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冯学智 等 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 商务印书馆

ISBN：9787100085540

商品编码：29727231192

包装：平装

出版时间：2011-09-01

基本信息

书名:遥感数字图像处理与应用

定价：39.00元

售价：26.5元,便宜12.5元,折扣67

作者:冯学智 等

出版社：商务印书馆

出版日期：2011-09-01

ISBN：9787100085540

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.558kg

编辑推荐

内容提要

《遥感数字图像处理与应用》是南京大学985学科建设”项目的主要研究成果之一，同时也是南京大学地理教学丛书的重要组成部分。本书基于遥感数字图像的成像原理和信息表征，首先系统介绍了遥感数字图像恢复处理、增强处理、融合处理和分类处理的相关理论、技术方法与基本内涵，然后根据遥感数字图像应用的*研究成果和应用实践，着重论述遥感数字图像分割与遥感数字图像匹配的主要学术思想与技术路线。内容共分九章，章介绍遥感数字图像的成像原理，第二章阐述遥感数字图像的信息特征，第三章至第六章介绍遥感数字图像的恢复处理、增强处理、融合处理和分类处理的基本理论与技术方法，第七章和第八章分别介绍遥感数字图像的分割处理和匹配技术，第九章主要介绍与遥感数字图像处理相关的一些主要应用技术。
本书紧跟遥感数字图像处理技术发展的步伐，内容新颖丰富，知识覆盖面广，概念清晰，结构合理。可作为大专院校相关专业本科生的学习教材和研究生的主要参考书，同时也可供相关科技人员阅读参考。

目录

章　遥感图像的成像原理
§1．1　电磁波谱特性
1．1．1 电磁波谱概述
1．1．2 电磁波谱特性
§1．2　地物波谱特性
1．2．1　地物的光谱特征
1．2．2　典型地物的光谱特征
§1．3　遥感的波段选择
1．3．1　遥感波段的设置
1．3．2 常用的传感器与遥感卫星
§1．4　遥感成像过程
1．4．1　传感器工作原理
1．4．2　遥感图像传输模型
1．4．3　遥感图像处理简介
　参考文献
第二章　遥感图像的信息特征
§2．1　遥感图像的数学表达
2．1．1遥感图像的函数形式
2．1．2遥感图像的参数特点
§2．2　遥感图像的亮度响应
2．2．1 亮度的数值表示
2．2．2　亮度的统计分析
§2．3　遥感图像的特征描述
2．3．1 空间位置关系特征
2．3．2 纹理特征
2．3．3　几何特征(形状特征)
第三章　遥感图像的恢复处理
§3．1　几何校正
3．1．1 几何精校正过程
3．1．2几何校正中的几个问题
§3．2　辐射校正
3．2．1传感器端的辐射校正
3．2．2 噪音消除
3．2．3 日地距离校正和太阳高度角校正
3．2．4　地形辐射校正
§3．3　大气校正
3．3．1 大气对遥感的影响
3．3．2 常用的大气校正方法
3．3．3　大气校正的实例
§3．4　投影校正
3．4．1 中心投影
3．4．2 多中心投影
3．4．3 中心投影图像的投影校正
3．4．4 多中心投影图像的投影校正
3．4．5 SAR图像的投影校正
§3．5　阴影去除
3．5．1 阴影检测
3．5．2 阴影消除
参考文献
第四章　遥感图像的增强处理
§4．1　对比度增强
4．1．1 线性变换
4．1．2　非线性变换
4．1．3　直方图调整
§4．2　空域滤波
4．2．1 空域滤波基础
4．2．2　平滑滤波
4．2．3　边缘增强
　§4．3　频域滤波
　　……
第五章　遥感图像的融合处理
第六章　遥感图像的分类处理
第七章　遥感图像的分割技术
第八章　遥感图像的匹配技术
第九章　遥感图像的应用技术
参考文献

作者介绍

文摘

序言

《光影织梦：数字影像的艺术与科学》 一、 序章：穿越像素的迷雾，探寻视觉的边界 在信息爆炸的时代，图像已成为我们认知世界、表达情感、传递知识不可或缺的媒介。从孩童稚嫩的涂鸦到艺术家挥洒的巨制，从科研人员眼中观测到的微观粒子到航天器捕捉到的浩瀚星辰，图像以其直观、生动的特性，构建了一个丰富多彩的视觉世界。然而，这些被我们习以为常的“画面”，其背后却蕴藏着深邃的科学原理与精妙的艺术法则。《光影织梦：数字影像的艺术与科学》一书，旨在带领读者深入探索数字影像的奥秘，揭示其从诞生到呈现的每一个环节，理解像素背后的语言，感受光影交织的魅力，最终在数字世界中，以全新的视角进行创造与表达。 本书并非一本简单的技术手册，更不是陈列冷冰冰的公式与算法。它是一场关于视觉的探索之旅，一次关于数字媒介的深度对话。我们相信，每一个对图像充满好奇的人，无论您是初次接触数字图像处理的学生，还是希望在艺术创作中寻求突破的艺术家，亦或是致力于利用图像进行科学研究的学者，都能在这本书中找到共鸣与启迪。我们将从最基础的图像概念出发，逐步深入到复杂的技术层面，再回归到图像的实际应用与艺术表达，力求构建一个立体而完整的数字影像认知体系。 二、 第一章：像素的起源与演变——从暗房到算法的跨越 在一切数字图像的起点，是那微小却强大的“像素”。本章将追溯像素的概念，从早期摄影的化学反应，到黑白胶片的显影定影，再到彩色摄影的色彩叠加，勾勒出人类对“捕捉光影”的永恒追求。我们将理解，为何数字图像的出现是如此革命性的，它如何将连续的光信号离散化为网格状的像素点，每一个像素又如何承载着色彩和亮度信息。 这一章将详细阐述： 模拟与数字的界限： 深入剖析模拟信号和数字信号的本质区别，以及图像从模拟到数字转换的关键过程——采样与量化。我们将用生动的比喻解释这两个概念，让读者直观理解图像信息的“离散化”如何发生。 色彩的魔法： 探索不同的色彩模型，如RGB（红绿蓝）、CMYK（青品红黄黑）、HSV（色相饱和度明度）等，理解它们在不同应用场景下的作用与原理。我们将揭示计算机如何通过这些模型来模拟人眼所见的丰富色彩，并探讨不同色彩模型的转换与应用。 图像的本质： 深入解析图像的“密度”——分辨率，以及像素的“浓度”——位深度（bit depth），理解它们如何影响图像的细节表现力和色彩表现力。我们将通过实例展示低分辨率和高分辨率、低位深度和高位深度图像之间的差异。 从胶片到CCD/CMOS： 简要回顾摄影技术的发展历程，介绍感光元件（CCD和CMOS）的工作原理，理解它们如何将光信号转化为电信号，进而构成数字图像的基础。 早期数字图像的挑战： 探讨早期数字图像在存储、传输和处理方面面临的巨大挑战，以及由此催生的对图像压缩技术的需求。 三、 第二章：图像的“灵魂”——几何变换与色彩校正的艺术 数字图像并非静止不变的，通过一系列的几何变换和色彩校正，我们可以对其进行“塑形”与“调色”，赋予其新的生命。本章将带领读者走进图像处理的“前沿阵地”，学习如何通过技术手段改变图像的空间布局和色彩风格。 我们将深入剖析： 形变的魔力： 详细介绍平移、旋转、缩放、剪切等基本几何变换，理解它们如何改变像素在图像中的位置。我们将通过直观的示意图和实际操作演示，展示这些变换如何用于图像的裁剪、调整大小、校正倾斜等。 透视的奥秘： 探索透视变换，理解它如何在二维平面上模拟三维空间的透视效果，这对于图像的校正与合成至关重要。 像素的“舞蹈”——插值算法： 当图像进行缩放或形变时，像素的密度会发生变化，这时就需要插值算法来“填充”缺失的像素。我们将介绍最近邻插值、双线性插值、双三次插值等常用算法，并讨论它们在效率和图像质量上的权衡。 色彩的“炼金术”——亮度、对比度与色彩平衡： 学习如何调整图像的整体明暗程度（亮度）、明暗反差（对比度），以及如何校正偏色、调整色彩饱和度，使图像呈现更佳的视觉效果。我们将介绍直方图的概念，以及如何利用直方图进行图像的自动增强。 色调映射的奇妙旅程： 探索高动态范围（HDR）图像的概念，以及色调映射技术如何将宽广的亮度范围压缩到人眼或显示器可识别的范围内，展现出令人惊叹的细节。 局部色彩的“点睛之笔”——曲线与色阶： 深入理解色彩曲线和色阶工具的工作原理，学习如何通过精细的调整来控制图像的特定亮度区域和色彩通道，实现更为精准的色彩控制。 四、 第三章：细节的“解密”——图像增强与去噪的科学 图像中的细节是信息的重要载体，但有时这些细节会被噪声干扰，或显得不够清晰。本章将聚焦于图像增强与去噪技术，帮助读者“还原”图像的真实面貌，提取隐藏的信息。 我们将深入研究： 滤波器的“魔杖”——空间域滤波： 介绍各种空间域滤波器，如平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，锐化滤波器（Sobel、Laplacian）用于增强边缘和细节。我们将分析不同滤波器的特性及其对图像的影响。 噪声的“克星”——小波去噪与多尺度分析： 探索更先进的去噪技术，如小波变换，它能够同时在空间和频率域进行分析，更有效地分离噪声和图像信号。 边缘的“显影”——边缘检测： 学习各种边缘检测算子，如Roberts、Prewitt、Sobel、Canny等，理解它们如何识别图像中的亮度突变区域，从而勾勒出物体的轮廓。 细节的“放大镜”——图像锐化： 探讨Unsharp Masking等锐化技术，理解它们如何通过增强高频分量来突出图像的细节，同时避免过度锐化带来的伪影。 频率域的“魔法”——傅里叶变换与滤波： 介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，理解如何通过频域滤波来去除周期性噪声或增强特定频率成分。 图像复原的挑战： 简要介绍图像复原的原理，如运动模糊、失焦模糊的校正，理解这些过程的复杂性与技术难度。 五、 第四章：图像的“语言”——特征提取与模式识别的探索 数字图像不仅仅是像素的集合，更蕴含着丰富的语义信息。本章将带领读者进入图像分析的殿堂，学习如何从图像中提取有意义的特征，并识别其中的模式。 我们将深入探讨： 特征的“DNA”——局部特征描述符： 介绍SIFT、SURF、ORB等经典的局部特征检测与描述算法，理解它们如何提取图像中具有尺度、旋转不变性的关键点，并生成独特的描述符。 形状的“骨骼”——轮廓与形状分析： 学习如何提取图像中的轮廓信息，并利用形状描述符（如Hu矩、傅里叶描述符）来表征和识别形状。 纹理的“指纹”——纹理分析： 探讨各种纹理分析方法，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP），理解它们如何量化图像的表面特性。 模式的“辨识”——分类与聚类： 介绍机器学习中的分类与聚类算法，如支持向量机（SVM）、K-means等，以及它们在图像识别与图像分组中的应用。 目标的“寻觅”——目标检测与跟踪： 简要介绍目标检测的基本思想，如滑动窗口、基于深度学习的目标检测模型，以及图像跟踪的基本原理。 场景的“理解”——场景识别与图像检索： 探讨如何对整个图像场景进行分类，以及基于内容的图像检索（CBIR）的基本流程。 六、 第五章：图像的“构建”——图像合成与三维重建的奇迹 数字图像的处理能力，远不止于对现有图像的优化，更在于创造出全新的视觉体验。本章将聚焦于图像的合成与三维重建，展示数字技术如何“无中生有”或“化虚为实”。 我们将深入研究： 拼贴的艺术——图像拼接与全景合成： 学习如何将多张重叠的图像无缝拼接在一起，形成高分辨率的图像或宽广的全景图。 “借用”的智慧——图像修复与克隆： 探讨图像修复技术，如内容感知填充（Content-Aware Fill），如何智能地移除图像中的 unwanted 物体，或修复损坏的部分。 虚实的交融——图像融合： 介绍不同图像融合的方法，如基于小波的融合、基于拉普拉斯金字塔的融合，以及它们在多光谱图像融合、医学图像融合等领域的应用。 “幻影”的现实——计算机图形学基础： 简要介绍计算机图形学中的基本概念，如三维模型、纹理映射、光照模型，以及它们在三维场景渲染中的作用。 “穿越”的维度——立体视觉与三维重建： 探讨立体视觉的基本原理，理解双目相机如何感知深度，以及基于多视图图像的三维重建技术，如何从二维图像构建出三维模型。 “虚实”的边界——虚拟现实与增强现实： 简要介绍虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，以及数字图像在构建沉浸式体验和叠加虚拟信息方面的关键作用。 七、 结语：视觉的未来，无限可能 从像素的诞生到图像的合成，从细节的还原到语义的理解，数字影像技术的发展日新月异，深刻地影响着我们生活的方方面面。科学的严谨与艺术的灵动在这片数字的沃土上相互激荡，孕育出无限的可能。 《光影织梦：数字影像的艺术与科学》的编写，不仅是为了普及相关的技术知识，更是希望激发读者对数字影像更深层次的思考。我们鼓励读者在掌握理论知识的同时，积极动手实践，用自己的眼睛去观察，用自己的思维去创造。未来的数字影像世界，将更加精彩纷呈，而您，将是这场视觉革命的参与者与创造者。 本书的每一页，都可能点燃您新的灵感；书中的每一个概念，都可能成为您探索未知领域的阶梯。让我们一同穿越像素的迷雾，在光影织就的梦境中，发现更多关于视觉的奥秘与惊喜。

评分☆☆☆☆☆

我花了几个周末的时间，沉浸在这本关于遥感数字图像处理的著作中。这本书最大的特点，在我看来，在于它成功地搭建了一个从物理世界到数字信息，再到应用价值的完整认知链条。许多市面上的书籍只关注中间的“数字信息处理”环节，而忽略了数据是如何被传感器捕获的物理过程，以及处理后的信息如何直接服务于现实需求。这本书的前半部分，对电磁波谱在不同地物上的反射特性进行了非常透彻的讲解，这种基础知识的夯实，使得后续的所有算法推导都有了坚实的物理基础，让人知其然也知其所以然。尤其在讲解特征空间分析时，作者运用了类比和直观的几何解释，将高维数据的复杂性降维，使得非专业背景的读者也能快速领悟其核心思想。这种由浅入深、层层递进的教学设计，极大地提升了学习的效率和趣味性，让我感觉自己不是在阅读一本枯燥的技术手册，而是在跟随一位导师进行一次深度的思维漫游。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很有质感，那种深邃的蓝色调，搭配着精准的几何线条，立刻让人感受到一种专业和严谨的气息。我拿到手的时候，首先翻阅了一下目录，篇幅跨度很大，从基础的数字图像原理讲起，逐步深入到各种复杂的遥感数据处理流程，包括大气校正、几何精纠正、以及高光谱数据的分析。内容组织上，作者显然是花了很多心思去构建一个逻辑清晰的学习路径，非常适合系统学习的读者。特别是关于那些复杂的数学模型和算法推导部分，配图和公式的排版都相当清晰，让人在面对硬核技术时，不至于感到过于晦涩难懂。我特别留意了其中关于高分辨率卫星影像的特征提取那一章，作者没有停留在理论的描述，而是结合了几个具体的案例分析，展示了如何将理论知识转化成实际的生产力工具。这种将理论与实践紧密结合的编排方式，对于我这种需要将学习成果应用到实际项目中的技术人员来说，无疑是最大的福音。这本书的图文并茂，细节之处见真章，让我对遥感领域有了更全面和深入的理解，绝非市面上那种浮于表面的教材可比拟。

评分☆☆☆☆☆

作为一名野外测绘出身的工程师，我通常对纯粹的理论书籍持保留态度，因为它们往往脱离了实际操作的复杂性和突发性。然而，这本书在讲解数据预处理时，展现出了极高的实战价值。它没有简单地罗列软件操作步骤，而是深入探讨了不同传感器在不同地理环境下采集数据时可能出现的系统误差和随机噪声的本质。比如，书中详细分析了热红外数据在多云天气下的校正策略，以及合成孔径雷达（SAR）影像在城市峡谷效应中产生的几何畸变如何通过特定的几何模型进行优化。最让我印象深刻的是关于数据融合技术的论述，它不仅比较了小波变换、潘氏锐化等传统方法，还引入了深度学习在多源数据融合中的前沿探索。这种与时俱进的视角，让这本书立刻跳脱出了传统教材的窠臼。阅读过程中，我常常需要停下来，对照我手头的真实项目数据进行反思和验证，发现书中的建议具有很强的指导性，能有效帮助我优化现有处理流程，减少不必要的返工和误差积累。它更像是一位经验丰富的老前辈，在关键节点为你点亮迷津。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的深度是需要一定前期知识储备才能完全消化的。它对于深度学习在遥感分类中的应用这一新兴领域的探讨，已经达到了行业前沿的水平。作者不仅介绍了经典的卷积神经网络（CNN）架构，更深入剖析了用于语义分割的U-Net及其改进模型在遥感影像分析中的特有挑战和优化策略，比如如何处理遥感影像中类间差异小、类内差异大的问题。书中列举的几种针对小目标检测和变化检测的定制化网络结构，给出了非常详细的伪代码和性能对比数据。这部分内容，对于希望将前沿AI技术融入遥感工作流的研发人员来说，简直是如获至宝。它不是停留在“用模型”的层面，而是着重于“理解模型如何在遥感场景下工作”的本质。整本书的论述风格非常严谨、求证充分，参考文献的引用也显示了作者扎实的学术功底，是一部真正能够指导实践并激发创新思维的专业参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量堪称一流，拿到手上就能感觉到沉甸甸的分量，纸张的厚度和光洁度都非常适合长时间阅读，即便是翻阅那些包含大量复杂图表的章节，也不会感到眼睛疲劳。更重要的是，这本书在遥感数据产品的质量评估这一块，提供了极其详尽的量化指标体系。它不仅仅停留在定性的“好”与“坏”，而是用一系列统计学和信息论的工具，教读者如何科学地量化一个处理结果的优劣。例如，它详细阐述了如何构建一套包含信噪比、空间分辨率损失和光谱保真度在内的多维度评估框架。这对于从事遥感产品开发和质量控制的团队来说，是至关重要的知识体系。我个人尤其欣赏作者在处理地理信息系统（GIS）集成与可视化时所展现出的细腻笔触，它清晰地说明了如何将复杂的处理结果，通过标准化的接口和格式，高效地嵌入到主流的GIS平台中，确保了数据的可用性和互操作性。读完这部分，我对如何“交卷”也有了更清晰的认识。