遥感数字图像处理 9787566113351 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘丹丹，张玉娟 著

图书标签:

• 遥感
• 数字图像处理
• 图像处理
• 遥感技术
• 地理信息系统
• GIS
• 遥感应用
• 图像分析
• 模式识别
• 计算机视觉

店铺： 韵读图书专营店

出版社： 哈尔滨工程大学出版社

ISBN：9787566113351

商品编码：29763850402

包装：平装-胶订

出版时间：2016-07-01

图书基本信息
图书名称	遥感数字图像处理	作者	刘丹丹、张玉娟
定价	44.80元	出版社	哈尔滨工程大学出版社
ISBN	9787566113351	出版日期	2016-07-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

刘丹丹、张玉娟主编的《遥感数字图像处理(测绘地理信息类高等学校十二五规划教材)》为测绘地理信息类高等学校“十二五”规划教材，系统地介绍了遥感基本概念、电磁波遥感基本理论、遥感平台与传感器系统、遥感数据获取和遥感图像处理与分析，以遥感图像的获取和存储、图像数字表示和描述、图像校正、图像增强变换、图像分割和遥感信息定量提取为主线，详细探讨了遥感各应用领域的研究方法与实践案例，主要体现在测绘遥感、林业遥感、农业遥感、大气环境遥感、生态环境遥感、水环境遥感、灾害遥感与地理信息系统的集成及综合应用。 本书可作为环境、地理、土地、海洋、农业、地矿、水利、经济、管理、信息等学科的本科生和研究生教材，可供遥感及相关专业的学生使用，也可供遥感科研和生产人员参考。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《数字图像处理与应用：理论、算法与实践》 内容概要 本书是一部系统而深入探讨数字图像处理领域理论、算法及实际应用的著作。它旨在为读者提供一个坚实的理论基础，引导读者掌握核心的图像处理技术，并鼓励读者将所学知识应用于解决实际问题。全书内容结构严谨，逻辑清晰，从基础概念出发，逐步深入到高级技术和前沿应用，力求全面覆盖数字图像处理的各个重要方面。 第一部分：数字图像处理基础 本部分奠定了读者理解后续内容的必要基础。 第一章：数字图像概述 1.1 图像的本质与分类： 详细介绍图像的物理形成过程，以及模拟图像与数字图像的根本区别。探讨不同类型的数字图像，如二值图像、灰度图像、彩色图像，并阐述它们各自的特点、表示方法（如像素、分辨率、位深度）及其在不同应用场景下的适用性。 1.2 数字图像的表示： 深入解析数字图像在计算机中的存储方式，包括像素矩阵、颜色空间（如RGB, HSV, YCbCr）的定义、转换及其意义。重点阐述不同颜色空间的优缺点，以及在图像采集、显示和处理中的作用。 1.3 图像质量评价： 介绍衡量图像质量的关键指标，包括客观评价指标（如信噪比SNR、峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM）和主观评价方法。分析不同评价指标的适用范围和局限性，为后续图像增强和复原等章节奠定基础。 1.4 数字图像处理的任务与流程： 概述数字图像处理的主要任务，如图像增强、图像复原、图像分割、图像特征提取、图像识别等，并描绘一个典型的数字图像处理流程，从图像采集到最终的应用输出。 第二章：图像增强 2.1 空间域增强： 点运算： 详述点运算的原理，包括灰度变换（线性变换、对数变换、指数变换、伽马变换）和直方图处理（直方图均衡化、直方图规定化）。重点分析这些变换如何改变图像的对比度和亮度，并提供具体应用案例。 邻域运算（卷积）： 深入讲解卷积操作在图像处理中的核心地位，介绍各种滤波器（平滑滤波器、锐化滤波器）的原理和实现。详细阐述均值滤波、高斯滤波、中值滤波在去噪方面的效果，以及拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等在边缘检测和图像锐化中的应用。 2.2 频率域增强： 傅里叶变换基础： 引入傅里叶变换的概念，解释其将图像从空间域转换到频率域的意义。介绍二维离散傅里叶变换（DFT）及其性质，如平移性、旋转性、可分离性等。 频率域滤波： 讲解如何通过滤波在频率域实现图像增强，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。深入分析不同频率域滤波器对图像亮度和细节的影响，以及它们在平滑和锐化中的应用。重点介绍理想滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器的区别与优劣。 第二部分：图像复原与分析 本部分聚焦于如何从退化的图像中恢复原始信息，并提取有用的图像特征。 第三章：图像复原 3.1 图像退化模型： 建立图像退化过程的数学模型，分析噪声（加性噪声、乘性噪声、椒盐噪声、高斯噪声）和几何失真（模糊、扭曲）的来源和特性。 3.2 噪声抑制： 探讨各种噪声抑制技术，包括空间域滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波）和频率域滤波。详细介绍维纳滤波（Wiener filter）及其在噪声和模糊同时存在时的最优性能。 3.3 逆滤波与最小均方差滤波： 讲解逆滤波（Inverse filtering）的原理和局限性，以及最小均方差滤波（Minimum Mean Square Error filtering, MMSE）作为其改进方案，如何通过引入对退化过程和噪声的估计来提高复原效果。 3.4 约束最小二乘滤波： 介绍约束最小二乘滤波（Constrained Least Squares filtering）如何结合平滑性约束来处理退化程度较高的图像。 第四章：彩色图像处理 4.1 彩色模型： 再次深入探讨各种彩色模型（RGB, CMY, HSV, YCbCr等）的定义、转换和应用。重点分析不同彩色模型在图像显示、打印、压缩和分析中的优势。 4.2 彩色图像增强： 介绍针对彩色图像的增强技术，包括基于颜色空间的增强（如对HSV模型中的S和V分量进行增强）和全色图像的增强方法。 4.3 彩色图像分割： 探讨基于颜色信息进行图像分割的方法，如阈值分割、区域生长、聚类分析等。 第五章：图像分割 5.1 边缘检测： 深入讲解边缘检测的原理，分析不同边缘检测算子（Sobel, Prewitt, Roberts, Canny, Laplacian of Gaussian）的特点、优缺点及其在不同场景下的应用。 5.2 阈值分割： 介绍各种阈值分割技术，包括全局阈值法、局部阈值法（Otsu法）以及基于区域生长的阈值分割。 5.3 基于区域的分割： 讲解区域生长、区域分裂与合并等算法，分析如何根据像素的相似性将图像划分为不同的区域。 5.4 形态学分割： 介绍基于形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）的分割方法，以及分水岭算法在分割中的应用。 第三部分：图像特征提取与识别 本部分着眼于从图像中提取有意义的特征，并利用这些特征进行模式识别和目标检测。 第六章：图像特征提取 6.1 特征的定义与分类： 阐述特征在图像分析中的重要性，并将其分为全局特征、局部特征（点、线、角等）和区域特征。 6.2 边缘、角点和纹理特征： 详细介绍如何提取图像中的边缘、角点（如Harris角点检测）和纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM、Gabor滤波器）。 6.3 形状特征： 探讨描述物体形状的各种特征，包括几何特征（如面积、周长、质心、紧密度）、拓扑特征和矩不变量。 6.4 描述符（Descriptors）： 介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等局部特征描述符的原理和应用，以及它们在图像匹配和物体识别中的作用。 第七章：模式识别基础 7.1 模式识别概述： 介绍模式识别的基本概念、流程和分类（监督学习、无监督学习）。 7.2 分类器： 讲解常用的分类器，如K近邻（KNN）算法、支持向量机（SVM）、决策树、朴素贝叶斯分类器。 7.3 聚类分析： 介绍K-Means、层次聚类等无监督学习算法，以及它们在图像分割和特征分组中的应用。 第八章：图像识别与目标检测 8.1 模板匹配： 讲解基于模板的图像识别方法，包括平方差匹配、相关匹配等。 8.2 基于特征的识别： 结合前一章介绍的特征提取方法，讲解如何利用提取的特征进行图像识别，例如基于SIFT特征的图像检索。 8.3 目标检测方法： 介绍经典的以及现代的目标检测算法，包括滑动窗口法、基于深度学习的目标检测模型（如R-CNN系列、YOLO系列、SSD）。重点分析它们的检测原理、精度和速度。 第四部分：图像处理的应用与进阶 本部分将理论知识与实际应用相结合，并探讨一些更高级的主题。 第九章：图像压缩与编码 9.1 图像压缩的必要性与分类： 阐述图像数据量庞大带来的存储和传输问题，介绍无损压缩和有损压缩的原理和区别。 9.2 无损压缩技术： 讲解行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、算术编码（Arithmetic Coding）等。 9.3 有损压缩技术： 重点介绍离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩标准中的应用，以及感知编码和量化在有损压缩中的作用。 9.4 视频压缩基础： 简要介绍视频压缩的基本原理，包括帧间压缩和帧内压缩。 第十章：图像变换与傅里叶变换的应用 10.1 离散余弦变换（DCT）： 深入分析DCT的性质，以及其在图像信号表示和压缩中的优越性。 10.2 小波变换： 引入小波变换的概念，解释其在多分辨率分析中的优势，以及在图像去噪、特征提取和压缩等方面的应用。 10.3 傅里叶变换在图像处理中的其他应用： 除了频率域滤波，还将探讨傅里叶变换在全息术、图像复原（如解卷积）等领域的应用。 第十一章：计算机视觉基础 11.1 计算机视觉概述： 介绍计算机视觉的核心目标，即让计算机“看懂”图像。 11.2 运动分析与跟踪： 讲解光流法（Optical Flow）在运动估计中的应用，以及目标跟踪的基本原理。 11.3 三维视觉基础： 简要介绍立体视觉、多视图几何等概念，以及它们在三维重建中的作用。 第十二章：图像处理的实践与发展趋势 12.1 图像处理软件与工具： 介绍主流的图像处理软件（如MATLAB Image Processing Toolbox, OpenCV, scikit-image）及其使用技巧。 12.2 典型应用案例分析： 结合实际应用，如医学影像分析、遥感图像处理、工业视觉检测、安防监控、人脸识别等，详细讲解图像处理技术在其中的具体实现和效果。 12.3 前沿技术展望： 探讨深度学习在图像处理领域的革命性影响，以及未来图像处理技术的发展方向，如生成对抗网络（GANs）、图神经网络（GNNs）在图像生成、风格迁移、语义分割等方面的最新进展。 本书的编写力求理论联系实际，通过丰富的图示和实例，帮助读者透彻理解每一个算法和技术的原理，并能够将其灵活运用于各种复杂的图像处理任务。无论读者是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获益匪浅，掌握数字图像处理的精髓，并为进一步的深入学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在城市规划领域工作多年的专业人士，我深知遥感技术在城市监测和规划中的重要性。这本书为我提供了一个全新的视角和强大的工具。我特别关注书中关于城市遥感图像处理的应用部分，比如如何利用遥感数据进行城市扩张监测、土地利用分类、建筑物提取等等。这些都是我工作中经常会遇到的问题。书中对相关算法的讲解，不仅清晰易懂，而且与实际应用紧密结合，让我能够快速地将学到的知识应用到我的工作中。我非常欣赏书中关于高分辨率遥感图像处理的讨论，这对于城市精细化管理来说至关重要。书中对纹理分析、边缘检测、形状分析等技术的应用，让我能够提取更精细的城市信息。此外，书中还探讨了遥感数据与GIS的集成应用，这让我能够更有效地将遥感分析结果用于城市规划和决策。这本书不仅提升了我的专业技能，也让我对遥感技术在城市可持续发展中的作用有了更深刻的认识。对于和我一样从事城市规划、地理信息系统、环境监测等领域的专业人士来说，这本书绝对是必备的学习资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这样的跨学科研究者来说，是一笔宝贵的财富。我所在的领域需要经常处理大量的地理空间数据，而遥感图像是其中非常重要的一部分。这本书为我提供了一个系统、全面、深入的学习平台。我尤其喜欢书中对遥感图像解译的论述，这不仅仅是简单的图像处理，更是对图像背后信息的深度挖掘。书中关于光谱特征、空间特征、纹理特征等多种解译方法的介绍，让我能够从不同的角度去理解和分析遥感图像。我非常欣赏书中对地物信息提取的详细讲解，比如如何利用不同的光谱指数来识别植被、水体、土壤等。这些方法在我进行生态环境监测研究时，提供了极大的帮助。此外，书中还对遥感图像的动态监测和变化检测进行了深入的探讨，这对于我研究地表变化、生态演替等问题至关重要。这本书的专业性和实用性都让我非常满意，它不仅提升了我的技术能力，也拓宽了我的研究思路。我推荐这本书给所有需要处理和分析遥感数据的研究者。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个长期从事地理信息系统（GIS）工作的人来说，这本书的出现无疑是雪中送炭。我一直在寻找一本能够系统性地介绍遥感数字图像处理技术的书籍，能够让我将理论知识与实际操作相结合。这本书正是满足了我的需求。它不仅仅是一本教科书，更像是一个实用的操作指南。书中对于各种图像处理算法的讲解，都非常深入且透彻，同时又紧密联系实际应用。例如，在讲解图像配准时，书中详细介绍了不同配准方法的原理、步骤以及在不同情况下的适用性，这对于我处理多时相、多传感器遥感影像时至关重要。我尤其喜欢书中关于地理信息系统与遥感图像处理相结合的部分，这让我能够更好地理解如何将遥感影像的分析结果融入到GIS平台中，进行更深层次的空间分析和应用。书中提到的各种软件工具和技术，也都是当前遥感和GIS领域的主流，让我学到的知识能够直接应用于工作中，提高了我的工作效率和专业能力。读完这本书，我感觉自己在遥感图像处理方面获得了巨大的提升，能够更自信地应对各种复杂的项目需求。这本书对于那些需要将遥感技术应用于实际工作中的专业人士来说，绝对是一本不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

我一直对地理学和空间科学有着浓厚的兴趣，而这本书则将我一直以来对遥感的好奇心，转化成了切实可行的知识和技能。这本书的内容深度和广度都让我印象深刻。我喜欢书中对于不同类型遥感传感器及其成像原理的介绍，这让我对遥感数据的来源和特性有了更全面的认识。例如，多光谱、高光谱、SAR等不同传感器的数据特性和应用领域都进行了详细的说明。在我看来，理解了数据的来源，才能更好地理解如何处理和分析它。书中的图像处理算法介绍也非常详尽，从基础的滤波、变换，到更高级的分类、变化检测，都进行了深入的讲解。我特别欣赏书中对算法背后的数学原理的阐述，这让我能够真正理解算法是如何工作的，而不是仅仅停留在“如何使用”的层面。此外，书中还提供了大量的实践案例，让我有机会将学到的知识运用到实际的数据处理中。这些案例覆盖了不同的应用领域，让我能够看到遥感技术在各个行业中的广泛应用。这本书的作者显然是这个领域的专家，他们的知识储备和讲解能力都令人钦佩。我强烈推荐这本书给所有想要深入了解遥感数字图像处理的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织逻辑性很强，从基础到进阶，层层递进，让我这个对遥感领域完全陌生的读者，也能一步步建立起清晰的知识体系。我最初被这本书吸引，是因为它涵盖了遥感数字图像处理的各个方面，这让我看到了这个领域巨大的潜力。我非常喜欢书中对图像增强技术的详细介绍，比如对比度拉伸、直方图均衡化等，这些基础但至关重要的技术，在实际应用中能够极大地提升图像的可视化效果。同时，书中还深入探讨了图像变换技术，如傅里叶变换、小波变换等，这让我了解了如何从不同的角度去分析图像的频率信息，从而提取出更丰富的特征。我尤其对书中关于遥感图像分类的讲解印象深刻，作者不仅列举了多种分类算法，还深入分析了它们的原理和优缺点，并给出了实际的案例。这让我能够根据不同的应用需求，选择最合适的分类方法。这本书的知识密度很高，但讲解清晰，让我觉得学起来非常有成就感。我强烈推荐这本书给所有想要系统学习遥感数字图像处理的读者，它会为你打开一扇通往未知领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容质量和学术深度都让我感到惊喜。我是一位在教育行业工作的教师，平时需要为学生讲解遥感技术。这本书为我提供了非常优质的教学资源。我喜欢书中对遥感图像处理各个环节的细致讲解，从数据获取、预处理，到信息提取、应用，都覆盖得非常全面。对于学生来说，掌握这些基础知识非常重要。书中对于各种算法的原理讲解，清晰易懂，并配以丰富的图示和案例，这让学生们能够更好地理解抽象的理论。我尤其欣赏书中关于图像融合技术的讨论，这对于提升遥感图像的空间分辨率和信息量非常关键，这在教学中是一个非常重要的知识点。此外，书中还对遥感图像处理的最新发展和趋势进行了介绍，这让我能够及时更新我的教学内容，让学生接触到最前沿的知识。这本书的语言风格严谨而不失趣味，能够激发学生的学习兴趣。我强烈推荐这本书给所有从事遥感教学的教师，它将帮助你更好地传授知识，培养出优秀的学生。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次对地球的深度探索之旅。我一直对自然地理和环境变化很感兴趣，而这本书提供了一个全新的视角来观察和理解这些变化。我喜欢书中通过遥感图像来展示各种自然现象，比如冰川融化、森林火灾、城市扩张等等，这些直观的图像比任何文字描述都更有说服力。书中对这些现象背后的遥感数据处理和分析过程的讲解，让我明白了我们是如何从这些太空中传回的图像中获取如此丰富的信息的。我特别关注书中关于遥感图像在灾害监测和应急响应中的应用，这让我看到了遥感技术在保护人类生命财产安全方面的重要作用。书中对变化检测、目标识别等技术在灾害监测中的应用案例，让我对遥感技术的能力有了更深的认识。这本书不仅仅是关于技术，更是关于如何利用技术来更好地认识和保护我们的地球。我强烈推荐这本书给所有关心地球、热爱地理的朋友们，它会让你对我们所居住的星球有更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对遥感图像处理世界的新大门！我一直对从太空中看地球充满好奇，而这本书就像一位经验丰富的向导，把我一步步带入了遥感数字图像的奇妙领域。一开始，我对于那些专业术语和复杂的算法感到有些畏惧，但作者的讲解却异常清晰且富有条理。从最基础的数字图像概念，比如像元、光谱等等，到更深入的图像增强、变换、分类等等，都进行了细致入微的阐释。我尤其喜欢书中通过大量生动形象的案例来解释抽象的概念，这让我能够更直观地理解那些专业知识。比如，在讲解图像增强时，书中不仅介绍了不同的增强方法，还配以实际的遥感图像对比，让我能清晰地看到增强前后的效果差异，这对于我这样初学者来说，简直是太有帮助了！此外，书中对于各种常用遥感数据的特性也进行了介绍，让我对不同传感器获取的图像有了更深刻的认识。读完一部分，我感觉自己对遥感图像的处理能力有了质的飞跃，不再是望洋兴叹，而是能够实际操作，去解读这些来自太空的宝贵信息了。这本书的结构安排也很合理，循序渐进，让人感觉学习起来不那么吃力，而且知识点也抓得很牢，不会让人觉得零散。我强烈推荐给所有对遥感领域感兴趣的朋友，尤其是那些想入门但又觉得无从下手的人，这本书绝对是你的不二之选，它会让你发现遥感图像处理的魅力，并激发你更深入探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，简直是抱着一种探索未知的心态。我之前对遥感数字图像处理的了解仅限于一些泛泛的概念，比如卫星拍摄的照片可以用来监测环境变化等等。但是，这本书却把这些概念具体化、系统化了。我印象最深刻的是关于图像分类的部分，作者不仅仅是简单地列举了几种分类方法，而是详细地分析了每种方法的原理、优缺点以及适用场景。比如，监督分类和非监督分类的区别，以及它们在实际应用中可能遇到的问题。书中还给出了很多代码示例，虽然我不是一个专业的程序员，但跟着书中的例子，我竟然也能动手尝试一些简单的图像处理操作，这让我感到非常惊喜和成就感。更重要的是，这本书让我认识到，遥感图像不仅仅是“好看”的图片，更是蕴含着丰富地理信息和环境变化的“数据”。通过科学的处理和分析，我们可以从中提取出很多有价值的信息，比如土地覆盖变化、植被健康状况、水体污染情况等等。这些信息对于我们理解和保护地球至关重要。我特别赞赏书中对于处理过程中可能遇到的技术难题的探讨，以及一些解决思路的提供，这让我在遇到实际问题时，不再感到束手无策。这本书的深度和广度都让我觉得物超所值，它不仅教授了知识，更培养了我独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是非常扎实和专业的。我是一位在环境科学领域进行研究的学生，平时会接触到一些遥感数据，但一直缺乏系统性的处理知识。这本书就像是一把钥匙，为我打开了通往更深层次遥感数据分析的大门。我特别喜欢书中对于遥感图像质量评价和校正部分的阐述。这些是保证后续分析结果准确性的基础，书中对这些内容的讲解非常详细，包括了各种几何校正、辐射校正的方法和原理，以及如何评估校正效果。这让我明白了，看似简单的遥感图像背后，隐藏着如此多的科学严谨的流程。此外，书中还对遥感图像的特征提取和目标识别进行了深入的探讨。例如，如何利用不同的光谱特征来区分不同的地物类型，如何利用纹理分析来识别地表细节等等。这些内容让我对遥感数据的信息提取能力有了全新的认识。这本书的语言风格也比较严谨，但又不失清晰易懂，对于我这样的非计算机专业背景的学生来说，能够很好地理解其中的技术细节。我非常满意这本书提供的知识体系，它为我未来的研究打下了坚实的基础，让我能够更有信心地利用遥感技术来解决环境问题。