内容简介
本书针对热红外人体目标检测技术的应用，分析和探索了基于热红外图像的人体目标检测方法。全书首先从热红外图像的基本特征和人体目标的基本发，阐述了热红外人体目标检测方法的算法架构，然后围绕该架构分别阐述了热红外图像的预处理、人体目标的图像分割、人体目标的统计分类识别以及人体目标的个体行为识别方法。内容涵盖热红外人体目标检测的各个必要环节，理论与实践并重，针对和系统较强。本书可作为高等院校电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制工程与理论及相关专业本科生、研究生的参考书，也可供从事图像处理与模式识别理论研究、技术应用的研究人员和工程技术人员参考。
目录
第pan>章绪论
1.pan>红外辐射的基本原理
1.2红外面探测器
1.3红外热像仪
1.4热红外图像的基本特征
1.5热红外人体目标检测技术与应用
1.5.pan>人体目标检测系统的一般组成
1.5.2热红外人体目标检测工作流程
1.5.3热红外人体目标检测面临的挑战
1.5.4热红外人体目标检测的主要应用
第2章热红外图像的预处理
2.pan>热红外图像增强
2.2热红外图像去噪
2.2.pan>热红外图像噪声分析
2.2.2热红外图像的典型去噪方法
2.2.3 一种基于NSCT与Self-Snake模型的热红外图像去噪方法
2.3热红外图像与可见光图像融合
2.3.pan>图像融合概述
2.3.2热红外与可见光图像融合方法
2.3.3一种基于NSCT的热红外与可见光图像多尺度分析融合方法
第3章红外人体目标图像分割
3.pan>热红外图像分割方法概述
3.2 LSAC模型与图像分割
3.2.1LSAC模型的工作原理
3.2.2LSAC图像分割关键技术
3.3 RT-BSLSAC图像分割模型
3.3.pan>背景差分图像的变换与能量泛函的建立
3.3.2基于二值集函数与Gaussian滤波的快速数值算法
3.3.3背景更新与初始化
3.3.4测试结果与分析
3.4 EA-BSLSAC增强模型
3.4.pan>添加边缘信息的能量泛函
3.4.2基于全变分范数对偶公式的模型求解
3.4.3测试结果与分析
3.5融合运动检测与静态检测的热红外序列图像分割
3.5.pan>同时实现前景检测与背景更新的ISAC模型
3.5.2基于阔值分割的LSAC模型
3.5.3运动检测与静态检测的融合
3.5.4测试结果与分析
3.6破碎二值化人体目标的修复
3.6.pan>综合图像边缘与区域信息的LSAC模型
3.6.2算法原理与工作流程
3.6.3测试结果与分析
第4章热红外人体目标的统计分类识别
4.pan>热红外人体目标识别概述
4.2分类识别能的评价指标
4.3热红外人体目标识别数据集
4.4基于人体轮席形状特征的热红外人体目标识别
4.5基于相位一致特征的热红外人体目标识别
4.6基于单调波方向能量直方图特征的热红外人体目标识别
4.6.1.理论基破
4.6.2翼法工作过打
4.6.3测试站果每分析
第5章热红外人体目标的个体行为识别
5.pan>热红外人体行为识刷面临的挑战
5.2热红外人体行为识别方法概述
5.3热红外图像行为识别数据集
5.4基于DMHI时空模板的红外人体行为识别
5.4.I 理论基验
5.4.2算法工作流程
5.4.3测试结果与分析
5.5基于MDI时空模板的红外人体行为识别
5.5.1MDI时空模板的定义
5.5.2算法工作流根
5.5.3测试结果与分析
参考文献
索引
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