侦察图像获取与融合技术(精) 畅销书籍 计算机 图形图像 正版 曾峦 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曾峦 著

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店铺： 智胜图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118101072

商品编码：29800413080

包装：精装

出版时间：2015-05-01

基本信息

商品名称：	侦察图像获取与融合技术(精) 畅销书籍 计算机 图形图像 正版	开本：
作者：	曾峦	页数：
定价：	68.00元	出版时间：	2015-05-01
ISBN号：	9787118101072	印刷时间：
出版社：	防工业出版社	版次：	1
商品类型：		印次：

插图目录内容提要全书主要介绍了侦察图像获取与融合技术的发展现状与趋势，数字图像记录的基本格式；常用的成像镜头、可见光成像传感器、红外成像传感器和微光成像传感器的基本工作原理；一种基于直写硬盘的大容量高速数字图像记录技术，包括图像采集控制模块、图像数据并行存储模块和控制软件模块；图像配准、图像校正、图像变换和图像合成的方法和技术；常用的特征提取算法，包括Harris检测算子、SUSAN检测算子、Forstner检测算子、Moravac检测算子和CLHC检测算子的基本原理、实现方法和优缺点；SIFT算法的基本原理、构成方法、存在问题和改进方法；大幅面图像快速融合技术等。编辑推荐作者介绍

《深入探索：数字影像的捕获、增强与解读》 在信息爆炸的时代，数字影像已成为我们获取和理解世界的重要媒介。从军事侦察、环境监测到医疗诊断、科学研究，再到艺术创作和大众传播，高质量的影像数据是做出精准决策和推动技术进步的基石。本书并非直接聚焦于某一本具体的著作，而是旨在为读者提供一个宏观而深入的视角，系统性地剖析数字影像在其生命周期中的关键环节——从源头的获取，到核心的融合，再到最终的应用。我们将深入探讨那些支撑着现代影像技术的底层逻辑、前沿方法以及未来趋势，帮助读者构建起对这一领域全面而深刻的认知。 第一篇：侦察与感知——影像的源头之泉 本篇将目光投向影像的“出生地”，探讨如何从各种平台和传感器中捕获最原始、最丰富的信息。这里的“侦察”并非狭隘地指向军事用途，而是泛指一切通过非接触式手段，对特定区域或对象进行信息收集的过程。 多平台影像获取的多样性： 我们将首先审视影像获取的多样化平台。这包括但不限于： 卫星遥感： 从太空俯瞰地球，提供大范围、周期性覆盖的影像。我们将探讨不同轨道（如高轨、低轨）、不同传感器（如可见光、红外、雷达）的特点，以及它们在国土资源普查、灾害监测、城市规划等领域的应用。 航空摄影： 由飞机、无人机等平台搭载相机获取的影像。相对于卫星，航空影像具有更高的分辨率和更灵活的作业方式，在地形测绘、农业遥感、环境影响评估等方面扮演着重要角色。我们将深入了解无人机技术的发展如何以前所未有的方式改变了低空影像的获取效率和应用场景。 地面采集： 包括专业相机、手机、激光扫描仪等设备在地面进行的影像获取。这不仅涵盖了传统的摄影测量，也包括了新兴的3D扫描技术，为构建精细的三维模型提供了基础。 传感器的奥秘与成像原理： 影像的本质是光的记录。本部分将详细解析各种成像传感器的工作原理。 光学传感器： 深入理解CCD、CMOS等芯片如何将光信号转化为电信号，以及不同光谱（可见光、近红外、短波红外等）的意义。 热红外传感器： 解释物体温度差异如何通过红外辐射被探测，以及其在目标探测、热力学分析、能源监测中的应用。 雷达（SAR）成像： 探讨主动式成像原理，即通过发射电磁波并接收其回波来成像。我们将重点介绍SAR在全天候、全天时成像方面的优势，以及其在地形测绘、地表形变监测、目标识别等领域的独特价值。 多光谱与高光谱成像： 区分多光谱和高光谱的概念，理解它们如何捕捉比人眼更丰富的光谱信息，从而实现对地物精细分类和成分反演。 影像获取中的关键技术： 获得高质量的原始影像并非易事，需要克服诸多挑战。 几何校正与辐射定标： 解释如何消除由地球曲率、平台姿态、地形起伏等引起的几何畸变，以及如何将原始的传感器响应转换为具有物理意义的地表反射率或辐射亮度。 大气校正： 探讨大气层对光信号的影响，以及如何通过模型或算法去除这些影响，以获得更准确的地表信息。 影像质量评估与优化： 介绍评价影像质量的各项指标，以及在获取过程中可能遇到的噪声、模糊等问题，并探讨相应的预处理和优化策略。 第二篇：信息的汇聚与升华——影像融合的艺术 单源影像往往无法提供足够全面或详尽的信息。影像融合技术正是为了弥合这一局限，将来自不同传感器、不同时相、不同视角或不同模态的影像信息进行有机结合，产生比单一源影像更优越、更具价值的综合信息。本篇将深入探讨影像融合的原理、方法与应用。 影像融合的意义与目标： 提高空间分辨率： 将高分辨率全色影像与低分辨率多光谱影像融合，生成具有高空间分辨率和丰富光谱信息的彩色影像。 增强光谱信息： 将不同光谱段的影像融合，拓展光谱分析的维度。 提高几何精度： 融合不同几何特性的影像，获取更精确的地理位置信息。 提高信噪比： 通过融合多个低信噪比的影像，提高整体的图像质量。 提升目标探测与识别能力： 结合不同传感器对目标的敏感性，更有效地探测和识别目标。 实现时空信息整合： 融合不同时相的影像，分析地物变化，预测未来趋势。 经典的影像融合方法： 基于像素级的融合： 最值法、平均法、加权平均法： 简单易行的融合方法，适用于信息冗余度高的场景。 IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）： 将RGB影像转换为 IHS 空间，对强度分量进行替换后再逆变换回RGB，以实现空间增强。 PCA（主成分分析）融合： 利用PCA将多光谱影像降维，然后将高分辨率全色影像的第一主成分替换为原始多光谱影像的主成分，再逆变换。 小波变换（Wavelet Transform）融合： 将影像分解到不同尺度和方向的子带，然后对子带系数进行融合，再进行重构。这种方法能够很好地保留影像的细节信息。 基于特征级的融合： 点、线、面特征提取与匹配： 识别和匹配不同影像中的同名特征点、线段或区域，然后基于这些特征进行几何配准和信息叠加。 目标检测与识别： 分别在不同影像中提取特定目标，然后将检测到的目标信息进行整合。 基于决策级的融合： 分类结果的融合： 分别对不同影像进行分类，然后对分类结果进行投票、加权等操作，得到更准确的分类图。 专家系统与机器学习： 引入先验知识或训练模型，对不同源的信息进行智能决策和融合。 面向应用的融合技术： 多时相影像融合： 用于监测地表变化、城市扩张、植被生长状况等。 多传感器影像融合： 如可见光与SAR影像融合，用于提高目标可见性和穿透能力；多光谱与高光谱影像融合，用于精细地物分类。 三维模型与影像融合： 将影像纹理映射到三维模型上，实现逼真的可视化。 遥感影像与GIS数据融合： 将影像信息与地理信息系统中的矢量数据、属性数据等结合，进行空间分析和决策支持。 融合过程中的挑战与前沿： 配准精度： 不同影像之间精确的几何配准是成功融合的基础。 信息失真与冗余： 如何在融合过程中避免引入新的噪声或丢失原有有价值的信息。 计算复杂度： 尤其是高光谱影像和大规模数据集的融合，对计算资源要求很高。 深度学习在影像融合中的应用： 探索利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，实现更智能、更高效的影像融合。 第三篇：价值的挖掘与传递——影像的应用前景 最终，影像的价值在于其能够被有效地解读和应用，解决实际问题，推动社会进步。本篇将概述影像在各个领域的广泛应用，以及支撑这些应用的关键技术。 环境监测与资源管理： 森林火灾监测与评估： 利用热红外影像和多光谱影像，及时发现火点，评估火灾范围和植被损失。 水资源管理： 监测地表水体变化，分析降雨径流，预测水旱灾害。 土壤侵蚀与土地退化监测： 通过长时间序列影像分析，量化土地退化程度，指导恢复治理。 矿产资源勘探： 利用高光谱影像分析矿物成分，辅助勘探目标。 城市规划与智慧城市： 城市扩张与人口密度分析： 监测城市边界变化，估算人口密度，优化城市布局。 交通流量监测与仿真： 利用影像分析车流量，优化交通信号控制，缓解交通拥堵。 建筑物识别与变化检测： 自动识别建筑物，监测城市新增建筑，更新城市地图。 应急响应与灾害评估： 在地震、洪水等灾害发生后，快速获取影像，评估损失，指导救援。 农业与林业： 作物长势监测与产量预测： 利用多光谱影像分析植被健康状况，预测作物产量。 病虫害检测与精准施肥： 识别作物病虫害区域，指导精准施肥和农药喷洒，实现节本增效。 森林资源调查与管理： 监测森林覆盖率，识别树种，评估森林健康状况。 科学研究与地质勘探： 地质构造研究： 分析地貌特征，识别断层、褶皱等构造，研究地质演化。 冰川与极地研究： 监测冰川变化，研究全球气候变化对极地生态系统的影响。 考古学： 通过影像分析，发现埋藏在地下的遗迹和遗址。 公共安全与军事应用： 目标识别与侦察： 识别敌方军事目标、活动区域。 边境巡逻与监控： 监测非法越境活动。 灾害预警与风险评估： 监测潜在的自然灾害风险。 新兴应用领域： 无人驾驶与自动导航： 影像传感器是无人驾驶汽车感知环境的核心。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）： 高质量的影像数据是构建沉浸式体验的基础。 生物医学影像分析： 虽然与传统的遥感影像有所不同，但其背后的数据处理和模式识别原理相通。 结语 《深入探索：数字影像的捕获、增强与解读》并非一本简单的技术手册，而是一次关于数字影像生命周期的全面巡礼。从传感器发出的第一束光，到信息被深度挖掘的智慧火花，我们希望读者能够领略到这一技术领域的广阔图景，理解其背后的科学原理，掌握其前沿的方法，并激发其在未来应用中的无限可能。在这个信息为王的时代，掌握数字影像的奥秘，就是掌握了洞察世界、赋能未来的关键能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《侦察图像获取与融合技术(精)》的封面设计就充满了科技感，深蓝色的背景，搭配着抽象的光线和数据流，让人一眼就能感受到这本书所涵盖的领域——计算机、图形图像，以及更深层次的“侦察”和“融合”这些充满神秘与实用的技术。虽然我购买这本书的初衷并非是直接应用于侦察领域，但对于图形图像处理的深度探索，我一直抱有浓厚的兴趣。这本书的“精”字，也预示着其内容的精炼与深入，这正是我所期待的。我一直认为，将前沿的科技理论与实际应用紧密结合的书籍，往往具有更高的价值。尤其是在图形图像领域，技术的迭代速度非常快，一本能够系统性地介绍核心技术，并且能够引导读者深入理解其背后原理的书籍，是多么的难能可贵。我希望通过阅读这本书，能够对图像的获取过程有一个更全面的认识，不仅仅是简单的拍摄，而是涉及到各种传感器、成像原理、以及如何优化获取过程以获得更高质量的原始数据。这种对基础的重视，是建立更复杂技术的基础。而且，“融合”这个词汇，更是激发了我的好奇心。在信息爆炸的时代，如何有效地整合来自不同渠道、不同传感器、不同模态的图像信息，从中提取出更丰富、更准确的信息，是亟待解决的难题。这本书的书名恰恰点出了这个核心问题，让我对其内容充满了期待。我已经在多处看到过对曾峦老师的推荐，说他在这个领域有着深厚的造诣，他的著作往往能够将复杂的理论讲得清晰易懂，同时又不失学术的严谨性。因此，我对于这本书的质量充满了信心。我非常期待书中能够有详细的案例分析，能够让我看到这些技术是如何在实际场景中应用的，这样不仅能够加深理解，也能够启发我自己的思考，看看是否能够将这些思想迁移到我所关注的其他领域。一本好书，不仅仅是知识的传授，更是思维的启迪。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《侦察图像获取与融合技术(精)》这本书时，我的第一反应是它的专业性和实用性。这本书精准地定位在“计算机”和“图形图像”的核心领域，并且加入了“侦察”这一关键词，立刻吸引了那些希望深入了解图像信息背后技术的人。我个人在技术研究方面，尤其关注那些能够带来实际应用价值的技术。这本书的“精”字，预示着内容的深度和准确性，这正是我作为一名读者所追求的。在信息时代，图像数据量呈爆炸式增长，如何有效地获取高质量的图像，并从中提取有用的信息，是许多行业面临的挑战。我对此非常感兴趣，并希望通过阅读这本书，能够系统地学习图像获取的各种技术，包括传感器的原理、成像模式、以及如何应对各种复杂的成像环境。更令我期待的是“融合”技术。我深信，将来自不同来源、不同模态的图像信息进行有效整合，是提升信息分析精度和效率的关键。我希望书中能够详细介绍各种图像融合的先进算法和理论，例如如何处理不同分辨率、不同噪声水平的图像，如何进行特征匹配和信息对齐，以及如何评估融合效果。我了解到曾峦老师在该领域有着深厚的学术造诣，他的著作往往能够以清晰易懂的方式，将复杂的概念阐述清楚，这让我对这本书的质量充满了信心。我希望这本书能为我打开一扇新的大门，让我能够更深入地理解图像信息处理的奥秘，并将其应用到我的学习和研究中，推动我在图形图像领域不断前进。

评分☆☆☆☆☆

《侦察图像获取与融合技术(精)》这本书，从其书名来看，就充满了技术深度和应用潜力。在“计算机”和“图形图像”这个我一直很关注的领域，这本书的“侦察”二字，让我看到了其在特定应用场景下的强大能力。我是一个喜欢钻研技术细节的读者，尤其看重那些能够带来突破性进展的理论和方法。这本书的“精”字，恰恰说明了它对技术钻研的深度，让我对内容质量充满了期待。我非常希望能够在这本书中，系统地学习到关于图像获取的各种先进技术，例如如何通过不同的传感器获取不同类型的图像数据，如何优化成像参数以提高图像质量，以及如何应对各种复杂、恶劣的成像环境。而“融合”技术，更是我一直以来非常感兴趣的一个方向。我深知，将来自不同传感器、不同视角的图像信息进行有效融合，是提升信息分析精度和鲁棒性的关键。我非常期待书中能够详细介绍各种图像融合的经典算法和最新进展，包括像素级融合、特征级融合、以及语义级融合等，并且希望能够看到一些实际的案例分析，让我能够更好地理解这些技术的应用价值。曾峦老师的名字在学术界拥有很高的声望，他的著作往往能够将复杂的理论讲解得清晰透彻，这让我对这本书充满了信心。我相信，通过研读这本书，我将能够极大地提升我在图像获取与融合技术方面的专业素养，为我的未来发展提供有力支持。

评分☆☆☆☆☆

《侦察图像获取与融合技术(精)》这本书，光是书名就散发出一种严谨、专业的气息。“计算机”和“图形图像”作为其基础领域，就已经吸引了我，而“侦察”二字则为这本书增添了一抹神秘而强大的色彩，让我对接下来的内容充满了好奇。我是一名对技术有浓厚兴趣的读者，尤其关注那些能够解决实际问题的技术。这本书的“精”字，更是让我确信它不是一本泛泛而谈的书，而是真正深入到技术核心的著作。我一直对图像的获取过程非常着迷，从传感器的工作原理到信号的采集和处理，每一个环节都充满了科学的智慧。我希望这本书能够详细地介绍各种图像获取技术，比如光学成像、红外成像、SAR成像等，以及它们在不同应用场景下的优缺点。更让我感兴趣的是“融合”这一部分。我相信，将来自不同传感器、不同视角的图像进行融合，是提升信息质量和信息量的重要手段。我非常期待书中能够深入讲解各种图像融合的算法和模型，例如像素级融合、特征级融合、以及决策级融合等，以及它们在实际应用中的具体案例。我听说曾峦老师在这个领域有着很高的声誉，他的著作往往能够深入浅出，将复杂的理论讲得透彻明白。因此，我对这本书的质量充满信心。我希望通过阅读这本书，能够对图像信息获取与融合技术有一个全新的、更深刻的认识，并能够将其所学知识应用到我的学习和工作之中，不断提升我在图形图像领域的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《侦察图像获取与融合技术(精)》的书籍，从其名称就充满了科技感和实用性。它准确地定位在“计算机”和“图形图像”这两个我一直非常感兴趣的领域，并且“侦察”一词，更是让我联想到信息的高效获取与深度分析。我是一个喜欢深入钻研技术细节的读者，而这本书的“精”字，让我确信它能够提供关于图像获取和融合技术的深度解析，而非泛泛而谈。我非常希望能够通过这本书，全面地了解各种图像获取技术，从传感器的工作原理到成像过程，以及如何优化这些过程以获得高质量的图像数据。同时，我也对“融合”技术充满了好奇。我深知，将来自不同传感器、不同视角、不同时间段的图像信息进行整合，是提升信息价值和准确性的重要途径。我期待书中能够详细介绍各种图像融合的先进算法和理论，例如像素级融合、特征级融合、以及决策级融合等，并希望能看到一些实际的应用案例，让我能够更好地理解这些技术在解决实际问题中的作用。曾峦老师在图像处理领域的深厚造诣，让我对这本书的专业性和权威性充满了信心。我坚信，通过学习这本书，我将能够极大地提升我对图像信息处理技术的理解和掌握能力，为我的学习和工作带来新的启发和动力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《侦察图像获取与融合技术(精)》这本书，首先吸引我的是它硬朗专业的封面设计，以及“计算机”、“图形图像”这些我非常熟悉的字眼。但“侦察”二字，却让这本书瞬间从众多同类书籍中脱颖而出，给我一种不同寻常的期待感。我一直以来都对信息科学的底层技术充满热情，尤其是那些能够直接应用于数据分析和模式识别的领域。这本书的“精”字，让我坚信它会是一本内容扎实、技术精湛的书籍。我非常希望能够通过这本书，深入了解图像是如何被获取的，不仅仅是简单的拍照，而是涉及到各种先进的成像技术，比如高分辨率成像、多光谱成像、超光谱成像等，以及它们背后的物理原理和数学模型。而“融合”这个概念，更是让我眼前一亮。在如今信息爆炸的时代，单一的信息源往往难以满足需求，如何将来自不同传感器、不同时间、不同角度的图像进行有效的整合，从中提取出更丰富、更准确的信息，是技术发展的必然趋势。我非常期待书中能够详细介绍各种图像融合的技术，包括像素级融合、特征级融合、以及决策级融合等，并且希望能够看到一些具体的实现方法和优化技巧。曾峦老师在这个领域的专业成就，让我对这本书的品质充满了信心。我希望通过学习这本书，能够极大地拓展我在图像处理和信息融合方面的视野，为我今后的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《侦察图像获取与融合技术(精)》这本书，从书名就透露出其专业性和前沿性。作为一名在计算机和图形图像领域深耕多年的学习者，我对图像信息的获取和处理有着持续的关注。这本书的“精”字，更是表明其内容的高度凝练和技术深度，让我对其抱有极大的期待。我一直认为，高质量的图像数据是后续分析和应用的基础，因此，我对各种图像获取技术，包括传感器原理、成像模式、以及数据预处理等，都充满了浓厚的兴趣。我希望这本书能够详细阐述各种先进的图像获取技术，并解释它们在不同场景下的适用性和局限性。更让我激动的是“融合”这一概念。我相信，在信息时代，单一的信息源往往不足以支撑复杂的决策，将不同来源、不同模态的图像信息进行有效的融合，是提升信息整体质量和可靠性的关键。我非常期待书中能够深入讲解各种图像融合的理论和算法，例如像素级融合、特征级融合、以及决策级融合等，并提供一些实际的案例分析，让我能够更直观地理解这些技术的应用价值。曾峦老师在该领域的权威性，让我对这本书的学术严谨性和内容的可靠性充满了信心。我希望通过研读这本书，能够极大地提升我在图像信息处理和分析方面的能力，为我在图形图像领域的研究和发展提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

《侦察图像获取与融合技术(精)》这本书，从书名上看就极具吸引力，特别是“侦察”二字，一下子就抓住了我对信息获取和分析的关注点。我一直认为，在现代社会，信息就是力量，而图像信息作为最直观、最丰富的信息载体之一，其获取和处理技术的重要性不言而喻。这本书作为一本“畅销书籍”，并且被归类到“计算机”、“图形图像”领域，已经说明了其在行业内的认可度和价值。我特别欣赏的是“精”字，这表明本书并非只是浅尝辄止，而是对核心技术进行了深入的钻研和讲解。我从事的是一个需要大量数据分析和处理的行业，虽然不直接涉及军事侦察，但对于如何从海量图像数据中提取关键信息，如何将不同来源的图像进行有机整合，以获得更全面、更准确的分析结果，有着持续的需求。我非常期待这本书能够详细介绍各种先进的图像获取技术，例如不同波段的成像原理、高分辨率成像技术、多视角成像技术等等。更让我兴奋的是“融合”这一概念。我深知，单一的图像信息往往存在局限性，而将不同传感器、不同时间、不同视角的图像进行融合，能够极大地提升信息的完整性和可靠性。我希望书中能够深入讲解各种图像融合的理论和方法，包括像素级融合、特征级融合、以及语义级融合等，并且最好能提供一些实际案例，展示这些技术是如何克服不同图像之间的差异（如分辨率、噪声、视角等），最终实现信息增强的。曾峦老师的学术背景和在该领域的贡献，让我对这本书的内容质量充满了信心。我坚信，通过学习这本书，我能够极大地提升我在图像信息处理和分析方面的能力，为我的工作带来实质性的帮助。

评分☆☆☆☆☆

收到《侦察图像获取与融合技术(精)》这本书后，首先映入眼帘的是其沉稳而专业的装帧风格。封面上“畅销书籍”、“计算机”、“图形图像”这些标签，已经足够吸引眼球，但“侦察图像获取与融合技术”更是直接点出了其核心价值所在。我个人在计算机图形图像领域有着多年的学习和实践经验，一直以来都对如何从原始数据中挖掘出有价值的信息，如何将分散的信息整合起来形成更完整的认知，有着强烈的探索欲望。虽然“侦察”这个词汇可能听起来有些军事化，但其背后的技术原理，例如图像传感、信号处理、信息融合等，在民用领域同样有着广泛的应用，比如遥感、医学影像、工业检测等等。因此，我毫不犹豫地选择了这本书。我尤其看重这本书的“精”字，这通常意味着内容的高度提炼和核心技术的深入解析，而不是泛泛而谈。在当今信息碎片化的时代，一本能够系统性地梳理某一领域前沿技术，并且能深入讲解其理论基础和实现方法的书籍，是多么的宝贵。我非常期待书中能够详细阐述各种图像获取技术，包括但不限于可见光、红外、雷达等不同传感器的成像原理、优势劣势，以及在不同环境下的应用特点。更让我感兴趣的是“融合”部分。我相信，将多源、多模态的图像信息进行有效融合，是提升信息辨识度和准确性的关键。书中是否会介绍经典的融合算法，例如像素级融合、特征级融合、决策级融合等，以及它们在实际应用中的优缺点？我希望能够看到具体的算法流程、数学模型，甚至是伪代码，这样我才能真正地掌握这些技术。曾峦老师的名字在学术界颇有声望，他的著作往往能够兼具深度和广度，并且善于将复杂的概念清晰地呈现给读者，这一点让我对这本书的品质充满信心。我期待这本书能够成为我深入理解图像处理技术，尤其是信息融合领域的一个重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

这本书《侦察图像获取与融合技术(精)》的封面设计极具吸引力，深邃的蓝色背景搭配着抽象的科技元素，仿佛预示着书中蕴藏着先进的图像处理技术。虽然我并非直接从事“侦察”工作，但“计算机”和“图形图像”这两个关键词，以及“获取”与“融合”这两项核心技术，都深深地吸引了我。我一直认为，在信息时代，图像是理解世界的重要窗口，而如何高效、准确地获取和处理图像信息，是技术发展的关键。这本书的“精”字，让我对其内容的深度和专业性充满信心，期待它能提供详实的技术讲解，而非浮光掠影的介绍。我尤其对图像的“获取”过程感兴趣，希望书中能详细阐述各种成像原理，从可见光到红外，从微波到激光，了解不同传感器的工作机制，以及如何根据应用场景选择合适的获取方式。而“融合”技术，更是让我看到了提升信息价值的潜力。我期待书中能深入探讨如何将来自不同传感器、不同时间、不同视角的图像数据进行有效整合，从而克服单一图像的局限性，提取出更全面、更准确的信息。曾峦老师的名字在计算机图形学界享有盛誉，他的著作一向以严谨的学术态度和清晰的讲解风格著称，这让我对这本书的内容质量和可读性充满期待。我希望通过阅读这本书，能够为我打开一扇深入理解图像信息处理技术的大门，并将所学知识应用于我的研究和实践中。