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遙感圖像處理技術及應用 版權信息
- ISBN：9787115636287
- 條形碼：9787115636287 ; 978-7-115-63628-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
遙感圖像處理技術及應用 本書特色
(1)以航空航天領域對遙感圖像處理需求為牽引，理論和實際應用相結合
遙感探測圖像信息的*終目的是服務于人類，滿足人們的應用需求。在實際應用中，無論是遙感系統設計、還是處理算法研究等都離不開應用需求的約束，二者之間相互依賴、相互關聯、相互制約。本書以航空航天領域對遙感圖像處理需求為牽引，采用理論和實際應用相結合的方式進行結構安排，在增加遙感圖像處理技術實用性的同時，也避免了其處理算法介紹的空洞性。
(2)緊跟國際學術前沿，引入機器學習等新技術于遙感圖像處理及應用
遙感圖像處理作為圖像處理領域的一個重要分支，隨著人工智能、思維科學等研究的迅速發展，其處理技術也向著更高、更深層次方向發展。本書在內容選取上，除系統介紹圖像處理基礎理論和技術外，也引入機器學習等新技術于遙感圖像處理及應用中，更加符合遙感技術和圖像處理技術的發展趨勢。
(3)集圖像信息探測-傳輸-處理-應用于一體，使物理模型和數學模型統一
(1)以航空航天領域對遙感圖像處理需求為牽引，理論和實際應用相結合
遙感探測圖像信息的*終目的是服務于人類，滿足人們的應用需求。在實際應用中，無論是遙感系統設計、還是處理算法研究等都離不開應用需求的約束，二者之間相互依賴、相互關聯、相互制約。本書以航空航天領域對遙感圖像處理需求為牽引，采用理論和實際應用相結合的方式進行結構安排，在增加遙感圖像處理技術實用性的同時，也避免了其處理算法介紹的空洞性。
(2)緊跟國際學術前沿，引入機器學習等新技術于遙感圖像處理及應用
遙感圖像處理作為圖像處理領域的一個重要分支，隨著人工智能、思維科學等研究的迅速發展，其處理技術也向著更高、更深層次方向發展。本書在內容選取上，除系統介紹圖像處理基礎理論和技術外，也引入機器學習等新技術于遙感圖像處理及應用中，更加符合遙感技術和圖像處理技術的發展趨勢。
(3)集圖像信息探測-傳輸-處理-應用于一體，使物理模型和數學模型統一
人類認識世界往往是透過現象看本質，遙感圖像處理技術也是如此。圖像處理算法的設計不僅要考慮圖像空間的外在幾何特征和物理屬性，更要考慮其構成圖像目標的內在生化參數等本質信息所在。本書集圖像信息探測-傳輸-處理-應用于一體，使探測所反映的物理模型和處理及解譯技術所體現的數學模型達到統一，避免數字圖像處理算法設計只從數字開始、而忽略物理信息傳遞過程的弊端。
(4)將研究新成果和實踐新經驗納入本書，提高了相關內容的科學性和可讀性
可以說本書是作者及其團隊從事研究生培養近30年、從事遙感圖像處理及應用研究近40年的深刻體會，以及120多名博士生/碩士生/留學生等學術和學位論文的工作總結。在內容上，即包含了遙感圖像處理所涉及的基本理論、基本概念和基本方法，也將科學研究新成果、實踐新經驗等納入其內容，對相關領域學 者和研究人員具有借鑒和指導作用。
遙感圖像處理技術及應用 內容簡介
遙感圖像處理技術及應用 是作者及團隊多年從事遙感圖像處理及應用研究的工作總結。本書共十章，主要包括遙感圖像處理涉及的基礎理論、遙感圖像處理涉及的共性技術，以及遙感圖像處理技術及應用三大部分：第 一部分（第1～3章）包括緒論、電磁特性及遙感成像、圖像變換與分解；第 二部分（第4～6章）包括遙感圖像增強、遙感圖像恢復、遙感圖像壓縮編碼；第三部分（第7～10章）包括遙感圖像特征提取及描述、遙感圖像分類、遙感圖像目標檢測與識別、多源遙感圖像解譯及應用。 本書可以作為高等學校電子信息工程、測繪科學與技術、地圖學與地理信息系統等專業高年級本科生及研究生的教材，也可以作為相關領域科研人員的參考書。
遙感圖像處理技術及應用 目錄
第1章 緒論 1
1.1 圖像及圖像處理 2
1.1.1 從連續圖像到數字圖像 3
1.1.2 從黑白圖像到彩色圖像 5
1.1.3 從靜止圖像到視頻圖像 6
1.1.4 數字圖像處理技術 6
1.2 遙感圖像及其成像鏈 7
1.2.1 航空遙感與航天遙感 8
1.2.2 電磁波與電磁波譜 10
1.2.3 典型遙感圖像及應用 12
1.2.4 遙感圖像成像鏈及影響因素 17
1.3 遙感信息源 20
1.3.1 電磁輻射的基本概念 20
1.3.2 電磁輻射源 22
1.3.3 黑體輻射 23
1.3.4 大氣傳輸窗口 26
1.3.5 地物反射特性 27
1.3.6 地物發射特性 29
1.4 遙感信息獲取 30
1.4.1 遙感平臺及載荷成像的幾何關系 30
1.4.2 光學傳感器成像 32
1.4.3 合成孔徑雷達成像 35
1.5 遙感數據傳輸/接收鏈路 37
1.5.1 遙感數據發射系統 38
1.5.2 遙感數據接收系統 38
1.5.3 遙感圖像處理系統 39
1.5.4 星上實時圖像處理系統 40
1.6 遙感圖像處理技術 41
1.6.1 遙感技術發展趨勢及面臨挑戰 42
1.6.2 遙感圖像處理及應用所涉及的技術 44
第2章 電磁特性及遙感成像 51
2.1 概述 51
2.2 光與視覺系統 55
2.2.1 光及光的物理特性 56
2.2.2 人類視覺系統 58
2.2.3 人類視覺系統對光亮度和顏色的感知 60
2.3 光學圖像及其數字化描述 63
2.3.1 光學圖像簡化模型 64
2.3.2 模擬量采樣 64
2.3.3 模擬量量化 68
2.3.4 數字圖像表示及分析 69
2.4 遙感多波段圖像及彩色合成 70
2.4.1 遙感多波段圖像 71
2.4.2 多波段圖像彩色合成 73
2.4.3 多波段圖像可視化 74
2.4.4 多波段圖像存儲 76
2.5 光學成像系統模型與人工神經網絡 79
2.5.1 點源及點擴展函數 79
2.5.2 光學成像系統調制傳遞函數 80
2.5.3 人工神經網絡 81
第3章 圖像變換與分解 85
3.1 信號及圖像的正交分解 85
3.1.1 信號分解的基本原理 86
3.1.2 信號的時域分解 87
3.1.3 信號的變換域（頻域）分解 89
3.1.4 二維圖像分解 90
3.2 傅里葉變換 91
3.2.1 連續信號的傅里葉變換 91
3.2.2 離散序列的傅里葉變換 92
3.2.3 二維圖像的離散傅里葉變換 93
3.3 主成分變換 95
3.4 離散余弦變換 98
3.5 短時傅里葉變換 99
3.6 小波變換 102
3.6.1 小波變換的定義及二進制小波 102
3.6.2 小波變換與信號多分辨率分解 103
3.6.3 二維圖像的小波變換 106
第4章 遙感圖像增強 110
4.1 遙感圖像空間域變換增強 110
4.1.1 遙感圖像對比度增強 110
4.1.2 遙感圖像直方圖增強 112
4.2 遙感圖像空間域濾波增強 115
4.2.1 遙感圖像平滑濾波與銳化濾波 116
4.2.2 遙感圖像均值濾波與中值濾波 117
4.3 遙感圖像頻域濾波增強 119
4.3.1 低通濾波增強 120
4.3.2 高通濾波增強 122
4.3.3 同態濾波增強 124
4.4 彩色圖像增強 126
4.4.1 偽彩色圖像增強 126
4.4.2 真彩色圖像增強和假彩色圖像增強 127
第5章 遙感圖像恢復 128
5.1 遙感圖像降質及退化模型 128
5.1.1 遙感圖像降質因素 129
5.1.2 遙感圖像退化模型 131
5.2 無約束和有約束遙感圖像恢復 133
5.2.1 無約束遙感圖像恢復 133
5.2.2 有約束遙感圖像恢復 134
5.3 遙感圖像幾何校正 135
5.3.1 多項式校正模型 136
5.3.2 圖像灰度再采樣 139
5.3.3 地面控制點提取與選擇 141
第6章 遙感圖像壓縮編碼 145
6.1 概述 145
6.1.1 圖像壓縮的必要性及遙感圖像壓縮的特殊性 146
6.1.2 遙感圖像壓縮的可行性 148
6.1.3 霍夫曼編碼 152
6.1.4 圖像壓縮質量評價方法 154
6.2 經典圖像壓縮編碼方法 157
6.2.1 圖像預測壓縮編碼 157
6.2.2 圖像變換壓縮編碼 160
6.2.3 圖像矢量量化編碼 163
6.3 基于JPEG 2000的遙感圖像壓縮編碼 165
6.3.1 從JPEG到JPEG 2000 165
6.3.2 JPEG 2000圖像壓縮的基本原理 167
6.3.3 基于JPEG 2000的遙感圖像壓縮性能分析 173
6.4 基于光譜預測與空間變換的高光譜圖像壓縮編碼 178
6.4.1 光譜維DPCM預測 178
6.4.2 光譜維雙向預測 179
6.4.3 光譜維遞歸雙向預測 180
6.4.4 基于光譜遞歸雙向預測與空間JPEG壓縮的高光譜圖像壓縮 181
第7章 遙感圖像特征提取及描述 183
7.1 遙感圖像空間特征提取 184
7.1.1 遙感圖像幾何形狀特征提取 184
7.1.2 遙感圖像統計特征提取 186
7.1.3 遙感圖像紋理特征提取 188
7.2 遙感圖像光譜特征提取 190
7.2.1 經典光譜指數特征 191
7.2.2 基于光譜曲線的光譜特征 192
7.3 遙感圖像邊緣檢測 195
7.3.1 梯度邊緣檢測 196
7.3.2 Sobel邊緣檢測算子 197
7.3.3 Laplacian邊緣檢測算子 199
7.3.4 Marr邊緣檢測算子 200
7.4 遙感圖像分割與閉合 200
7.4.1 經典遙感圖像分割方法 201
7.4.2 *佳閾值選擇 203
7.4.3 邊緣/邊界閉合方法 205
7.5 遙感圖像特征提取應用技術 208
7.5.1 尺度不變特征變換 208
7.5.2 方向梯度直方圖 210
7.5.3 基于線段檢測算子的目標邊緣提取 211
7.5.4 基于小波多分辨率分解的目標邊緣提取 213
第8章 遙感圖像分類 215
8.1 概述 215
8.1.1 遙感圖像分類基本出發點及測度準則 216
8.1.2 *優分類器設計及費舍爾線性可分性分析 218
8.1.3 遙感圖像分類評價準則 220
8.2 經典有監督遙感圖像分類 223
8.2.1 *小距離分類器 224
8.2.2 *大似然分類器 225
8.2.3 基于機器學習的遙感圖像分類 228
8.3 經典無監督遙感圖像分類 230
8.3.1 分類測度準則 230
8.3.2 聚類算法 231
8.3.3 迭代自組織數據分析技術算法 232
8.3.4 迭代收斂準則 233
8.4 基于支持向量機的高光譜圖像分類 235
8.4.1 基于支持向量機的高光譜圖像分類原理 236
8.4.2 支持向量機的等效核函數映射 239
8.4.3 面向多類的高光譜圖像分類 241
8.5 基于卷積神經網絡的高光譜圖像分類 242
8.5.1 基于卷積神經網絡的高光譜圖像分類原理 243
8.5.2 面向高光譜圖像分類的卷積神經網絡模型 245
8.5.3 3D-CNN模型在高光譜圖像分類中的應用 247
第9章 遙感圖像目標檢測與識別 250
9.1 遙感圖像目標檢測 251
9.1.1 似然比檢驗 252
9.1.2 *大似然估計模型 253
9.1.3 高光譜圖像目標檢測 254
9.1.4 目標檢測評價準則 257
9.2 高光譜圖像異常目標檢測 259
9.2.1 基于RX算法的高光譜圖像異常目標檢測 259
9.2.2 基于高階矩的高光譜圖像異常目標檢測 261
9.3 高光譜圖像解混及子像素目標識別 264
9.3.1 高光譜圖像混合像素及混合模型 264
9.3.2 典型高光譜圖像線性光譜解混 266
9.3.3 線性光譜混合模型與線性支持向量機模型的等效 269
9.3.4 基于光譜解混的子像素制圖技術 271
9.3.5 廣義線性光譜混合模型及解譯 274
9.4 遙感圖像目標區域分割 278
9.4.1 基于二維直方圖的圖像目標區域分割 278
9.4.2 基于圖論的圖像目標區域分割 283
9.4.3 基于梯度下降的圖像目標區域分割 285
9.5 高光譜圖像目標識別 289
9.5.1 基于空間特征的圖像目標識別 290
9.5.2 基于光譜波形匹配的高光譜圖像目標識別 292
9.5.3 基于空譜聯合的高光譜圖像目標識別 295
第10章 多源遙感圖像解譯及應用 300
10.1 遙感高光譜圖像目標參數反演 302
10.1.1 遙感圖像參數反演及其應用 302
10.1.2 基于光譜指數的高光譜圖像植被參數反演 307
10.1.3 基于光譜曲線擬合的高光譜圖像植被相對含水量參數反演 309
10.1.4 基于網絡模型的相對含水量反演及精細分類 312
10.2 遙感熱紅外圖像目標參數反演 317
10.2.1 遙感熱紅外波段大氣輻射傳輸模型 318
10.2.2 遙感熱紅外波段溫度和發射率特征 320
10.2.3 遙感熱紅外圖像ASTER-TES算法 322
10.3 遙感合成孔徑雷達圖像目標參數反演 325
10.3.1 目標散射的極化描述 326
10.3.2 目標散射分解 329
10.3.3 基于散射分解的特征參數反演 332
10.4 遙感圖像立體目標處理 334
10.4.1 遙感圖像立體目標概念 335
10.4.2 典型遙感圖像立體目標獲取 337
10.4.3 基于3D-Zernike矩特征的遙感圖像立體目標識別 342
10.5 多源遙感圖像融合 346
10.5.1 多源遙感圖像融合概述 347
10.5.2 多源遙感圖像配準 349
10.5.3 基于主成分分析的多源遙感圖像融合 350
10.5.4 基于小波變換的高光譜圖像波段融合 352
參考文獻 357
展開全部
遙感圖像處理技術及應用 作者簡介
張曄 工學博士，哈爾濱工業大學二級教授、信息與通信工程學科博士生導師，國務院學位委員會信息與通信工程學科評議組成員，黑龍江省優 秀研究生導師、哈爾濱工業大學立德樹人先進導師，黑龍江省留學人員報國獎獲得者。主要研究方向為遙感高光譜圖像分析與處理、圖像/視頻壓縮及傳輸、空間多源信息協同處理及應用等。負責國家自然科學基金、國家863計劃、部委等科研項三十余項，獲省部級科技進步獎一等獎二項、二等獎五項、三等獎三項。發表學術論文四百多篇，其中被SCI收錄一百余篇。主編教材一部、編著二部、譯著一部。
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