本書闡述無人飛行器獲取的視頻數(shù)據(jù)處理與分析的相關(guān)技術(shù)和方法。首先，結(jié)合無人飛行器視頻影像數(shù)據(jù)特性，介紹無人飛行器目標監(jiān)測系統(tǒng)。然后，針對無人飛行器搭載平臺，討論視頻影像目標定位技術(shù)，內(nèi)容包括攝像機成像幾何模型、攝像機幾何標定、地面移動目標快速定位。最后，討論無人飛行器視頻影像處理與運動目標分析技術(shù)，內(nèi)容包括運動估計、視頻編碼、視頻影像處理、序列影像運動目標檢測與序列影像運動目標跟蹤。
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目錄
第二版前言
第一版前言
第1章 緒論 1
1.1 無人飛行器序列影像數(shù)據(jù)特性 1
1.1.1 序列影像一般特性 2
1.1.2 無人飛行器視頻影像數(shù)據(jù)特性 3
1.1.3 無人飛行器視頻分析特性 6
1.2 序列影像處理與運動分析相關(guān)技術(shù) 7
1.2.1 計算機視覺 8
1.2.2 視頻處理技術(shù) 9
1.2.3 運動目標分析 9
1.2.4 視頻衛(wèi)星監(jiān)測 11
1.2.5 智能視頻分析 11
1.3 本書內(nèi)容組織 14
參考文獻 17
第2章 無人飛行器目標監(jiān)測系統(tǒng) 18
2.1 概述 18
2.2 無人飛行平臺 19
2.2.1 無人機平臺 19
2.2.2 無人飛艇平臺 22
2.2.3 飛行控制系統(tǒng) 24
2.3 地面控制站 26
2.3.1 基本組成 26
2.3.2 物理配置 27
2.3.3 基本功能 27
2.3.4 外部接口 30
2.4 任務(wù)載荷 31
2.4.1 成像傳感器 31
2.4.2 傳感器位置與姿態(tài)測量 37
2.5 數(shù)據(jù)鏈路 42
2.5.1 數(shù)據(jù)鏈路的組成 42
2.5.2 數(shù)據(jù)鏈路的特征 43
2.5.3 數(shù)據(jù)傳輸特性 44
參考文獻 47
第3章 攝像機成像幾何模型 48
3.1 針孔攝像機模型 48
3.2 空間直角坐標變換 49
3.3 攝像機幾何成像模型 51
3.3.1 內(nèi)參數(shù) 51
3.3.2 外參數(shù) 54
3.4 鏡頭畸變 55
3.5 與攝影測量成像模型的比較 56
參考文獻 59
第4章 攝像機幾何標定 60
4.1 經(jīng)典的攝像機標定方法 60
4.1.1 利用野外控制點的方法 60
4.1.2 利用三維標定參照物的方法 62
4.2 利用平面模板標定攝像機 62
4.2.1 Tsai兩步法 62
4.2.2 張正友方法 66
參考文獻 73
第5章 地面移動目標快速定位 74
5.1 GNSS/INS坐標系及其變換 74
5.1.1 GNSS坐標系 74
5.1.2 與INS相關(guān)的坐標系 75
5.1.3 攝影測量坐標系 78
5.1.4 GNSS坐標系與我國地圖坐標系的變換 80
5.2 基于GNSS/INS的移動目標直接定位 82
5.2.1 偏心角和偏心分量 82
5.2.2 攝影測量外方位元素 85
5.2.3 單像目標定位解算 87
5.3 非量測型攝像機移動目標定位 89
5.3.1 基本原理 89
5.3.2 確定投影矩陣 92
參考文獻 93
第6章 運動估計 94
6.1 二維運動估計 94
6.1.1 二維運動產(chǎn)生原因 94
6.1.2 二維運動估計基本概念 96
6.1.3 二維運動模型建立 98
6.1.4 二維運動估計基本方法 99
6.2 基于特征的運動估計 100
6.2.1 Harris算子特征點提取與匹配 100
6.2.2 SIFT算子特征點提取與匹配 105
6.2.3 特征精匹配 110
6.2.4 全局運動估計與背景運動補償 115
6.3 基于光流的運動估計 116
6.3.1 光流基本原理 117
6.3.2 光流計算方法 119
6.3.3 光流運動估計實現(xiàn) 124
6.3.4 背景運動補償 127
6.4 基于塊的運動估計 128
6.4.1 塊運動模型 128
6.4.2 塊匹配法運動估計 130
6.4.3 背景運動補償 136
6.5 基于網(wǎng)格和區(qū)域的運動估計 136
6.5.1 基于網(wǎng)格的運動估計 136
6.5.2 基于區(qū)域的運動估計 138
參考文獻 140
第7章 視頻編碼 142
7.1 視頻數(shù)據(jù)冗余 142
7.1.1 視頻數(shù)據(jù)冗余類型 142
7.1.2 視頻數(shù)據(jù)冗余去除方法 143
7.2 游程編碼 144
7.3 變換編碼 145
7.3.1 K-L變換編碼 145
7.3.2 DCT編碼 148
7.4 預(yù)測編碼 152
7.4.1 幀內(nèi)預(yù)測編碼 153
7.4.2 幀間預(yù)測編碼 155
7.5 量化 157
7.6 熵編碼 159
7.6.1 信息論基本概念 160
7.6.2 香農(nóng)編碼定理 161
7.6.3 變長編碼 162
7.6.4 算術(shù)編碼 164
7.7 視頻影像質(zhì)量評價 165
7.7.1 主觀質(zhì)量評價 165
7.7.2 客觀質(zhì)量評價 166
7.8 視頻編碼標準 166
7.8.1 顏色空間 169
7.8.2 MPEG-1 172
7.8.3 MPEG-2 177
參考文獻 178
第8章 視頻影像處理 179
8.1 色彩校正與調(diào)整 179
8.2 視頻影像降噪 181
8.2.1 空域濾波 182
8.2.2 頻域濾波 186
8.2.3 時域濾波 189
8.2.4 時空域濾波 190
8.3 視頻影像增強 192
8.3.1 直方圖增強 193
8.3.2 Retinex增強 197
8.3.3 基于幀融合的視頻影像增強 200
8.4 視頻影像超分辨率重建 202
8.4.1 非均勻插值法 205
8.4.2 迭代反投影法 206
8.4.3 Robust超分辨率重建法 206
8.4.4 最大后驗概率法 207
參考文獻 207
第9章 序列影像運動目標檢測 209
9.1 概述 209
9.2 靜態(tài)場景運動目標檢測 211
9.2.1 幀差法 211
9.2.2 背景減除法 213
9.2.3 光流法 215
9.2.4 三種方法比較 217
9.3 動態(tài)場景運動目標檢測 217
9.3.1 基于背景糾正差分的運動目標檢測 218
9.3.2 結(jié)合多尺度影像空間的幀差法運動目標檢測 219
9.3.3 基于光流法的運動目標檢測 222
9.4 運動目標檢測的性能評價 224
9.5 運動目標檢測的典型應(yīng)用 226
9.5.1 智能視頻監(jiān)控 227
9.5.2 無人飛行器序列影像運動分析系統(tǒng) 227
參考文獻 229
第10章 序列影像運動目標跟蹤 231
10.1 概述 231
10.1.1 運動目標的表示方法 232
10.1.2 運動目標的特征表示 234
10.1.3 運動目標跟蹤方法的分類 239
10.2 確定性運動目標跟蹤方法 241
10.2.1 基于特征匹配的運動目標跟蹤方法 241
10.2.2 基于模板匹配的運動目標跟蹤方法 245
10.2.3 基于MeanShift的運動目標跟蹤方法 246
10.2.4 基于CamShift的運動目標跟蹤方法 251
10.2.5 基于相關(guān)濾波的運動目標跟蹤方法 255
10.3 非確定性運動目標跟蹤方法 257
10.3.1 卡爾曼濾波跟蹤方法原理 258
10.3.2 粒子濾波跟蹤方法原理 262
參考文獻 264
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