前视红外景象匹配技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙继银 等 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030325655

商品编码：29692630379

包装：平装

出版时间：2011-10-01

基本信息

书名:前视红外景象匹配技术

定价：70.00元

售价：47.6元,便宜22.4元,折扣68

作者:孙继银,等

出版社：科学出版社

出版日期：2011-10-01

ISBN：9787030325655

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.499kg

编辑推荐

与可见光图像相比，红外成像在像元分辨率、图像清晰度等方面都有较大的差距，更重要的是随着视点和视距的变化，所拍摄的前视景象差别很大，因此，前视红外景象的匹配是一项艰巨而富有挑战性的工作。孙继银等著的《前视红外景象匹配技术》充分利用可见光影像信息，通过三维景象图的生成、红外模型的建立与反演、生成前视红外导航模板，实现了前视红外景象准确的匹配。在此基础上建立了一套系统、实用的前视红外导航图生成算法和模型，为飞行器基于前视红外的景象匹配导航开创了一条有效的技术途径。

内容提要

孙继银等著的《前视红外景象匹配技术》针对景象匹配制导需求，系统讲述了前视红外景象匹配的概念、算法、模型，以及工程实现和应用技术。全书共7章，包括红外成像的概念、前视红外景象匹配原理、三维信息获取与三维场景生成、红外反演模型的建立与反演、前视仿真图与匹配模板的生成、基于不变量的前视景象匹配、基于局部特征的前视红外景象匹配和前视红外导航图生成系统等内容。
《前视红外景象匹配技术》内容是课题组多年的研究成果，其创新性、系统性和实用性突出，书中的所有模型和算法全部经过实验验证，可以直接应用于红外图像的处理和景象匹配制导等领域。
本书可供导航制导与控制、计算机图像处理、航空、航天飞行器设计和应用领域的研究人员、工程技术人员、高等院校学生参考，也可作为高等院校相关专业研究生教材。

目录

作者介绍

文摘

序言

遥感影像信息提取与分析：洞悉地表变化的智慧之眼 本书旨在深入探讨遥感影像在地理信息科学、环境监测、城市规划、灾害管理等诸多领域的应用，重点聚焦于如何从海量遥感数据中高效、精准地提取有价值的地表信息，并对其进行深入分析，以支持多维度的决策制定。我们将从遥感影像的形成原理出发，逐步展开一系列关键技术与方法，力求为读者构建一个全面而系统的知识体系。 第一章 遥感影像基础理论与成像原理 本章将为读者打下坚实的理论基础。我们将首先介绍遥感的定义、发展历程及其在现代社会中的重要地位。随后，我们将详细解析不同类型遥感传感器的成像原理，包括可见光/近红外、热红外、微波等，并阐述其各自的光谱特性和成像优势。重点将放在对地物反射/辐射特性的理解上，讲解不同地物（植被、土壤、水体、建筑物等）在不同波段的响应规律，这是进行后续信息提取的前提。此外，还将介绍影响遥感影像质量的各种因素，如大气效应、几何畸变、辐射定标等，并初步探讨质量控制的重要性。 第二章 遥感影像预处理技术 原始遥感影像往往包含各种噪声和误差，直接用于分析将严重影响结果的准确性。本章将详细介绍一系列关键的预处理技术，旨在提升影像的质量和可用性。我们将从几何校正入手，讲解不同校正方法（如多项式校正、有理函数模型校正、地形相关的校正等）的原理和适用场景，以及大地测量学知识在其中的作用。接着，我们将深入探讨辐射校正，包括大气散射、吸收、透射对亮度和反射率的影响，并介绍常用的辐射定标和地形阴影校正方法。此外，图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化、滤波（高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等）等，也将得到详尽的阐述，它们能够有效地突出地物细节，方便人工判读和后续处理。最后，我们将讨论影像镶嵌与裁切技术，用于合成大范围影像或提取特定研究区域。 第三章 遥感影像分类与特征提取 分类是遥感影像信息提取的核心环节，旨在将影像中的像元根据其地物类别进行划分。本章将系统介绍经典的遥感影像分类方法。我们将从监督分类的原理入手，详细讲解最大似然分类、最小距离分类、支持向量机（SVM）、随机森林等算法，并分析其各自的优缺点及适用条件。接着，我们将转向非监督分类，重点介绍K-Means、ISODATA等聚类算法，并探讨如何解释聚类结果。对于面向对象分类（OBIA）这一新兴且强大的技术，本章也将进行深入介绍，阐述其如何克服像元基分类的局限性，利用影像对象（segment）的形状、纹理、空间关系等信息进行分类，尤其在处理高分辨率影像时具有显著优势。此外，本章还将触及特征提取技术，例如纹理特征、形状特征、光谱指数（如NDVI、NDWI等）的计算与应用，这些特征能够更有效地描述地物属性，提升分类精度。 第四章 遥感影像变化检测技术 监测地表的变化是遥感影像应用的重要方面，例如城市扩张、森林砍伐、土地利用变化、灾害影响评估等。本章将聚焦于遥感影像变化检测的关键技术。我们将从变化检测的基本概念和流程出发，介绍不同时间点影像的配准与统一预处理的重要性。随后，我们将详细介绍多种变化检测方法，包括直接比较法（如差值法、比值法）、变化向量分析（CVA）、主成分分析（PCA）变化检测、分类后比较法等。每种方法都将配以具体的算法原理和应用实例。此外，针对不同的变化类型（如突变、渐变）和地物，本章还将探讨如何选择最适合的变化检测策略。 第五章 遥感影像目标检测与识别 在海量遥感数据中快速、准确地识别特定目标（如建筑物、车辆、舰船、特定地物等）是遥感应用中的一个重要挑战。本章将介绍遥感影像目标检测与识别的技术。我们将从传统的基于特征的方法开始，讨论如何利用颜色、纹理、形状等手工设计特征进行目标检测。随后，我们将重点转向基于深度学习的先进方法，详细介绍卷积神经网络（CNN）在目标检测领域的应用，包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等主流模型及其在遥感影像上的改进与优化。本章还将探讨目标识别中的一些难点问题，如尺度变化、遮挡、类内差异等，并介绍相应的解决方案。 第六章 遥感影像信息提取与应用案例 本章将通过具体的应用案例，将前几章介绍的技术和方法融会贯通，展示遥感影像信息提取在实际问题中的强大威力。我们将选取几个代表性的应用领域，如： 城市扩张监测与土地利用/土地覆被变化分析： 利用多时相影像进行城市边界提取、建成区扩张分析、土地覆被类型变化统计等。 农业监测与产量估算： 基于光谱指数和作物模型，进行作物长势监测、病虫害识别、产量估算等。 环境监测与污染评估： 利用遥感影像监测水体富营养化、土壤侵蚀、空气污染扩散、植被退化等。 灾害监测与评估： 快速获取火灾、洪水、地震、滑坡等灾害区域的影像，进行灾害范围、损失评估，为应急响应提供支持。 地质与矿产资源勘探： 通过对地表形貌、光谱特征的分析，辅助地质构造解译和矿产资源预测。 林业资源调查与管理： 进行森林覆盖率统计、森林类型划分、森林火灾监测、采伐迹地调查等。 每个案例都将详细阐述其背后的科学原理、采用的具体技术流程、关键参数的设置以及最终的分析结果解读。 第七章 遥感影像处理软件与平台 本章将为读者介绍当前主流的遥感影像处理软件和平台，帮助读者了解如何将理论知识转化为实际操作。我们将介绍商业软件，如ERDAS IMAGINE、ENVI等，以及开源软件，如QGIS（结合插件）、Google Earth Engine（GEE）等。对于每种软件或平台，我们将简要介绍其功能特点、操作界面、常用工具以及学习资源。同时，也将提及一些专门用于深度学习模型训练和部署的平台。 第八章 遥感影像处理的挑战与未来发展趋势 最后，本章将对当前遥感影像信息提取与分析领域面临的挑战进行总结，并展望未来的发展趋势。挑战可能包括：海量数据的存储与处理、高精度信息提取的精度瓶颈、跨领域数据融合的难度、模型的可解释性问题等。未来发展趋势可能包括：深度学习在遥感领域的更广泛应用、时空序列分析的深化、多源异构数据融合（如SAR、LiDAR、地面观测等）、实时处理与智能解译、云原生遥感处理平台的发展、以及遥感在可持续发展目标（SDGs）中的更大作用等。 通过对本书内容的学习，读者将能够系统掌握遥感影像信息提取与分析的核心理论、关键技术和应用方法，具备独立解决实际问题的能力，从而更好地利用遥感这只“智慧之眼”，洞悉地表变化，服务于科学研究与社会发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，那种深邃的蓝色调和中间的抽象线条，给人的感觉既专业又前沿。我本来是冲着这个设计来的，想着这肯定是一本关于未来视觉技术或者新型传感器应用的前沿著作。然而，当我翻开目录时，心里咯噔了一下，发现内容似乎完全跑偏了。它似乎更侧重于某一特定领域的算法实现和理论推导，对于我期望的那种广阔的、横跨多个红外应用场景的综述性介绍，几乎找不到踪影。我一直在寻找的是关于多模态融合、环境适应性增强以及新型目标识别框架的讨论，尤其是那些能指导实际工程部署的案例分析。这本书的章节标题，比如“某型探测器的数据预处理流程详解”或者“特定场景下的噪声抑制模型优化”，显得过于聚焦和技术化，缺乏一种宏观的指导意义。读了几页后，我发现它大量引用了特定的学术论文和专利，这让文本变得非常晦涩难懂，对于一个希望快速了解该领域全貌的读者来说，这更像是一份高度专业化的技术手册，而不是一本面向广泛读者的科普或综述书籍。我对它那种极度细致的数学推导感到有些不知所措，这完全不是我预想中那种关于“景象匹配”技术的开创性讨论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量实在令人不敢恭维。许多示意图模糊不清，线条交错复杂，根本无法清晰地展示算法流程或数据结构。我尤其对其中关于“几何校正与配准”的章节感到失望。在处理三维场景重建和姿态估计时，精确的数学变换至关重要，需要清晰的图示来辅助理解复杂的坐标系转换。然而，书中的配图大多是低分辨率的截图，甚至有些图例和文字描述存在矛盾，这极大地影响了阅读体验和对核心概念的把握。一个关于“匹配技术”的专业书籍，其视觉传达的准确性应该放在首位。此外，书中引用的软件工具和库版本似乎也比较陈旧，这让希望立刻动手实践的读者感到无从下手。我期望看到的是现代化的仿真环境配置指南和开源代码的引用，而不是那些早已被社区淘汰的旧版本文档描述。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式实在是太学术化了，读起来有一种强烈的“教科书”的滞重感，但它又不像一本经典的教科书那样结构清晰、逻辑严密。它更像是一本将若干篇高度专业的研究报告生硬地拼凑在一起的文集。我原以为会看到关于不同匹配算法（如SIFT、SURF在红外领域的变体应用）的性能对比分析，或者至少是关于空间域和频率域匹配策略的深入探讨。然而，书中的大部分篇幅似乎都在追溯一个非常特定的历史脉络下的技术发展，而且对相关背景知识的介绍非常简略，仿佛读者都已经对前置的知识了如指掌。这使得我这个跨学科背景的读者在理解其核心论点时障碍重重。我特别期待看到的是关于“鲁棒性”的讨论——如何在恶劣天气、遮挡、或者传感器退化的情况下，依然能保持高精度的匹配效果。书中虽然提到了“精度”，但更多的是在特定实验室环境下的指标展示，缺乏那种应对真实世界复杂性的深刻洞察和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是希望了解如何将不同的传感器数据源进行有效整合，构建一个更具弹性的感知系统。我关注的“景象匹配”应包含对不同光谱段数据的融合处理，例如可见光辅助红外增强，或者微波与红外数据的交叉验证。然而，这本书的视角似乎非常单一，几乎将所有讨论都限制在了“红外对红外”的单一场景内，讨论的匹配策略也极其保守和传统。对于如何处理跨域的语义一致性问题，或者如何利用上下文信息来解决局部匹配歧义，书中几乎没有涉及。它似乎只关注于像素级别的灰度值匹配和特征点对应，而忽略了更高层次的认知理解。这本书给我的印象是，它非常擅长在狭小的技术空间内挖掘细节，但在应对实际应用中常见的复杂性和多样性时，显得力不从心和视野受限，更像是一份针对特定硬件平台或特定研究课题的内部报告，而非一本通用的技术参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注新型成像技术的工程师，我打开这本书时，内心充满了对前沿技术突破的期待。我关注的重点是如何利用深度学习的最新进展来革新传统的基于特征点的匹配方法，特别是如何设计出能够抵抗对抗性攻击的匹配网络。这本书的内容给我的感觉是，它似乎停留在十年前的技术阶段。其中涉及的特征提取和描述符生成方法，虽然基础扎实，但完全没有触及当前主流的卷积神经网络（CNN）或Transformer结构在视觉匹配任务中的应用。我花了很大力气寻找关于自监督学习在红外数据增强方面的应用，或者关于如何构建一个端到端的全景匹配系统的章节，但通篇未见踪影。这让我严重怀疑作者的知识体系是否及时更新到了最新的研究前沿。如果一本书声称讨论“技术”，却避开了目前最热门、最有效的技术范式，那么它的参考价值无疑会大打折扣。对我而言，它更像是一份对经典方法的详尽回顾，而非面向未来的技术指南。