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刑侦图像视频处理技术PDF电子书下载

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• 作 者：范九伦
• 出 版 社：
• 出版年份：2019
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第1章 绪论1

1.1 概述1

1.1.1 刑侦图像处理技术的重要性1

1.1.2 实际问题举例2

1.2 本书的内容及结构5

参考文献6

第2章 视频图像清晰化处理技术7

2.1 视频图像去雾清晰化处理技术概况7

2.1.1 基于非物理模型的图像增强方法7

2.1.2 基于物理模型的图像复原方法9

2.1.3 基于学习的图像去雾方法11

2.2 大气散射理论及雾天图像特性分析12

2.2.1 大气散射现象12

2.2.2 大气散射模型13

2.2.3 入射光衰减模型14

2.2.4 大气光成像模型15

2.2.5 波长相关性分析17

2.2.6 雾天图像的退化模型17

2.3 基于非物理模型的雾天视频图像增强处理技术18

2.4 基于物理模型的雾天图像复原18

2.4.1 暗通道先验理论18

2.4.2 模型参数估计21

2.4.3 透过率的估计及优化23

2.4.4 大气光值A的估计26

2.4.5 雾天图像复原26

2.4.6 算法性能分析与图像质量评价28

2.5 光照不均匀图像校正处理技术31

2.5.1 光照分量的提取32

2.5.2 亮度校正函数的构建36

2.5.3 光照不均匀校正实现过程38

参考文献42

第3章 图像超分辨率重建技术45

3.1 图像超分辨率基本概念45

3.1.1 图像分辨率45

3.1.2 图像超分辨率重建46

3.1.3 超分辨率重建的分类47

3.1.4 图像观测模型48

3.2 单幅图像超分辨率重建51

3.2.1 基于插值的图像超分辨率重建51

3.2.2 基于稀疏表示的图像超分辨率重建55

3.2.3 基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建58

3.3 图像质量评价方法63

3.3.1 主观评价63

3.3.2 客观评价64

3.4 超分辨率重建技术在刑侦图像中的应用67

3.4.1 数据库67

3.4.2 仿真实验71

参考文献76

第4章 高动态范围成像技术79

4.1 高动态范围成像概述79

4.1.1 动态范围79

4.1.2 高动态范围成像关键技术80

4.1.3 高动态范围场景捕获82

4.1.4 高动态范围图像的合成83

4.1.5 色调映射85

4.1.6 动态场景高动态范围成像86

4.1.7 高动态范围成像的发展趋势88

4.1.8 高动态范围图像在刑侦中的应用95

4.2 高动态范围图像编码97

4.2.1 高动态范围图像格式97

4.2.2 高动态范围图像编码标准比较101

4.3 多幅不同曝光图像合成HDR图像101

4.3.1 空间域合成HDR图像102

4.3.2 频域合成HDR图像106

4.4 高动态范围图像色调映射算法110

4.4.1 色调映射110

4.4.2 线性色调映射算法113

4.4.3 对数色调映射算法113

4.4.4 伽马纠正色调映射算法114

4.4.5 S型曲线方程色调映射算法115

4.4.6 基于色貌模型的色调映射算法116

4.4.7 iCAM06色调映射算法117

4.4.8 色调均化直方图算法118

4.4.9 基于亮度自适应分段的色调映射算法119

参考文献126

第5章 图像水印技术132

5.1 数字图像水印的基本概念132

5.1.1 数字图像水印的概念、产生及其特点132

5.1.2 数字图像水印的分类以及应用133

5.1.3 数字图像水印的性能分析136

5.2 数字图像单水印原理140

5.2.1 数字图像单水印的基本框架140

5.2.2 基于变换域的数字图像单水印算法141

5.3 数字图像双水印原理149

5.3.1 数字图像双水印技术分类149

5.3.2 基于曲波变换的图像双水印151

参考文献167

第6章 图像检索技术168

6.1 数字图像特征168

6.1.1 数字图像特征提取168

6.1.2 经典图像特征提取算法介绍170

6.2 图像相似度度量174

6.3 图像语义学习176

参考文献178

第7章 监控视频高效编码技术182

7.1 视频基本知识182

7.1.1 人类视觉系统182

7.1.2 视频数字化185

7.1.3 数字视频中的冗余186

7.1.4 监控视频的内容特性189

7.2 监控视频编码概述190

7.3 适用于监控视频的编码标准191

7.3.1 监控视频编码标准发展历程192

7.3.2 第三代视频编码国际标准H.265/HEVC193

7.3.3 第二代视频编码国家标准AVS-S2195

7.4 H.265/HEVC测试模型HM使用说明及性能仿真196

7.4.1 HM使用说明196

7.4.2 HM性能仿真测试197

参考文献202

第8章 视频目标检测与跟踪技术204

8.1 运动目标检测204

8.1.1 目标检测数据集和评价标准204

8.1.2 帧间差分法205

8.1.3 背景消减法207

8.1.4 光流法212

8.2 运动目标跟踪214

8.2.1 目标跟踪数据集和评价标准215

8.2.2 基于Kalman预测与全局特征匹配的目标跟踪216

8.2.3 基于Mean Shift的目标跟踪221

8.2.4 基于CamShift的目标跟踪223

8.2.5 基于MIL的目标跟踪225

8.2.6 基于DF的跟踪算法230

8.2.7 基于CF的目标跟踪233

8.3 运动目标跟踪技术在监控视频中的应用239

8.3.1 图像位平面239

8.3.2 基于位平面的跟踪算法242

参考文献250

第9章 视频检索技术252

9.1 视频检索概述252

9.2 镜头边界检测257

9.2.1 镜头边界检测介绍257

9.2.2 镜头边界检测存在的问题258

9.2.3 突变镜头检测260

9.2.4 渐变镜头检测262

9.3 关键帧提取265

9.3.1 关键帧提取技术265

9.3.2 传统关键帧提取技术269

9.3.3 基于深度学习的关键帧提取技术273

参考文献274

第10章 现勘三维现场重建276

10.1 案件现场重建概述276

10.2 基于二维图像的三维现场重建278

10.2.1 全景图生成过程278

10.2.2 图像采集279

10.2.3 图像预处理280

10.2.4 图像配准280

10.2.5 图像融合282

10.2.6 实景全景图283

10.3 基于深度图像的三维现场重建284

10.3.1 主要技术简介284

10.3.2 基于Kinect的三维重建285

10.3.3 基于三维激光扫描的现场三维重建289

10.3.4 应用案例292

参考文献294

第11章 现勘图像检索技术297

11.1 现勘图像检索297

11.2 基于融合特征及检索结果优化的现勘图像检索算法298

11.2.1 融合特征299

11.2.2 基于检索结果优化的现勘图像检索算法302

11.2.3 实验结果303

11.3 轮胎花纹检索308

11.3.1 轮胎花纹图像数据库309

11.3.2 算法测试比较311

参考文献312

第12章 刑侦案件智能串并317

12.1 概述317

12.2 刑侦案件智能串并的要素319

12.2.1 刑侦案件数据库中的图像信息319

12.2.2 刑侦案件智能串并的策略320

12.3 智能串并在真实破案中存在的实际问题321

12.4 刑侦案件的信息提取322

12.4.1 案件信息提取的关键技术322

12.4.2 案件视频信息分析323

12.4.3 安检图像特征提取331

12.4.4 刑侦案件图像的目标检测339

12.5 刑侦案件的智能串并340

12.5.1 局部目标的相似度度量340

12.5.2 用于案件串并的多模态信息关联340

参考文献342

第13章 刑侦模拟画像343

13.1 刑侦模拟画像343

13.1.1 模拟画像概况343

13.1.2 计算机辅助画像技术346

13.2 基于监控信息的模拟画像347

13.2.1 监控信息预处理347

13.2.2 二维计算机辅助画像348

13.2.3 三维计算机辅助画像349

参考文献350

第14章 现勘立体足迹三维形貌提取352

14.1 现勘足迹概述352

14.1.1 基本概念352

14.1.2 现勘足迹类型与特点352

14.1.3 现勘足迹的具体作用353

14.2 现勘足迹提取方法355

14.3 基于面结构光的立体足迹三维形貌提取356

14.3.1 结构光视觉测量基础知识356

14.3.2 足迹三维形貌提取原理358

14.4 便携式现勘立体足迹三维形貌提取系统368

14.4.1 系统构成368

14.4.2 系统功能特点369

参考文献370

第15章 鞋印图像识别系统372

15.1 鞋印图像识别技术概况372

15.2 鞋印识别关键技术373

15.2.1 鞋印图像预处理技术373

15.2.2 鞋印图像特征提取技术378

15.2.3 相似度量方法380

15.3 基于局部信息鞋印图像识别算法382

15.3.1 鞋印图像局部特征提取383

15.3.2 稀疏编码与反向索引383

15.3.3 相似比对与算法步骤385

15.4 刑侦鞋印图像识别系统386

15.4.1 鞋印图像与信息入库子系统388

15.4.2 鞋印图像库管理与维护子系统389

15.4.3 鞋印图像比对识别子系统389

15.4.4 仿真实验结果390

参考文献394

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摘要：本文深入探讨了刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载，从技术特点、应用领域、发展前景和下载方法四个方面进行了详细阐述，旨在为读者提供全面了解刑侦图像视频处理技术的途径。

1、技术特点

刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载具有以下特点：首先，该技术能够对图像和视频进行快速、准确的识别和分析，提高侦查效率；其次，该技术具有强大的抗干扰能力，能够在复杂环境下稳定运行；最后，该技术具有较高的实时性，能够满足刑侦工作的紧急需求。

此外，刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载还具有以下特点：一是高精度，能够准确识别和提取图像中的关键信息；二是智能化，能够自动识别和分类图像；三是可扩展性，能够根据实际需求进行功能扩展。

总之，刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载在技术特点上具有显著优势，为刑侦工作提供了有力支持。

2、应用领域

刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载在刑侦领域具有广泛的应用，主要包括以下方面：一是案件侦查，通过对现场图像和视频进行分析，为侦查工作提供线索；二是嫌疑人追踪，通过对嫌疑人图像和视频进行比对，快速锁定嫌疑人；三是犯罪现场重建，通过对现场图像和视频进行三维重建，还原犯罪过程。

此外，刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载在以下领域也具有应用价值：一是交通监控，通过对交通图像和视频进行分析，提高交通管理效率；二是安全监控，通过对公共场所图像和视频进行分析，保障人民群众生命财产安全。

总之，刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载在多个领域具有广泛应用，为我国刑侦工作提供了有力支持。

3、发展前景

随着科技的不断发展，刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载具有广阔的发展前景。一方面，随着人工智能、大数据等技术的不断进步，刑侦图像视频处理技术将更加智能化、高效化；另一方面，随着我国刑侦工作的不断深入，刑侦图像视频处理技术将在更多领域得到应用。

此外，刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载的发展前景还体现在以下方面：一是技术创新，通过不断研发新技术，提高刑侦图像视频处理技术的性能；二是产业升级，推动刑侦图像视频处理产业的快速发展。

总之，刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载具有广阔的发展前景，将为我国刑侦工作带来更多便利。

4、下载方法

刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载可以通过以下途径获取：一是通过官方网站下载，官方网站会提供最新的技术文档和软件下载；二是通过专业论坛和社区下载，这些平台上有许多专业人士分享相关资源；三是通过学术机构或研究机构获取，这些机构通常会有相关的技术文档和软件。

在下载过程中，需要注意以下几点：一是选择正规渠道下载，确保文档和软件的安全性；二是关注文档版本，选择最新版本以保证技术先进性；三是了解文档内容，确保文档符合实际需求。

总之，刑侦图像视频处理技术.pdf电子书版文档下载可以通过多种途径获取，为读者提供便捷的获取方式。

总结：

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