侦察图像获取与融合技术(精) 曾峦

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曾峦 著
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店铺: 典则俊雅图书专营店
出版社: 国防工业出版社
ISBN:9787118101072
商品编码:29880624096
包装:精装
出版时间:2015-05-01

具体描述

  图书基本信息,请以下列介绍为准
书名侦察图像获取与融合技术(精)
作者曾峦
定价68.00元
ISBN号9787118101072
出版社防工业出版社
出版日期2015-05-01
版次1

  其他参考信息(以实物为准)
装帧:精装开本:16开重量:0.4
版次:1字数:页码:
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  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。

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  作者介绍

  序言

《遥感图像处理与分析:从原理到实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的遥感图像处理与分析的学习框架。从遥感的基本原理出发,逐步引导读者掌握各种关键的处理技术,并将其应用于实际的图像分析任务中。全书结构严谨,内容翔实,理论联系实际,旨在帮助读者构建扎实的专业知识体系,并具备独立解决遥感数据应用问题的能力。 第一部分:遥感基础与图像获取 本部分将为读者奠定坚实的遥感基础。我们将从遥感技术的起源和发展历程讲起,深入探讨电磁波与物质的相互作用,这是理解遥感图像形成的基础。读者将了解不同波段(可见光、近红外、热红外、微波等)的特性及其在遥感应用中的优势,从而理解为何选择特定的传感器和波段来获取针对特定目标的遥感数据。 随后,我们将详细介绍各类遥感平台的原理和应用,包括卫星遥感、航空遥感和无人机遥感。对于卫星遥感,我们将重点讲解其轨道类型(如太阳同步轨道、地球同步轨道)、成像方式(如推扫式、凝视式)以及常用的遥感卫星系统(如Landsat、Sentinel、MODIS等)及其传感器特性。航空遥感部分将介绍飞机作为平台的优势以及机载传感器的类型。无人机遥感作为新兴力量,我们将探讨其在小范围、高时空分辨率数据获取方面的独特价值。 图像获取是遥感工作的第一步,本部分将详细阐述不同的遥感数据类型,包括多光谱、高光谱、全色、雷达(SAR)图像等,并讨论它们的成像原理、数据格式和特点。我们还将探讨影响遥感图像质量的因素,如大气影响、几何畸变、辐射噪声等,并初步介绍一些校正的必要性。 第二部分:遥感图像预处理技术 高质量的遥感图像是进行后续分析的基础。本部分将系统介绍遥感图像的预处理技术,这是提高图像质量、减少误差、便于信息提取的关键步骤。 2.1 辐射定标与辐射校正 辐射定标是将传感器接收到的原始数字号(DN)转换为具有物理意义的辐射亮度或反射率的过程。我们将详细讲解不同类型传感器的辐射定标方法,包括绝对辐射定标和相对辐射定标。辐射校正旨在消除大气层对地物反射信号的吸收和散射作用,使图像中的像元值能够准确地反映地表真实反射率。我们将深入探讨大气散射模型(如Rayleigh散射、Mie散射)和大气吸收的影响,并介绍常用的辐射校正方法,如基于模型的方法(如QUAC、FLAASH)和基于经验的方法。 2.2 几何校正与配准 几何校正旨在消除遥感图像中的几何畸变,使其与真实的地理空间位置对应。我们将讲解几何畸变的主要来源,包括传感器畸变、平台运动畸变、地形畸变等。然后,我们将详细介绍不同几何校正方法,包括差值校正、多项式校正和区域重采样法。对于需要将多景图像叠加分析的情况,几何配准是必不可少的。我们将阐述图像配准的原理,包括地面控制点(GCP)的选择与提取、匹配算法(如特征匹配、互相关匹配)以及变换模型(如仿射变换、投影变换)。 2.3 图像增强技术 图像增强旨在改善图像的视觉效果,突出图像中的有用信息,抑制噪声,方便人眼判读和后续分析。本部分将介绍多种常用的图像增强技术,包括: 灰度变换: 如线性拉伸、对数变换、指数变换、直方图均衡化和自适应直方图均衡化(CLAHE),这些方法可以改变图像的对比度和亮度分布。 空间域滤波: 如平滑滤波(均值滤波、高斯滤波)用于去除噪声,锐化滤波(Roberts、Sobel、Laplacian算子)用于增强边缘和细节。 频域滤波: 如傅里叶变换的应用,通过低通滤波去除高频噪声,高通滤波增强边缘。 彩色增强: 对于多光谱图像,我们将介绍彩色合成技术,如RGB合成、假彩色合成,以及PCA(主成分分析)变换、缨块变换等用于增强彩色信息和减少光谱相关性的方法。 第三部分:遥感图像信息提取与分析 本部分是遥感图像处理的核心,我们将重点关注如何从预处理后的遥感图像中提取有价值的信息,并进行深入的分析。 3.1 遥感图像分类 图像分类是遥感图像信息提取中最常用的技术之一,其目标是将图像中的每个像元分配到一个特定的地物类别。我们将详细介绍两种主要的遥感图像分类方法: 监督分类: 该方法需要预先提供训练样本(已知类别的像元),然后利用这些样本训练分类器,最后应用于整个图像。我们将介绍多种经典的监督分类算法,包括最大似然法、最小距离法、马氏距离法、支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等,并讨论它们的原理、优缺点及适用场景。 非监督分类: 该方法不需要预先提供训练样本,而是根据像元之间的相似性自动将图像聚集成若干个类别。我们将讲解K-means聚类、ISODATA等非监督分类算法,并讨论如何解释和合并聚类结果。 此外,我们还将探讨面向对象的图像分析(OBIA)方法,该方法首先对图像进行面向对象的分割,形成具有一定空间形态的“对象”,然后基于对象的特征(光谱、纹理、形状、空间关系等)进行分类,这种方法在处理高分辨率图像时具有显著优势。 3.2 遥感图像变化检测 变化检测是利用不同时相的遥感图像来识别和量化地表景观在时间上的变化。我们将深入探讨变化检测的原理和常用方法,包括: 图像代数法: 如图像相减、图像比值法,直接比较不同时相图像的像元值。 图像变化向量分析(CVA): 分析不同时相图像像元在多维光谱空间中的变化方向和幅度。 监督变化检测: 利用变化样本训练分类器,如监督分类的变化检测。 非监督变化检测: 如聚类分析、主成分分析在变化检测中的应用。 我们将讨论如何选择合适的时相、处理不同时相图像之间的辐射和几何差异,以及如何评估变化检测结果的准确性。 3.3 遥感定量反演 遥感定量反演旨在通过遥感图像反演出地表参数的数值,例如地表温度、植被指数、叶面积指数、土壤湿度、大气污染物浓度等。本部分将介绍定量反演的基本原理,包括经验模型、半经验模型和物理模型。我们将以植被指数(如NDVI, EVI, LAI)和地表温度(LST)的反演为例,详细讲解反演算法的推导过程、关键参数的选择以及不确定性分析。 3.4 遥感图像纹理分析 纹理是地物表面粗糙度、结构和均匀性的客观反映,在遥感图像分析中具有重要作用,尤其是在识别和区分纹理相似但光谱差异不大的地物时。我们将介绍纹理分析的基本概念,包括纹理特征的描述方法,如灰度共生矩阵(GLCM)及其计算的统计特征(对比度、相关性、能量、同质性等),以及傅里叶变换和LBP(Local Binary Pattern)等方法。 第四部分:遥感图像融合技术 本部分将聚焦于遥感图像融合,旨在将来自不同传感器、不同时相、不同光谱分辨率或不同空间分辨率的遥感数据进行有机结合,以获得比单一数据源更丰富、更准确的信息。 4.1 图像融合的基本概念与分类 我们将首先介绍图像融合的定义、目的和意义,以及其在提高图像空间分辨率、光谱分辨率、降低噪声、增强信息可见性等方面的作用。然后,我们将对图像融合方法进行分类,主要包括: 像素级融合: 直接对不同源图像的像元进行操作。 特征级融合: 提取不同源图像的特征(如边缘、纹理、形状等),然后将特征进行融合。 决策级融合: 对每个数据源独立进行分析和决策,然后将决策结果进行融合。 4.2 常见的像素级融合技术 像素级融合是目前研究和应用最广泛的层次。本部分将详细介绍多种经典的像素级融合算法,并分析它们的原理和适用性: IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换: 是一种经典的彩色图像增强和融合方法,常用于将高空间分辨率的全色图像与低空间分辨率的多光谱图像融合,以提高多光谱图像的空间分辨率。我们将详细讲解IHS变换的原理、融合步骤以及其在不同场景下的应用。 PCA(Principal Component Analysis)变换: 利用主成分分析将多光谱图像的主成分与高空间分辨率的全色图像进行融合。我们将阐述PCA变换在数据降维和特征提取方面的作用,以及其在图像融合中的具体实现方式。 小波变换(Wavelet Transform): 小波变换能够有效地将图像分解到不同的尺度和方向,从而捕捉图像中的多尺度特征。我们将讲解小波变换的原理,以及如何利用多分辨率分析将不同源图像的特征进行融合。 高通滤波(HPF)融合: 通过高通滤波提取高空间分辨率全色图像的细节信息,然后将其添加到低空间分辨率的多光谱图像中。我们将分析高通滤波的作用机制以及在融合中的实现。 金字塔融合: 利用图像金字塔模型,逐层将不同分辨率的图像信息进行融合。 4.3 基于模型/算法的先进融合技术 除了上述经典方法,本部分还将介绍一些更先进的、基于特定模型或算法的图像融合技术: 多尺度融合方法: 如基于图像金字塔或小波变换的增强型融合算法,旨在更有效地保留不同尺度的信息。 变分模型融合: 利用数学变分原理构建能量函数,通过优化能量函数实现图像融合,这种方法通常能产生视觉效果更好的融合图像。 深度学习在图像融合中的应用: 近年来,深度学习技术在图像融合领域取得了显著进展。我们将介绍卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在图像融合中的应用,包括如何构建融合网络、训练模型以及其优势和挑战。 4.4 图像融合的质量评价 为了客观评价融合效果,本部分将介绍多种图像融合质量评价指标,包括: 视觉指标: 如视觉清晰度、色彩失真度。 统计指标: 如互信息(MI)、空间频率(SF)、均方根误差(RMSE)、信噪比(PSNR)等。 客观评价方法: 讨论如何选择合适的评价指标以及评价指标的局限性。 第五部分:遥感图像应用实例与发展趋势 在掌握了基础理论和处理技术之后,本部分将通过具体的应用案例,展示遥感图像处理与分析的实际价值。我们将选取典型的应用领域,如: 土地利用/土地覆盖变化监测: 利用多期遥感数据分析城市扩张、森林砍伐、湿地变化等。 环境监测: 如水体污染监测、大气污染分析、地质灾害监测(滑坡、地震)。 农业遥感: 作物长势监测、病虫害评估、精准农业应用。 城市规划与管理: 城市热岛效应分析、绿地覆盖评估、城市基础设施监测。 灾害评估与应急响应: 洪涝、火灾、地震等灾害影响范围的快速评估。 最后,我们将对遥感图像处理与分析的未来发展趋势进行展望,包括:高分辨率、高光谱、实时性遥感数据的发展;多源异构数据融合的深化;人工智能与遥感技术的深度融合;面向特定应用的智能化分析工具的开发;以及遥感数据在“一带一路”等国家战略中的应用前景。 本书内容覆盖了遥感图像获取、预处理、信息提取、变化检测、定量反演、纹理分析以及图像融合等多个关键技术环节,并结合了丰富的应用案例。通过学习本书,读者将能够系统地掌握遥感图像处理与分析的理论知识和实践技能,为进一步深入研究和应用打下坚实的基础。

用户评价

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拿到《侦察图像获取与融合技术》这本书,我首先被其扎实的外观和沉甸甸的分量所吸引。书名直接点明了核心主题,让我立刻联想到那些在幕后默默工作,却对我们理解世界至关重要的技术。我一直对信息的敏感性以及如何将其转化为有价值的洞察力充满兴趣,而这本书,似乎正是我一直在寻找的那把钥匙。 我非常好奇,书中在“图像获取”这个部分,会从哪些层面进行深入的探讨?是会介绍各种侦察平台的成像技术,如可见光、红外、雷达等,以及它们各自的原理、优劣势?抑或是会聚焦于克服成像难题的技术,例如如何处理大气影响、光照不足、目标遮挡等,以保证获取到高质量的原始图像?我猜测,作者一定会有详尽的阐述。 而“融合技术”这个概念,更是让我充满期待。我深信,单一来源的信息往往是不完整的,只有将来自不同传感器、不同视角、不同时间的信息进行巧妙地整合,才能构建出更全面、更精确的认知图景。我迫不及待地想知道,书中会介绍哪些主流的图像融合算法,例如基于像素的融合、基于特征的融合,以及更具前瞻性的决策级融合。我尤其想了解,在实际应用中,如何选择最适合的融合策略来应对不同的侦察需求? 这本书的“精”字,暗示着其内容的深度和专业性。我猜测,书中会包含大量的数学模型、算法推导,以及相关的工程实现细节。这可能需要读者具备一定的专业背景,但同时也意味着它是一本能够提供真正干货的书籍。我期待书中能够有清晰的图表和详细的步骤说明,来帮助我理解那些复杂的概念。 我非常关注,图像融合技术在实际应用中的效果评估。毕竟,融合的目的是为了提升信息的价值,那么如何量化融合前后的效果差异,如何判断融合结果的优劣,这一点非常重要。书中是否会提供相关的评价指标和测试方法? 此外,我希望这本书能够包含一些实际的应用案例。侦察图像的获取与融合技术,在军事领域的应用不言而喻,比如目标识别、战场态势感知等。但我相信,这些技术在民用领域也有着广阔的应用前景,比如遥感、地理信息系统、灾害监测等。书中是否会分享一些不同领域的成功案例,来帮助我们更直观地理解这些技术的价值? 这本书的厚度也让我对内容的丰富性充满了信心。一本厚重的书籍,往往凝聚了作者长期的研究成果和实践经验。我期待它能够为我提供一个系统、完整的知识体系,帮助我全面地理解侦察图像获取与融合技术的方方面面。 我之前也接触过一些关于图像处理的书籍,但很多都侧重于某一个特定领域。而《侦察图像获取与融合技术》这个书名,则显得更加综合和前沿,它似乎涵盖了从图像的“源头”到“整合”的整个过程。 我希望这本书能够帮助我建立起一种更加敏锐的“信息洞察力”。在面对各种视觉信息时,不再是简单的“看”,而是能够“深入地看”,去发现其中隐藏的细节和规律,并将其与已有的知识体系进行关联。 总而言之,这本书对我而言,是一次关于“看清本质”的深度探索。它所承诺的不仅仅是技术上的指导,更是一种全新的观察世界、理解信息的方式。

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拿到《侦察图像获取与融合技术》这本书,我首先感受到的是一种扑面而来的专业气息。厚重的篇幅和严谨的书名,预示着这是一本能够深入探究核心技术的书籍。我一直对信息的获取和利用有着浓厚的兴趣,尤其是在信息爆炸的时代,如何从海量数据中提取出有价值的洞察,对我来说具有极大的吸引力。 我特别好奇,书中在“图像获取”这个环节,会从哪些角度进行阐述?是会详细介绍各种成像传感器的物理原理,比如可见光、红外、雷达等,还是会侧重于实际的侦察平台,如卫星、无人机、高空气球等?我猜想,作者很可能会深入探讨在不同环境下,如何克服各种成像难题,例如大气干扰、光照变化、目标遮挡等,以获取高质量的原始图像。 而“融合技术”这个部分,则是我更加期待的。我一直认为,单一的信息来源往往是片面的,只有将来自不同传感器、不同时间、不同视角的图像进行有效的整合,才能形成更全面、更准确的认知。我迫不及待地想知道,书中会介绍哪些先进的图像融合算法,比如基于像素的融合、基于特征的融合,以及更高级的基于对象的融合。我尤其想了解,这些融合算法在实际应用中是如何工作的,以及如何针对不同的任务需求进行优化。 这本书的“精”字,无疑是对其内容深度和专业性的肯定。我猜测,书中会包含大量的数学模型、算法推导,以及相关的工程实现细节。这可能对读者的专业背景有一定要求,但同时也意味着它是一本能够提供真正干货的书籍。我期待书中能够有清晰的图表和详细的步骤说明,来帮助我理解那些复杂的概念。 我非常关注,图像融合技术在实际应用中的效果评估。毕竟,融合的目的是为了提升信息的价值,那么如何量化融合前后的效果差异,如何判断融合结果的优劣,这一点非常重要。书中是否会提供相关的评价指标和测试方法? 此外,我希望这本书能够包含一些实际的应用案例。侦察图像的获取与融合技术,在军事领域的应用不言而喻,比如目标识别、战场态势感知等。但我相信,这些技术在民用领域也有着广阔的应用前景,比如遥感、地理信息系统、灾害监测等。书中是否会分享一些不同领域的成功案例,来帮助我们更直观地理解这些技术的价值? 这本书的厚度也让我对内容的丰富性充满了信心。一本厚重的书籍,往往凝聚了作者长期的研究成果和实践经验。我期待它能够为我提供一个系统、完整的知识体系,帮助我全面地理解侦察图像获取与融合技术的方方面面。 我之前也接触过一些关于图像处理的书籍,但很多都侧重于某一个特定领域。而《侦察图像获取与融合技术》这个书名,则显得更加综合和前沿,它似乎涵盖了从图像的“源头”到“整合”的整个过程。 我希望这本书能够帮助我建立起一种更加敏锐的“信息洞察力”。在面对各种视觉信息时,不再是简单的“看”,而是能够“深入地看”,去发现其中隐藏的细节和规律,并将其与已有的知识体系进行关联。 总而言之,这本书对我而言,是一次关于“看清本质”的深度探索。它所承诺的不仅仅是技术上的指导,更是一种全新的观察世界、理解信息的方式。

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拿到《侦察图像获取与融合技术》这本书,我首先感受到的是一种沉甸甸的专业感。书名本身就充满了硬核科技的气息,让我联想到那些在幕后默默工作,却对我们理解世界至关重要的技术。我一直对信息的获取、处理和分析领域充满兴趣,而这本书恰好触及了我最感兴趣的几个关键词——“侦察”、“图像”、“获取”、“融合”。 我非常好奇,这本书在“侦察”这个概念上,会是如何定义的?是仅仅局限于军事侦察,还是会包含更广泛的意义,比如科学研究中的观测、民用领域的信息收集等?我猜测,无论其定义范围如何,核心都将围绕着如何有效地捕获具有价值的信息。 在“图像获取”方面,我期待这本书能够详细介绍各种成像技术和传感器原理。比如,光学成像、红外成像、雷达成像等,它们各自的特点、优势和局限性是什么?在不同的应用场景下,又会如何选择合适的传感器?我猜想,书中很可能会涉及图像质量的评价标准,比如分辨率、信噪比、动态范围等,以及如何通过技术手段来优化这些指标。 而“融合技术”则是我最期待的部分。我一直认为,单一的图像往往是片面的,只有将来自不同视角、不同传感器、不同时间的信息有机地结合起来,才能形成更全面、更准确的认知。我非常想知道,这本书会介绍哪些主流的图像融合算法,比如基于像素的融合、基于特征的融合,以及更高级的基于对象的融合。我尤其关心,这些融合算法在实际应用中是如何运作的,以及如何针对不同的任务需求进行优化。 这本书的“精”字,让我对内容的深度和严谨性有了很高的期待。我猜想,它会包含大量的数学模型、算法推导,以及相关的工程实现细节。这可能需要读者具备一定的专业背景,但同时也意味着这本书能够提供非常深入和实用的知识。 我特别希望能在这本书中看到一些关于图像融合在实际应用中的案例分析。比如,在目标识别、态势感知、地图绘制等领域,图像融合是如何发挥作用的?成功的案例往往比纯粹的理论讲解更能激发读者的学习兴趣和理解。 此外,我也很好奇,这本书是否会讨论图像融合的挑战和难点?比如,如何处理不同分辨率、不同色彩空间、不同噪声特性的图像?如何在保证融合效果的同时,控制计算的复杂度和实时性? 这本书的厚度也让我对其内容的丰富性充满了信心。一本厚重的书籍,往往凝聚了作者长期的研究成果和实践经验。我期待它能为我提供一个系统、完整的知识体系,帮助我从宏观到微观地理解侦察图像获取与融合技术的全貌。 我之前也接触过一些关于图像处理的书籍,但很多都侧重于某一方面,比如图像增强、分割等。而《侦察图像获取与融合技术》这个书名,则显得更加综合和前沿,它似乎涵盖了从图像的源头到信息整合的整个过程。 我希望这本书能够帮助我建立起一种更加敏锐的“信息洞察力”。在面对各种视觉信息时,不再是简单的“看”,而是能够“深入地看”,去发现其中隐藏的细节和规律。 总而言之,这本书对我来说,不仅仅是一本技术指南,更像是一堂关于“看见本质”的课程。我期待通过阅读它,能够提升我在这方面的认知和实践能力。

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《侦察图像获取与融合技术》这本书,光从书名就足以勾起我对其中知识的强烈好奇。我一直对信息的敏感性以及如何从中提炼出有价值的洞察力充满兴趣。这本书,我猜测,将为我打开一扇通往“看见更深层世界”的大门。 我特别期待书中关于“图像获取”部分的详细阐述。究竟是通过怎样的技术手段,才能在各种复杂环境下,捕获到足够清晰、足够信息丰富的图像?是会介绍那些前沿的传感器技术,例如高分辨率光学传感器、多光谱/高光谱成像仪、合成孔径雷达(SAR)等?我猜测,作者很可能会深入讲解这些技术的物理原理、工作模式,以及它们在不同侦察场景下的优劣势。 而“融合技术”更是我关注的焦点。我深信,单一来源的信息往往是不完整的。如果能将来自不同传感器、不同视角、不同时间的信息进行巧妙地整合,所能揭示的真相将远超原始数据的叠加。我非常希望能在这本书中看到各种图像融合算法的详细介绍,例如像素级融合、特征级融合、以及更具前瞻性的决策级融合。我尤其想知道,在实际应用中,如何选择最适合的融合策略来应对不同的侦察需求? 这本书的“精”字,我理解为它所包含内容的深度与专业性。它不太可能是一本浅尝辄止的科普读物,而是会深入到技术的细节,甚至是算法的数学原理。我期待它能够提供严谨的理论推导,配合清晰的图表和公式,让我能够真正理解其内在逻辑。 我非常好奇,这本书是否会提供一些实际的应用案例分析?例如,在军事侦察领域,如何通过图像融合技术实现对敌方目标的高精度识别和态势分析?抑或是,在民用领域,如环境保护、灾害监测、城市规划等方面,图像融合又扮演着怎样的角色?这些生动的实例,无疑能帮助我更好地理解技术的可行性和价值。 另外,我也关注书中是否会探讨图像融合技术所面临的挑战和未来发展方向。例如,如何处理不同分辨率、不同噪声水平的图像?如何在保证融合效果的同时,提高处理效率和实时性?以及,未来的人工智能技术,又将如何与图像融合相结合,带来新的突破? 这本书的厚度本身也传递出一种信息:内容丰富、知识扎实。我期待它能够为我构建一个完整、系统的侦察图像处理技术体系。 我之前也接触过一些与图像处理相关的书籍,但它们往往聚焦于某一特定环节,比如图像增强或目标检测。而《侦察图像获取与融合技术》这个书名,则显得更加全面和宏观,它似乎涵盖了从图像的“捕获”到“理解”的整个生命周期。 我希望通过阅读这本书,能够培养一种更加敏锐的“信息判读能力”。在纷繁复杂的视觉信息面前,不再是简单地“看”,而是能够“深入地审视”,发现那些隐藏在表象之下的关键信息,并将其与已有的知识体系进行融会贯通。 总而言之,这本书对我而言,无疑是一次关于“拨开迷雾,洞见真相”的知识之旅,我已迫不及待地想要踏入其中。

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拿到《侦察图像获取与融合技术》这本书,首先吸引我的是其严谨的学术风格和厚重的质感。书名本身就透露出一种高度专业化的信息,让我对其内容充满了期待。我一直认为,在当今信息技术飞速发展的时代,如何有效地获取、处理和整合各类信息,是解决复杂问题、做出明智决策的关键。而这本书,似乎正是围绕着这个核心展开。 我非常好奇,书中在“图像获取”这个部分,会涉及哪些具体的侦察手段和技术?是仅仅介绍传统的可见光成像,还是会深入到红外、雷达、声纳等多种传感器的成像原理和数据获取方式?我猜测,作者很可能会详细讲解不同传感器在不同环境下的适用性,以及如何克服各种成像障碍,比如大气湍流、电磁干扰、低光照等,来保证获取到的原始图像具有足够高的质量和信息价值。 而“融合技术”这个词,则是我对这本书最感兴趣的地方。我一直觉得,单一的图像信息往往是片面的,只有将来自不同传感器、不同时间、不同视角的图像进行有效的融合,才能构建出更全面、更精确的认知。我迫切地想知道,书中会介绍哪些先进的图像融合算法,比如基于像素的融合、基于特征的融合,以及更高级的基于对象的融合。我尤其想了解,这些融合算法在实际应用中是如何实现,以及如何根据不同的任务需求进行优化。 这本书的“精”字,则让我对内容的深度和专业性有了很高的期待。我猜测,其中会包含大量的数学模型、算法推导,以及相关的工程实现细节。这可能需要读者具备一定的专业知识基础,但同时也意味着这本书能够提供非常实用和深入的指导。我期待书中能够有清晰的图表和详细的步骤说明,来帮助我理解那些复杂的概念。 我非常关心,图像融合技术在实际应用中的效果评估。毕竟,融合的目的是为了提升信息的价值,那么如何量化融合前后的效果差异,如何判断融合结果的优劣,这一点非常重要。书中是否会提供相关的评价指标和测试方法? 此外,我希望这本书能够包含一些实际的应用案例。侦察图像的获取与融合技术,在军事领域的应用不言而喻,比如目标识别、战场态势感知等。但我相信,这些技术在民用领域也有着广阔的应用前景,比如遥感、地理信息系统、灾害监测等。书中是否会分享一些不同领域的成功案例,来帮助我们更直观地理解这些技术的价值? 这本书的厚度也让我对内容的丰富性充满了信心。一本厚重的书籍,往往凝聚了作者长期的研究成果和实践经验。我期待它能够为我提供一个系统、完整的知识体系,帮助我全面地理解侦察图像获取与融合技术的方方面面。 我之前也接触过一些关于图像处理的书籍,但很多都侧重于某一个特定领域。而《侦察图像获取与融合技术》这个书名,则显得更加综合和前沿,它似乎涵盖了从图像的“源头”到“整合”的整个过程。 我希望这本书能够帮助我建立起一种更加敏锐的“信息洞察力”。在面对各种视觉信息时,不再是简单的“看”,而是能够“深入地看”,去发现其中隐藏的细节和规律,并将其与已有的知识体系进行关联。 总而言之,这本书对我而言,是一次关于“看清本质”的深度探索。它所承诺的不仅仅是技术上的指导,更是一种全新的观察世界、理解信息的方式。

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这本书,说实话,我拿到的时候,首先被它厚重的体积和硬朗的封面所吸引。那种沉甸甸的感觉,就仿佛预示着里面蕴含着扎实的知识。翻开扉页,看到“曾峦”这个名字,虽然之前没有特别深入地了解过这位作者,但“侦察图像获取与融合技术”这个书名本身就足够引人入胜了。我一直对军事科技、信息获取以及如何将零散信息整合成有价值的洞察这一系列话题非常感兴趣,而这本书似乎正是我一直在寻找的那本。 它不像那些市面上泛泛而谈的科普读物,仅仅停留在概念层面,而是从“技术”二字就点明了它的核心。我特别期待能够深入了解侦察图像是如何被获取的,从最初的传感器原理、成像方式,到复杂的信号处理过程,再到如何在各种复杂环境下(比如恶劣天气、强烈的电磁干扰)保证图像的质量和稳定性。这背后牵涉到的物理学、光学、电子工程等多个领域的知识,想到这些我就觉得非常兴奋,仿佛能窥见那些我们普通人难以触及的尖端领域。 而且,“融合技术”这个词更是直击我内心深处的好奇点。在信息爆炸的时代,单一的图像来源往往是片面的,而如果能够将来自不同传感器(比如可见光、红外、雷达等)的图像,甚至是来自不同时段、不同角度的图像进行有效的融合,那将能够提供何等丰富和精确的信息?这本书肯定会详细阐述各种图像融合的算法和模型,比如基于像素的融合、基于特征的融合,以及更高级的基于对象的融合。我尤其想知道,这些融合后的图像是如何被用来进行目标识别、态势感知,甚至是辅助决策的。 这本书的“精”字,也让我对其内容深度有了很高的期待。我猜想它不仅仅会介绍技术原理,还很可能会涉及相关的应用案例和发展趋势。在军事侦察领域,图像获取与融合技术的重要性不言而喻,它直接关系到战场情报的获取和分析的效率,进而影响到战略战术的制定。我希望能在这本书中看到一些具体的应用场景,比如如何通过融合不同侦察手段获取的图像,实现对敌方军事目标的精确打击,或者如何利用这些技术进行边境巡逻、灾害监测等非军事领域的应用。 此外,我对作者在技术细节上的阐述尤为关注。好的技术书籍,不仅要讲清楚“是什么”,更要讲清楚“为什么”和“怎么做”。我期望这本书能够用严谨的学术语言,结合清晰的图表和公式,来解释各种技术的原理和实现方法。哪怕有些内容会比较晦涩难懂,但只要逻辑清晰、条理分明,我相信通过反复阅读和思考,终究能够领会其中的精髓。 这本书的装帧质量也相当不错,纸张的触感和印刷的清晰度都给我留下了很好的第一印象。厚实的纸张让我不用担心翻阅过程中会轻易损坏,而清晰的排版和字体也让阅读体验更加舒适。在这样一个信息碎片化的时代,能够拥有一本这样精工细作的书籍,本身就是一种享受,它让我觉得,作者和出版社对这本书的内容和品质都是非常认真的。 我也好奇这本书在理论研究和实际工程应用之间的平衡做得怎么样。有时候,过于偏重理论的书籍会显得空中楼阁,而过于偏重工程实践的书籍又会缺少深入的分析。我期待这本书能够在我所关注的这个领域,找到一个完美的结合点,既有扎实的理论基础,又有贴近实际的工程考量,这样才能真正做到学以致用。 我之前也接触过一些关于遥感图像处理的书籍,但它们往往侧重于某一特定类型的传感器或者某一种特定的处理方法。而“侦察图像获取与融合技术”这个书名,则显得更加宏观和全面,它似乎涵盖了从图像的源头到最终的分析利用的整个链条。我期待它能提供一个更系统、更完整的框架,帮助我理解整个侦察图像处理的技术体系。 另外,这本书的“精”字也可能意味着其中包含了作者多年研究的精华,或者是行业内的最新进展。在技术日新月异的今天,一本能够及时反映最新技术成果的书籍,其价值无疑是非常高的。我希望这本书能够为我打开一扇新的窗口,让我了解到当前在侦察图像获取与融合技术领域,有哪些新的突破和发展方向。 总而言之,这本书在我看来,不仅仅是一本技术手册,更像是一扇通往未知世界的大门。我迫不及待地想沉浸其中,去探索那些隐藏在侦察图像背后的奥秘,去理解那些支撑着现代侦察体系的关键技术。我相信,通过对这本书的学习,我的知识体系将得到极大的丰富和拓展,在某个我未曾预料到的领域,或许还能激发出新的灵感。

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这本《侦察图像获取与融合技术》,单看书名就足以让人产生无限的遐想。我一直认为,在信息主导的现代战争和许多高科技应用中,获取并有效利用图像信息是至关重要的一环。这本书,我猜测,不仅仅是关于如何“拍到”照片,更在于如何“看懂”照片,以及如何将来自不同“眼睛”的画面整合成一幅更清晰、更全面的图景。 我特别想知道,这本书在“图像获取”这个部分,会深入到什么样的程度?是会介绍各种侦察平台,比如卫星、无人机、侦察机,以及它们所搭载的传感器类型吗?例如,可见光相机、红外成像仪、合成孔径雷达(SAR)等等,它们各自的工作原理、优缺点以及适用的场景。我猜测,作者很可能还会涉及到图像采集过程中的一些关键技术难题,比如如何克服大气干扰、目标遮挡、低光照环境等,以保证获取到的图像具有较高的质量和信息量。 而“融合技术”这个词,对我来说更是充满了吸引力。在信息过载的时代,单一的信息来源往往是有限的,甚至会产生误导。如果能够将不同类型、不同时间、不同视角的图像进行有效的融合,那就能极大地提升我们对目标的认知深度和广度。我非常期待书中能够详细介绍各种图像融合的算法和方法,例如像素级融合、特征级融合、决策级融合等等。我特别好奇,在实际应用中,如何选择合适的融合策略来应对不同的侦察任务需求? 这本书的“精”字,我想暗示着其内容的深度和专业性。它可能不是一本泛泛而谈的科普读物,而是会深入探讨背后的科学原理、数学模型以及相关的工程实现。我猜想,其中会包含大量的公式、算法描述,甚至是伪代码,来向读者展示实现这些技术所需的具体步骤和方法。对于我这样希望深入了解技术细节的读者来说,这正是我们所需要的。 我尤其关心这本书是否会讨论如何评估融合后图像的质量和性能。毕竟,融合技术的目标是提升信息价值,那么如何量化这种提升,如何判断融合后的结果是否比原始图像更好,这一点非常重要。书中是否会提供相关的评价指标和测试方法? 此外,我非常希望这本书能够包含一些实际的应用案例。侦察图像的获取与融合技术,在军事领域的重要性不言而喻,比如情报侦察、目标识别、战场态势感知等。但我也相信,这些技术在民用领域也有广泛的应用前景,例如城市规划、环境监测、灾害预警、交通管理等等。书中是否会分享一些不同领域的成功应用案例,来帮助我们更直观地理解这些技术的作用? 这本书的篇幅和厚度,也让我对其内容的丰富性充满了期待。厚重的书籍往往意味着作者付出了大量的时间和精力,将自己积累的知识和经验毫无保留地呈现出来。我猜测,它不仅仅会介绍基础理论,还会涉及到一些前沿的研究方向和未来的发展趋势。 我之前也看过一些与图像处理相关的书籍,但往往侧重于某一个特定的方面,比如图像增强、目标检测等。而《侦察图像获取与融合技术》这个书名,则显得更加系统和全面,它似乎涵盖了从图像的“出生”到“整合”的整个生命周期。我期待它能为我提供一个完整的技术框架。 我更希望这本书能够帮助我建立起一种“全局观”。在面对复杂的侦察信息时,不再是孤立地看待每一个传感器的数据,而是能够将其置于一个更大的体系中去理解,去分析。我希望通过阅读这本书,能够提升我处理和分析复杂信息的能力。 总的来说,这本书对我而言,就像是一份关于“看清世界”的秘籍。它所承诺的不仅仅是技术上的指导,更是一种思维方式的启迪。我期待它能够帮助我拨开迷雾,看到更真实、更全面的世界。

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我拿到《侦察图像获取与融合技术》这本书的时候,首先被它厚实的装帧和朴素却又不失专业的设计所吸引。书名本身就传递出一种严谨、深入的科学探索气息,让我立刻对其内容产生了浓厚的兴趣。我一直对如何从纷繁复杂的世界中提取出有用的信息,并将其转化为可操作的知识充满好奇,而这本书似乎正是解决这个问题的关键所在。 我尤其想知道,在“图像获取”这个环节,作者会如何阐述?是仅仅停留在理论层面,还是会深入到各种成像传感器的物理原理,甚至是实际的设备构造?我猜测,书中很可能会介绍各种侦察平台,比如卫星、无人机、地面传感器等,以及它们在不同环境下的工作方式。例如,如何克服光照不足、大气散射、电磁干扰等问题,来获取高质量的侦察图像,这方面的内容,我非常期待。 而“融合技术”这个词,则更是激发了我强烈的求知欲。我一直认为,在信息时代,单一的信息来源往往是片面的,甚至会产生误导。只有将来自不同传感器、不同时间、不同视角的图像信息进行有效的整合,才能形成一个更全面、更精确的认知。我迫不及待地想了解,书中会介绍哪些先进的图像融合算法,比如如何利用像素级、特征级甚至语义级的融合方法,来提取出隐藏在原始图像中的深层信息。 这本书的“精”字,也预示着其内容的专业性和深度。我猜想,书中会包含大量的数学公式、算法模型,以及相关的工程实现细节。这可能需要读者具备一定的专业背景,但同时也意味着它是一本能够真正帮助我们掌握核心技术的书籍。我期待书中能够有清晰的图表和示例,来帮助理解那些抽象的理论。 我非常关注,图像融合技术在实际应用中的具体表现。例如,在目标识别、态势分析、地形测绘等领域,融合后的图像能够带来哪些突破性的进展?书中是否会包含一些经典的案例分析,来展示这些技术的强大威力? 此外,我很好奇,这本书在技术介绍的同时,是否也会探讨其面临的挑战和未来的发展趋势。比如,在计算能力、数据处理速度、算法的鲁棒性等方面,还存在哪些需要克服的难题?以及,未来的侦察图像获取与融合技术,又将走向何方? 这本书的篇幅让我对内容的丰富性充满了期待。厚重的书籍往往凝聚了作者多年的心血和研究成果。我希望它能够为我提供一个系统、完整的知识框架,帮助我全面理解侦察图像获取与融合技术的方方面面。 我之前也接触过一些与图像处理相关的书籍,但很多都侧重于某一特定领域,比如图像增强或目标检测。而《侦察图像获取与融合技术》这个书名,则显得更加综合和前沿,它似乎涵盖了从图像的“诞生”到“整合”的整个过程。 我希望这本书能够帮助我培养一种更加敏锐的“信息辨别能力”。在面对海量的信息时,能够快速地从中提取出关键要素,并将其与已有的知识体系进行关联,从而形成深刻的洞察。 总而言之,这本书对我而言,是一次关于“看见更深层真相”的探索之旅。它所承诺的不仅仅是技术上的指导,更是一种全新的观察世界的方式。

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初次拿到《侦察图像获取与融合技术》这本书,我的第一感觉就是它的厚重感和专业性。书名直击核心,精准地描绘了其内容所涵盖的两个关键技术领域。我一直对信息科学和技术如何服务于实际应用充满兴趣,而这本书似乎正是我一直在寻找的,能够解答“如何看见并理解”的宝典。 我非常好奇,书中在“图像获取”这一部分,会从哪些层面展开讲述?是会介绍不同类型的侦察平台,比如卫星、无人机、地面传感器等,以及它们各自的优势和局限性?亦或是会深入到成像传感器的物理原理,如光学、红外、雷达等,以及如何在各种恶劣环境下,例如光线不足、大气干扰、强电磁干扰等情况下,稳定有效地捕获高质量的原始图像?我猜测,作者很可能会详细讲解这些技术背后的科学原理和工程实现。 而“融合技术”则是我更加期待的部分。我深信,在信息时代,任何单一的信息源都是有限的,只有将来自不同传感器、不同视角、不同时间的信息进行巧妙的整合,才能构建出更全面、更精确的认知图景。我迫切地想知道,书中会介绍哪些主流的图像融合算法,例如基于像素的融合、基于特征的融合,以及更高级的基于对象的融合。我尤其想了解,这些融合算法在实际应用中是如何操作的,以及如何针对不同的任务需求进行优化。 这本书的“精”字,暗示着其内容的深度和专业性。我猜测,书中会包含大量的数学模型、算法推导,以及相关的工程实现细节。这可能对读者的专业背景有一定要求,但同时也意味着它是一本能够提供真正干货的书籍。我期待书中能够有清晰的图表和详细的步骤说明,来帮助我理解那些复杂的概念。 我非常关注,图像融合技术在实际应用中的效果评估。毕竟,融合的目的是为了提升信息的价值,那么如何量化融合前后的效果差异,如何判断融合结果的优劣,这一点非常重要。书中是否会提供相关的评价指标和测试方法? 此外,我希望这本书能够包含一些实际的应用案例。侦察图像的获取与融合技术,在军事领域的应用不言而喻,比如目标识别、战场态势感知等。但我相信,这些技术在民用领域也有着广阔的应用前景,比如遥感、地理信息系统、灾害监测等。书中是否会分享一些不同领域的成功案例,来帮助我们更直观地理解这些技术的价值? 这本书的厚度也让我对内容的丰富性充满了信心。一本厚重的书籍,往往凝聚了作者长期的研究成果和实践经验。我期待它能够为我提供一个系统、完整的知识体系,帮助我全面地理解侦察图像获取与融合技术的方方面面。 我之前也接触过一些关于图像处理的书籍,但很多都侧重于某一个特定领域。而《侦察图像获取与融合技术》这个书名,则显得更加综合和前沿,它似乎涵盖了从图像的“源头”到“整合”的整个过程。 我希望这本书能够帮助我建立起一种更加敏锐的“信息洞察力”。在面对各种视觉信息时,不再是简单的“看”,而是能够“深入地看”,去发现其中隐藏的细节和规律,并将其与已有的知识体系进行关联。 总而言之,这本书对我而言,是一次关于“看清本质”的深度探索。它所承诺的不仅仅是技术上的指导,更是一种全新的观察世界、理解信息的方式。

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当《侦察图像获取与融合技术》这本书摆在我面前时,我立刻被它那种沉甸甸的专业感所吸引。书名本身就暗示着其内容的高度技术性和应用性,这正是我所追求的。我一直对如何从原始数据中提取有价值信息的过程着迷,而这本书似乎为我提供了一个深入了解的绝佳机会。 我非常好奇,书中在“图像获取”这部分,会如何阐述?是会介绍各种侦察平台,比如卫星、无人机、侦察机,以及它们所搭载的传感器类型吗?例如,可见光相机、红外成像仪、合成孔径雷达(SAR)等等,它们各自的工作原理、优缺点以及适用的场景。我猜测,作者很可能还会涉及到图像采集过程中的一些关键技术难题,比如如何克服大气干扰、目标遮挡、低光照环境等,以保证获取到的图像具有较高的质量和信息量。 而“融合技术”这个词,对我来说更是充满了吸引力。在信息过载的时代,单一的信息来源往往是有限的,甚至会产生误导。如果能够将不同类型、不同时间、不同视角的图像进行有效的融合,那就能极大地提升我们对目标的认知深度和广度。我非常期待书中能够详细介绍各种图像融合的算法和方法,例如像素级融合、特征级融合、决策级融合等等。我特别好奇,在实际应用中,如何选择合适的融合策略来应对不同的侦察任务需求? 这本书的“精”字,我想暗示着其内容的深度和专业性。它可能不是一本泛泛而谈的科普读物,而是会深入探讨背后的科学原理、数学模型以及相关的工程实现。我猜想,其中会包含大量的公式、算法描述,甚至是伪代码,来向读者展示实现这些技术所需的具体步骤和方法。对于我这样希望深入了解技术细节的读者来说,这正是我们所需要的。 我尤其关心这本书是否会讨论如何评估融合后图像的质量和性能。毕竟,融合技术的目标是提升信息价值,那么如何量化这种提升,如何判断融合后的结果是否比原始图像更好,这一点非常重要。书中是否会提供相关的评价指标和测试方法? 此外,我非常希望这本书能够包含一些实际的应用案例。侦察图像的获取与融合技术,在军事领域的重要性不言而喻,比如情报侦察、目标识别、战场态势感知等。但我也相信,这些技术在民用领域也有广泛的应用前景,比如城市规划、环境监测、灾害预警、交通管理等等。书中是否会分享一些不同领域的成功案例,来帮助我们更直观地理解这些技术的作用? 这本书的篇幅和厚度,也让我对其内容的丰富性充满了期待。厚重的书籍往往意味着作者付出了大量的时间和精力,将自己积累的知识和经验毫无保留地呈现出来。我猜测,它不仅仅会介绍基础理论,还会涉及到一些前沿的研究方向和未来的发展趋势。 我之前也看过一些与图像处理相关的书籍,但往往侧重于某一个特定的方面,比如图像增强、目标检测等。而《侦察图像获取与融合技术》这个书名,则显得更加系统和全面,它似乎涵盖了从图像的“出生”到“整合”的整个生命周期。我期待它能为我提供一个完整的技术框架。 我更希望这本书能够帮助我建立起一种“全局观”。在面对复杂的侦察信息时,不再是孤立地看待每一个传感器的数据,而是能够将其置于一个更大的体系中去理解,去分析。我希望通过阅读这本书,能够提升我处理和分析复杂信息的能力。 总而言之,这本书对我而言,就像是一份关于“看清世界”的秘籍。它所承诺的不仅仅是技术上的指导,更是一种思维方式的启迪。我期待它能够帮助我拨开迷雾,看到更真实、更全面的世界。

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