智能信息融合与目标识别方法--聚文网

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内容简介

胡玉兰、郝博、王东明等著的《智能信息融合与目标识别方法》研究了信息融合目标识别技术，首先分析了特征级融合目标识别的基本理论，然后研究了多源图像的预处理、结合阈值分割的分水岭算法、结合聚类分割的分水岭算法、目标特征提取方法。对于特征融合方法，研究了基于协方差矩阵多特征信息融合、基于主成分分析的特征融合方法、基于改进免疫遗传的特征融合方法、基于独立分量的特征融合、对典型相关分析特征融合方法的改进。最后介绍了基于优化改进的反向传播神经网络目标识别、模糊支持向量机理论与编程实现、基于模糊支持向量机的识别系统实现。本书适合从事多源信息融合理论、目标识别技术研究和工程应用的技术人员阅读，也可作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的参考教材。

前言第1章绪论 1.1 概述 1.2 研究现状第2章特征级融合目标识别的基本理论 2.1 信息融合目标识别结构 2.2 特征级融合目标识别系统基本结构 2.3 特征级融合目标识别的关键问题分析 2.3.1 特征数据库 2.3.2 特征提取 2.3.3 特征融合 2.3.4 目标识别 2.4 本章小结第3章多源图像的预处理 3.1 多源图像的去噪 3.1.1 噪声分析 3.1.2 常用的图像去噪方法 3.1.3 几种较新的去噪方法 3.2 多源图像的平滑 3.2.1 均值平滑法 3.2.2 邻域平均法 3.2.3 加权平均法 3.2.4 选择式掩模平滑法 3.3 多源图像的滤波 3.3.1 低通滤波 3.3.2 高通滤波 3.3.3 中值滤波 3.3.4 维纳滤波 3.4 本章小结第4章结合阈值分割的分水岭算法 4.1 引言 4.2 图像阈值分割概述 4.3 常用的阈值分割方法 4.3.1 全局阈值法 4.3.2 局部阈值法 4.3.3 动态阈值法 4.4 改进的最大类间方差法 4.5 本章小结第5章结合聚类分割的分水岭算法 5.1 图像聚类分割概述 5.2 常用的图像聚类分割算法 5.2.1 划分聚类算法 5.2.2 层次聚类算法 5.2.3 基于密度的聚类算法 5.2.4 基于模型的聚类算法 5.2.5 基于网格的聚类算法 5.3 改进的FCM聚类分割算法 5.4 本章小结第6章目标特征提取方法 6.1 传统的特征提取方法

智能信息融合与目标识别方法

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