高分辨率SAR圖像目標識彆 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張紅 著

圖書標籤:

• SAR圖像
• 目標識彆
• 高分辨率
• 雷達遙感
• 圖像處理
• 模式識彆
• 深度學習
• 軍事應用
• 目標檢測
• 遙感圖像分析

店鋪： 北京愛讀者圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030238566

商品編碼：29596020972

包裝：平裝

齣版時間：2009-03-01

基本信息

書名：高分辨率SAR圖像目標識彆

定價：58.00元

作者：張紅

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-03-01

ISBN：9787030238566

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.422kg

編輯推薦

---

內容提要

---

本書係統地介紹閤成孔徑雷達（SAR）圖像目標識彆的概念、方法和係統實現。首先介紹SAR圖像目標識彆的特點和發展狀況；接著以SAP圖像目標識彆的實現為主綫，介紹SAR圖像預處理、SAR目標檢測與辨識、SAR目標特徵提取和SAR目標識彆；後以實際開發的軟件係統為例，介紹基於空間信息係統的SAR圖像目標識彆軟件係統的實現。
本書是作者近年來在SAR圖像目標識彆領域的研究成果總結，內容係統、詳盡，可供從事遙感、測繪、海洋、海事、交通、漁業、災害等學科領域的科研和工程技術人員參考使用，也可供高等院校相關專業的教學和研究參考。

目錄

---

前言
章 緒論
1.1 SAR圖像目標識彆背景
1.1.1 SAR傳感器的發展
1.1.2 SAR圖像解譯標準
1.2 SAR圖像目標識彆研究熱點
1.2.1 SAR圖像特點
1.2.2 SAR圖像目標識彆
1.3 目標識彆技術流程與框架
1.3.1 外目標識彆係統研究現狀
1.3.2 識彆係統框架與技術發展現狀
1.4 本書的主要內容
參考文獻
第2章 SAR圖像預處理技術
2.1 SAR圖像斑噪抑製
2.1.1 基於統計模型的斑噪抑製
2.1.2 基於偏微分方程的斑噪抑製
2.1.3 小波軟閾值斑噪抑製
2.1.4 斑噪抑製的評價標準
2.2 目標增強技術
2.2.1 基於引力場的目標增強技術
2.2.2 基於正則化的目標增強技術
2.3 幾何糾正
2.3.1 多項式糾正方法
2.3.2 共綫方程方法
2.3.3 R-D模型方法
2.3.4 基於DEM的模擬方法
2.4 圖像配準
2.4.1 方法與流程
2.4.2 實驗與分析
參考文獻
第3章 SAR圖像目標檢測
3.1 基於統計模型的檢測技術
3.1.1 SAR圖像雜波建模與參數估計
3.1.2 基於統計模型的CFAR檢測技術
3.2 基於GIS信息庫的目標檢測
3.2.1 地理信息庫
3.2.2 SAR圖像與地理信息庫的關聯
3.2.3 地理信息庫支持下的橋梁識彆實例
3.3 陸地背景下SAR圖像飛機目標檢測
3.3.1 小波多尺度目標檢測方法
3.3.2 目標辨識方法
3.3.3 檢測策略
3.3.4 實驗與分析
3.4 海洋背景下SAR圖像艦船目標檢測
3.4.1 海陸分割技術
3.4.2 自適應均質區域分割技術
3.4.3 目標預分割技術
3.4.4 目標辨識技術
3.4.5 實驗與分析
參考文獻
第4章 特徵提取技術
4.1 目標峰值特徵提取與分析
4.1.1 目標峰值特徵提取
4.1.2 目標峰值特徵穩定性分析
4.2 陰影特徵提取與分析
4.2.1 目標切片特性分析
4.2.2 陰影區提取方法
4.2.3 陰影特徵錶示與存儲
4.3 目標小波低頻特徵提取與分析
4.3.1 目標小波低頻特徵提取
4.3.2 目標小波低頻特徵穩定性分析
4.4 屬性散射中心特徵提取與分析
4.4.1 目標散射模型
4.4.2 改進的屬性散射中心特徵提取方法
4.4.3 實驗與分析
參考文獻
第5章 目標識彆技術
5.1 目標方位角估計技術
5.1.1 目標方位角估計方法分析
5.1.2 峰值、陰影聯閤估計方法
5.1.3 實驗與分析
　……
第6章 基於空間信息的目標檢測與分析係統實現
彩圖

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《高分辨率SAR圖像目標識彆》 圖書簡介 本書深入探討瞭高分辨率閤成孔徑雷達（SAR）圖像在目標識彆領域的核心技術與前沿進展。在當今信息爆炸的時代，SAR技術憑藉其全天候、全天時的成像能力，在軍事偵察、國土安全、環境保護、資源勘探以及災害監測等眾多關鍵領域扮演著越來越重要的角色。特彆是由先進SAR係統獲取的高分辨率圖像，能夠以前所未有的細節展現地物特徵，為實現精確、可靠的目標識彆提供瞭可能。然而，高分辨率SAR圖像也伴隨著數據量龐大、信息冗餘、成像機理復雜等挑戰，這對傳統的目標識彆方法提齣瞭嚴峻考驗。 本書旨在係統性地梳理和闡述當前高分辨率SAR圖像目標識彆的關鍵技術、理論框架、算法模型以及實際應用。內容覆蓋從SAR成像原理、目標散射特性分析，到特徵提取、分類識彆，再到模型優化與性能評估的完整流程。本書力求在理論深度與實踐應用之間取得平衡，既能為SAR圖像處理與目標識彆領域的科研人員提供堅實的理論基礎和研究思路，也能為工程技術人員在實際應用中提供有價值的參考和指導。 第一部分：高分辨率SAR成像與目標散射特性 本部分首先迴顧瞭SAR成像的基本原理，重點闡述瞭高分辨率SAR成像的特點，包括更小的距離和方位分辨率、更精細的地物細節展現，以及由此帶來的數據特性變化，例如更強的相乾性、更豐富的微觀結構信息等。隨後，深入分析瞭不同類型目標的電磁散射特性。這包括但不限於： 典型目標散射機理： 探討瞭金屬、非金屬、復閤材料等不同材質對雷達波的散射行為，以及幾何結構（如形狀、大小、錶麵粗糙度）如何影響散射強度和方嚮性。 高分辨率SAR下的散射錶現： 分析瞭在高分辨率下，目標上的特定結構（如天綫、履帶、艙門、翼展等）如何産生獨特的散射點迴波，以及這些散射點如何組閤成目標特有的“雷達指紋”。 環境因素的影響： 討論瞭大氣擾動、地形起伏、植被遮擋、成像角度、極化方式等環境和成像參數對目標散射特性的調製作用，以及這些調製如何影響後續的目標識彆。 第二部分：高分辨率SAR圖像特徵提取 特徵提取是目標識彆的關鍵步驟。高分辨率SAR圖像蘊含著豐富的幾何、紋理和結構信息，有效地提取這些信息是實現高精度識彆的基礎。本部分將詳細介紹適用於高分辨率SAR圖像的多種特徵提取方法： 幾何特徵： 邊緣和輪廓特徵： 探討瞭如何利用精細的邊緣檢測算法提取目標的精確輪廓，以及基於輪廓的形狀描述符（如傅裏葉描述子、Hu矩等）的應用。 局部特徵： 介紹瞭SIFT、SURF、ORB等經典局部特徵提取器在高分辨率SAR圖像上的適用性與改進，以及如何提取SAR圖像中的關鍵點和描述符。 結構特徵： 討論瞭如何利用SAR圖像的相乾斑特性，分析目標內部結構的連通性、對稱性等，例如通過分析迴波信號的幅度、相位信息來構建更魯棒的結構描述。 紋理特徵： 統計紋理： 詳細闡述瞭灰度共生矩陣（GLCM）方法，以及其在高分辨率SAR圖像上計算齣的對比度、能量、相關性、同質性等紋理統計量的意義。 模型紋理： 介紹瞭如Gabor濾波器、LBP（局部二值模式）等基於模型的紋理描述方法，及其在高分辨率SAR圖像上的應用效果。 散射中心特徵： 散射中心模型： 深入分析瞭點散射、綫散射、麵散射等模型在高分辨率SAR圖像中如何映射，以及如何通過分析高亮散射點的位置、強度、分布來構建目標的散射中心模型。 稀疏錶示與字典學習： 探討瞭如何利用稀疏錶示理論，將目標錶示為少量基（原子）的綫性組閤，從而捕捉目標的關鍵散射信息。 深度學習特徵： 捲積神經網絡（CNN）的特徵學習： 詳細介紹瞭如何利用深度捲積神經網絡自動從原始SAR圖像中學習具有判彆力的層次化特徵，包括淺層細節特徵和深層語義特徵。 注意力機製： 探討瞭如何引入注意力機製，使網絡能夠自適應地關注圖像中最具信息量的區域，提高特徵的錶達能力。 第三部分：高分辨率SAR圖像目標分類與識彆 在提取到有效的目標特徵後，本部分將聚焦於構建高效、魯棒的目標分類與識彆模型。 傳統分類器： 支持嚮量機（SVM）： 介紹SVM在SAR目標識彆中的應用，包括不同核函數的選擇和參數優化。 隨機森林（Random Forest）： 討論隨機森林的集成學習思想，以及其在處理SAR高維特徵時的優勢。 K近鄰（KNN）： 分析KNN的原理及其在高分辨率SAR圖像識彆中的簡單應用。 深度學習分類器： 基於CNN的端到端識彆： 詳細講解如何設計和訓練全捲積網絡，直接從SAR圖像輸入到目標類彆輸齣。 遷移學習： 探討如何利用在大規模圖像數據集（如ImageNet）上預訓練的CNN模型，通過遷移學習來加速SAR目標識彆模型的訓練，並提高其泛化能力，尤其是在SAR數據量有限的情況下。 多模態融閤： 討論瞭如何融閤SAR圖像與光學圖像、電子偵察信號等其他模態信息，以提升目標識彆的準確性和魯棒性。 目標檢測與分割： 介紹瞭R-CNN係列、YOLO係列、Mask R-CNN等深度學習目標檢測和分割算法在高分辨率SAR圖像上的應用，用於在復雜背景下精確定位和識彆目標。 模型魯棒性與性能評估： 噪聲與乾擾抑製： 探討瞭如何設計對SAR成像噪聲（如相乾斑、地形效應）以及環境乾擾（如電磁乾擾）具有魯棒性的識彆模型。 模型優化： 介紹瞭模型壓縮、知識蒸餾、聯邦學習等技術，以提高模型在資源受限環境下的部署能力和隱私保護。 性能評估指標： 詳細闡述瞭精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、準確率（Accuracy）、ROC麯綫、AUC值等評價指標，以及如何在SAR目標識彆任務中閤理應用這些指標。 第四部分：應用與展望 最後，本書將探討高分辨率SAR圖像目標識彆在各個領域的實際應用，並對未來的發展趨勢進行展望。 軍事與安全應用： 目標探測、軍事裝備識彆、戰場態勢感知。 民用領域應用： 城市建築物監測、交通流量分析、農作物長勢監測、石油勘探、地震與洪水災害評估。 未來發展方嚮： 自監督與無監督學習： 減少對大規模標注數據的依賴，提高模型的學習效率。 小樣本與零樣本學習： 應對SAR圖像中難以獲取的罕見目標類彆。 可解釋性AI（XAI）： 提升SAR目標識彆模型的可解釋性，理解模型決策的依據。 實時性與邊緣計算： 優化算法以滿足實時處理的需求，並探索在嵌入式設備上的部署。 多源數據融閤的深化： 進一步挖掘不同數據源之間的互補性，實現更全麵的目標認知。 本書的編寫旨在為讀者提供一個全麵、深入、前沿的高分辨率SAR圖像目標識彆技術指南。通過本書的學習，讀者將能夠深刻理解高分辨率SAR圖像的目標識彆機理，掌握先進的特徵提取和分類識彆方法，並能夠將相關技術應用於實際工程問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常引人注目，那種深邃的藍色調搭配著精細的電磁波紋理，立刻抓住瞭我的眼球。拿到書的那一刻，我被它厚實的質感和紮實的裝幀所吸引，這預示著裏麵內容的分量。我原本是期待能找到一些關於深度學習在圖像處理中應用的最新進展，尤其是在非傳統的傳感器數據（比如紅外或高光譜）上的融閤技巧。然而，我翻開前幾章後發現，這本書似乎更側重於傳統的信號處理和特徵提取方法，對於當前炙手可熱的捲積神經網絡（CNN）和Transformer架構的應用著墨不多。雖然對SAR成像機理的物理基礎講解得非常透徹，每一個公式的推導都嚴謹得令人敬佩，但對於如何將這些基礎知識高效地轉化為現代AI模型中的輸入特徵，或者如何設計齣專門適應SAR數據特性的網絡結構，書中提供的直接指導相對有限。這讓我感覺，它更像是一本為堅實的理論基礎打底的教科書，而不是一本麵嚮前沿實踐應用的工具手冊。對於那些希望快速上手構建識彆係統的工程師來說，可能需要尋找更多側重於代碼實現和模型調優的書籍來作為補充。它更像是送給那些熱愛物理建模和係統分析的學者的禮物，對於純粹的算法工程師來說，可能需要耐心去“翻譯”這些物理知識到現代計算框架中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格極其正式、嚴謹，幾乎沒有一句是用來“閑聊”的。每一句話都像是一個經過反復錘煉的數學命題，邏輯鏈條緊密得幾乎找不到可以插入個人評論的空間。這種風格對於初學者來說，可能會顯得有些枯燥和難以親近。我希望書中能夠穿插一些現實世界中的案例分析，比如在森林覆蓋下的軍事目標探測，或者在城市環境下對基礎設施的監測。這些“活的”例子，往往能更有效地幫助讀者將抽象的公式與真實的場景建立聯係。我原本期望書中能夠詳細介紹一些最新的遙感衛星任務數據産品，比如TerraSAR-X或Sentinel-1的原始數據格式解析和預處理流程，因為這些是實際操作中繞不開的障礙。但書中更多是基於理想模型下的分析。如果作者能增加一到兩個詳細的案例研究，用數據流動的視角串聯起從原始迴波到最終識彆結果的整個過程，這本書的實用價值將會有質的飛躍。目前的呈現方式，更像是給已經掌握瞭基本工程技能的專業人士提供的理論參考手冊，而非麵嚮廣大從業者的實操指南。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像進行瞭一次嚴謹而漫長的學術漫步，它要求讀者具備相當紮實的數學功底和電磁學背景。我尤其欣賞作者在討論極化SAR（Polarimetric SAR）數據處理時所展現齣的細緻入微。他沒有僅僅停留在展示結果上，而是深入剖析瞭每一種散射機製——錶麵散射、體積散射和雙次散射——在不同分辨率和頻率下的錶現差異。這種對物理本質的探究精神，使得書中的每一個章節都充滿瞭“為什麼會這樣”的深度思考。然而，美中不足的是，書中對於“目標識彆”這一核心應用環節的討論，似乎在篇幅上未能與前期的信號處理部分相匹配。識彆算法的介紹，比如早期的特徵匹配和模闆搜索，雖然完整，但對於如何處理大規模、多樣化的目標數據集，如何應對復雜的背景雜波和遮擋問題，提供的前沿解決方案並不夠豐富。我期待能看到更多關於對抗性訓練在SAR識彆中的應用，或者如何利用遷移學習來剋服SAR數據標注睏難的策略。總的來說，它是一部關於“如何看清”SAR圖像的傑作，但在“如何智能地識彆”方麵，我感覺它停在瞭上一個十年。

評分☆☆☆☆☆

從排版和圖錶的質量來看，這本書的水準毋庸置疑，清晰的綫條和精確的標注，保證瞭復雜概念的準確傳達。不過，在關於“深度學習”這個話題的探討上，我感到非常遺憾。在當前的科研環境下，任何一本談及“目標識彆”的書籍，如果不能對深度學習框架下的數據增強、模型泛化能力進行深入的探討，都會顯得有些時代脫節。書中似乎將深度學習視為一種可選的、外來的技術，而非融入SAR處理流程的內在部分。比如，對於如何構建一個能夠有效處理三維相乾性信息的網絡結構，或者如何設計一個能區分不同地形地貌特徵的注意力機製，書中都沒有涉及。我更希望看到作者能嘗試將自己精湛的電磁學知識，融入到深度學習網絡的初始化權重設置或損失函數的設計中，形成一種“物理約束下的深度學習”範式。目前看來，這本書在算法層麵的前瞻性略顯保守，它更像是一本停留在傳統模式識彆黃金時代的優秀作品，但未能完全擁抱這場計算革命帶來的機遇與挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的優點在於其無與倫比的深度和廣度，尤其是在對SAR成像的物理建模部分，幾乎可以作為該領域的標準參考書目。作者對散射理論的掌握達到瞭爐火純青的地步，每一個參數的選擇都有堅實的物理依據支撐。然而，作為一個希望在實際項目中快速落地應用的讀者，我發現書中對於軟件實現環境和工具鏈的介紹幾乎為零。在現代工程實踐中，從數據獲取到最終部署，需要依賴特定的編程語言、庫和雲計算資源。例如，如何高效地利用GPU進行大規模的乾涉圖處理，或者如何集成特定的SAR數據處理軟件（如GAMMA或ISCE）進行預處理，這些實操層麵的信息對解決實際問題至關重要。這本書似乎刻意避開瞭這些“工具性”的討論，將重點完全放在瞭數學和物理的抽象層麵。因此，我需要同時閱讀大量的在綫教程和代碼庫，纔能將書中的理論知識轉化為可運行的程序。這本書為我們提供瞭“為什麼”的答案，但對於“如何做”的許多具體步驟，讀者需要自行摸索和補充，這無疑增加瞭實際應用的學習麯綫。