基于特征的红外图像目标匹配与跟踪技术
作 者： 李俊山，张姣，杨威 等
出版时间： 2014
内容简介
《基于特征的红外图像目标匹配与跟踪技术》围绕红外图像目标的稳定特征提取、基于局部不变特征的红外与可见光图像匹配、基于特征的红外图像目标跟踪等内容，系统阐述围绕红外图像和红外与可见光图像开展的图像特征提取、图像匹配、红外图像目标跟踪等研究中涉及的理论和关键技术，涵盖了图像应用中涉及的核心内容。《基于特征的红外图像目标匹配与跟踪技术》内容理论与实践并重，针对性与系统性较强，具有重要的理论和应用参考价值。《基于特征的红外图像目标匹配与跟踪技术》可供计算机科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、测绘科学与技术、光学工程、医学技术等学科中从事图像处理与分析、目标识别与跟踪、面向成像精确制导的景象匹配和前视目标跟踪，以及计算机视觉等方面研究的科研人员和工程技术人员参考，也可作为高等院校相关专业的研究生和高年级本科生的学习参考书。
目录
第一篇 红外图像目标的稳定特征提取
第1章 红外图像的局部不变特征
1.1 图像局部不变特征的基本理论
1.1.1 图像特征概述
1.1.2 局部不变特征的性质
1.1.3 特征检测算法的研究现状
1.1.4 特征描述算法的研究现状
1.2 几种最典型的图像特征检测算法
1.2.1 角点特征检测算法
1.2.2 斑点特征检测算法
1.2.3 区域特征检测算法
1.3 典型特征检测算法性能评价
第2章 基于FAST.9 的多尺度快速检测子
2.1 尺度空间理论
2.1.1 多尺度表达
2.1.2 尺度空间
2.1.3 高斯尺度空间的建立
2.2 基于FAST.9 的角点提取
2.2.1 FAST角点检测算法
2.2.2 基于多尺度的FASr9角点提取
2.2.3 实验结果与分析
第3章 基于改进曲率尺度空间的图像特征点检测
3.1 曲率角点检测
3.1.1 曲线尺度空间
3.1.2 曲率尺度空间角点检测
3.2 改进的CSS特征点提取方法
3.2.1 改进的CSs角点检测算法
3.2.2 实验结果与分析
第二篇 基于局部不变特征的红外与可见光图像匹
第4章 基于梯度的红外与可见光图像特征点描述与匹配
4.1 SIFT算法及红外与可见光图像特征点梯度分析
4.1.1 尺度空间关键点的检测
4.1.2 关键点的精确定位
4.1.3 关键点主方向分配
4.1.4 SIFT描述子构造
4.1.5 特征匹配
4.1.6 基于sIFT算法的红外与可见光图像梯度分析
4.2 基于CSS的特征点梯度匹配算法
4.2.1 剔除低对比度特征点
4.2.2 特征点主方向构成
4.2.3 镜像的SIFT特征点描述
4.2.4 描述子匹配
4.2.5 实验结果与分析
第5章 基于自相似性的红外与可见光图像特征匹配
5.1 自相似性目标识别算法的性能分析
5.2 基于平方和的图像预处理
5.3 基于自相似性的红外与可见光图像特征描述与匹配方法
5.3.1 特征点提取
5.3.2 基于相关平面的特征点描述
5.3.3 剔除不良描述子与描述子匹配
5.3.4 实验结果与分析
第6章 基于形状上下文的红外与可见光图像特征匹配
6.1 形状上下文算法
6.1.1 形状上下文
6.1.2 形状上下文算法步骤
6.1.3 形状上下文算法的特点
6.2 红外与可见光图像边缘特征提取方法
6.2.1 特征点提取
6.2.2 特征点边缘特性分析
6.2.3 特征点边缘拆分／重组
6.2.4 特征点主方向构成
6.3 基于形状上下文的特征点描述和匹配方法
6.3.1 特征点的子邻域描述
6.3.2 级联描述子的构造