移不變抗混疊多尺度幾何分析及其在SAR圖像處理中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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閆河 著

圖書標籤:

• SAR圖像處理
• 多尺度幾何分析
• 移不變變換
• 抗混疊
• 信號處理
• 圖像處理
• 數學分析
• 雷達遙感
• 幾何分析
• 圖像重建

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030464873

版次：1

商品編碼：11847559

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：216

正文語種：中文

內容簡介

　　本書內容主要緻力於解決以Ridgelet變換、Curvelet變換和Contourlet變換為代錶的非自適應多尺度幾何分析方法喪失平移不變性能和存在嚴重頻譜混疊等缺陷，構造具有平移不變性和抗混疊性的新的Ridgelet變換、Curvelet變換和Contourlet變換，初步形成瞭移不變抗混疊多尺度幾何分析理論框架。在此基礎上，開展瞭SAR圖像斑點噪聲抑製、恢復、圖像融閤和分類等若乾關鍵問題的應用研究。

目錄

第1章　緒論
1.1研究背景、目的及意義
1.2小波分析及其局限性
1.2.1小波的産生
1.2.2小波分析在圖像處理中的應用概況
1.2.3圖像小波分析的局限性
1.3多尺度幾何分析理論及其存在的問題
1.3.1多尺度幾何分析理論的發展
1.3.2多尺度幾何分析理論存在的問題
1.4SAR圖像處理關鍵技術研究內容及現狀
1.4.1SAR圖像相乾斑抑製
1.4.2SAR圖像復原
1.4.3SAR圖像與多光譜遙感圖像融閤
1.4.4遙感圖像分類
1.5本書主要工作及結構
1.5.1本書主要工作
1.5.2本書結構
第2章　移不變抗混疊多尺度幾何分析理論基礎
2.1小波分析基本理論
2.1.1連續小波變換
2.1.2離散小波變換
2.1.3多分辨率分析
2.1.4雙正交小波變換
2.1.5Mallat算法與雙通道濾波器組
2.2小波分析的局限
2.3濾波器組的移不變性與抗混疊性
2.3.1濾波器組的平移不變性
2.3.2濾波器組的抗混疊性與平移不變性的關係
2.4移不變離散小波變換
2.4.1平穩小波變換
2.4.2過完備離散小波變換
2.5移不變多尺度幾何分析
2.5.1雙樹復小波變換
2.5.2控嚮金字塔變換
2.5.3非下采樣Contourlet變換
2.6本章　小結
第3章　移不變抗混疊多尺度幾何分析方法的構造研究
3.1Ridgelet變換及其存在的問題
3.1.1連續Ridgelet變換
3.1.2單尺度Ridgelet變換
3.1.3圖像的離散Ridgelet變換
3.1.4數字Ridgelet變換存在的問題
3.2復數Ridgelet變換的構造
3.2.1復數Ridgelet變換
3.2.2基於復數Ridgelet變換的軟閾值圖像去噪
3.3Curvelet變換及其存在的問題
3.3.1第一代Curvelet變換
3.3.2第二代Curvelet變換
3.3.3Curvelet變換的性質
3.3.4Curvelet變換存在的問題
3.4復數Curvelet變換的構造
3.4.1復數Curvelet變換
3.4.2基於復數Curvelet變換的硬閾值圖像去噪
3.5Contourlet變換
3.5.1拉普拉斯塔型變換
3.5.2方嚮濾波器組
3.5.3塔型方嚮濾波器組
3.5.4Contourlet變換的特性
3.6Contourlet變換存在的問題
3.6.1Contourlet變換的等效濾波器組
3.6.2方嚮濾波器組中的頻譜混疊
3.6.3拉普拉斯塔型變換中的頻譜混疊
3.7移不變抗混疊Contourlet變換的構造
3.7.1復數方嚮濾波器組
3.7.2移不變抗混疊塔式分解
3.7.3移不變抗混疊Contourlet變換
3.7.4基於SINACT的硬閡值圖像去噪
3.8本章　小結
第4章　基於移不變抗混疊多尺度幾何分析方法的SAR圖像斑點噪聲抑製研究
4.1SAR成像原理及斑點噪聲特徵
4.1.1SAR成像原理
4.1.2相乾斑噪聲産生機理
4.1.3相乾斑噪聲特性分析
4.2傳統SAR圖像濾波方法
4.2.1空域濾波
4.2.2小波域濾波
4.3復小波包域局部鄰域窗口閾值SAR圖像去噪
4.3.1四樹復小波包變換
4.3.2選擇最優復小波包基
4.3.3局部鄰域窗口閾值SAR圖像去噪
4.3.4實驗結果
4.4基於SINACT的混閤統計模型SAR圖像去噪
4.5本章　小結
第5章　SINACT域SAR圖像復原研究
5.1圖像綫性退化模型
5.2圖像盲復原算法
5.2.1IBD復原算法
5.2.2SA復原算法
5.3.2NAS—RIF復原算法
5.3SAR圖像降質分析
5.3.1迴波相乾
5.3.2成像係統模糊降質
5.3.3幾何失真
5.4SAR圖像降質模型
5.5基於SINACT域GSM模型SAR圖像復原研究
5.5.1小波係數的統計特徵與GSM模型
5.5.2小波域BSL估計與GSM模型檢驗
5.5.3SINACT局部鄰域GSM退化模型
5.5.4SINACT域GSM模型SAR圖像復原算法
5.5.5實驗結果
5.6本章　小結
第6章　基於SINACT的SAR圖像與多光譜圖像融閤研究
6.1SAR圖像與多光譜圖像的各自優勢比較
6.2傳統的圖像融閤方法
6.2.1加權平均圖像融閤
6.2.2PCA融閤
6.2.3多分辨率塔式融閤
6.2.4小波變換融閤
6.3圖像融閤效果評價
6.3.1圖像融閤質量的主觀評價
6.3.2圖像融閤質量的客觀評價
6.4基於SINACT的圖像融閤方案
6.5基於SINACT的圖像融閤算法
6.6實驗結果與評價
6.7本章　小結
第7章　基於分形脊波神經網絡的SAR圖像分類研究
7.1SAR圖像分類技術現狀分析
7.2分類器的介紹和評價
7.2.1極大似然分類
7.2.2最小距離分類
7.2.3BP神經網絡分類
7.3分類精度評價
7.4基於遺傳算法和分形脊波神經網絡的遙感圖像分類方法
7.4.1分類方案設計
7.4.2基於分形理論的紋理特徵
7.4.3基於不變矩的形狀特徵
7.4.4基於遺傳算法的脊波神經網絡的構造
7.4.5實驗結果與評價
7.5本章　小結
第8章　結論與展望
8.1本書工作總結
8.2本書不足之處與後續工作展望
參考文獻
索引

前言/序言

《多尺度幾何分析與信號重構：一種新興的理論框架與實踐指南》 內容簡介 本書深入探討瞭多尺度幾何分析（Multiscale Geometric Analysis, MGA）這一新興的數學理論框架，並著重闡述瞭其在信號與圖像重構領域的廣泛應用。MGA並非局限於單一尺度或單一幾何特性，而是以一種統一的視角，融閤瞭多種數學工具，旨在捕捉信號在不同尺度、不同方嚮上的精細結構和局部特徵。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的理解，不僅講解MGA的理論基礎，更強調其在實際問題解決中的強大能力，特彆是在信號的稀疏錶示、降噪、壓縮、修復以及多分辨率分析等方麵。 第一部分：理論基礎與數學工具 本部分將為讀者構建理解MGA所需的堅實理論基石。我們首先從信號處理與信息科學的基本概念齣發，迴顧傅裏葉分析、小波分析等經典信號分析工具，並指齣它們在處理具有復雜幾何結構信號時的局限性。 多分辨率分析的演進： 從傳統的傅裏葉變換到小波變換，再到更一般的多分辨率分析，我們將梳理不同方法在捕獲信號局部化信息上的進步。重點將放在如何超越標準小波的各嚮同性限製，引入能夠適應信號幾何特性的分析工具。 幾何分析的核心思想： 介紹幾何分析的基本概念，包括流形、麯率、測地綫等，並闡述這些幾何概念如何與信號的局部性質聯係起來。我們將探討如何利用幾何信息來指導信號的分解與錶示。 數學基石： 正則化理論： 深入講解基於範數（如L1範數、Total Variation範數）的正則化方法，這是實現信號稀疏錶示和結構化恢復的關鍵。 最優化理論： 介紹凸優化、稀疏優化等在信號重構問題中的核心算法，包括迭代閾值算法、梯度下降法及其變種。 測度論與概率論： 簡要迴顧與信號分析相關的測度論概念，以及概率模型在信號去噪和估計中的作用。 新興的數學工具： 麯波變換（Curvelet Transform）與剪切波變換（Shearlet Transform）： 這兩種工具是MGA的代錶性成果，能夠高效地捕捉信號中的麯綫和邊緣特徵。我們將詳細介紹它們的構造原理、字典特性以及在處理具有方嚮性結構信號時的優勢。 輪廓波變換（Contourlet Transform）與分層麯波變換（Anisotropic Curvelet Transform）： 介紹這些工具如何進一步擴展MGA的分析能力，以應對更復雜的幾何形狀和多尺度結構。 字典學習與稀疏錶示： 探討如何根據信號自身的特性，自適應地學習最優的過完備字典，從而實現更緊湊、更具信息量的信號錶示。 第二部分：核心理論：多尺度幾何分析框架 本部分將係統地闡述多尺度幾何分析的核心理論，揭示其如何整閤多分辨率和幾何信息，以實現對復雜信號的精細分析。 信號的稀疏錶示： 稀疏性原理： 解釋為何許多自然信號在閤適的變換域內具有稀疏性，以及稀疏錶示在信號壓縮、去噪等任務中的重要性。 變換域稀疏： 探討在各種MGA變換域（如麯波、剪切波）下，信號的稀疏錶示是如何實現的。 字典與基的選取： 分析不同字典（正交基、過完備字典）的優缺點，以及如何根據信號特性選擇閤適的字典。 多尺度幾何分析的統一框架： 多尺度分解與重構： 詳細講解MGA如何將信號分解到不同的尺度和方嚮，以及如何利用這些多尺度的幾何信息進行精確的信號重構。 方嚮性和尺度敏感性： 強調MGA相比傳統方法在處理具有復雜方嚮性和尺度變化的信號時的優越性。 多分辨率幾何信息： 闡述MGA如何捕捉信號在不同分辨率下的幾何細節，從而實現對信號整體結構的深刻理解。 與傳統方法的對比分析： 將MGA與傅裏葉分析、小波分析、圖像梯度方法等進行詳細的對比，突齣MGA在處理特定類型信號（如具有精細紋理、綫性結構、麯綫邊緣的信號）時的獨特優勢。 第三部分：在信號重構中的應用 本部分將聚焦於MGA在各種信號重構問題中的具體應用，展示其強大的實踐能力。 信號去噪： 基於稀疏錶示的去噪： 介紹如何利用MGA變換域下的稀疏性來區分信號和噪聲。通過對稀疏係數進行閾值處理（硬閾值、軟閾值、自適應閾值），實現信號的有效去噪。 方嚮性去噪： 探討MGA如何利用其方嚮敏感性，針對性地去除沿特定方嚮分布的噪聲，保留信號中的關鍵幾何結構。 噪聲模型分析： 討論不同噪聲模型（高斯噪聲、椒鹽噪聲、斑點噪聲等）與MGA去噪方法的匹配性。 信號壓縮： 基於稀疏錶示的壓縮： 解釋如何通過保留具有代錶性的稀疏係數來達到數據壓縮的目的，同時最大限度地減小信息損失。 感知編碼： 探討MGA在實現感知編碼方麵的潛力，即根據人眼對圖像特徵的敏感度來優化壓縮策略。 信號修復（Inpainting）： 基於局部幾何信息的修復： 闡述MGA如何利用已有的信號區域的幾何結構和紋理信息，來預測和填充缺失的區域，實現平滑、自然的修復效果。 邊緣和紋理的連續性保持： 重點講解MGA如何有效地保持信號邊緣和紋理的連續性，避免産生僞影。 不同缺失模式下的修復： 討論MGA在處理點缺失、塊缺失、任意形狀缺失等不同情況下的修復策略。 信號重建與超分辨率： 從低分辨率信號重建高分辨率信號： 探討MGA如何利用其多尺度分析能力，從多個低分辨率觀測中重構齣高分辨率的信號。 利用幾何先驗： 強調MGA如何將先驗的幾何知識（如信號的平滑性、邊緣的連續性）引入重建過程，提高重建質量。 其他應用： 特徵提取： MGA如何提取信號中的關鍵幾何特徵，用於分類、識彆等任務。 異常檢測： 利用MGA的分析能力，識彆信號中偏離正常幾何模式的異常區域。 第四部分：高級主題與未來展望 本部分將深入探討MGA領域的最新進展和前沿研究方嚮，並展望其未來的發展潛力。 自適應MGA： 探討如何構建能夠根據信號自身特性自適應調整分解方式和字典的MGA方法，以獲得更優的錶示和處理效果。 非綫性MGA： 介紹超越綫性變換範疇的非綫性MGA方法，以及它們在處理更復雜、更非綫性信號時的潛力。 MGA與其他機器學習技術的結閤： 深度學習與MGA： 探討如何將MGA的理論和工具融入深度學習模型中，例如設計具有幾何感知能力的神經網絡層，或者利用MGA進行網絡的可解釋性分析。 MGA在數據增強和特徵工程中的應用： 介紹如何利用MGA生成閤成數據，或提取更具信息量的特徵，以提升下遊機器學習任務的性能。 MGA在特定領域的深化應用： 醫學影像分析： 在醫學圖像去噪、分割、特徵提取等方麵的應用。 遙感影像處理： 在SAR（閤成孔徑雷達）等遙感影像的紋理分析、目標檢測、地物分類等方麵的應用。 計算機視覺： 在圖像增強、邊緣檢測、物體識彆、圖像修復等方麵的應用。 其他數據科學領域： 音樂信號分析、生物信息學等。 計算效率與算法優化： 討論MGA算法的計算復雜度，並介紹相關的加速技術和優化策略，以應對大規模數據處理的需求。 開放性問題與研究方嚮： 提齣MGA領域尚未解決的關鍵問題，並指明未來可能的研究方嚮，鼓勵讀者參與到該領域的研究探索中。 本書特色 理論與實踐並重： 既有嚴謹的數學理論推導，又不乏豐富的應用實例和算法細節。 係統性與全麵性： 涵蓋瞭MGA從基礎理論到前沿應用的各個方麵。 前瞻性： 關注MGA的最新研究進展和未來發展趨勢。 易讀性： 盡管涉及復雜的數學概念，本書通過清晰的邏輯結構和詳細的講解，力求使讀者易於理解。 目標讀者 本書適閤於信號處理、圖像處理、模式識彆、計算機視覺、機器學習、應用數學、電子工程、自動化等領域的科研人員、研究生和高級本科生。對於希望深入瞭解並應用多尺度幾何分析技術的工程師和技術人員，本書也將提供寶貴的指導。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的書名，我腦海中立刻浮現齣瞭一係列關於SAR圖像處理的挑戰性問題。斑點噪聲是SAR圖像的固有特性，它嚴重影響瞭圖像的視覺質量和後續分析的準確性。“抗混疊”這個詞，讓我猜想書中或許會探討如何利用更精細的采樣策略或者信號重構技術，來抑製或消除SAR數據獲取過程中産生的混疊現象，從而獲得更清晰、更真實的圖像。而“移不變”更是吸引瞭我，在SAR圖像分析中，目標的位置和方嚮往往是變化的，如果能夠開發齣一種“移不變”的特徵提取或分類方法，那將大大提高算法的泛化能力和魯棒性。我對“多尺度幾何分析”的興趣尤為濃厚，SAR圖像蘊含著豐富的幾何信息，從宏觀的地貌特徵到微觀的結構細節，都需要在不同的尺度上進行審視。這本書如果能提供一套係統性的方法，能夠在一個統一的框架下，實現SAR圖像在不同尺度上的幾何特徵分析，並將這種分析與“移不變”和“抗混疊”的技術相結閤，那無疑是對SAR圖像處理領域的一大貢獻。我非常期待書中能夠深入探討這些先進的理論，並給齣其在實際SAR圖像應用中的具體案例。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《移不變抗混疊多尺度幾何分析及其在SAR圖像處理中的應用》，如同一本秘籍，預示著將解鎖SAR圖像處理的新境界。我長期以來一直從事SAR圖像相關的研究，深知其處理過程中的種種棘手難題。特彆是SAR圖像所固有的斑點噪聲，如同揮之不去的陰影，使得後續的特徵提取和目標識彆變得異常睏難。“抗混疊”這個詞，讓我看到瞭解決高分辨率SAR數據在獲取和重構過程中可能遇到的精度損失的希望，或許書中提供瞭突破性的解決方案。而“移不變”概念的應用，更是讓我激動不已，這意味著我們或許能夠開發齣一種不依賴於目標具體位置和姿態的分析方法，從而大大提高算法的通用性和魯棒性。再者，“多尺度幾何分析”的引入，讓我看到瞭從不同視角、不同分辨率層麵深入理解SAR圖像背後幾何信息的可能性，這對於精細的地物分類、形變監測乃至三維重建都至關重要。我非常渴望瞭解書中是如何將這幾個看似獨立卻又緊密聯係的概念融會貫通，形成一套完整的理論體係，並如何在SAR圖像處理的實際應用中展現其強大的威力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而富有科技感，暗藍色的背景襯托著書名中“移不變”、“抗混疊”、“多尺度”等專業詞匯，立刻勾起瞭我對信號處理和圖像分析領域的好奇心。我一直對SAR（閤成孔徑雷達）圖像的處理有著濃厚的興趣，因為它能夠穿透雲層和黑暗，提供獨特的地理信息。然而，SAR圖像固有的噪聲、分辨率限製以及多尺度分析的挑戰，常常讓我感到無從下手。這本書的標題直接點明瞭其研究方嚮，尤其“移不變”和“抗混疊”這兩個概念，在我看來，是解決SAR圖像處理中一些核心難題的關鍵。我非常期待書中能夠深入淺齣地闡述這些理論，並提供切實可行的算法和模型。特彆是“多尺度幾何分析”這部分，我猜測它會涉及到如何從不同尺度上去理解和提取SAR圖像中的幾何特徵，這對於目標識彆、地物分類等方麵至關重要。希望書中能有豐富的實例分析，讓我能夠直觀地感受到這些先進技術在實際SAR圖像處理中的威力，比如如何利用移不變性來增強圖像的魯棒性，如何通過抗混疊技術來提高細節的清晰度，以及如何運用多尺度分析來捕捉不同尺度的地貌信息。我對這本書的理論深度和應用價值寄予厚望。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名簡潔有力，直擊SAR圖像處理領域的幾個核心痛點。我對“移不變”這一概念在SAR圖像分析中的應用前景尤為看好，因為SAR圖像的觀測角度和目標位置變化是常態，如果分析方法能夠剋服這些變化帶來的影響，無疑將極大地提升處理的效率和準確性。“抗混疊”這個技術術語，則讓我聯想到在SAR數據采集和信號重構過程中，如何避免信息失真，保留更多的原始細節，這對於提高SAR圖像的解譯精度至關重要。而“多尺度幾何分析”的引入，更是讓我看到瞭研究的廣度和深度，SAR圖像蘊含著豐富的幾何信息，從宏觀的地貌到微觀的結構，都需要在不同尺度上進行精細的刻畫和分析。我非常期待書中能夠詳細闡述如何將這幾個先進的數學和信號處理概念有機地結閤起來，形成一套創新的SAR圖像處理框架。書中若能提供一些具體算法的理論推導、實現細節以及在不同SAR應用場景下的典型案例分析，必將對SAR圖像研究者和從業者具有極高的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我眼前一亮，尤其是“移不變抗混疊多尺度幾何分析”這幾個關鍵詞，仿佛為SAR圖像處理領域打開瞭一扇新的大門。我一直認為，SAR圖像的處理難點在於其自身的復雜性和信息的不完備性。傳統的圖像處理方法往往難以應對SAR圖像中普遍存在的斑點噪聲、幾何失真以及缺乏紋理信息等問題。“移不變”這個概念，讓我聯想到能否構建一種不受圖像平移影響的分析工具，這樣在處理不同區域的SAR數據時，能夠獲得更加一緻和可靠的結果。而“抗混疊”則直接觸及瞭圖像采樣和重構過程中的關鍵技術，如果能夠有效解決這一問題，無疑能極大地提升SAR圖像的精度和可用性。“多尺度幾何分析”更是讓我充滿瞭期待，SAR圖像往往包含著不同尺度的地物信息，從大範圍的地貌到細節的建築物，如何有效地在各個尺度上提取和分析幾何特徵，是理解和應用SAR數據的關鍵。我個人非常關注書中是否會介紹新的數學框架或者算法，能夠將這幾個概念有機地結閤起來，形成一套完整有效的SAR圖像處理理論和方法。如果書中能夠提供一些具體的算法實現細節和性能評估，那就更完美瞭。