現代航空圖像處理 李明磊 黎寧 9787121502507 【台灣高等教育出版社】

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書名：現代航空圖像處理
ISBN：9787121502507
出版社：電子工業
著編譯者：李明磊 黎寧
頁數：284
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1736688
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內容簡介

本書面對航空特色專業和信息工程領域的發展需求，深入探討現代航空圖像處理與計算機視覺的專業知識，強調學科交叉，結合國內外航空領域的創新創業活動，開展編寫工作。全書共7章，主要內容包括：緒論，機載成像感測器，航空圖像增強、複原和幾何校正，圖像特徵分析與景象匹配，遙感圖像中的地物分類，對地觀測目標定位與跟蹤，基於航空圖像的三維重建等。讀者能夠獲得必要的航空圖像處理知識與技能，以及分析和解決複雜工程問題的能力，以適應未來科學研究、產品開發和工程管理的需求。 本書適用於面向高年級本科生與研究生的產教融合教學，也可供相關領域的工程技術人員學習、參考。

目錄

第1章 緒論
1 1 引言
1 1 1 數字圖像基礎
1 1 2 攝影測量與遙感
1 1 3 計算機視覺
1 2 航空圖像的發展歷史
1 2 1 早期航空圖像的獲取
1 2 2 航空飛行平台
1 2 3 現代航空圖像
1 3 航空圖像的應用舉例
1 3 1 地圖製圖學
1 3 2 防災應急
1 3 3 軍事與公共安全
1 3 4 其他
1 4 航空圖像處理的問題與挑戰
1 5 本章小結
第2章 機載成像感測器
2 1 電磁波譜成像
2 2 成像感測器的類型
2 2 1 機載數碼相機
2 2 2 熱輻射感測器
2 2 3 多光譜感測器
2 2 4 高光譜感測器
2 2 5 微波輻射計
2 2 6 合成孔徑雷達（SAR）
2 3 光學相機的數學模型
2 3 1 成像模型的基本元素
2 3 2 成像坐標系定義
2 3 3 透視投影成像模型
2 3 4 圖像畸變數學模型
2 3 5 光學相機的幾何標定
2 4 干涉合成孔徑雷達成像
2 4 1 雷達干涉測量的原理
2 4 2 雷達干涉圖和數字高程圖
2 4 3 DInSAR和變形測量
2 4 4 多時間相干圖像
2 4 5 空間去相關和比率相干技術
2 4 6 條紋平滑濾波器
2 5 激光雷達掃描儀
2 5 1 LiDAR成像特點
2 5 2 飛行時間法
2 5 3 系統基本組成
2 5 4 三維點雲特徵分析
2 6 本章小結
第3章 航空圖像增強、複原和幾何校正
3 1 空間域圖像增強
3 1 1 基本灰度變換
3 1 2 基於直方圖的圖像增強
3 1 3 基於空間濾波器的圖像增強
3 2 頻率域增強
3 2 1 傅里葉變換
3 2 2 傅里葉頻域濾波器
3 2 3 離散餘弦變換
3 3 航空圖像去霧
3 3 1 圖像複原的概述
3 3 2 航空圖像去霧的概述
3 3 3 基於物理模型的去霧算法
3 3 4 基於暗通道先驗的去霧算法
3 4 圖像超解析度重建
3 4 1 超解析度重建的概念
3 4 2 多圖像超解析度重建技術
3 4 3 單圖像超解析度重建技術
3 4 4 基於稀疏表示的超解析度重建算法
3 5 遙感圖像幾何校正
3 5 1 圖像的幾何變形
3 5 2 多項式變形模型
3 5 3 GCP的選擇和圖像聯合配準的自動化
3 6 本章小結
第4章 圖像特徵分析與景象匹配
4 1 邊緣信息
4 1 1 邊緣檢測
4 1 2 邊緣跟蹤
4 2 特徵點提取和特徵描述
4 2 1 Harris角點
4 2 2 FAST角點
4 2 3 SIFT特徵點
4 2 4 SURF特徵點
4 2 5 ORB特徵提取
4 2 6 特徵點匹配
4 3 紋理特徵表達
4 3 1 紋理的概念
4 3 2 紋理特徵類型
4 4 形狀特徵提取
4 4 1 圖像中形狀的概述
4 4 2 形狀特徵的應用
4 4 3 形狀的描述和表示
4 5 景象匹配
4 5 1 初始區域搜索
4 5 2 灰度匹配法
4 5 3 基於特徵的匹配方法
4 5 4 基於深度學習的匹配方法
4 5 5 景象匹配效果舉例
4 6 本章小結
第5章 遙感圖像中的地物分類
5 1 圖像分類基本知識
5 1 1 圖像識別方法
5 1 2 分類器的設計
5 2 傳統地物分類方法
5 2 1 非監督迭代聚類
5 2 2 特徵空間迭代聚類
5 2 3 聚類分裂
5 3 監督分類
5 3 1 監督分類算法的一般範式
5 3 2 光譜角度映射分類
5 3 3 決策規則：差異性度量函數
5 3 4 最優多數點重分配
5 3 5 分類后平滑和準確性評估
5 4 基於支持向量機的遙感圖像地物分類
5 4 1 SVM理論基礎
5 4 2 多分類SVM
5 5 基於卷積神經網絡的分類模型
5 5 1 卷積神經網絡
5 5 2 全卷積神經網絡
5 5 3 UNet
5 5 4 DeepLab系列網絡
5 5 5 基於SAM的遙感分類網絡
5 6 基於改進型DeepLabv3+的地物分類
5 6 1 輕量化網絡MobileNetv2
5 6 2 條件隨機場
5 6 3 基於改進型DeepLabv3+的遙感圖像地物分類
5 6 4 分類實驗
5 7 本章小結
第6章 對地觀測目標定位與跟蹤
6 1 載體平台的位置與姿態
6 1 1 全球導航衛星系統
6 1 2 慣性導航系統
6 2 地面目標檢測
6 2 1 混合概率密度模型分割檢測
6 2 2 基於深度學習的目標檢測
6 2 3 紅外圖像小目標檢測
6 3 基於機載光電吊艙數據的目標定位與測速
6 3 1 目標地理定位
6 3 2 目標測速
6 4 視覺SLAM系統
6 4 1 視覺SLAM基本概念
6 4 2 ORB-SLAM2算法
6 4 3 顧及動態目標的改進SLAM算法
6 4 4 基於神經輻射場的SLAM算法
6 5 視頻目標跟蹤
6 5 1 基於核相關的視頻目標跟蹤算法
6 5 2 基於卡爾曼濾波的視頻目標跟蹤算法
6 5 3 基於匈牙利算法的目標關聯方法
6 6 本章小結
第7章 基於航空圖像的三維重建
7 1 引言
7 2 對極幾何基礎
7 2 1 對
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