123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)是作者在目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤領(lǐng)域多年研究成果的積累。仝書(shū)共分為6章：第1、2章概述了稀疏與低秩表示理論及其在解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題中的基本模型；第3～5章分別闡述了超分辨重建、目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤等三個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的研究現(xiàn)狀．重點(diǎn)是在稀疏與低秩表示理論框架下，本書(shū)作者在這三個(gè)領(lǐng)域的研究成果；第6章是典型軍事壓用。描述了稀疏與低秩表示理論在軍事目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中的應(yīng)用實(shí)例。本書(shū)可供計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信號(hào)與處理相關(guān)領(lǐng)域的研究人員、工程技術(shù)人員和研究生閱讀參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《稀疏和低秩表示目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤及其軍事應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章概述
1.1信號(hào)表示——從稀疏到低秩
1.1.1信號(hào)稀疏表示
1.1.2信號(hào)低秩表示
1.2基本概念和術(shù)語(yǔ)
1.2.1稀疏表示
12.2低秩表示
1.3稀疏與低秩表示在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)
1.3.1圖像超分辨率
1.3.2目標(biāo)榆測(cè)
1.3.3.目標(biāo)跟蹤
1.3.4其他應(yīng)用
1.4本書(shū)的主要內(nèi)容與組織安排
參考文獻(xiàn)
第2章稀疏與低秩表示模型和算法_
2.1稀疏表示模型
2.2稀疏表示算法
2.2.1貪婪算法
2.2.2快速優(yōu)化算法
2.3字典學(xué)習(xí)模型
2.4字典學(xué)習(xí)算法
2.4.1批處理字典學(xué)習(xí)
2.4.2在線字典學(xué)習(xí)算法
2.5低秩表示模型
2.5.1線性模型
2.5.2非線性模型
2.6低秩表示算法
2.6.1迭代閾值算法
2.6.2加速近似梯度箅法
2.6.3精確增廣拉格朗日乘子算法
參考文獻(xiàn)
第3章基于稀疏表示的圖像超分辨率重建
3.1..圖像超分辨率重建概述
3.1.1基本概念
3.1.2發(fā)展歷程
3.1.3本章內(nèi)容
3.2稀疏域圖像超分辨率模型與算法
3.2.1稀疏域圖像趟分辨率思想
3.2.2魯棒性單幅圖像超分辨率模型
3.2.3圖像超分辨率箅法
3.2.1實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.3基于圖像塊稀疏結(jié)構(gòu)相似度鄰域約束的超分辨率重建
3.3.1.HR／LR樣本模型及雙字典學(xué)習(xí)
3.3.2稀疏結(jié)構(gòu)相似度鄰域逼近
3.3.3超分辨率重建算法
3.3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4局部樣本匹配和多級(jí)濾波的快速超分辨率重建
3.4.1超分辨率模型
3.4.2樣本匹配與采樣濾波
3.4.3快速超分辨率算法
……
第4章基于稀疏和低秩表示的目標(biāo)檢測(cè)
第5章基于稀疏與低秩表示的目標(biāo)跟蹤
第6章軍事偵察與制導(dǎo)典型應(yīng)用