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第1章 绪论1

1.1 目标检测的基本方法及研究现状1

1.1.1 基于像素分析的目标检测方法1

1.1.2 基于特征检测的方法2

1.1.3 基于小波的目标检测方法3

1.2 全书的主要内容及安排5

第2章 小波变换的基本理论7

2.1 概述7

2.2 连续小波变换7

2.2.1 连续小波变换的定义7

2.2.2 小波的时频窗8

2.2.3 傅立叶变换、Gabor变换与小波变换的对比9

2.3 离散小波变换11

2.3.1 连续小波变换离散化11

2.3.2 二进小波变换和重构12

2.4 小波变换的多分辨分析13

2.4.1 小波变换特点13

2.4.2 正交MRA的物理意义14

2.4.3 小波函数的双尺度方程15

2.5 Mallat算法16

2.6 二维信号的Mallat算法18

2.7 基于提升框架的小波变换19

2.7.1 提升小波变换的基本原理19

2.7.2 小波分解与重构的多相位表示20

2.7.3 Laurent多项式的Euclidean算法22

2.7.4 多相矩阵的因子分解23

2.7.5 提升变换流程25

2.7.6 提升方法的整数小波变换26

2.8 本章小结27

第3章 基于小波变换的目标边缘检测方法29

3.1 引言29

3.2 基于小波变换的目标预处理研究30

3.2.1 利用小波的特性对高频系数置零的去噪方法31

3.2.2 小波系数阈值去噪方法32

3.2.3 基于小波变换模极大值去噪方法35

3.2.4 基于小波变换的多尺度相关自适应阈值去噪38

3.2.5 基于小波变换的图像增强方法40

3.2.6 小波方法预处理仿真实验与分析45

3.3 基于小波变换的图像边缘检测方法研究48

3.3.1 小波变换检测图像边缘的原理49

3.3.2 模极大检测数字图像边缘算法53

3.3.3 阶梯型目标边缘检测方法56

3.3.4 快速多尺度边缘检测方法57

3.3.5 小波多尺度自适应阈值边缘检测方法59

3.4 实验与分析60

3.5 本章小结68

第4章 基于小波变换的弱小目标检测方法69

4.1 引言69

4.2 基于小波变换的弱小目标检测方法71

4.2.1 小波连续尺度目标检测方法71

4.2.2 多维连续小波变换算法72

4.2.3 小波多尺度相关距离图像检测算法73

4.2.4 小波Fisher's线性目标检测方法75

4.2.5 小波变换和能量交叉的小目标检测方法76

4.3 基于小波变换的弱小目标去噪77

4.4 仿真实验与分析78

4.5 本章小结83

第5章 基于提升小波变换的目标检测方法84

5.1 引言84

5.2 提升小波变换目标检测方法84

5.2.1 提升小波算法84

5.2.2 提升小波边缘检测算法86

5.2.3 提升小波自适应阈值边缘检测87

5.3 提升小波任意参数目标检测方法88

5.3.1 提升小波滤波器89

5.3.2 利用提升小波滤波器检测目标90

5.4 提升方法的整数小波目标检测方法95

5.4.1 提升方法的整数小波变换95

5.4.2 仿真实验与分析99

5.5 本章小结106

第6章 目标检测算法硬件实现研究107

6.1 引言107

6.2 基于多DSP实时图像测量系统的结构107

6.2.1 以TMS320C6203为核心的硬件平台107

6.2.2 FPGA对图像进行预处理110

6.3 目标实时测量系统的软件设计111

6.3.1 软件总体设计框架111

6.3.2 系统的工作过程111

6.4 利用汇编语言和流水线技术的DSP源代码优化113

6.4.1 程序的优化114

6.4.2 参数优化114

6.4.3 利用线性汇编优化115

6.4.4 手工优化116

6.4.5 在C/C＋＋程序中插入汇编语言118

6.5 利用汇编语言对目标检测程序的优化119

6.5.1 利用线性汇编优化源代码119

6.5.2 实验结果比较119

6.5.3 性能分析与结论121

6.6 基于提升方法的整数小波变换在DSP系统的实现121

6.6.1 提升小波的硬件实现122

6.6.2 目标边界点的处理125

6.6.3 小波系数取整方法126

6.7 实验与分析126

6.8 本章小结129

参考文献130