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第1章 绪论1

1.1 图像信息1

1.1.1 图像和像素1

1.1.2 图像文件格式3

1.1.3 图像的显示7

1.2 图像实时记录技术现状9

1.2.1 基于通用微机的记录技术9

1.2.2 基于冗余磁盘阵列的记录技术10

1.2.3 基于专用控制器的记录技术12

1.3 图像融合技术的发展14

1.3.1 图像配准技术16

1.3.2 图像合成技术20

1.4 本书主要内容22

参考文献23

第2章 常用的图像传感器27

2.1 基础知识27

2.1.1 光电效应27

2.1.2 色度学原理32

2.1.3 电视信号35

2.1.4 图像的基本参量41

2.2 摄像原理44

2.2.1 电真空摄像器件工作原理44

2.2.2 CCD图像传感器工作原理49

2.2.3 CMOS图像传感器工作原理61

2.2.4 LBCASTJFET图像传感器工作原理65

2.3 彩色图像传感器69

2.3.1 三板彩色图像传感器69

2.3.2 单管彩色摄像机70

2.3.3 单板彩色图像传感器71

2.4 图像传感器镜头74

2.4.1 普通镜头74

2.4.2 复杂镜头78

2.4.3 特殊用途镜头79

2.5 红外和微光图像传感器86

2.5.1 红外图像传感器86

2.5.2 微光图像传感器87

2.6 本章小结89

参考文献89

第3章 图像实时记录技术90

3.1 图像实时记录系统基本结构90

3.2 图像采集控制模块92

3.2.1 LVDS电平转换93

3.2.2 CameraLink接口94

3.2.3 采集控制模块电路设计96

3.3 图像数据并行存储模块98

3.3.1 数据并行处理及同步缓存98

3.3.2 基于多通道软同步的自启动直写控制器100

3.3.3 基于SCSI协议的硬盘控制电路104

3.3.4 总线电缆长度设计105

3.3.5 终结电阻设计107

3.3.6 SCSI协议控制器109

3.4 控制软件设计111

3.4.1 软件流程112

3.4.2 外部通信协议117

3.4.3 命令集简介117

3.5 实验结果与分析120

3.6 本章小结123

参考文献123

第4章 图像融合原理124

4.1 成像原理124

4.1.1 成像模型124

4.1.2 坐标系统128

4.2 图像融合基本模型130

4.2.1 相机的运动130

4.2.2 图像间的坐标变换131

4.2.3 图像融合模型133

4.3 图像配准技术137

4.3.1 图像配准的数学模型138

4.3.2 图像配准的基本框架138

4.3.3 相似性测度139

4.3.4 匹配策略144

4.3.5 图像配准方法分类148

4.4 图像校正技术149

4.4.1 图像几何校正150

4.4.2 图像亮度校正154

4.5 图像变换技术161

4.5.1 最近邻法162

4.5.2 双线性法163

4.5.3 三次线性插值法164

4.6 图像合成技术165

4.6.1 简单图像合成165

4.6.2 基于金字塔分解的图像合成166

4.6.3 基于小波变换的图像合成169

4.6.4 常用的图像融合规则175

4.7 本章小结176

参考文献177

第5章 常用的特征提取算法180

5.1 Harris检测算子180

5.2 SUSAN检测算子184

5.3 Forstner检测算子186

5.4 Moravac检测算子188

5.5 CLHC检测算子190

5.6 本章小结192

参考文献192

第6章 SIFT特征提取方法193

6.1 SIFT特征提取算法193

6.1.1 高斯差分DoG滤波193

6.1.2 尺度空间的极值检测197

6.1.3 关键点的位置确定198

6.1.4 关键点的方向参数201

6.1.5 构建特征描述符202

6.2 基于扇形区域分割的SIFT描述符205

6.2.1 算法原理206

6.2.2 实验结果与分析209

6.3 自适应对比度阈值控制提取关键点215

6.3.1 算法原理215

6.3.2 实验结果与分析218

6.4 自适应对比度阈值控制的扇形区域分割描述符219

6.5 本章小结221

参考文献221

第7章 SURF特征提取方法223

7.1 SURF特征提取方法223

7.1.1 积分图像224

7.1.2 Fast-Hessian特征检测算子225

7.1.3 尺度空间构建226

7.1.4 确定特征点主方向227

7.1.5 构建特征描述符228

7.2 基于扇形区域分割的SURF描述符229

7.2.1 扇形区域分割描述符识别性能分析229

7.2.2 扇形区域分割SURF描述符构建方法231

7.3 基于三角形区域分割的SURF描述符232

7.3.1 三角形分割SURF描述符性能分析232

7.3.2 三角形划分SURF描述符构建方法232

7.4 几种典型特征描述符匹配性能比较234

7.4.1 测试图片234

7.4.2 评价标准235

7.4.3 实验结果及分析235

7.5 SURF描述符在星点匹配上的应用239

7.5.1 星点检测242

7.5.2 构建星点描述符242

7.5.3 星点匹配245

7.5.4 实验分析245

7.6 本章小结248

参考文献248

第8章 基于特征的自动匹配方法250

8.1 基于统计的自动匹配策略250

8.1.1 三峰值自动匹配策略251

8.1.2 实验结果与分析252

8.2 基于变换模型的自动匹配策略257

8.2.1 匹配算法描述257

8.2.2 实验结果与分析260

8.3 基于改进的RANSAC的自动匹配策略263

8.3.1 匹配策略263

8.3.2 改进的RANSAC算法264

8.3.3 实验结果与分析265

8.4 基于外极线校验的自动匹配策略269

8.4.1 基本情况270

8.4.2 匹配策略272

8.4.3 实验结果273

8.5 本章小结277

参考文献279

第9章 大幅面图像快速融合技术280

9.1 大幅面图像融合框架280

9.2 定位精度分析283

9.3 图像的无缝融合285

9.4 图像融合评价288

9.4.1 主观评价标准288

9.4.2 客观评价标准289

9.5 实验结果与分析292

9.6 本章小结295

参考文献296