基於特徵的光學與SAR遙感圖像配準 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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眭海剛，徐川，劉俊怡 著

圖書標籤:

• 遙感
• 圖像配準
• 光學遙感
• SAR遙感
• 特徵提取
• 圖像處理
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 地球科學
• 信息融閤

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030509109

版次：1

商品編碼：12099246

包裝：平裝

叢書名： 高分辨率對地觀測係統中的高精度實時運動成像基礎研究學術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：216

字數：285000

正文語種：中文

內容簡介

　　《基於特徵的光學與SAR遙感圖像配準》針對光學與SAR影像存在輻射、幾何差異，造成影像上缺乏可靠的同名特徵，導緻難以匹配等問題，從多特徵（幾何特徵、視覺特徵、灰度特徵等）、多測度（改進的SIFT匹配、形狀麯綫、Voroni圖與譜圖結閤的匹配等）、多層次（由粗到精的匹配策略）等方麵，闡述瞭光學與SAR圖像配準的自動和半自動方法。
　　《基於特徵的光學與SAR遙感圖像配準》可作為遙感圖像處理及相關學科的教材，也可作為各類專業技術人員進行科學研究、生産和管理等工作的參考書。

內頁插圖

目錄

序
前言
第1章 緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 遙感影像配準的國內外研究現狀
1．2．1 基於灰度的配準方法
1．2．2 基於特徵的配準方法
1．3 現有問題及發展趨勢

第2章 遙感圖像配準基本方法
2．1 圖像配準的原理
2．1．1 基本原理
2．1．2 常用的幾何變換模型
2．1．3 圖像配準方法的一般框架
2．2 典型的圖像配準方法
2．2．1 互信息法
2．2．2 交叉纍積剩餘熵法
2．2．3 尺度不變特徵檢測與匹配算法（SIFT）
2．3 圖像配準評價準則
2．3．1 客觀評價準則
2．3．2 主觀評價標準

第3章 基於多尺度水平集的遙感圖像分割方法
3．1 水平集方法基本理論
3．2 基於多尺度CV模型的光學影像分割方法
3．2．1 基於單水平集CV模型的光學影像分割
3．2．2 基於多水平集模型的光學影像分割
3．3 基於統計模型的單水平集SAR影像分割方法
3．3．1 基於Gamma分布的多尺度單水平集分割模型
3．3．2 自適應的零水平集初始化方法
3．4 基於統計模型的非監督多層水平集SAR影像分割方法
3．4．1 基於Gamma模型的多層水平集分割模型
3．4．2 自適應的多水平層策略
3．5 實驗結果及分析
3．5．1 單水平集SAR影像分割
3．5．2 多層水平集SAR影像分割
3．5．3 多尺度水平集模型的光學影像分割

第4章 顧及馬爾可夫隨機場的綫特徵提取方法
4．1 遙感圖像邊緣檢測研究現狀及問題
4．1．1 SAR影像邊緣特性
4．1．2 現有的邊緣檢測方法
4．1．3 閾值選擇方法研究
4．1．4 實驗與分析
4．2 基於貝葉斯決策和馬爾可夫隨機場的綫特徵優化
4．2．1 馬爾可夫隨機場理論
4．2．2 綫特徵優化的雙層馬爾可夫場模型
4．2．3 基於最小錯誤率的貝葉斯決策的綫特徵優化
4．2．4 後驗能量最小化的優化搜索算法
4．2．5 綫檢測響應與方嚮的更新
4．2．6 實驗與分析
4．3 基於隨機Hou麯變換的直綫目標提取
4．3．1 霍夫變換
4．3．2 隨機霍夫變換原理
4．3．3 利用直綫方嚮信息的隨機霍夫變換
4．3．4 隨機霍夫變換在直綫提取中的實驗與分析

第5章 逐步求精策略下的光學與SAR影像半自動配準方法
5．1 直綫特徵提取與匹配
5．1．1 直綫段提取
5．1．2 直綫交點生成
5．1．3 直綫段匹配
5．2 基於HOPC-NCC相似測度的影像精配準
5．2．1 均勻分布的特徵點提取
5．2．2 HOPC-NCC相似測度
5．3 實驗結果及分析
5．3．1 實驗數據
5．3．2 實驗結果與分析

第6章 光學與SAR影像分割與配準一體化方法
6．1 基於迭代反饋的水平集分割與SIFT配準方法
6．1．1 改進的SIFT算法
6．1．2 自適應參數調整與迭代策略
6．2 基於全局約束的三角網優化配準方法
6．2．1 基於分割的配準方法存在的問題
6．2．2 三角網優化配準方法
6．3 誤差剔除
6．4 實驗及分析
6．4．1 實驗數據
6．4．2 配準結果及與其他方法比較
6．4．3 精度分析

第7章 迭代反饋的光學與SAR影像多尺度綫特徵自動配準方法
7．1 自適應的參數調整與迭代策略
7．2 基於VSPM算法的光學與SAR影像配準
7．2．1 經典的Shapiro和Brady譜圖匹配算法
7．2．2 結閤Voronoi圖的譜圖匹配算法
7．3 基於KNN圖的誤差剔除
7．3．1 同名直綫段判斷
7．3．2 基於KNN圖的差異點剔除
7．4 實驗與分析
7．4．1 實驗數據
7．4．2 配準結果及與其他方法的比較

第8章 基於視覺顯著特徵的快速粗配準方法
8．1 基於TW-Itti視覺注意模型的顯著區域提取
8．1．1 經典的Itti視覺注意模型
8．1．2 TW-Itti視覺注意模型
8．2 基於顯著區域特徵的影像粗配準
8．2．1 顯著區域特徵提取
8．2．2 基於形狀麯綫的顯著區域特徵配準
8．3 基於顯著結構特徵的影像粗配準
8．4 實驗結果與分析
8．4．1 實驗數據
8．4．2 顯著模型的比較
8．4．3 基於顯著區域特徵影像粗配準
8．4．4 基於顯著結構特徵的影像粗配準
參考文獻

前言/序言

　　多源遙感影像融閤通過集成和整閤優勢互補的數據來提高數據信息的可用程度，可有效改善遙感信息提取的及時性和可靠性，其目的在於：提高分辨率、增強目標特徵、提高分類精度、動態監測、信息互補等。多源遙感影像融閤對重大環境與災害監測、軍事應用等應急響應方麵具有顯著的意義，是目前遙感應用分析研究的前沿課題和熱點領域。閤成孔徑雷達（synthetic aperture radar，SAR）具有全天時、全天候、能穿透地錶雲霧等特點，能彌補光學影像受天氣狀況影響大的缺點，它們的融閤有利於發揮各自的信息優勢。例如，災害發生時，天氣情況往往很惡劣，此時光學傳感器因受到天氣影響，無法及時進行圖像拍攝。全天候、全天時的SAR係統獲取的遙感影像可及時獲取用於監測的實時數據並及時確定災害發生的區域麵積等。
　　影像配準是影像融閤的前提，配準精度直接影響影像融閤的效果，因此光學影像和SAR影像的配準對遙感應用具有重要的作用，對光學與SAR影像配準技術進行深入研究，具有重要的理論和實際價值。但是，由於SAR影像斑點噪聲（speckle）的影響及兩種影像完全不同的成像特性增大瞭影像特徵提取及匹配的難度，使SAR影像與光學影像的自動配準難以實現。因此，SAR影像與光學影像的配準成為目前多傳感器遙感影像配準的研究熱點及國際難題。
　　本書係統總結瞭光學與SAR圖像配準的學術思路、關鍵技術及其實現過程，針對異源影像間的成像差異大，相關度小、特徵提取不完備等問題，從多特徵（幾何特徵、視覺特徵、灰度特徵等）、多測度（改進的SIFT匹配、形狀麯綫、Voroni圖與譜圖結閤的匹配等）、多層次（由粗到精的匹配策略）等方麵，闡述瞭光學與SAR圖像配準的自動和半自動方法。
　　全書內容共8章。第1章論述圖像配準的學科背景、理論基礎和國內外研究進展。第2章在綜述圖像配準的方法原理及典型方法。第3章在介紹現有分割方法的基礎上，重點研究SAR影像的分割技術，提齣瞭一種基於統計模型的多尺度水平集SAR影像分割方法，有效地改善瞭SAR影像分割的效果。第4章深入闡述瞭現有的綫特徵提取方法，提齣顧及馬爾可夫隨機場的綫特徵提取算法。第5章利用影像結構特徵與灰度特徵的互補性，采用從粗到精的匹配策略，實現一種基於混閤特徵的光學與SAR影像半自動配準方法。第6章針對現有基於分割的配準方法都是將分割和配準獨立為兩個單獨的環節，造成配準的結果嚴重依賴於分割質量的問題，提齣一種光學與SAR影像一體化分割配準方法，當分割結果不滿足配準條件時，分割參數將會自適應調整，進行重新分割，直至達到配準要求。第7章研究基於綫特徵的全自動配準方法，提齣一種結閤譜圖與Voronoi圖的點集配準方法，解決瞭綫特徵提取過程中齣現的特徵不一緻、多對多的問題。第8章分析瞭視覺注意機製基本理論，在研究經典的Itti視覺注意模型的基礎上，提齣一種快速的全自動影像配準方法，主要思想在於利用視覺顯著模型提取齣光學與SAR影像上的顯著區域，對區域特徵利用基於形狀的匹配方法進行配準，對顯著結構特徵，利用特殊結構形狀進行粗配準。分析瞭地形起伏對SAR圖像的影響，提齣顧及成像幾何模型的高精度影像配準方法。本書內容上力求做到深入淺齣、通俗易懂、不僅具有一定的深度和廣度，而且反映瞭學科的新動嚮、新問題，介紹學科前沿的新成果和新內容。

好的，下麵是一份關於《數字圖像處理與分析》的圖書簡介，內容翔實，旨在為讀者提供一個全麵的概覽，且不涉及您提供的原書主題： --- 圖書名稱：《數字圖像處理與分析：理論、算法與實踐應用》 第一章：數字圖像基礎與錶示 本章深入探討數字圖像的本質及其在計算機係統中的錶示方式。首先，我們將從連續圖像到離散數字圖像的采樣與量化過程進行詳細闡述，解釋奈奎斯特采樣定理在圖像處理中的實際意義。接著，我們會剖析不同類型的數字圖像錶示法，包括二值圖像、灰度圖像（如8位、16位深度）以及彩色圖像（RGB、CMYK、HSV色彩空間）。特彆地，本章將聚焦於圖像的基本結構、像素鄰域概念（4鄰域、8鄰域）以及連通性的定義，這些是後續所有圖像處理操作的理論基石。此外，還將介紹圖像直方圖的構建、分析及其在初步圖像理解中的作用。 第二章：圖像增強：提升視覺質量 圖像增強是改善圖像視覺效果、突齣有用信息或抑製噪聲的關鍵步驟。本章係統地介紹瞭空域增強技術和頻域增強技術。在空域方麵，我們將詳細講解點處理技術，包括灰度綫性變換（伽馬校正、對比度拉伸）和非綫性變換（對數、指數變換），並探討直方圖均衡化和規定化的數學原理與實際應用。針對空間濾波，本章區分瞭綫性和非綫性濾波器：綫性濾波器包括均值濾波、高斯濾波用於平滑去噪；非綫性濾波器則重點介紹中值濾波、最大/最小濾波在去除椒鹽噪聲和脈衝噪聲方麵的優越性。在頻域增強部分，我們將簡要引入二維傅裏葉變換（DFT），並展示如何利用高通濾波器（如理想、巴特沃斯、高斯高通濾波器）進行銳化處理，以及低通濾波器進行平滑處理。 第三章：圖像復原：消除失真 圖像復原的目標是盡可能接近原始的、未受損的圖像。本章將重點研究圖像退化模型的建立，包括噪聲模型和模糊模型（運動模糊、離焦模糊）。噪聲模型部分涵蓋高斯白噪聲、瑞利噪聲、均勻噪聲等，並介紹相應的高效去噪濾波器，如維納濾波器的原理及其參數選擇。在模糊（捲積核）復原方麵，我們將深入探討點擴散函數（PSF）的估計和逆濾波、約束最小化模糊復原技術。對於無法準確獲知退化函數的情況，本章將專門介紹盲解捲積技術的基本思想和迭代算法，幫助讀者應對現實世界中復雜的圖像降質問題。 第四章：圖像分割：識彆對象邊界 圖像分割是將圖像劃分為若乾有意義的區域或對象的過程，是計算機視覺應用的核心環節。本章將分層次介紹多種分割方法。首先是基於閾值的分割技術，包括全局閾值（Otsu法）和局部閾值法的實現。其次，我們將講解基於區域的分割方法，如區域生長法和區域分裂與閤並策略。邊緣檢測是分割的重要前置步驟，本章會詳細分析經典算子（如Sobel、Prewitt、Roberts）的局限性，並重點介紹Canny邊緣檢測算法的理論基礎和多階段優化流程。此外，形態學（開運算、閉運算）在連接斷裂邊緣和去除小噪點方麵的應用也將被充分討論。 第五章：形態學圖像處理 形態學處理是基於集閤論的圖像分析工具，特彆適用於二值圖像和灰度圖像的對象形狀分析。本章圍繞兩個基本操作——膨脹和腐蝕展開。我們將詳細推導膨脹和腐蝕的數學定義，並基於此定義構建復閤操作，如開運算（用於平滑輪廓、去除細小突齣物）和閉運算（用於填充小孔、連接斷裂區域）。本章後續內容將探討結構元素（Structuring Element）的設計與選擇對處理結果的影響，並介紹更高級的應用，如形態學梯度（計算邊緣）、頂帽變換和底帽變換（用於背景光照不均的校正）。 第六章：特徵提取與描述 從圖像中提取具有區分性和魯棒性的特徵是後續識彆、分類和匹配任務的基礎。本章內容覆蓋瞭局部特徵和全局特徵的提取與描述。在全局特徵方麵，我們將分析圖像矩、形狀描述子（如周長、麵積、緊湊度）的計算及其對平移、鏇轉和尺度的不變性。對於局部特徵，本章將著重講解角點檢測算法（如Harris角點檢測器）的原理，並深入探討興趣點描述符，如尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）的核心思想，包括如何構建描述子嚮量以應對復雜場景的變化。 第七章：圖像變換與錶示 本章關注如何使用數學變換來改變圖像的視角或坐標係統，以便於分析和壓縮。我們將詳細介紹霍夫變換（Hough Transform）在綫檢測直綫和圓的應用，分析其在噪聲環境下的魯棒性。傅裏葉變換的二維性質將被重新審視，重點關注其在圖像壓縮（如JPEG標準的基礎）和頻域濾波中的作用。此外，小波變換（Wavelet Transform）作為一種時頻局部化工具，將在本章中被引入，分析其在多分辨率分析和圖像壓縮中的優勢。 第八章：圖像分割的高級技術：活動輪廓與深度學習基礎 本章將視角轉嚮更現代和復雜的分割方法。活動輪廓模型（Snake Model）將作為一種參數化麯綫演化方法被詳細剖析，包括其內部能量項和外部能量項的構建及其梯度下降求解過程。為銜接現代計算機視覺的前沿，本章最後部分將介紹深度學習在圖像處理中的基礎應用。我們將簡要概述捲積神經網絡（CNN）的結構（捲積層、池化層、激活函數），並闡述U-Net等典型架構在語義分割任務中的工作機製，為讀者理解最新的圖像分析範式打下基礎。 ---

評分☆☆☆☆☆

對於一本以“特徵”為核心的書籍，我原以為會看到大量的算法公式和流程圖，但這本書的閱讀體驗卻遠超我的預期。作者的敘述方式非常獨特，他不僅僅是在羅列技術細節，更是在構建一種關於“信息”的哲學。他將光學和SAR圖像的配準問題，視為對不同視角下地球錶麵信息的“解碼”與“整閤”過程。我被書中對特徵魯棒性的討論深深吸引，作者並沒有僅僅關注特徵的提取，而是強調瞭在不同成像條件、不同地物變化下的特徵穩定性。這讓我意識到，配準的挑戰並非一次性的，而是需要應對動態變化和不確定性。書中對幾何校正、傳感器模型等方麵的介紹，也讓我明白瞭配準不僅僅是像素層麵的匹配，更涉及到空間關係的精確建模。我甚至覺得，作者在試圖揭示一種“跨模態理解”的機製，讓不同傳感器獲取的信息能夠被有效關聯和統一。這本書的價值，在於它提供瞭一種看待遙感圖像配準問題的新視角，它將技術細節與理論思考相結閤，為讀者提供瞭一個深入理解該領域的入口。我甚至開始思考，這種“特徵”的理念，是否可以泛化到其他多模態數據融閤的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名雖然直接點明瞭主題，但讀完之後，我卻感覺它觸及瞭一個更廣闊的、技術性極強的領域，以至於我很難將其局限於“特徵匹配”這一點。作者似乎在有意無意地構建一個關於遙感圖像處理的生態係統，而特徵匹配隻是這個生態係統中至關重要的一個節點。我曾以為這會是一本純粹的算法介紹，但事實遠不止如此。書中對不同類型傳感器（光學和SAR）的特性做瞭深入的分析，這直接影響瞭特徵提取和匹配的策略。我尤其對作者在SAR圖像中處理相乾性、斑點噪聲以及多時相數據時所展現齣的細緻和深刻印象深刻。他並沒有簡單地羅列現有算法，而是試圖解釋這些算法背後的物理原理和數學基礎，這使得讀者在理解算法時，能夠觸及到更底層的邏輯。我甚至覺得，這本書更像是一本關於“如何讓不同‘眼睛’看到同一片土地，並理解它們所見的不同”的科普讀物，隻不過這裏的“眼睛”是傳感器，而“理解”是通過嚴謹的數學和算法來實現的。它迫使我去思考，在遙感領域，僅僅知道“怎麼做”是遠遠不夠的，更重要的是理解“為什麼這麼做”，以及在不同場景下，“為什麼這樣可行，而那樣不行”。這本書的價值，在於它打開瞭我對遙感圖像處理的全新視角，讓我意識到，光學的“美”與SAR的“真實”並非割裂，而是可以相互印證，相互補充的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的衝擊，與其說是在技術上的，不如說是在認知層麵的。起初，我被“特徵”二字吸引，以為會是一場關於SIFT、SURF、ORB等經典特徵匹配算法的盛宴。然而，隨著閱讀的深入，我發現作者的野心遠不止於此。他不僅僅是在介紹如何找到“點”，更是在探討如何理解“點”背後的信息，以及如何利用這些信息來彌閤光學和SAR圖像之間巨大的差異。我讀到瞭一些關於特徵降維、特徵融閤的章節，這讓我意識到，圖像配準的挑戰並非僅僅在於識彆相同的物體，更在於如何從海量、異構的數據中提取齣最具魯棒性、最具區分度的信息。書中對不同特徵錶示和度量方式的討論，讓我對“相似性”有瞭更深的理解。它不再是簡單的歐氏距離或漢明距離，而是涉及到信息論、統計學等多方麵的考量。我甚至覺得，作者在試圖構建一種“跨模態語義橋梁”，讓光學圖像的“視覺語言”和SAR圖像的“雷達語言”能夠被相互理解。這種嘗試非常大膽，也極具前瞻性。我看到瞭一些將深度學習方法應用於特徵提取和匹配的討論，這讓我意識到，這個領域正處於快速發展的變革之中。這本書，更像是一本“思想實驗”的記錄，它不提供簡單的答案，而是引導讀者去思考更深層次的問題。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，它打破瞭我之前對遙感圖像配準的刻闆印象。我原以為這隻是一個技術性的問題，需要在各種算法之間進行選擇和優化。但作者通過“特徵”這一視角，將這個問題升華到瞭對數據本質的理解。他沒有迴避光學圖像和SAR圖像的根本差異——前者依賴於可見光或近紅外反射，後者則利用電磁波的後嚮散射。這種差異不僅體現在圖像的外觀上，更體現在它們所攜帶的信息類型上。書中對特徵提取過程的詳盡闡述，讓我意識到，選擇什麼樣的特徵，以及如何描述這些特徵，是決定配準成功與否的關鍵。我尤其欣賞作者在討論SAR圖像特徵時，對物理散射機製的深入剖析，這使得我能夠理解為什麼某些特徵在SAR圖像中比在光學圖像中更有效。我甚至覺得，作者在嘗試迴答一個更哲學的問題：如何在不同的信息載體之間找到共同的“語言”，或者說“共性”。這本書的價值，在於它提供瞭一種理解遙感數據異構性的框架，以及解決跨模態配準問題的思路。它讓我意識到，特徵不僅僅是算法的輸入，更是對現實世界的一種抽象和編碼。

評分☆☆☆☆☆

這本書最令我感到興奮的地方，在於它所展現齣的跨學科的視野。我原本以為這會是一本偏重計算機視覺或信號處理的教材，但閱讀過程中，我卻驚訝地發現，作者在其中融入瞭大量地理學、物理學甚至統計學領域的知識。特彆是關於SAR圖像的章節，讓我對雷達方程、散射理論以及地物後嚮散射特性有瞭更深入的理解。這不僅僅是技術的堆砌，而是將遙感圖像的成像原理與特徵提取過程緊密結閤。作者並沒有將光學和SAR圖像視為兩個獨立的實體，而是將它們置於同一個地球觀測的框架下，探討如何通過特徵來實現信息融閤和知識共享。我看到瞭一些關於多源遙感數據融閤的討論，這讓我意識到，圖像配準隻是一個起點，最終的目標是實現更高級彆的信息集成。這本書的價值，在於它不僅僅教授瞭“如何做”，更重要的是教會瞭“為什麼這樣做”以及“這樣做能帶來什麼”。它鼓勵讀者跳齣算法本身，去思考遙感技術在更廣泛的應用場景中的意義和價值。我甚至覺得，這本書為未來遙感技術的發展提供瞭一種可能的方嚮。