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天基空间目标智能探测与感知


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天基空间目标智能探测与感知
  • 书号：9787030808677
    作者：张艳宁等
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：217
    字数：338000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2024-12-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥80.00元
    售价： ￥80.00元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书内容涵盖航天工程、计算机科学等多学科领域，旨在介绍天基空间目标探测与感知基础知识、核心技术和最新进展。内容从基础定义到实际应用，包括绪论、天基影像成像和压缩、天基影像的重建、空间目标的姿态估计及空间目标的天基探测处理技术。本书特色在于理论与实践相结合；提供实际案例和实验指导；介绍最新探测技术，如深度学习应用；配备丰富的教学资源。学习后，学生将掌握关键技术，为未来学术或职业生涯打下坚实基础，本书将是其不可或缺的学习资源。
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    第1章 绪论 1
    1.1 天基空间目标探测与感知的定义与发展 1
    1.1.1 天基空间目标探测与感知的定义 1
    1.1.2 天基空间目标探测与感知的发展 1
    1.2 典型天基传感器 9
    1.2.1 传感器介绍 9
    1.2.2 探测方法 15
    1.2.3 关键技术 17
    1.3 典型天基数据类型 19
    1.3.1 数据类型 19
    1.3.2 应用场景 22
    1.4 应用领域 24
    1.4.1 空间碎片规避 25
    1.4.2 空间航天器状态监测 25
    1.4.3 非合作目标监视 26
    1.4.4 其他应用场景 26
    本章小结 27
    习题 29
    第2章 天基影像成像和压缩 31
    2.1 航天轨道动力学基础 31
    2.2 相机模型 34
    2.2.1 相机成像模型 34
    2.2.2 相机畸变模型 43
    2.3 成像原理 45
    2.3.1 光学成像概述 45
    2.3.2 几何光学规律 47
    2.3.3 成像的原理与条件 55
    2.4 图像压缩 62
    2.4.1 图像压缩技术的发展历程 62
    2.4.2 图像压缩原理 63
    2.4.3 图像压缩分类 66
    2.4.4 编码方法 67
    本章小结 69
    习题 70
    第3章 天基影像的重建 72
    3.1 二维光学重建 72
    3.1.1 二维光学重建的数学基础 72
    3.1.2 二维光学重建的一般流程 76
    3.1.3 图像复原 78
    3.1.4 图像超分辨重建 87
    3.1.5 高动态范围成像 91
    3.2 三维结构重建 99
    3.2.1 三维结构重建基础知识 99
    3.2.2 三维结构稀疏重建 105
    3.2.3 三维结构稠密重建 109
    3.2.4 三维结构两两配准重建 115
    3.2.5 三维结构多视图融合重建 121
    3.3 多维光谱重建 126
    3.3.1 光谱图像空间超分重建方法 126
    3.3.2 图像光谱重建方法 128
    3.3.3 异源图像融合光谱超分重建方法 132
    3.4 实践练习 135
    3.4.1 单幅图像空间超分重建方法实践 135
    3.4.2 单幅图像光谱超分重建方法实践 137
    3.4.3 异源图像融合光谱超分重建方法实践 138
    本章小结 140
    习题 141
    第4章 空间目标的姿态估计 144
    4.1 姿态的定义 144
    4.1.1 姿态估计概述 144
    4.1.2 姿态参数的定义 147
    4.2 基于三维参考模型的目标姿态估计 152
    4.2.1 概述 152
    4.2.2 参考模型定义 152
    4.2.3 算法介绍 153
    4.3 非参考模型的目标姿态估计 162
    4.3.1 非参考模型的目标姿态估计方法概述 162
    4.3.2 基于非参考模型的目标姿态估计典型方法介绍 163
    本章小结 173
    习题 173
    第5章 空间目标的天基探测处理技术 175
    5.1 天基目标探测处理概述 175
    5.2 天基目标探测技术 180
    5.2.1 目标分割技术 181
    5.2.2 空间目标检测定位方法 186
    5.3 星图匹配技术 193
    5.3.1 星图匹配概述 193
    5.3.2 星图识别方法 194
    5.3.3 基于深度学习的星图识别技术 196
    5.4 目标关联技术 207
    5.4.1 目标关联概述 207
    5.4.2 基于多特征联合概率数据关联的多目标跟踪方法 208
    5.5 实践练习 214
    本章小结 214
    习题 215
    参考文献 216
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