移不变抗混叠多尺度几何分析及其在SAR图像处理中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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闫河 著

图书标签:

• SAR图像处理
• 多尺度几何分析
• 移不变变换
• 抗混叠
• 信号处理
• 图像处理
• 数学分析
• 雷达遥感
• 几何分析
• 图像重建

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030464873

版次：1

商品编码：11847559

包装：平装

开本：32开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：216

正文语种：中文

内容简介

　　本书内容主要致力于解决以Ridgelet变换、Curvelet变换和Contourlet变换为代表的非自适应多尺度几何分析方法丧失平移不变性能和存在严重频谱混叠等缺陷，构造具有平移不变性和抗混叠性的新的Ridgelet变换、Curvelet变换和Contourlet变换，初步形成了移不变抗混叠多尺度几何分析理论框架。在此基础上，开展了SAR图像斑点噪声抑制、恢复、图像融合和分类等若干关键问题的应用研究。

目录

第1章　绪论
1.1研究背景、目的及意义
1.2小波分析及其局限性
1.2.1小波的产生
1.2.2小波分析在图像处理中的应用概况
1.2.3图像小波分析的局限性
1.3多尺度几何分析理论及其存在的问题
1.3.1多尺度几何分析理论的发展
1.3.2多尺度几何分析理论存在的问题
1.4SAR图像处理关键技术研究内容及现状
1.4.1SAR图像相干斑抑制
1.4.2SAR图像复原
1.4.3SAR图像与多光谱遥感图像融合
1.4.4遥感图像分类
1.5本书主要工作及结构
1.5.1本书主要工作
1.5.2本书结构
第2章　移不变抗混叠多尺度几何分析理论基础
2.1小波分析基本理论
2.1.1连续小波变换
2.1.2离散小波变换
2.1.3多分辨率分析
2.1.4双正交小波变换
2.1.5Mallat算法与双通道滤波器组
2.2小波分析的局限
2.3滤波器组的移不变性与抗混叠性
2.3.1滤波器组的平移不变性
2.3.2滤波器组的抗混叠性与平移不变性的关系
2.4移不变离散小波变换
2.4.1平稳小波变换
2.4.2过完备离散小波变换
2.5移不变多尺度几何分析
2.5.1双树复小波变换
2.5.2控向金字塔变换
2.5.3非下采样Contourlet变换
2.6本章　小结
第3章　移不变抗混叠多尺度几何分析方法的构造研究
3.1Ridgelet变换及其存在的问题
3.1.1连续Ridgelet变换
3.1.2单尺度Ridgelet变换
3.1.3图像的离散Ridgelet变换
3.1.4数字Ridgelet变换存在的问题
3.2复数Ridgelet变换的构造
3.2.1复数Ridgelet变换
3.2.2基于复数Ridgelet变换的软阈值图像去噪
3.3Curvelet变换及其存在的问题
3.3.1第一代Curvelet变换
3.3.2第二代Curvelet变换
3.3.3Curvelet变换的性质
3.3.4Curvelet变换存在的问题
3.4复数Curvelet变换的构造
3.4.1复数Curvelet变换
3.4.2基于复数Curvelet变换的硬阈值图像去噪
3.5Contourlet变换
3.5.1拉普拉斯塔型变换
3.5.2方向滤波器组
3.5.3塔型方向滤波器组
3.5.4Contourlet变换的特性
3.6Contourlet变换存在的问题
3.6.1Contourlet变换的等效滤波器组
3.6.2方向滤波器组中的频谱混叠
3.6.3拉普拉斯塔型变换中的频谱混叠
3.7移不变抗混叠Contourlet变换的构造
3.7.1复数方向滤波器组
3.7.2移不变抗混叠塔式分解
3.7.3移不变抗混叠Contourlet变换
3.7.4基于SINACT的硬阂值图像去噪
3.8本章　小结
第4章　基于移不变抗混叠多尺度几何分析方法的SAR图像斑点噪声抑制研究
4.1SAR成像原理及斑点噪声特征
4.1.1SAR成像原理
4.1.2相干斑噪声产生机理
4.1.3相干斑噪声特性分析
4.2传统SAR图像滤波方法
4.2.1空域滤波
4.2.2小波域滤波
4.3复小波包域局部邻域窗口阈值SAR图像去噪
4.3.1四树复小波包变换
4.3.2选择最优复小波包基
4.3.3局部邻域窗口阈值SAR图像去噪
4.3.4实验结果
4.4基于SINACT的混合统计模型SAR图像去噪
4.5本章　小结
第5章　SINACT域SAR图像复原研究
5.1图像线性退化模型
5.2图像盲复原算法
5.2.1IBD复原算法
5.2.2SA复原算法
5.3.2NAS—RIF复原算法
5.3SAR图像降质分析
5.3.1回波相干
5.3.2成像系统模糊降质
5.3.3几何失真
5.4SAR图像降质模型
5.5基于SINACT域GSM模型SAR图像复原研究
5.5.1小波系数的统计特征与GSM模型
5.5.2小波域BSL估计与GSM模型检验
5.5.3SINACT局部邻域GSM退化模型
5.5.4SINACT域GSM模型SAR图像复原算法
5.5.5实验结果
5.6本章　小结
第6章　基于SINACT的SAR图像与多光谱图像融合研究
6.1SAR图像与多光谱图像的各自优势比较
6.2传统的图像融合方法
6.2.1加权平均图像融合
6.2.2PCA融合
6.2.3多分辨率塔式融合
6.2.4小波变换融合
6.3图像融合效果评价
6.3.1图像融合质量的主观评价
6.3.2图像融合质量的客观评价
6.4基于SINACT的图像融合方案
6.5基于SINACT的图像融合算法
6.6实验结果与评价
6.7本章　小结
第7章　基于分形脊波神经网络的SAR图像分类研究
7.1SAR图像分类技术现状分析
7.2分类器的介绍和评价
7.2.1极大似然分类
7.2.2最小距离分类
7.2.3BP神经网络分类
7.3分类精度评价
7.4基于遗传算法和分形脊波神经网络的遥感图像分类方法
7.4.1分类方案设计
7.4.2基于分形理论的纹理特征
7.4.3基于不变矩的形状特征
7.4.4基于遗传算法的脊波神经网络的构造
7.4.5实验结果与评价
7.5本章　小结
第8章　结论与展望
8.1本书工作总结
8.2本书不足之处与后续工作展望
参考文献
索引

前言/序言

《多尺度几何分析与信号重构：一种新兴的理论框架与实践指南》 内容简介 本书深入探讨了多尺度几何分析（Multiscale Geometric Analysis, MGA）这一新兴的数学理论框架，并着重阐述了其在信号与图像重构领域的广泛应用。MGA并非局限于单一尺度或单一几何特性，而是以一种统一的视角，融合了多种数学工具，旨在捕捉信号在不同尺度、不同方向上的精细结构和局部特征。本书旨在为读者提供一个全面而深入的理解，不仅讲解MGA的理论基础，更强调其在实际问题解决中的强大能力，特别是在信号的稀疏表示、降噪、压缩、修复以及多分辨率分析等方面。 第一部分：理论基础与数学工具 本部分将为读者构建理解MGA所需的坚实理论基石。我们首先从信号处理与信息科学的基本概念出发，回顾傅里叶分析、小波分析等经典信号分析工具，并指出它们在处理具有复杂几何结构信号时的局限性。 多分辨率分析的演进： 从传统的傅里叶变换到小波变换，再到更一般的多分辨率分析，我们将梳理不同方法在捕获信号局部化信息上的进步。重点将放在如何超越标准小波的各向同性限制，引入能够适应信号几何特性的分析工具。 几何分析的核心思想： 介绍几何分析的基本概念，包括流形、曲率、测地线等，并阐述这些几何概念如何与信号的局部性质联系起来。我们将探讨如何利用几何信息来指导信号的分解与表示。 数学基石： 正则化理论： 深入讲解基于范数（如L1范数、Total Variation范数）的正则化方法，这是实现信号稀疏表示和结构化恢复的关键。 最优化理论： 介绍凸优化、稀疏优化等在信号重构问题中的核心算法，包括迭代阈值算法、梯度下降法及其变种。 测度论与概率论： 简要回顾与信号分析相关的测度论概念，以及概率模型在信号去噪和估计中的作用。 新兴的数学工具： 曲波变换（Curvelet Transform）与剪切波变换（Shearlet Transform）： 这两种工具是MGA的代表性成果，能够高效地捕捉信号中的曲线和边缘特征。我们将详细介绍它们的构造原理、字典特性以及在处理具有方向性结构信号时的优势。 轮廓波变换（Contourlet Transform）与分层曲波变换（Anisotropic Curvelet Transform）： 介绍这些工具如何进一步扩展MGA的分析能力，以应对更复杂的几何形状和多尺度结构。 字典学习与稀疏表示： 探讨如何根据信号自身的特性，自适应地学习最优的过完备字典，从而实现更紧凑、更具信息量的信号表示。 第二部分：核心理论：多尺度几何分析框架 本部分将系统地阐述多尺度几何分析的核心理论，揭示其如何整合多分辨率和几何信息，以实现对复杂信号的精细分析。 信号的稀疏表示： 稀疏性原理： 解释为何许多自然信号在合适的变换域内具有稀疏性，以及稀疏表示在信号压缩、去噪等任务中的重要性。 变换域稀疏： 探讨在各种MGA变换域（如曲波、剪切波）下，信号的稀疏表示是如何实现的。 字典与基的选取： 分析不同字典（正交基、过完备字典）的优缺点，以及如何根据信号特性选择合适的字典。 多尺度几何分析的统一框架： 多尺度分解与重构： 详细讲解MGA如何将信号分解到不同的尺度和方向，以及如何利用这些多尺度的几何信息进行精确的信号重构。 方向性和尺度敏感性： 强调MGA相比传统方法在处理具有复杂方向性和尺度变化的信号时的优越性。 多分辨率几何信息： 阐述MGA如何捕捉信号在不同分辨率下的几何细节，从而实现对信号整体结构的深刻理解。 与传统方法的对比分析： 将MGA与傅里叶分析、小波分析、图像梯度方法等进行详细的对比，突出MGA在处理特定类型信号（如具有精细纹理、线性结构、曲线边缘的信号）时的独特优势。 第三部分：在信号重构中的应用 本部分将聚焦于MGA在各种信号重构问题中的具体应用，展示其强大的实践能力。 信号去噪： 基于稀疏表示的去噪： 介绍如何利用MGA变换域下的稀疏性来区分信号和噪声。通过对稀疏系数进行阈值处理（硬阈值、软阈值、自适应阈值），实现信号的有效去噪。 方向性去噪： 探讨MGA如何利用其方向敏感性，针对性地去除沿特定方向分布的噪声，保留信号中的关键几何结构。 噪声模型分析： 讨论不同噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声等）与MGA去噪方法的匹配性。 信号压缩： 基于稀疏表示的压缩： 解释如何通过保留具有代表性的稀疏系数来达到数据压缩的目的，同时最大限度地减小信息损失。 感知编码： 探讨MGA在实现感知编码方面的潜力，即根据人眼对图像特征的敏感度来优化压缩策略。 信号修复（Inpainting）： 基于局部几何信息的修复： 阐述MGA如何利用已有的信号区域的几何结构和纹理信息，来预测和填充缺失的区域，实现平滑、自然的修复效果。 边缘和纹理的连续性保持： 重点讲解MGA如何有效地保持信号边缘和纹理的连续性，避免产生伪影。 不同缺失模式下的修复： 讨论MGA在处理点缺失、块缺失、任意形状缺失等不同情况下的修复策略。 信号重建与超分辨率： 从低分辨率信号重建高分辨率信号： 探讨MGA如何利用其多尺度分析能力，从多个低分辨率观测中重构出高分辨率的信号。 利用几何先验： 强调MGA如何将先验的几何知识（如信号的平滑性、边缘的连续性）引入重建过程，提高重建质量。 其他应用： 特征提取： MGA如何提取信号中的关键几何特征，用于分类、识别等任务。 异常检测： 利用MGA的分析能力，识别信号中偏离正常几何模式的异常区域。 第四部分：高级主题与未来展望 本部分将深入探讨MGA领域的最新进展和前沿研究方向，并展望其未来的发展潜力。 自适应MGA： 探讨如何构建能够根据信号自身特性自适应调整分解方式和字典的MGA方法，以获得更优的表示和处理效果。 非线性MGA： 介绍超越线性变换范畴的非线性MGA方法，以及它们在处理更复杂、更非线性信号时的潜力。 MGA与其他机器学习技术的结合： 深度学习与MGA： 探讨如何将MGA的理论和工具融入深度学习模型中，例如设计具有几何感知能力的神经网络层，或者利用MGA进行网络的可解释性分析。 MGA在数据增强和特征工程中的应用： 介绍如何利用MGA生成合成数据，或提取更具信息量的特征，以提升下游机器学习任务的性能。 MGA在特定领域的深化应用： 医学影像分析： 在医学图像去噪、分割、特征提取等方面的应用。 遥感影像处理： 在SAR（合成孔径雷达）等遥感影像的纹理分析、目标检测、地物分类等方面的应用。 计算机视觉： 在图像增强、边缘检测、物体识别、图像修复等方面的应用。 其他数据科学领域： 音乐信号分析、生物信息学等。 计算效率与算法优化： 讨论MGA算法的计算复杂度，并介绍相关的加速技术和优化策略，以应对大规模数据处理的需求。 开放性问题与研究方向： 提出MGA领域尚未解决的关键问题，并指明未来可能的研究方向，鼓励读者参与到该领域的研究探索中。 本书特色 理论与实践并重： 既有严谨的数学理论推导，又不乏丰富的应用实例和算法细节。 系统性与全面性： 涵盖了MGA从基础理论到前沿应用的各个方面。 前瞻性： 关注MGA的最新研究进展和未来发展趋势。 易读性： 尽管涉及复杂的数学概念，本书通过清晰的逻辑结构和详细的讲解，力求使读者易于理解。 目标读者 本书适合于信号处理、图像处理、模式识别、计算机视觉、机器学习、应用数学、电子工程、自动化等领域的科研人员、研究生和高级本科生。对于希望深入了解并应用多尺度几何分析技术的工程师和技术人员，本书也将提供宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的书名，我脑海中立刻浮现出了一系列关于SAR图像处理的挑战性问题。斑点噪声是SAR图像的固有特性，它严重影响了图像的视觉质量和后续分析的准确性。“抗混叠”这个词，让我猜想书中或许会探讨如何利用更精细的采样策略或者信号重构技术，来抑制或消除SAR数据获取过程中产生的混叠现象，从而获得更清晰、更真实的图像。而“移不变”更是吸引了我，在SAR图像分析中，目标的位置和方向往往是变化的，如果能够开发出一种“移不变”的特征提取或分类方法，那将大大提高算法的泛化能力和鲁棒性。我对“多尺度几何分析”的兴趣尤为浓厚，SAR图像蕴含着丰富的几何信息，从宏观的地貌特征到微观的结构细节，都需要在不同的尺度上进行审视。这本书如果能提供一套系统性的方法，能够在一个统一的框架下，实现SAR图像在不同尺度上的几何特征分析，并将这种分析与“移不变”和“抗混叠”的技术相结合，那无疑是对SAR图像处理领域的一大贡献。我非常期待书中能够深入探讨这些先进的理论，并给出其在实际SAR图像应用中的具体案例。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我眼前一亮，尤其是“移不变抗混叠多尺度几何分析”这几个关键词，仿佛为SAR图像处理领域打开了一扇新的大门。我一直认为，SAR图像的处理难点在于其自身的复杂性和信息的不完备性。传统的图像处理方法往往难以应对SAR图像中普遍存在的斑点噪声、几何失真以及缺乏纹理信息等问题。“移不变”这个概念，让我联想到能否构建一种不受图像平移影响的分析工具，这样在处理不同区域的SAR数据时，能够获得更加一致和可靠的结果。而“抗混叠”则直接触及了图像采样和重构过程中的关键技术，如果能够有效解决这一问题，无疑能极大地提升SAR图像的精度和可用性。“多尺度几何分析”更是让我充满了期待，SAR图像往往包含着不同尺度的地物信息，从大范围的地貌到细节的建筑物，如何有效地在各个尺度上提取和分析几何特征，是理解和应用SAR数据的关键。我个人非常关注书中是否会介绍新的数学框架或者算法，能够将这几个概念有机地结合起来，形成一套完整有效的SAR图像处理理论和方法。如果书中能够提供一些具体的算法实现细节和性能评估，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而富有科技感，暗蓝色的背景衬托着书名中“移不变”、“抗混叠”、“多尺度”等专业词汇，立刻勾起了我对信号处理和图像分析领域的好奇心。我一直对SAR（合成孔径雷达）图像的处理有着浓厚的兴趣，因为它能够穿透云层和黑暗，提供独特的地理信息。然而，SAR图像固有的噪声、分辨率限制以及多尺度分析的挑战，常常让我感到无从下手。这本书的标题直接点明了其研究方向，尤其“移不变”和“抗混叠”这两个概念，在我看来，是解决SAR图像处理中一些核心难题的关键。我非常期待书中能够深入浅出地阐述这些理论，并提供切实可行的算法和模型。特别是“多尺度几何分析”这部分，我猜测它会涉及到如何从不同尺度上去理解和提取SAR图像中的几何特征，这对于目标识别、地物分类等方面至关重要。希望书中能有丰富的实例分析，让我能够直观地感受到这些先进技术在实际SAR图像处理中的威力，比如如何利用移不变性来增强图像的鲁棒性，如何通过抗混叠技术来提高细节的清晰度，以及如何运用多尺度分析来捕捉不同尺度的地貌信息。我对这本书的理论深度和应用价值寄予厚望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名简洁有力，直击SAR图像处理领域的几个核心痛点。我对“移不变”这一概念在SAR图像分析中的应用前景尤为看好，因为SAR图像的观测角度和目标位置变化是常态，如果分析方法能够克服这些变化带来的影响，无疑将极大地提升处理的效率和准确性。“抗混叠”这个技术术语，则让我联想到在SAR数据采集和信号重构过程中，如何避免信息失真，保留更多的原始细节，这对于提高SAR图像的解译精度至关重要。而“多尺度几何分析”的引入，更是让我看到了研究的广度和深度，SAR图像蕴含着丰富的几何信息，从宏观的地貌到微观的结构，都需要在不同尺度上进行精细的刻画和分析。我非常期待书中能够详细阐述如何将这几个先进的数学和信号处理概念有机地结合起来，形成一套创新的SAR图像处理框架。书中若能提供一些具体算法的理论推导、实现细节以及在不同SAR应用场景下的典型案例分析，必将对SAR图像研究者和从业者具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《移不变抗混叠多尺度几何分析及其在SAR图像处理中的应用》，如同一本秘籍，预示着将解锁SAR图像处理的新境界。我长期以来一直从事SAR图像相关的研究，深知其处理过程中的种种棘手难题。特别是SAR图像所固有的斑点噪声，如同挥之不去的阴影，使得后续的特征提取和目标识别变得异常困难。“抗混叠”这个词，让我看到了解决高分辨率SAR数据在获取和重构过程中可能遇到的精度损失的希望，或许书中提供了突破性的解决方案。而“移不变”概念的应用，更是让我激动不已，这意味着我们或许能够开发出一种不依赖于目标具体位置和姿态的分析方法，从而大大提高算法的通用性和鲁棒性。再者，“多尺度几何分析”的引入，让我看到了从不同视角、不同分辨率层面深入理解SAR图像背后几何信息的可能性，这对于精细的地物分类、形变监测乃至三维重建都至关重要。我非常渴望了解书中是如何将这几个看似独立却又紧密联系的概念融会贯通，形成一套完整的理论体系，并如何在SAR图像处理的实际应用中展现其强大的威力。