红外热成像检测及其应用

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内容简介

前言

第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 被动式红外热成像检测研究现状

1.2.2 主动式红外热成像检测研究现状

1.3 红外热成像检测的特点及应用

1.3.1 红外热成像检测的特点

1.3.2 红外热成像检测的应用范例

参考资料

第2章 红外热成像检测原理

2.1 红外线

2.1.1 电磁波属性

2.1.2 吸收、反射、透射定律

2.2 传热学基础

2.2.1 热传导

2.2.2 热对流

2.2.3 热辐射

2.3 红外热辐射

2.3.1 黑体的热辐射定律

2.3.2 实际物体的热辐射定律

2.4 红外热像仪检测原理

2.4.1 大气窗口

2.4.2 热像仪成像原理

参考资料

第3章 红外视觉人体行为的检测与识别

3.1 概述

3.1.1 研究背景和意义

3.1.2 国内外研究现状

3.1.3 红外人体行为识别技术的难点与发展趋势

3.2 卷积神经网络

3.2.1 卷积层

3.2.2 激活层

3.2.3 池化层

3.2.4 全连接层

3.3 循环神经网络

3.3.1 基础循环神经网络

3.3.2 双向循环神经网络

3.4 基于特征融合与通道注意力机制的SSD红外人体目标检测

3.4.1 红外人体成像空域特征分析

3.4.2 SSD模型结构

3.4.3 改进SSD红外人体目标检测模型

3.4.4 实验与结果分析

3.5 基于深度残差网络的红外人体姿态估计

3.5.1 CPMs

3.5.2 基于深度残差网络的改进CPMs模型

3.5.3 实验与结果分析

3.6 基于时空混合模型的红外人体行为识别

3.6.1 基于人体骨骼关键点的时空混合模型

3.6.2 实验结果

3.6.3 数据分析

3.7 本章小结

参考资料

第4章 红外弱小目标检测

4.1 概述

4.1.1 研究背景和意义

4.1.2 国内外研究现状

4.2 基于ADMM和改进Top-hat变换的红外弱小目标检测

4.2.1 鲁棒主成分分析

4.2.2 ADMM

4.2.3 形态学Top-hat及NWTH

4.2.4 改进算法

4.2.5 实验结果与分析

4.3 基于LCM的自适应Top-hat红外弱小目标检测

4.3.1 LCM

4.3.2 改进双结构元素Top-hat

4.3.3 基于LCM的自适应Top-hat

4.3.4 实验结果与分析

4.4 基于NSCT和三层窗口LCM的红外弱小目标检测

4.4.1 NSCT

4.4.2 引导滤波

4.4.3 三层滑动窗口LCM

4.4.4 相关算法

4.4.5 实验结果与分析

4.5 本章小结

参考资料

第5章 红外图像与可见光图像融合

5.1 概述

5.1.1 研究背景和意义

5.1.2 国内外研究现状

5.2 红外图像与可见光图像配准与融合的相关理论

5.2.1 图像配准理论

5.2.2 图像融合理论

5.3 基于CycleGAN-CSS的图像配准算法

5.3.1 基于CycleGAN的模态转换

5.3.2 图像配准

5.3.3 图像匹配实验及其结果分析

5.4 基于多尺度各向异性扩散的图像融合算法

5.4.1 相关理论

5.4.2 融合算法

5.4.3 实验结果与分析

5.5 基于潜在低秩表示下的DDcGAN图像融合算法

5.5.1 算法流程

5.5.2 基于潜在低秩表示的图层分解

5.5.3 低秩分量融合

5.5.4 稀疏分量融合

5.5.5 实验结果与分析