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☆☆☆☆☆

周国清 著

图书标签:

• 摄影测量
• 线摄影测量
• 三维重建
• 计算机视觉
• 图像处理
• 遥感
• 测量学
• GIS
• 点云
• 建模

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030520913

版次：1

商品编码：12231228

包装：平装

丛书名： 地球观测与导航技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：204

字数：310000

正文语种：中文

内容简介

　　《线摄影测量》从分析CAD模型与视觉模型入手，提出工业物体三维自动量测和重建的线摄影测量理论，包括线摄影测量理论用于目标体素（包括由直线、二次曲线、相交线、自由曲线组成）、复杂工业零件（包括体素相对模型坐标系只存在平移、只存在旋转，以及同时存在平移和旋转三种情况）三维量测和重建的数学模型。由于高精度提取工业物体的影像边缘是线摄影测量的前提和基础，因此，《线摄影测量》提出高精度检测工业物体的影像边缘与高精度定位工业物体的角点的数学模型和方法。为了利用线摄影测量数学模型软件包，《线摄影测量》提出面编码解译原则（包括编码标记、编码组合、编码分割）和基于面解译的模型匹配识别工业物体各个组成部分（体素）的方法。最后《线摄影测量》介绍线摄影测量软件及试验结果，并总结该方法的优缺点。

目录

《地球观测与导航技术丛书》编写说明
序
前言
第1章 概述 1
1.1 中国制造2025与摄影测量 1
1.2 计算机视觉的发展及现状 3
1.3 摄影测量的发展及现状 6
1.4 线摄影测量的发展及现状 9
1.5 本书的内容和安排 10
参考文献 11
第2章 线摄影测量中的CAD模型 16
2.1 概述 16
2.2 CAD中三维模型回顾 17
2.3 线摄影测量中CAD的模型 23
2.4 本章小结 29
参考文献 30
第3章 高精度工业物体边缘检测及角点定位 32
3.1 边缘检测概述 32
3.2 几种经典边缘检测算子及分析 33
3.3 高精度边缘检测的准则及存在的问题 42
3.4 高精度直线边缘检测方法 48
3.5 高精度边缘检测实验结果及分析 53
3.6 角点检测概述 57
3.7 工业物体角点的特点 62
3.8 工业物体影像的角点定位算法 63
3.9 角点定位的实验结果与分析 64
3.10 本章小结 66
参考文献 67
第4章 线摄影测量的数学模型 71
4.1 线摄影测量坐标系 71
4.2 线摄影测量对体素量测的数学模型 72
4.3 线摄影测量对复杂工业零件量测的数学模型 95
4.4 未知参数初始值的确定 102
4.5 本章小结 106
参考文献 106
第5章 线摄影测量的质量控制 107
5.1 线摄影测量的精度评定 107
5.2 线摄影测量的质量控制：自诊断、自适应 118
5.3 模拟影像试验分析 121
5.4 本章小结 127
参考文献 128
第6章 用于线摄影测量的工业零件的识别 129
6.1 概述 129
6.2 工业影像的解译 133
6.3 基于面解译的属性关系图 147
6.4 从CAD的数据结构到模型属性关系图（视觉模型） 155
6.5 模型属性图与影像属性图的关系 159
6.6 属性关系图匹配 162
6.7 基于面解译的模型匹配的数据结构 170
6.8 实例分析及结论 175
6.9 本章小结 178
参考文献 179
第7章 线摄影测量系统 184
7.1 系统简介 184
7.2 实例分析及结论 186
参考文献 188
后记 189
作者简介

《数字图像处理与应用》 内容提要： 本书旨在全面深入地介绍数字图像处理的基础理论、核心算法及其在现代工程与科学领域的广泛应用。全书结构严谨，内容覆盖面广，既有扎实的数学基础铺垫，又紧密结合最新的技术进展与实际案例。从最基础的图像采集、表示与量化入手，逐步深入到图像增强、恢复、分割、特征提取、形态学处理以及高级的模式识别与三维重建技术。本书不仅是一部面向专业研究人员和高年级本科生、研究生的教材，也是希望系统掌握数字图像处理技能的工程师和技术人员的优秀参考手册。 第一部分：数字图像基础 本部分奠定整个学科的理论基石。 第一章：图像的数字化基础 详细阐述了自然界的连续光信号如何通过传感器转化为可供计算机处理的离散数字信号。内容包括：光电转换的物理原理，采样（取样）理论，特别是香农-奈奎斯特采样定理的精确推导及其在图像分辨率确定中的指导意义。深入讨论了量化（灰度级或色彩深度）的过程、误差分析及常见量化策略，如均匀量化与非均匀量化。此外，本章还详尽介绍了数字图像的表示方法，包括二维矩阵表示、不同数据类型（如位深度）的存储效率与显示特性，并初步探讨了彩色图像的表示模型，如RGB、CMY及HSI颜色空间的基本概念。对图像的几何失真、噪声的物理来源及其数学模型进行了分类讨论，为后续章节的处理奠定基础。 第二章：图像质量的数学描述与度量 本章聚焦于如何量化图像的“好坏”。系统介绍图像质量评价的两个主要维度：客观质量评价和主观质量评价。在客观评价方面，详细讲解了常用的图像质量指标，如峰值信噪比（PSNR）、均方误差（MSE）、结构相似性（SSIM）等指标的数学定义、计算过程及适用场景。特别地，对SSIM的引入，强调了视觉系统在图像质量评估中的重要性。主观评价部分，则介绍了人眼视觉系统（HVS）的特性，包括对比度敏感函数（CSF）、马赫带效应等，并阐述了基于人眼的偏好测试方法（如BBD/ABX测试）在实际系统评估中的应用。 第二部分：图像的空域与频域处理 本部分是传统图像处理的核心技术集合，重点关注像素级别的操作和变换域的应用。 第三章：图像增强技术（空域方法） 图像增强旨在改善图像的视觉效果或突出特定信息。本章系统介绍空域增强技术。对点运算，如灰度拉伸、对比度扩展、阈值处理等进行了细致剖析。重点深入讲解了直方图处理技术，包括直方图均衡化（HE）的理论依据、实现步骤，以及限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）等高级方法如何有效解决局部对比度不足的问题。此外，对空间滤波器的原理进行了详尽阐述，包括线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）在平滑噪声中的作用及其傅里叶变换域的对应关系；非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在保护边缘信息方面的独特优势与实现细节。 第四章：图像去噪与恢复 本章侧重于从受损图像中恢复原始信息的理论与方法。去噪部分，除了基础的空间域滤波，重点阐述了基于变换域的去噪方法，如小波变换去噪（阈值去噪原理）及其在不同尺度下对噪声和细节的有效分离能力。图像恢复部分，详细分析了退化模型的建立，特别是点扩散函数（PSF）的估计。对于线性、非约束恢复问题，系统介绍了维纳滤波器的设计原理及其对噪声与模糊权衡的优化。对于更复杂的逆问题，深入探讨了约束恢复技术，如最小均方误差（MMSE）恢复和基于梯度的迭代方法，以及正则化在稳定病态反问题求解中的关键作用。 第五章：图像的频域分析与处理 本章转向更宏观的频率域视角。详细推导并讲解了二维离散傅里叶变换（DFT）的性质，包括其线性、周期性、平移性质以及与卷积定理的关系。着重分析了傅里叶谱的能量分布与图像内容（边缘、纹理）之间的联系。在应用方面，详细介绍了傅里叶变换在图像滤波（低通、高通、带阻滤波）中的实现流程。此外，本章还引入了更适合图像分析的变换，如离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的基础地位，以及短时傅里叶变换（STFT）在局部频谱分析中的初步应用。 第三部分：图像结构分析与特征提取 本部分关注如何从像素层面上升到对图像内容的结构化理解。 第六章：图像形态学处理 形态学处理是基于集合论的图像分析工具。本章详细阐述了基本的膨胀、腐蚀操作的数学定义、性质（如对偶性）及其在二值图像中的应用。基于此，系统讲解了开运算（用于去噪和分离）和闭运算（用于填充空洞和连接断点）的原理与效果。随后，深入探讨了更高级的形态学技术，包括：击中与未击中变换（用于特定形状的检测）、骨架提取（用于线条和拓扑结构分析），以及灰度形态学（如灰度膨胀和腐蚀）在灰度图像处理中的扩展应用。 第七章：图像分割技术 图像分割是识别图像中对象和边界的关键步骤。本章全面覆盖了主流的分割方法。首先讲解了基于阈值的分割技术，包括Otsu（最大类间方差法）等自动阈值确定算法的原理。接着，深入探讨了基于区域的分割方法，如区域生长法、区域合并与分裂法。重点对边缘检测进行了详尽分析，从基础的一阶导数算子（Sobel, Prewitt）到二阶导数算子（Laplacian），最终聚焦于Canny边缘检测算法的优化步骤（高斯平滑、非极大值抑制、双阈值追踪）及其在复杂场景下的鲁棒性。最后，引入了基于能量最小化的活动轮廓模型（如Snakes模型）的原理介绍。 第四部分：高级主题与现代方法 本部分涵盖了现代图像处理领域的重要发展方向，包括变换域、特征描述与模式识别的初步知识。 第八章：图像的变换域分析 本章扩展了变换域的应用范围，重点介绍小波变换在图像处理中的优越性。详细解释了离散小波变换（DWT）的多分辨率分析特性，以及其如何实现图像的稀疏表示。深入分析了基于小波的图像去噪、图像融合以及在编码中的应用潜力。此外，对圆域变换（如Hough变换）在直线和圆弧等几何特征提取中的实际操作和参数空间含义进行了细致讲解。 第九章：图像特征描述与表示 本章讲解如何将图像中的兴趣点或区域转化为可用于识别的数值特征向量。内容包括：几何特征（如矩特征、形状因子、Hu矩）、纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM的各项参数）的提取与解释。重点介绍了局部特征描述符的发展历程，详细分析了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）等经典特征点检测与描述算法的内在机制，及其对尺度、旋转、光照变化的鲁棒性来源。 第十章：图像识别与三维信息获取基础 本部分作为引申，初步触及了图像处理的高级应用。介绍了模式识别的基本流程，包括特征提取、特征选择与分类器的选择（如最小距离分类器、支持向量机SVM的概述）。在三维信息方面，对立体视觉的基本原理进行了介绍，包括双目视差的计算基础、几何约束条件，以及如何利用立体匹配技术来估计场景的深度信息，为更复杂的计算机视觉任务奠定理论基础。 适用对象： 电子工程、信息科学与技术、计算机科学专业的本科高年级学生及研究生。 从事遥感、医学影像、工业检测、机器视觉等领域的研究人员和工程师。 具备一定线性代数和概率论基础，希望系统学习数字图像处理技术的自学者。 全书配有丰富的实例和习题，旨在通过理论与实践的紧密结合，培养读者分析和解决实际图像处理问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这套《线摄影测量》系列丛书，我关注了好一阵子了。封面设计简约大气，光是看着就很有学术研究的严谨感。我平时的工作虽然不直接涉及摄影测量，但对新兴的测绘技术一直保持着浓厚的兴趣，总觉得这些技术是未来城市建设、地理信息系统发展的重要基石。尤其是“线摄影测量”这个概念，听起来就充满了科技感和前沿性，我很好奇它究竟是如何利用“线”这个概念来完成三维建模和测量任务的。这本书的出版，无疑为我打开了一个了解这个新领域的大门。我期待它能够深入浅出地解释其核心原理，比如线激光扫描、光条纹投影，或者是其他创新的线状数据采集方式。同时，我也希望书中能有丰富的案例分析，展示线摄影测量在实际工程中的应用，比如在文物保护、工业检测、数字孪生城市构建等方面的潜力。如果书中还能探讨一些前沿的算法，比如基于深度学习的线特征提取和匹配，那就更好了。总而言之，这本书对我来说，不仅仅是一本技术读物，更是一个探索未知、拓展视野的窗口。

评分☆☆☆☆☆

《线摄影测量》这本书，让我在一个全新的角度重新审视了三维测量领域。我之前对摄影测量的理解，更多地停留在传统的基于影像的立体匹配，而这本书则引入了“线”的概念，这极大地拓宽了我的思维。书中对线状信息如何被提取、如何被用于构建三维模型进行了详细的阐述，让我对这个过程有了更清晰的认识。我尤其对其在弱纹理、透明或反光物体上的应用潜力感到兴奋，这些是传统方法难以解决的难题。书中也探讨了如何结合多种线状数据源，以提高测量的鲁棒性和精度，这给我提供了很多关于技术融合的思路。这本书让我认识到，在三维测量领域，还有很多未被充分挖掘的潜力，而“线摄影测量”正是其中之一。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《线摄影测量》这本书，给我的感觉就像是在一座宝库中挖掘。一开始我带着好奇心翻开，没想到越看越觉得其内容的精妙之处。书中对于线摄影测量原理的阐释，不仅仅是理论的堆砌，更是将复杂的概念用通俗易懂的方式呈现出来，让我这个非专业人士也能够窥探到其中的奥秘。我特别欣赏书中对于不同测量模式的比较，以及对数据处理流程的详细介绍，这让我对整个技术体系有了更宏观的认识。最让我印象深刻的是，书中似乎还对一些行业内的“痛点”问题提出了解决方案，比如如何提高测量效率，如何应对复杂的环境干扰等。虽然我还没来得及深入研究每一个细节，但这本书无疑给我打开了一扇新的大门，让我对未来的三维测量技术发展有了更深的理解和期待。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《线摄影测量》这本书的内容，真的让我大开眼界。虽然我并非专业人士，但书中清晰的逻辑和图文并茂的讲解，让我这个“小白”也能大致理解其精髓。尤其是一些关于三维重建的章节，用非常形象的比喻解释了复杂的数学模型，让我这个理工科背景的人都觉得耳目一新。书中对不同线摄影测量技术的对比分析，让我对它们的优缺点有了更深入的认识，也让我思考在不同的应用场景下，如何选择最合适的技术方案。我尤其喜欢其中关于数据处理和后处理的部分，对于如何提高测量精度、减少误差，书中提供了不少实用的技巧和建议。虽然有些地方的专业术语我还需要查阅资料才能完全理解，但这恰恰说明了本书内容的深度和广度。总的来说，这本书为我提供了一个非常扎实的理论基础，也让我对线摄影测量在实际中的应用充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对三维扫描技术有多年从业经验的工程师，《线摄影测量》这本书给我带来了不少启发。书中对当前主流的线摄影测量技术进行了系统性的梳理和分析，特别是对于一些新兴的算法和技术路线，有着独到的见解。我注意到书中在阐述原理时，并没有停留在表面，而是深入到了数学模型和算法细节，这对于我们这些需要解决实际工程问题的技术人员来说，非常有价值。此外，书中对不同应用场景下的案例分析也非常到位，从文物数字化到工业装备的精细测量，都进行了详细的介绍，并结合了实际项目的挑战和解决方案。这让我看到了线摄影测量技术在不同领域的广阔前景。我特别关注书中关于点云配准和融合的章节，这方面的技术对于提高整体测量精度至关重要，书中的一些方法和思路，我觉得可以应用到我目前正在进行的项目中。