刑偵圖像視頻處理技術(shù)模板課件

刑偵圖像視頻處理技術(shù)(范九倫著)202x-11-11演講人01前言前言

02第1章緒論3參考文獻(xiàn)

11.1概述1.1.1刑偵圖像處理技術(shù)的重要性1.1.2實(shí)際問題舉例21.2本書的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)

第1章緒論03第2章視頻圖像清晰化處理技術(shù)12.1視頻圖像去霧清晰化處理技術(shù)概況32.3基于非物理模型的霧天視頻圖像增強(qiáng)處理技術(shù)22.2大氣散射理論及霧天圖像特性分析42.4基于物理模型的霧天圖像復(fù)原第2章視頻圖像清晰化處理技術(shù)52.5光照不均勻圖像校正處理技術(shù)6參考文獻(xiàn)第2章視頻圖像清晰化處理技術(shù)2.1視頻圖像去霧清晰化處理技術(shù)概況2.1.1基于非物理模型的圖像增強(qiáng)方法012.1.2基于物理模型的圖像復(fù)原方法022.1.3基于學(xué)習(xí)的圖像去霧方法03第2章視頻圖像清晰化處理技術(shù)2.2大氣散射理論及霧天圖像特性分析01032.2.1大氣散射現(xiàn)象2.2.2大氣散射模型2.2.3入射光衰減模型020405062.2.4大氣光成像模型2.2.5波長相關(guān)性分析2.2.6霧天圖像的退化模型第2章視頻圖像清晰化處理技術(shù)2.4基于物理模型的霧天圖像復(fù)原2.4.1暗通道先驗(yàn)理論012.4.2模型參數(shù)估計(jì)022.4.3透過率的估計(jì)及優(yōu)化032.4.4大氣光值a的估計(jì)042.4.5霧天圖像復(fù)原052.4.6算法性能分析與圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)06第2章視頻圖像清晰化處理技術(shù)2.5光照不均勻圖像校正處理技術(shù)2.5.2亮度校正函數(shù)的構(gòu)建2.5.3光照不均勻校正實(shí)現(xiàn)過程2.5.1光照分量的提取04第3章圖像超分辨率重建技術(shù)第3章圖像超分辨率重建技術(shù)3.1圖像超分辨率基本概念3.2單幅圖像超分辨率重建3.3圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法3.4超分辨率重建技術(shù)在刑偵圖像中的應(yīng)用參考文獻(xiàn)第3章圖像超分辨率重建技術(shù)3.1圖像超分辨率基本概念013.1.1圖像分辨率023.1.2圖像超分辨率重建033.1.3超分辨率重建的分類043.1.4圖像觀測(cè)模型第3章圖像超分辨率重建技術(shù)3.2單幅圖像超分辨率重建3.2.1基于插值的圖像超分辨率重建013.2.2基于稀疏表示的圖像超分辨率重建023.2.3基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率重建03第3章圖像超分辨率重建技術(shù)3.3圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法3.3.1主觀評(píng)價(jià)13.3.2客觀評(píng)價(jià)2第3章圖像超分辨率重建技術(shù)3.4超分辨率重建技術(shù)在刑偵圖像中的應(yīng)用3.4.1數(shù)據(jù)庫13.4.2仿真實(shí)驗(yàn)205第4章高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)4.1高動(dòng)態(tài)范圍成像概述4.2高動(dòng)態(tài)范圍圖像編碼4.3多幅不同曝光圖像合成hdr圖像4.4高動(dòng)態(tài)范圍圖像色調(diào)映射算法參考文獻(xiàn)4.2高動(dòng)態(tài)范圍圖像編碼4.3多幅不同曝光圖像合成HDR圖像4.4高動(dòng)態(tài)范圍圖像色調(diào)映射算法參考文獻(xiàn)第4章高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)第4章高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)4.1高動(dòng)態(tài)范圍成像概述4.1.2高動(dòng)態(tài)范圍成像關(guān)鍵技術(shù)024.1.5色調(diào)映射054.1.1動(dòng)態(tài)范圍014.1.4高動(dòng)態(tài)范圍圖像的合成044.1.3高動(dòng)態(tài)范圍場景捕獲034.1.6動(dòng)態(tài)場景高動(dòng)態(tài)范圍成像06第4章高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)4.1高動(dòng)態(tài)范圍成像概述ab4.1.8高動(dòng)態(tài)范圍圖像在刑偵中的應(yīng)用4.1.7高動(dòng)態(tài)范圍成像的發(fā)展趨勢(shì)第4章高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)4.2高動(dòng)態(tài)范圍圖像編碼14.2.1高動(dòng)態(tài)范圍圖像格式24.2.2高動(dòng)態(tài)范圍圖像編碼標(biāo)準(zhǔn)比較第4章高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)4.3多幅不同曝光圖像合成hdr圖像14.3.1空間域合成hdr圖像24.3.2頻域合成hdr圖像第4章高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)4.4高動(dòng)態(tài)范圍圖像色調(diào)映射算法014.4.1色調(diào)映射024.4.2線性色調(diào)映射算法034.4.3對(duì)數(shù)色調(diào)映射算法044.4.4伽馬糾正色調(diào)映射算法054.4.5s型曲線方程色調(diào)映射算法064.4.6基于色貌模型的色調(diào)映射算法第4章高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)4.4高動(dòng)態(tài)范圍圖像色調(diào)映射算法4.4.8色調(diào)均化直方圖算法貳4.4.7icam06色調(diào)映射算法壹4.4.9基于亮度自適應(yīng)分段的色調(diào)映射算法叁06第5章圖像水印技術(shù)第5章圖像水印技術(shù)5.1數(shù)字圖像水印的基本概念5.2數(shù)字圖像單水印原理5.3數(shù)字圖像雙水印原理參考文獻(xiàn)第5章圖像水印技術(shù)5.1數(shù)字圖像水印的基本概念5.1.1數(shù)字圖像水印的概念、產(chǎn)生及其特點(diǎn)015.1.2數(shù)字圖像水印的分類以及應(yīng)用025.1.3數(shù)字圖像水印的性能分析03第5章圖像水印技術(shù)5.2數(shù)字圖像單水印原理ab5.2.2基于變換域的數(shù)字圖像單水印算法5.2.1數(shù)字圖像單水印的基本框架第5章圖像水印技術(shù)5.3數(shù)字圖像雙水印原理15.3.1數(shù)字圖像雙水印技術(shù)分類25.3.2基于曲波變換的圖像雙水印07第6章圖像檢索技術(shù)13246.3圖像語義學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

6.1數(shù)字圖像特征6.1.1數(shù)字圖像特征提取6.1.2經(jīng)典圖像特征提取算法介紹6.2圖像相似度度量

第6章圖像檢索技術(shù)08第7章監(jiān)控視頻高效編碼技術(shù)第7章監(jiān)控視頻高效編碼技術(shù)7.1視頻基本知識(shí)7.2監(jiān)控視頻編碼概述7.3適用于監(jiān)控視頻的編碼標(biāo)準(zhǔn)7.4h.265／hevc測(cè)試模型hm使用說明及性能仿真參考文獻(xiàn)7.2監(jiān)控視頻編碼概述7.3適用于監(jiān)控視頻的編碼標(biāo)準(zhǔn)7.4H.265／HEVC測(cè)試模型HM使用說明及性能仿真參考文獻(xiàn)第7章監(jiān)控視頻高效編碼技術(shù)7.1視頻基本知識(shí)7.1.1人類視覺系統(tǒng)017.1.3數(shù)字視頻中的冗余037.1.2視頻數(shù)字化027.1.4監(jiān)控視頻的內(nèi)容特性04第7章監(jiān)控視頻高效編碼技術(shù)7.3適用于監(jiān)控視頻的編碼標(biāo)準(zhǔn)7.3.3第二代視頻編碼國家標(biāo)準(zhǔn)avs－s2037.3.2第三代視頻編碼國際標(biāo)準(zhǔn)h.265／hevc027.3.1監(jiān)控視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展歷程01第7章監(jiān)控視頻高效編碼技術(shù)7.4h.265／hevc測(cè)試模型hm使用說明及性能仿真7.4.1hm使用說明17.4.2hm性能仿真測(cè)試209第8章視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)第8章視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)8.1運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)8.2運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤8.3運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)在監(jiān)控視頻中的應(yīng)用參考文獻(xiàn)第8章視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)8.1運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)8.1.1目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)8.1.3背景消減法8.1.4光流法8.1.2幀間差分法第8章視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)8.2運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤8.2.1目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)018.2.2基于kalman預(yù)測(cè)與全局特征匹配的目標(biāo)跟蹤028.2.3基于meanshift的目標(biāo)跟蹤038.2.4基于camshift的目標(biāo)跟蹤048.2.5基于mil的目標(biāo)跟蹤058.2.6基于df的跟蹤算法068.2運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤8.2.7基于cf的目標(biāo)跟蹤第8章視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)第8章視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)8.3運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)在監(jiān)控視頻中的應(yīng)用ab8.3.2基于位平面的跟蹤算法8.3.1圖像位平面10第9章視頻檢索技術(shù)第9章視頻檢索技術(shù)9.1視頻檢索概述9.2鏡頭邊界檢測(cè)9.3關(guān)鍵幀提取參考文獻(xiàn)第9章視頻檢索技術(shù)9.2鏡頭邊界檢測(cè)019.2.1鏡頭邊界檢測(cè)介紹029.2.2鏡頭邊界檢測(cè)存在的問題039.2.3突變鏡頭檢測(cè)049.2.4漸變鏡頭檢測(cè)第9章視頻檢索技術(shù)9.3關(guān)鍵幀提取9.3.1關(guān)鍵幀提取技術(shù)019.3.2傳統(tǒng)關(guān)鍵幀提取技術(shù)029.3.3基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵幀提取技術(shù)0311第10章現(xiàn)勘三維現(xiàn)場重建第10章現(xiàn)勘三維現(xiàn)場重建10.1案件現(xiàn)場重建概述10.2基于二維圖像的三維現(xiàn)場重建10.3基于深度圖像的三維現(xiàn)場重建參考文獻(xiàn)第10章現(xiàn)勘三維現(xiàn)場重建10.2基于二維圖像的三維現(xiàn)場重建10.2.2圖像采集0210.2.1全景圖生成過程0110.2.3圖像預(yù)處理0310.2.4圖像配準(zhǔn)0410.2.5圖像融合0510.2.6實(shí)景全景圖06第10章現(xiàn)勘三維現(xiàn)場重建10.3基于深度圖像的三維現(xiàn)場重建10.3.3基于三維激光掃描的現(xiàn)場三維重建0310.3.1主要技術(shù)簡介0110.3.4應(yīng)用案例0410.3.2基于kinect的三維重建0212第11章現(xiàn)勘圖像檢索技術(shù)第11章現(xiàn)勘圖像檢索技術(shù)11.1現(xiàn)勘圖像檢索

11.2基于融合特征及檢索結(jié)果優(yōu)化的現(xiàn)勘圖像檢索算法11.2.1融合特征11.2.2基于檢索結(jié)果優(yōu)化的現(xiàn)勘圖像檢索算法11.2.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果11.3輪胎花紋檢索11.3.1輪胎花紋圖像數(shù)據(jù)庫11.3.2算法測(cè)試比較參考文獻(xiàn)

13第12章刑偵案件智能串并第12章刑偵案件智能串并12.3智能串并在真實(shí)破案中存在的實(shí)際問題參考文獻(xiàn)12.1概述12.2刑偵案件智能串并的要素12.5刑偵案件的智能串并12.4刑偵案件的信息提取020304050601第12章刑偵案件智能串并12.2刑偵案件智能串并的要素112.2.1刑偵案件數(shù)據(jù)庫中的圖像信息212.2.2刑偵案件智能串并的策略c12.4.3安檢圖像特征提取b12.4.2案件視頻信息分析d12.4.4刑偵案件圖像的目標(biāo)檢測(cè)a12.4.1案件信息提取的關(guān)鍵技術(shù)第12章刑偵案件智能串并12.4刑偵案件的信息提取第12章刑偵案件智能串并12.5刑偵案件的智能串并112.5.1局部目標(biāo)的相似度度量212.5.2用于案件串并的多模態(tài)信息關(guān)聯(lián)14第13章刑偵模擬畫像第13章刑偵模擬畫像0113.1.1模擬畫像概況13.1.2計(jì)算機(jī)輔助畫像技術(shù)13.1刑偵模擬畫像0213.2.1監(jiān)控信息預(yù)處理13.2.2二維計(jì)算機(jī)輔助畫像13.2.3三維計(jì)算機(jī)輔助畫像13.2基于監(jiān)控信息的模擬畫像03

參考文獻(xiàn)15第14章現(xiàn)勘立體足跡三維形貌提取14.1現(xiàn)勘足跡概述14.2現(xiàn)勘足跡提取方法14.3基于面結(jié)構(gòu)光的立體足跡三維形貌提取14.4便攜式現(xiàn)勘立體足跡三維形貌提取系統(tǒng)參考文獻(xiàn)第14章現(xiàn)勘立體足跡三維形貌提取第14章現(xiàn)勘立體足跡三維形貌提取14.1現(xiàn)勘足跡概述14.1.2現(xiàn)勘足跡類型與特點(diǎn)14.1.3現(xiàn)勘足跡的具體作用14.1.1基本概念第14章現(xiàn)勘立體足跡三維形貌提取14.3基于面結(jié)構(gòu)光的立體足跡三維形貌提取114.3.1結(jié)構(gòu)光視覺測(cè)量基礎(chǔ)知識(shí)214.3.2足跡三維形貌提取原理第14章現(xiàn)勘立體足跡三維形貌提取14.4便攜式現(xiàn)勘立體足跡三維形貌提取系統(tǒng)14.4.1系統(tǒng)構(gòu)成114.4.2系統(tǒng)功能特點(diǎn)216第15章鞋印圖像識(shí)別系統(tǒng)15.1鞋印圖像識(shí)別技術(shù)概況15.2鞋印識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)15.3基于局部信息鞋印圖像識(shí)別算法15.4刑偵鞋印圖像識(shí)別系統(tǒng)參考文獻(xiàn)第15章鞋印圖像識(shí)別系統(tǒng)第15章鞋印圖像識(shí)別系統(tǒng)15.