本书系统地论述了成像条件下自动目标识别(ATR)的理论、方法与技术问题。首先讨论了影响自动目标识别性能的外部因素和图像的基本特性度量,引出相关联的涉及低层、中层和高层处理的基本系统工作流程。在此基础上,研究了目标的表达与建模、预处理、背景**与兴趣区提取、运动目标检测、目标识别算法和实时识别系统等重要课题。研究自动目标识别的信息处理应联系相应的成像物理过程及任务。完整的ATR包括在线分系统和离线分系统。在线系统必须具有实时性、小型化和可靠性高的特点,离线系统包括建模、仿真、性能评价和训练在线系统的功能,两者对于构建一个成功的ATR应用系统是不可或缺的。书中给出了丰富的实例,供读者参考和研讨。
本书可供从事图像信息处理的工程技术人员、高等学校师生参考。

总序
前言
第1章 引论
1.1 不变特性感知
1.2 成像目标识别的信号处理
1.3 计算智能途径
1.4 性能评价与预测
1.4.1 场景参数
1.4.2 大气参数
1.4.3 传感器与平台特性
1.4.4 图像度量参数
1.5 实时性和可开发性
1.6 识别的基本过程
1.6.1 过程与系统
1.6.2 预处理与背景**
1.6.3 多级动态特征空间
1.6.4 识别问题的内涵
参考文献
第2章 目标的表达与建模
2.1 多尺度目标表达
2.1.1 轮廓的金字塔模型
2.1.2 三维目标的方位图
2.1.3 多尺度特性视图
2.2 目标图像的不变量表达
2.2.1 二维几何矩的不变特征
2.2.2 二值不变矩的轮廓链快速算法
2.2.3 Zemike矩
2.2.4 平移和尺度不变的自适应小波矩
2.2.5 傅里叶描述子不变量
2.2.6 傅里叶一梅林变换
2.3 不变矩稳定性及多级特征模型
2.3.1 高斯点扩展函数作用下的目标不变矩
2.3.2 离散条件下不变矩的计算误差
2.3.3 不变矩数量级标准化
2.3.4 目标识别的多级特征模型
2.3.5 小结
参考文献
第3章 基于成像过程的预处理
3.1 湍流图像校正与恢复
3.1.1 构造方程组
3.1.2 改造方程组
3.1.3 方程的选择
3.1.4 点扩展函数的直接估计法
3.1.5 约束*优估计
3.1.6 实验及分析
3.1.7 小结
3.2 旋转模糊图像恢复
3.2.1 旋转运动模糊分析
3.2.2 沿模糊路径去卷积
3.2.3 邻域知识引导的*小代价恢复算法
3.2.4 实验
3.2.5 小结
3.3 振动模糊的图像恢复
3.3.1 算法原理
3.3.2 实验
3.3.3 小结
3.4 红外成像非均匀性校正
……
第4章 背景**与兴趣区提取
第5章 运动目标检测
第6章 目标识别算法
第7章 实时识别系统
第8章 系统分析、仿真与评价
后记