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张红 著

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• 雷达遥感
• 图像处理
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• 深度学习
• 军事应用
• 目标检测
• 遥感图像分析

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030238566

商品编码：29596020972

包装：平装

出版时间：2009-03-01

基本信息

书名：高分辨率SAR图像目标识别

定价：58.00元

作者：张红

出版社：科学出版社

出版日期：2009-03-01

ISBN：9787030238566

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统地介绍合成孔径雷达（SAR）图像目标识别的概念、方法和系统实现。首先介绍SAR图像目标识别的特点和发展状况；接着以SAP图像目标识别的实现为主线，介绍SAR图像预处理、SAR目标检测与辨识、SAR目标特征提取和SAR目标识别；后以实际开发的软件系统为例，介绍基于空间信息系统的SAR图像目标识别软件系统的实现。
本书是作者近年来在SAR图像目标识别领域的研究成果总结，内容系统、详尽，可供从事遥感、测绘、海洋、海事、交通、渔业、灾害等学科领域的科研和工程技术人员参考使用，也可供高等院校相关专业的教学和研究参考。

目录

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前言
章 绪论
1.1 SAR图像目标识别背景
1.1.1 SAR传感器的发展
1.1.2 SAR图像解译标准
1.2 SAR图像目标识别研究热点
1.2.1 SAR图像特点
1.2.2 SAR图像目标识别
1.3 目标识别技术流程与框架
1.3.1 外目标识别系统研究现状
1.3.2 识别系统框架与技术发展现状
1.4 本书的主要内容
参考文献
第2章 SAR图像预处理技术
2.1 SAR图像斑噪抑制
2.1.1 基于统计模型的斑噪抑制
2.1.2 基于偏微分方程的斑噪抑制
2.1.3 小波软阈值斑噪抑制
2.1.4 斑噪抑制的评价标准
2.2 目标增强技术
2.2.1 基于引力场的目标增强技术
2.2.2 基于正则化的目标增强技术
2.3 几何纠正
2.3.1 多项式纠正方法
2.3.2 共线方程方法
2.3.3 R-D模型方法
2.3.4 基于DEM的模拟方法
2.4 图像配准
2.4.1 方法与流程
2.4.2 实验与分析
参考文献
第3章 SAR图像目标检测
3.1 基于统计模型的检测技术
3.1.1 SAR图像杂波建模与参数估计
3.1.2 基于统计模型的CFAR检测技术
3.2 基于GIS信息库的目标检测
3.2.1 地理信息库
3.2.2 SAR图像与地理信息库的关联
3.2.3 地理信息库支持下的桥梁识别实例
3.3 陆地背景下SAR图像飞机目标检测
3.3.1 小波多尺度目标检测方法
3.3.2 目标辨识方法
3.3.3 检测策略
3.3.4 实验与分析
3.4 海洋背景下SAR图像舰船目标检测
3.4.1 海陆分割技术
3.4.2 自适应均质区域分割技术
3.4.3 目标预分割技术
3.4.4 目标辨识技术
3.4.5 实验与分析
参考文献
第4章 特征提取技术
4.1 目标峰值特征提取与分析
4.1.1 目标峰值特征提取
4.1.2 目标峰值特征稳定性分析
4.2 阴影特征提取与分析
4.2.1 目标切片特性分析
4.2.2 阴影区提取方法
4.2.3 阴影特征表示与存储
4.3 目标小波低频特征提取与分析
4.3.1 目标小波低频特征提取
4.3.2 目标小波低频特征稳定性分析
4.4 属性散射中心特征提取与分析
4.4.1 目标散射模型
4.4.2 改进的属性散射中心特征提取方法
4.4.3 实验与分析
参考文献
第5章 目标识别技术
5.1 目标方位角估计技术
5.1.1 目标方位角估计方法分析
5.1.2 峰值、阴影联合估计方法
5.1.3 实验与分析
　……
第6章 基于空间信息的目标检测与分析系统实现
彩图

作者介绍

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文摘

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序言

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《高分辨率SAR图像目标识别》 图书简介 本书深入探讨了高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像在目标识别领域的核心技术与前沿进展。在当今信息爆炸的时代，SAR技术凭借其全天候、全天时的成像能力，在军事侦察、国土安全、环境保护、资源勘探以及灾害监测等众多关键领域扮演着越来越重要的角色。特别是由先进SAR系统获取的高分辨率图像，能够以前所未有的细节展现地物特征，为实现精确、可靠的目标识别提供了可能。然而，高分辨率SAR图像也伴随着数据量庞大、信息冗余、成像机理复杂等挑战，这对传统的目标识别方法提出了严峻考验。 本书旨在系统性地梳理和阐述当前高分辨率SAR图像目标识别的关键技术、理论框架、算法模型以及实际应用。内容覆盖从SAR成像原理、目标散射特性分析，到特征提取、分类识别，再到模型优化与性能评估的完整流程。本书力求在理论深度与实践应用之间取得平衡，既能为SAR图像处理与目标识别领域的科研人员提供坚实的理论基础和研究思路，也能为工程技术人员在实际应用中提供有价值的参考和指导。 第一部分：高分辨率SAR成像与目标散射特性 本部分首先回顾了SAR成像的基本原理，重点阐述了高分辨率SAR成像的特点，包括更小的距离和方位分辨率、更精细的地物细节展现，以及由此带来的数据特性变化，例如更强的相干性、更丰富的微观结构信息等。随后，深入分析了不同类型目标的电磁散射特性。这包括但不限于： 典型目标散射机理： 探讨了金属、非金属、复合材料等不同材质对雷达波的散射行为，以及几何结构（如形状、大小、表面粗糙度）如何影响散射强度和方向性。 高分辨率SAR下的散射表现： 分析了在高分辨率下，目标上的特定结构（如天线、履带、舱门、翼展等）如何产生独特的散射点回波，以及这些散射点如何组合成目标特有的“雷达指纹”。 环境因素的影响： 讨论了大气扰动、地形起伏、植被遮挡、成像角度、极化方式等环境和成像参数对目标散射特性的调制作用，以及这些调制如何影响后续的目标识别。 第二部分：高分辨率SAR图像特征提取 特征提取是目标识别的关键步骤。高分辨率SAR图像蕴含着丰富的几何、纹理和结构信息，有效地提取这些信息是实现高精度识别的基础。本部分将详细介绍适用于高分辨率SAR图像的多种特征提取方法： 几何特征： 边缘和轮廓特征： 探讨了如何利用精细的边缘检测算法提取目标的精确轮廓，以及基于轮廓的形状描述符（如傅里叶描述子、Hu矩等）的应用。 局部特征： 介绍了SIFT、SURF、ORB等经典局部特征提取器在高分辨率SAR图像上的适用性与改进，以及如何提取SAR图像中的关键点和描述符。 结构特征： 讨论了如何利用SAR图像的相干斑特性，分析目标内部结构的连通性、对称性等，例如通过分析回波信号的幅度、相位信息来构建更鲁棒的结构描述。 纹理特征： 统计纹理： 详细阐述了灰度共生矩阵（GLCM）方法，以及其在高分辨率SAR图像上计算出的对比度、能量、相关性、同质性等纹理统计量的意义。 模型纹理： 介绍了如Gabor滤波器、LBP（局部二值模式）等基于模型的纹理描述方法，及其在高分辨率SAR图像上的应用效果。 散射中心特征： 散射中心模型： 深入分析了点散射、线散射、面散射等模型在高分辨率SAR图像中如何映射，以及如何通过分析高亮散射点的位置、强度、分布来构建目标的散射中心模型。 稀疏表示与字典学习： 探讨了如何利用稀疏表示理论，将目标表示为少量基（原子）的线性组合，从而捕捉目标的关键散射信息。 深度学习特征： 卷积神经网络（CNN）的特征学习： 详细介绍了如何利用深度卷积神经网络自动从原始SAR图像中学习具有判别力的层次化特征，包括浅层细节特征和深层语义特征。 注意力机制： 探讨了如何引入注意力机制，使网络能够自适应地关注图像中最具信息量的区域，提高特征的表达能力。 第三部分：高分辨率SAR图像目标分类与识别 在提取到有效的目标特征后，本部分将聚焦于构建高效、鲁棒的目标分类与识别模型。 传统分类器： 支持向量机（SVM）： 介绍SVM在SAR目标识别中的应用，包括不同核函数的选择和参数优化。 随机森林（Random Forest）： 讨论随机森林的集成学习思想，以及其在处理SAR高维特征时的优势。 K近邻（KNN）： 分析KNN的原理及其在高分辨率SAR图像识别中的简单应用。 深度学习分类器： 基于CNN的端到端识别： 详细讲解如何设计和训练全卷积网络，直接从SAR图像输入到目标类别输出。 迁移学习： 探讨如何利用在大规模图像数据集（如ImageNet）上预训练的CNN模型，通过迁移学习来加速SAR目标识别模型的训练，并提高其泛化能力，尤其是在SAR数据量有限的情况下。 多模态融合： 讨论了如何融合SAR图像与光学图像、电子侦察信号等其他模态信息，以提升目标识别的准确性和鲁棒性。 目标检测与分割： 介绍了R-CNN系列、YOLO系列、Mask R-CNN等深度学习目标检测和分割算法在高分辨率SAR图像上的应用，用于在复杂背景下精确定位和识别目标。 模型鲁棒性与性能评估： 噪声与干扰抑制： 探讨了如何设计对SAR成像噪声（如相干斑、地形效应）以及环境干扰（如电磁干扰）具有鲁棒性的识别模型。 模型优化： 介绍了模型压缩、知识蒸馏、联邦学习等技术，以提高模型在资源受限环境下的部署能力和隐私保护。 性能评估指标： 详细阐述了精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、准确率（Accuracy）、ROC曲线、AUC值等评价指标，以及如何在SAR目标识别任务中合理应用这些指标。 第四部分：应用与展望 最后，本书将探讨高分辨率SAR图像目标识别在各个领域的实际应用，并对未来的发展趋势进行展望。 军事与安全应用： 目标探测、军事装备识别、战场态势感知。 民用领域应用： 城市建筑物监测、交通流量分析、农作物长势监测、石油勘探、地震与洪水灾害评估。 未来发展方向： 自监督与无监督学习： 减少对大规模标注数据的依赖，提高模型的学习效率。 小样本与零样本学习： 应对SAR图像中难以获取的罕见目标类别。 可解释性AI（XAI）： 提升SAR目标识别模型的可解释性，理解模型决策的依据。 实时性与边缘计算： 优化算法以满足实时处理的需求，并探索在嵌入式设备上的部署。 多源数据融合的深化： 进一步挖掘不同数据源之间的互补性，实现更全面的目标认知。 本书的编写旨在为读者提供一个全面、深入、前沿的高分辨率SAR图像目标识别技术指南。通过本书的学习，读者将能够深刻理解高分辨率SAR图像的目标识别机理，掌握先进的特征提取和分类识别方法，并能够将相关技术应用于实际工程问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格极其正式、严谨，几乎没有一句是用来“闲聊”的。每一句话都像是一个经过反复锤炼的数学命题，逻辑链条紧密得几乎找不到可以插入个人评论的空间。这种风格对于初学者来说，可能会显得有些枯燥和难以亲近。我希望书中能够穿插一些现实世界中的案例分析，比如在森林覆盖下的军事目标探测，或者在城市环境下对基础设施的监测。这些“活的”例子，往往能更有效地帮助读者将抽象的公式与真实的场景建立联系。我原本期望书中能够详细介绍一些最新的遥感卫星任务数据产品，比如TerraSAR-X或Sentinel-1的原始数据格式解析和预处理流程，因为这些是实际操作中绕不开的障碍。但书中更多是基于理想模型下的分析。如果作者能增加一到两个详细的案例研究，用数据流动的视角串联起从原始回波到最终识别结果的整个过程，这本书的实用价值将会有质的飞跃。目前的呈现方式，更像是给已经掌握了基本工程技能的专业人士提供的理论参考手册，而非面向广大从业者的实操指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调搭配着精细的电磁波纹理，立刻抓住了我的眼球。拿到书的那一刻，我被它厚实的质感和扎实的装帧所吸引，这预示着里面内容的分量。我原本是期待能找到一些关于深度学习在图像处理中应用的最新进展，尤其是在非传统的传感器数据（比如红外或高光谱）上的融合技巧。然而，我翻开前几章后发现，这本书似乎更侧重于传统的信号处理和特征提取方法，对于当前炙手可热的卷积神经网络（CNN）和Transformer架构的应用着墨不多。虽然对SAR成像机理的物理基础讲解得非常透彻，每一个公式的推导都严谨得令人敬佩，但对于如何将这些基础知识高效地转化为现代AI模型中的输入特征，或者如何设计出专门适应SAR数据特性的网络结构，书中提供的直接指导相对有限。这让我感觉，它更像是一本为坚实的理论基础打底的教科书，而不是一本面向前沿实践应用的工具手册。对于那些希望快速上手构建识别系统的工程师来说，可能需要寻找更多侧重于代码实现和模型调优的书籍来作为补充。它更像是送给那些热爱物理建模和系统分析的学者的礼物，对于纯粹的算法工程师来说，可能需要耐心去“翻译”这些物理知识到现代计算框架中。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像进行了一次严谨而漫长的学术漫步，它要求读者具备相当扎实的数学功底和电磁学背景。我尤其欣赏作者在讨论极化SAR（Polarimetric SAR）数据处理时所展现出的细致入微。他没有仅仅停留在展示结果上，而是深入剖析了每一种散射机制——表面散射、体积散射和双次散射——在不同分辨率和频率下的表现差异。这种对物理本质的探究精神，使得书中的每一个章节都充满了“为什么会这样”的深度思考。然而，美中不足的是，书中对于“目标识别”这一核心应用环节的讨论，似乎在篇幅上未能与前期的信号处理部分相匹配。识别算法的介绍，比如早期的特征匹配和模板搜索，虽然完整，但对于如何处理大规模、多样化的目标数据集，如何应对复杂的背景杂波和遮挡问题，提供的前沿解决方案并不够丰富。我期待能看到更多关于对抗性训练在SAR识别中的应用，或者如何利用迁移学习来克服SAR数据标注困难的策略。总的来说，它是一部关于“如何看清”SAR图像的杰作，但在“如何智能地识别”方面，我感觉它停在了上一个十年。

评分☆☆☆☆☆

从排版和图表的质量来看，这本书的水准毋庸置疑，清晰的线条和精确的标注，保证了复杂概念的准确传达。不过，在关于“深度学习”这个话题的探讨上，我感到非常遗憾。在当前的科研环境下，任何一本谈及“目标识别”的书籍，如果不能对深度学习框架下的数据增强、模型泛化能力进行深入的探讨，都会显得有些时代脱节。书中似乎将深度学习视为一种可选的、外来的技术，而非融入SAR处理流程的内在部分。比如，对于如何构建一个能够有效处理三维相干性信息的网络结构，或者如何设计一个能区分不同地形地貌特征的注意力机制，书中都没有涉及。我更希望看到作者能尝试将自己精湛的电磁学知识，融入到深度学习网络的初始化权重设置或损失函数的设计中，形成一种“物理约束下的深度学习”范式。目前看来，这本书在算法层面的前瞻性略显保守，它更像是一本停留在传统模式识别黄金时代的优秀作品，但未能完全拥抱这场计算革命带来的机遇与挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于其无与伦比的深度和广度，尤其是在对SAR成像的物理建模部分，几乎可以作为该领域的标准参考书目。作者对散射理论的掌握达到了炉火纯青的地步，每一个参数的选择都有坚实的物理依据支撑。然而，作为一个希望在实际项目中快速落地应用的读者，我发现书中对于软件实现环境和工具链的介绍几乎为零。在现代工程实践中，从数据获取到最终部署，需要依赖特定的编程语言、库和云计算资源。例如，如何高效地利用GPU进行大规模的干涉图处理，或者如何集成特定的SAR数据处理软件（如GAMMA或ISCE）进行预处理，这些实操层面的信息对解决实际问题至关重要。这本书似乎刻意避开了这些“工具性”的讨论，将重点完全放在了数学和物理的抽象层面。因此，我需要同时阅读大量的在线教程和代码库，才能将书中的理论知识转化为可运行的程序。这本书为我们提供了“为什么”的答案，但对于“如何做”的许多具体步骤，读者需要自行摸索和补充，这无疑增加了实际应用的学习曲线。