高分辨率SAR圖像目標識彆 張紅 9787030238566 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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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
• 信號處理
• 張紅
• 國防科技大學
• 遙感科學

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030238566

商品編碼：29510145279

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：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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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

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作者介紹

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文摘

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序言

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高分辨率SAR圖像目標識彆：前沿技術與實踐應用 內容簡介 本書深入探討瞭高分辨率閤成孔徑雷達（SAR）圖像目標識彆這一前沿領域，係統闡述瞭其核心理論、關鍵技術、最新研究進展以及廣泛的實踐應用。隨著SAR技術的飛速發展，獲取高分辨率SAR圖像的能力顯著提升，這為精確識彆地物目標提供瞭前所未有的機遇，同時也帶來瞭新的挑戰。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的學習平颱，幫助理解高分辨率SAR圖像目標識彆的復雜性，掌握解決相關問題的有效方法，並啓發未來研究的方嚮。 第一章：高分辨率SAR成像原理與特點 本章首先迴顧瞭SAR成像的基本原理，重點介紹高分辨率SAR成像係統的工作機製，包括平颱運動、信號發射與接收、迴波信號處理等關鍵環節。在此基礎上，詳細分析瞭高分辨率SAR圖像相比於傳統SAR圖像在分辨率、幾何畸變、相乾斑噪聲等方麵的獨特性質。高分辨率意味著能夠展現更精細的地物細節，但也可能放大幾何信息的不確定性，且相乾斑噪聲對後續識彆任務的影響更為顯著。本章將引導讀者理解這些特點如何影響目標識彆的策略選擇。 第二章：高分辨率SAR圖像目標特性分析 目標在SAR圖像中的錶現形式是其物理特性、幾何結構、材料屬性以及成像幾何等多種因素綜閤作用的結果。本章將深入分析高分辨率SAR圖像中目標所呈現的典型特徵，包括但不限於： 散射特性： 不同地物類型（如建築、車輛、船舶、機場跑道、植被等）對雷達波的散射強度和角度依賴性不同，在高分辨率SAR圖像中，這些差異會以不同的灰度值和紋理模式展現。我們將探討例如光滑錶麵（如水麵、平坦道路）産生的鏡麵反射，粗糙錶麵（如建築物屋頂、地麵）産生的散射，以及特定結構（如直角結構）産生的“拐角反射”。 幾何形狀與結構： 高分辨率SAR圖像能夠清晰地勾勒齣目標的輪廓、邊緣以及內部結構。例如，車輛的整體形狀、天綫、車身分隔；建築物的屋頂形狀、開窗、牆體；船舶的艦橋、甲闆、船體結構等。本章將重點闡述如何從SAR圖像中提取目標的幾何信息，包括目標的外圍輪廓、內部空洞、突齣部分以及綫狀、麵狀特徵。 紋理特徵： 目標錶麵的粗糙度、內部結構的多樣性會在SAR圖像中形成獨特的紋理。通過分析灰度值的局部變化規律，可以有效地區分不同類型的目標。本章將介紹多種紋理描述算子，如灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，並分析其在高分辨率SAR圖像目標識彆中的適用性。 多視角與時序信息： 當SAR係統能夠獲取同一目標在不同視角或不同時間下的SAR圖像時，這些多角度或時序信息能夠提供豐富的輔助證據。例如，不同視角可以揭示目標的不同側麵；時序變化可能反映目標的運動狀態或狀態變化。本章將初步探討如何融閤多視角或時序信息來增強目標識彆的魯棒性。 第三章：高分辨率SAR圖像目標預處理技術 在進行目標識彆之前，對高分辨率SAR圖像進行有效的預處理至關重要，以去除噪聲、增強目標特徵、規範圖像，從而為後續識彆算法提供高質量的輸入。本章將詳細介紹以下預處理技術： 相乾斑噪聲抑製： 相乾斑噪聲是SAR圖像固有的噪聲，會嚴重影響目標的細節錶現和識彆精度。本章將介紹經典的濾波方法，如Lee濾波、Frost濾波、Gamma MAP濾波等，並重點討論針對高分辨率SAR圖像的改進濾波算法，以及基於多尺度和小波變換的去噪方法。 輻射定標與地形校正： 為瞭使SAR圖像的灰度值能夠反映地物的後嚮散射係數，需要進行輻射定標。地形起伏會引起幾何畸變和輻射失真，地形校正對於提高目標位置和幾何形狀的準確性至關重要。本章將介紹這些校正方法及其在高分辨率SAR圖像應用中的考量。 目標分割與提取： 從SAR圖像中準確地分割齣感興趣的目標區域是識彆任務的基礎。本章將介紹多種目標分割方法，包括基於閾值的方法、區域生長法、邊緣檢測法、以及基於深度學習的分割技術。重點討論如何針對高分辨率SAR圖像中目標尺度變化大、背景復雜等特點設計魯棒的分割算法。 特徵增強與降維： 為瞭突齣目標的關鍵特徵並減少冗餘信息，可以采用一些特徵增強技術，如局部對比度增強、邊緣增強等。同時，原始特徵維度可能過高，需要進行降維處理，本章將介紹主成分分析（PCA）等經典降維方法。 第四章：高分辨率SAR圖像目標識彆方法 本章是本書的核心內容，將係統介紹適用於高分辨率SAR圖像目標識彆的各類算法，並分析其優勢與局限性。 基於手工特徵的識彆方法： 統計特徵： 結閤第二章介紹的目標特性，本章將深入分析灰度統計特徵（如均值、方差、偏度、峰度）、紋理特徵（GLCM、LBP、Gabor濾波器等）以及形狀特徵（輪廓描述符、不變矩等）的提取與構建。 模型驅動方法： 介紹基於目標先驗模型（如形狀模型、3D模型）進行匹配的識彆方法。雖然高分辨率SAR圖像提供瞭更豐富的幾何信息，但建立精確的先驗模型仍具挑戰。 分類器： 詳細介紹支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹、隨機森林等傳統機器學習分類器在SAR目標識彆中的應用，以及如何利用上述手工特徵來訓練這些分類器。 基於深度學習的識彆方法： 隨著深度學習技術的崛起，其在圖像識彆領域的強大能力也逐漸應用於SAR圖像目標識彆。 捲積神經網絡（CNN）架構： 介紹經典的CNN架構，如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，並討論如何根據SAR圖像的特點進行網絡設計和優化。 端到端學習： 強調深度學習模型能夠從原始SAR圖像直接學習到豐富的特徵，實現端到端的識彆，無需繁瑣的手工特徵提取過程。 數據增強與遷移學習： 針對SAR圖像數據量相對有限的問題，本章將詳細介紹數據增強技術，如幾何變換、輻射變換、添加噪聲等，以及如何利用遷移學習來提升模型的泛化能力。 目標檢測與精細識彆： 介紹基於深度學習的目標檢測框架（如Faster R-CNN、YOLO、SSD等）如何用於在高分辨率SAR圖像中定位和識彆目標。同時，探討如何設計更精細的識彆模型，區分相似目標類彆。 Attention機製與Transformer： 介紹如何引入Attention機製和Transformer模型來捕捉SAR圖像中目標的長距離依賴關係和全局上下文信息，提升識彆性能。 第五章：高分辨率SAR圖像目標識彆麵臨的挑戰與前沿研究 本章將聚焦於當前高分辨率SAR圖像目標識彆領域麵臨的關鍵挑戰，並介紹相關的最新研究進展。 數據稀疏性與標注成本： 高質量的SAR圖像數據及其精細標注（尤其是在復雜場景下）成本高昂，是製約深度學習模型訓練的主要因素。本章將討論半監督學習、無監督學習、少樣本學習等技術在SAR目標識彆中的應用。 目標形變與尺度變化： 目標在SAR圖像中可能因成像角度、遮擋、姿態變化等原因産生顯著的形變和尺度變化，這對識彆算法的魯棒性提齣瞭嚴峻考驗。 復雜場景下的識彆： 在城市、港口、機場等復雜背景下，目標可能與背景混淆，存在嚴重的遮擋和復雜的地物分布，識彆難度極大。本章將討論如何利用多尺度分析、上下文信息、以及場景理解等技術來應對這些挑戰。 跨傳感器與跨領域適應： SAR係統參數（如成像模式、頻率、極化）的多樣性以及不同成像條件（如傳感器、時間、地域）導緻的域偏移，是導緻模型泛化能力下降的重要原因。本章將探討域自適應、領域泛化等技術。 可解釋性與魯棒性： 深度學習模型的“黑箱”特性限製瞭其在關鍵領域的應用。本章將探討如何提高SAR目標識彆模型的可解釋性，以及如何提升模型在對抗性攻擊下的魯棒性。 新型SAR數據利用： 介紹全極化SAR、乾涉SAR（InSAR）、極化乾涉SAR（PolInSAR）等新型SAR數據所蘊含的豐富信息，以及如何利用這些信息來提升目標識彆的精度和區分度。 第六章：高分辨率SAR圖像目標識彆的實踐應用 本章將結閤實際案例，展示高分辨率SAR圖像目標識彆在多個領域的廣泛應用。 軍事偵察與目標監視： 在軍事領域，SAR目標識彆能夠實現對重要軍事目標（如坦剋、飛機、艦船、導彈發射裝置）的精確識彆和跟蹤，為情報分析和決策提供支持。 民用監測與安全保障： 災害監測： 快速準確地識彆洪水區域內的船隻、損毀的建築物，為災後救援提供信息。 環境監測： 監測非法采礦、違章建築、森林火災等。 交通管理： 識彆道路上的車輛、船舶，用於交通流量分析和安全監控。 城市規劃與資源管理： 識彆城市中的各類建築物、基礎設施，用於城市擴張監測、土地利用分析等。 海事監測與執法： 識彆海上船舶，用於非法捕撈、走私、船舶碰撞預警等。 地質勘探與測繪： 識彆地質構造、礦産資源等。 總結與展望 本書在全麵梳理高分辨率SAR圖像目標識彆理論與技術的基礎上，重點介紹瞭當前主流的識彆方法，並深入分析瞭麵臨的挑戰與前沿研究方嚮。隨著SAR技術的不斷進步和人工智能算法的日新月異，高分辨率SAR圖像目標識彆將在未來發揮更加重要的作用。本書希望能夠為相關領域的研究人員、工程師以及學生提供有價值的參考，共同推動該領域的進一步發展。 緻謝 本書的完成離不開各位同仁的寶貴建議和支持。 參考文獻 （此處將列齣本書引用的相關學術文獻）

評分☆☆☆☆☆

對於那些主要關注軍事偵察與安全應用的讀者來說，這本書的價值體現在它對復雜場景下目標特性的捕捉能力上。書中對地物掩蔽和復雜背景抑製的技術探討尤為深刻。例如，它詳細分析瞭植被穿透效應（Volume Scattering）如何乾擾對下方地錶目標的識彆，並提齣瞭幾種利用多基綫或多視角SAR數據進行三維重建輔助識彆的創新思路。這些方法突破瞭二維圖像識彆的局限性，極大地提高瞭在林區或城市峽榖等復雜環境中的魯棒性。我個人覺得，書中對虛假目標抑製的處理也相當到位，它不僅教你如何識彆“真目標”，更重要的是，如何有效地區分那些由於地形起伏、電磁乾擾或傳感器誤差而産生的“假目標”。這體現瞭作者在實際應用中積纍的豐富經驗，使得全書的論述充滿瞭實戰的智慧。

評分☆☆☆☆☆

這本關於高分辨率SAR圖像目標識彆的書籍，我從頭到尾都讀得津津有味，尤其是它對SAR成像原理的深入剖析，簡直是為我這樣的初學者打開瞭一扇全新的大門。作者並沒有簡單地羅列公式和概念，而是通過大量的實例和清晰的圖示，將復雜的電磁波散射、後嚮散射係數等理論講得透徹明白。我特彆欣賞其中關於極化SAR數據處理的那一章節，它詳細闡述瞭如何從多角度信息中提取目標特徵，這在傳統光學遙感中是難以企及的優勢。書中對目標散射機製的建模也下瞭很大功夫，這對於理解為什麼某些特定結構的目標在SAR圖像中會呈現齣獨特的“指紋”至關重要。我發現，以往在處理一些復雜地物，比如基礎設施、船舶或植被冠層時遇到的識彆難題，在這本書的理論指導下，似乎都有瞭清晰的解決思路。它不僅僅是一本工具書，更像是一位經驗豐富的導師，耐心地引導讀者從宏觀的物理背景，逐步深入到微觀的算法實現。

評分☆☆☆☆☆

這本書的係統性與邏輯嚴謹性，是我在眾多技術專著中最推崇的一點。它並非將不同的識彆算法割裂開來介紹，而是構建瞭一個完整的技術棧：從最基礎的SAR圖像預處理——包括輻射定標、幾何校正、去噪增強等基礎工作，到中層的特徵提取（如紋理特徵、幾何特徵的深度挖掘），最後落腳到高層的分類與識彆決策。這種層層遞進的結構，使得讀者在跟隨作者思路前進的過程中，能夠清晰地看到每個技術環節在整個識彆鏈條中的作用和相互影響。我尤其欣賞其在分辨率對識彆性能影響分析方麵的論述，作者通過對比不同分辨率數據在識彆特定目標時的錶現差異，直觀地揭示瞭“分辨率至上”觀念背後的復雜權衡，這對於項目規劃和資源配置都有著極強的指導意義。可以說，這本書提供的是一個從零開始構建SAR識彆係統的全景地圖。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭大量時間研究瞭書中關於SAR圖像目標識彆的評測標準與指標體係的部分，這部分內容對於確保研究成果的客觀性和可比性至關重要。作者並未簡單地羅列準確率、召迴率這些通用指標，而是深入探討瞭適用於SAR目標識彆特性的特定指標，比如對目標輪廓保持的保真度（Fidelity Metrics）以及對特定散射點敏感度的度量。更令人耳目一新的是，書中探討瞭如何構建一個半監督或主動學習的評估框架，以應對高分辨率SAR圖像中海量未標注數據的問題。這種對評估科學的重視，使得整本書的結論具有極高的可信度。它促使我重新審視自己過去的研究方法，意識到僅僅追求最高的分類精度是不夠的，關鍵在於建立一套能夠全麵反映識彆係統性能優劣的、符閤SAR物理特性的評價體係。這本書無疑提升瞭我對該領域研究深度的理解。

評分☆☆☆☆☆

閱讀完這本大部頭，我的直觀感受是，它在深度學習與SAR目標識彆的結閤應用方麵，提供瞭非常前沿且實用的見解。市麵上很多同類書籍，要麼側重於傳統的特徵工程方法，要麼一味堆砌最新的深度網絡結構，但這本書的巧妙之處在於，它找到瞭一個完美的平衡點。作者沒有迴避深度學習帶來的“黑箱”問題，反而花瞭不少篇幅討論如何將SAR的物理先驗知識融入到神經網絡的設計中，比如如何設計對幾何結構敏感的捲積核，或者如何利用目標散射模型的輸齣作為遷移學習的初始權重。我特彆留意瞭書中關於小樣本學習（Few-shot Learning）的討論，這對於SAR領域數據標注成本高昂的現狀來說，無疑是極具價值的突破口。整體來看，這本書的學術深度和工程實用性達到瞭一個極高的水準，對於希望將AI技術落地到實際SAR監測任務中的研究人員，是不可多得的寶藏。