目錄(140章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容簡介
- 前言
- 第1章 緒論
- 1.1 研究背景和意義
- 1.2 國內外研究現狀
- 1.2.1 被動式紅外熱成像檢測研究現狀
- 1.2.2 主動式紅外熱成像檢測研究現狀
- 1.3 紅外熱成像檢測的特點及應用
- 1.3.1 紅外熱成像檢測的特點
- 1.3.2 紅外熱成像檢測的應用范例
- 參考資料
- 第2章 紅外熱成像檢測原理
- 2.1 紅外線
- 2.1.1 電磁波屬性
- 2.1.2 吸收、反射、透射定律
- 2.2 傳熱學基礎
- 2.2.1 熱傳導
- 2.2.2 熱對流
- 2.2.3 熱輻射
- 2.3 紅外熱輻射
- 2.3.1 黑體的熱輻射定律
- 2.3.2 實際物體的熱輻射定律
- 2.4 紅外熱像儀檢測原理
- 2.4.1 大氣窗口
- 2.4.2 熱像儀成像原理
- 參考資料
- 第3章 紅外視覺人體行為的檢測與識別
- 3.1 概述
- 3.1.1 研究背景和意義
- 3.1.2 國內外研究現狀
- 3.1.3 紅外人體行為識別技術的難點與發展趨勢
- 3.2 卷積神經網絡
- 3.2.1 卷積層
- 3.2.2 激活層
- 3.2.3 池化層
- 3.2.4 全連接層
- 3.3 循環神經網絡
- 3.3.1 基礎循環神經網絡
- 3.3.2 雙向循環神經網絡
- 3.4 基于特征融合與通道注意力機制的SSD紅外人體目標檢測
- 3.4.1 紅外人體成像空域特征分析
- 3.4.2 SSD模型結構
- 3.4.3 改進SSD紅外人體目標檢測模型
- 3.4.4 實驗與結果分析
- 3.5 基于深度殘差網絡的紅外人體姿態估計
- 3.5.1 CPMs
- 3.5.2 基于深度殘差網絡的改進CPMs模型
- 3.5.3 實驗與結果分析
- 3.6 基于時空混合模型的紅外人體行為識別
- 3.6.1 基于人體骨骼關鍵點的時空混合模型
- 3.6.2 實驗結果
- 3.6.3 數據分析
- 3.7 本章小結
- 參考資料
- 第4章 紅外弱小目標檢測
- 4.1 概述
- 4.1.1 研究背景和意義
- 4.1.2 國內外研究現狀
- 4.2 基于ADMM和改進Top-hat變換的紅外弱小目標檢測
- 4.2.1 魯棒主成分分析
- 4.2.2 ADMM
- 4.2.3 形態學Top-hat及NWTH
- 4.2.4 改進算法
- 4.2.5 實驗結果與分析
- 4.3 基于LCM的自適應Top-hat紅外弱小目標檢測
- 4.3.1 LCM
- 4.3.2 改進雙結構元素Top-hat
- 4.3.3 基于LCM的自適應Top-hat
- 4.3.4 實驗結果與分析
- 4.4 基于NSCT和三層窗口LCM的紅外弱小目標檢測
- 4.4.1 NSCT
- 4.4.2 引導濾波
- 4.4.3 三層滑動窗口LCM
- 4.4.4 相關算法
- 4.4.5 實驗結果與分析
- 4.5 本章小結
- 參考資料
- 第5章 紅外圖像與可見光圖像融合
- 5.1 概述
- 5.1.1 研究背景和意義
- 5.1.2 國內外研究現狀
- 5.2 紅外圖像與可見光圖像配準與融合的相關理論
- 5.2.1 圖像配準理論
- 5.2.2 圖像融合理論
- 5.3 基于CycleGAN-CSS的圖像配準算法
- 5.3.1 基于CycleGAN的模態轉換
- 5.3.2 圖像配準
- 5.3.3 圖像匹配實驗及其結果分析
- 5.4 基于多尺度各向異性擴散的圖像融合算法
- 5.4.1 相關理論
- 5.4.2 融合算法
- 5.4.3 實驗結果與分析
- 5.5 基于潛在低秩表示下的DDcGAN圖像融合算法
- 5.5.1 算法流程
- 5.5.2 基于潛在低秩表示的圖層分解
- 5.5.3 低秩分量融合
- 5.5.4 稀疏分量融合
- 5.5.5 實驗結果與分析
- 5.6 本章小結
- 參考資料
- 第6章 缺陷埋深的脈沖紅外熱波定量檢測
- 6.1 概述
- 6.1.1 研究背景和意義
- 6.1.2 國內外研究現狀
- 6.2 脈沖紅外熱波測量缺陷深度理論
- 6.2.1 主動紅外熱成像檢測分類
- 6.2.2 脈沖紅外熱波缺陷深度定量檢測原理
- 6.3 實驗系統及試塊設計
- 6.3.1 實驗系統
- 6.3.2 試塊設計
- 6.4 反射法紅外熱成像檢測實驗研究
- 6.4.1 反射法實驗數據采集
- 6.4.2 反射法實驗數據分析
- 6.5 透射法紅外熱成像檢測實驗研究
- 6.5.1 透射法實驗數據采集
- 6.5.2 透射法實驗數據分析
- 6.6 ANSYS有限元仿真模擬分析
- 6.6.1 有限元仿真
- 6.6.2 反射法檢測仿真模擬
- 6.6.3 透射法檢測仿真模擬
- 6.6.4 誤差分析
- 6.7 本章小結
- 參考資料
- 第7章 紅外序列圖像處理
- 7.1 概述
- 7.1.1 研究背景和意義
- 7.1.2 國內外研究現狀
- 7.2 單幀圖像處理
- 7.2.1 常用的閾值分割算法
- 7.2.2 紅外圖像的傳統處理方法
- 7.2.3 基于敏感區域最大標準差法的紅外圖像處理
- 7.2.4 紅外圖像分割新算法
- 7.3 紅外序列圖像的多幀圖像處理
- 7.3.1 紅外序列圖像的主成分分析
- 7.3.2 紅外序列圖像的獨立成分分析
- 7.4 本章小結
- 參考資料
- 封底 更新時間：2024-05-24 18:29:24
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