本书主要介绍面向复杂场景中（包括复杂光学环境和复杂背景条件）的图像目标检测技术，从复杂环境建模，图像特征提取及分割几个方面行了论述。此外，本书还论述了生物视觉机制建模技术并对几种典型的仿生模型行了介绍，以及仿蛙眼、螳螂虾复眼机制的复杂场景图像目标检测技术。本书的特色全面介绍复杂环境中的图像目标检测技术的研究生教材，以往的教材是以“智能视频监控中目标检测与识别”的名字出版，多适合本科生，内容和知识框架较陈旧。本书拟从系统的角度，更加全面地向相关研究人员和研究生介绍讲述这门学科技术的基本理论方法及其一些重要的应用领域。本书编写的目标是为本领域工程技术人员及普通高等院校信息类硕士研究生提供一本能反映图像目标检测处理新展的书籍，使相关研究人员和学生能够掌握信息获取与处理理论发展的历史与现状，掌握其涉及的广泛理论基础和应用的各个方面，为从事信息处理研究或工程技术应用好基础。本书籍的编写原则是：（1）要反映该领域的新展，包括新的理论成果和应用技术等；（2）内容只涵盖已经被认为是成熟的理论和技术，以及相关的内容；（3）侧重于技术的发展和方法的应用，突出其理论基础的广泛性和应用的普遍性；（4）内容要适应普通高等院校硕士研究生的教学需要。本书既突出以下特色：（1）基础理论体系的完整性，为解决复杂环境中图像目标检测处理中各类问题提供坚实系统的理论基础。（2）应用的普遍性，包括水下场景，复杂背景等。（3）适合研究生教学的特殊性，要针对所涉及的问题给予完整详细的描述，适合课堂教学与自学。
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6.2
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前言
第1章 绪论
1.1 图像目标检测的意义和应用
1.2 图像目标检测处理的主要影响因素
1.3 图像目标检测框架及关键技术
1.4 视频智能监控系统
参考文献
第2章 光学成像过程模型与图像处理
2.1 引言
2.2 光线的传播特性
2.3 光线的辐射特性
2.4 目标表面辐射及成像模型
2.5 对光学成像过程模型的实验与分析
2.6 图像处理及原始图像目标信息恢复
2.7 光照的非均匀分布与参数估计误差
2.8 光学成像过程模型优化及参数估计
2.9 区域化图像处理及图像恢复方法
2.10 实验与分析
参考文献
第3章 基于适应性模型的动态环境背景建模
3.1 引言
3.2 基于自适应混合高斯模型的背景建模方法
3.3 基于稀疏表征的背景建模方法
参考文献
第4章 基于非线性降维强散射环境中图像特征提取
4.1 引言
4.2 强散射光学环境与图像信息冗余
4.3 水下图像非线性降维及特征提取
4.4 图像非线性特征提取及分类器设计
4.5 实验与分析
参考文献
第5章 基于先验知识的图像目标分割
5.1 引言
5.2 先验知识学习
5.3 基于显著度阈值的图像目标分割
5.4 实验与分析
参考文献
第6章 压缩域图像处理与运动目标分割
6.1 引言
6.2 H.264压缩域内脉冲耦合神经网络融合方法
6.3 压缩域内PCNN融合模型
6.4 基于PCNN融合的压缩域分割算法
6.5 实验与分析
参考文献
第7章 仿生视觉模型与图像处理
7.1 生物视觉机理
7.2 人眼视觉注意机制
7.3 蛙眼视觉分层感知机制
7.4 螳螂虾视觉正交侧抑制机制
7.5 仿生视觉机制的图像处理
参考文献
第8章 仿蛙眼视觉分层机制的强散射环境背景建模
8.1 引言
8.2 蛙眼视觉感知方式和信息处理模式设计
8.3 仿蛙眼式分层背景建模的运动目标检测
8.4 实验与仿真
参考文献
第9章 仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取
9.1 引言
9.2 仿螳螂虾视觉正交侧抑制机制模型的偏振信息计算
9.3 基于模板及机器学习的偏振正交侧抑制模型参数优化
9.4 实验与讨论
参考文献
第10章 仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割
10.1 引言
10.2 水下生物视觉的适应机制
10.3 仿生物适应机制建模及参数估计
10.4 基于视觉注意机制模型的特征提取及参数r估计
10.5 水下图像目标分割
10.6 实验与分析
参考文献
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