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| 編輯推薦： |
一、聚焦前沿领域，填补专业空白
独特研究方向：专注海空小目标图像增强与检测领域，该方向在国防、航空航天、海洋监测等多领域有关键应用，目前相关专业著作相对稀缺，本书精准切入，填补市场空白，为专业研究和实践提供重要参考。
贴合实际需求：海空小目标检测在军事侦察预警、海上搜救、航空安全监控等场景至关重要，图像增强是提升检测准确性的关键前提。本书围绕实际需求展开研究，成果具高实用价值。
二、知识体系完整，内容循序渐进
基础知识夯实：开篇介绍图像增强及视觉目标检测基础知识，涵盖图像处理基础理论、常用算法原理等，为初学者构建知识框架，也为后续深入理解专业内容奠基。
专业内容深入：从海空小目标特性分析入手，依次阐述多种针对性方法，如光照补偿增强、基于马尔科夫随机场和双混合高斯模型的检测，以及深度学习的尺度敏感分析检测等，层层递进，既有传统方法深入剖析，又紧跟深度学习前沿，全面覆盖该领域核心研究内容。
三、理论实践结合，方法创新实用
理论深度剖析：对每种方法的原理进行详细推导和阐释，结合海空小目标特性，深入分析方法的适用性和优势，帮助读者理解方法背后的理论逻辑，提升专业理论素养。
实践
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍了海空小目标图像增强及检测的意义和研究现状、图像增强及视觉目标检测基础知识、海空小目标特性分析、基于光照补偿的海空小图像增强方法、基于马尔科夫随机场前景分割的海空小目标检测方法、基于协作双混合高斯背景建模的海空小目标检测方法，以及基于深度学习的海空小目标尺度敏感分析检测方法等内容。
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| 目錄：
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目录
第一章 概述1.1 小目标的定义1.1.1 基于相对尺度的定义
1.1.2 基于绝对尺度的定义
1.2 小目标图像增强及检测的意义
1.3 小目标图像增强及检测研究现状1.3.1 不同采集平台下的目标检测
1.3.2 基于深度学习的目标检测方法
第二章 图像增强及视觉目标检测基础知识2.1 引言
2.2 图像预处理技术2.2.1 传统的图像数据增强方法
2.2.2 基于深度学习的图像数据增强方法
2.2.3 小结
2.3 视觉目标检测方法2.3.1 传统的目标检测算法
2.3.2 深度学习目标检测
第三章 小目标特性分析3.1 小目标特征分析3.1.1 小目标种类
3.1.2 小目标特性
3.2 小目标检测难点分析
第四章 基于光照补偿的小目标图像增强方法4.1 引言
4.2 Retinex 理论4.2.1 单尺度 Retinex 算法
4.2.2 多尺度 Retinex 算法
4.2.3 McCanns Retinex 算法
4.3 EMD 算法4.3.1 一维 EMD 算法
4.3.2 二维 EMD 算法
4.4 基于 NLEMD 的 Retinex 图像增强方法4.4.1 增强方案
4.4.2 增强算法
4.5 试验结果与分析4.5.1 自然图像增强的试验结果
4.5.2 人脸光照补偿的试验结果
4.5.3 海面舰船增强的试验结果
4.5.4 小结
第五章 基于马尔可夫随机场前景分割的小目标检测方法5.1 引言
5.2 马尔可夫随机场5.2.1 随机场的马尔可夫特性
5.2.2 Gibbs 分布与 MRF
5.3 多高斯 MRF 前景分割方法5.3.1 多高斯 MRF 前景分割模型
5.3.2 MRF 的求解
5.3.3 试验结果
5.4 核函数 MRF 前景分割方法5.4.1 邻域相关的核函数
5.4.2 核函数 MRF 前景分割模型
5.4.3 基于最小割 / 最大流的 MRF 求解方法
5.5 试验结果与分析
5.6 小结
第六章 基于协作双混合高斯背景建模的小目标检测方法6.1 引言
6.2 双混合高斯模型协作算法6.2.1 传统混合高斯背景模型及改进思路
6.2.2 双混合高斯模型协作算法
6.3 试验结果与分析
第七章 基于深度学习的小目标尺度敏感分析检测方法7.1 小目标仿真数据集构建方法
7.2 小目标检测的尺度敏感性分析7.2.1 CenterNet 模型的结构和原理
7.2.2 卷积特征的尺寸对多尺度舰船目标检测的影响
7.2.3 卷积特征的深度对多尺度舰船目标检测的影响
7.2.4 卷积特征的融合机制对多尺度舰船目标检测的影响
7.3 试验结果与分析7.3.1 海面小目标检测
7.3.2 空中小目标检测
参考文献
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