的地理定位方法 2.3.1 幾何光學模型 2.3.2 R-D模型 2.3.3 有理多項式模型 2.3.4 小結 參考文獻 第3章 高分辨率SAR圖像船舶目標檢測 3.1 船舶檢測性能分析 3.1.1 SAR系統特性對檢測性能的影響 3.1.2 成像區域環境對檢測性能的影響 3.1.3 船舶目標特征對檢測性能的影響 3.1.4 SAR圖像處理和檢測方法對檢測性能的影響 3.2 基于統計模型的CFAR目標檢測 3.2.1 CFAR檢測理論基礎 3.2.2 SAR圖像海洋雜波常用統計模型 3.2.3 分布模型的參數估計 3.2.4 基于各種統計模型的CFAR檢測器 3.3 SAR船舶檢測幾種經典算法 3.3.1 雙參數CFAR檢測算法 3.3.2 基于K分布的CFAR檢測算法 3.3.3 基于模板匹配的SUMO檢測算法 3.3.4 小結 3.4 基于聯合分布的SAR圖像船舶檢測 3.4.1 算法原理與流程 3.4.2 實驗與分析 3.5 基于多特征優化的高分辨率SAR船舶檢測方法 3.5.1 算法原理與流程 3.5.2 實驗與分析 3.6 基于長度歸一化掃描的SAR圖像尾跡檢測方法 3.6.1 尾跡檢測方法概述 3.6.2 算法原理與流程 3.6.3 實驗與分析 3.7 基于主成分分析的SAR圖像商用船舶航向提取方法 3.7.1 算法原理與流程 3.7.2 實驗與分析 參考文獻 第4章 高分辨率SAR圖像船舶特征分析 4.1 船舶特征概述 4.2 SAR圖像船舶目標特征分析 4.2.1 船舶SAR圖像特征 4.2.2 典型類別船舶SAR圖像特征 4.3 SAR圖像船舶特征點提取分析 4.3.1 船舶峰值特征點 4.3.2 船舶SIFT特征點 4.4 船舶SAR圖像模擬 4.4.1 SAR圖像模擬方法 4.4.2 船舶SAR圖像模擬分析 參考文獻 第5章 高分辨率SAR圖像船舶目標分類識別 5.1 基于散射矩陣的船舶分類識別方法 5.1.1 算法原理與流程 5.1.2 實驗與分析 5.2 基于幾何結構的船舶分類識別方法 5.2.1 算法原理與流程 5.2.2 實驗與分析 5.3 基于結構特征的船舶分類識別方法 5.3.1 算法原理與流程 5.3.2 實驗與分析 5.4 基于幾何和散射特征聯合的船舶分類方法 5.4.1 算法原理與流程 5.4.2 實驗與分析 參考文獻 彩圖 |
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