遥感科学与进展 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:杜培军等

出品人:

页数:443

译者:

出版时间:2007-1

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787811075281

丛书系列:

图书标签:

• 1132
• 遥感
• 遥感科学
• 遥感技术
• 地球观测
• 地理信息系统
• GIS
• 环境监测
• 图像处理
• 空间分析
• 科学研究

图像处理与计算机视觉：从理论基础到前沿应用 图书简介 本书旨在为图像处理与计算机视觉领域的学习者、研究人员和工程师提供一本全面、深入且兼具前沿性的技术指南。全书结构严谨，内容详实，力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点，覆盖从基础数学原理到尖端深度学习模型的广阔范围。 第一部分：图像处理基础与数学基石 本部分着重于奠定坚实的数学和信号处理基础，这是理解后续复杂算法的前提。 第一章：数字图像表示与基础操作 本章首先深入探讨数字图像的本质，包括连续图像的采样与量化过程，以及数字图像的数学模型——二维矩阵表示。详细阐述了图像的灰度级、色彩空间（如RGB, HSV, Lab）的转换与特性，并介绍了基本的图像拓扑结构和邻域操作的概念。重点讨论了图像的基本几何变换（平移、旋转、缩放）及其在像素插值方法（最近邻、双线性、双三次插值）下的精确实现与误差分析。 第二章：图像增强与空间域滤波 图像增强是改善视觉质量的关键步骤。本章系统介绍了空间域增强技术。从直方图处理入手，详细分析了直方图均衡化和规定化的理论基础与实际效果，包括局部直方图均衡化（如AHE、CLAHE）如何有效处理对比度不足的局部区域。随后，深入讲解了线性空间滤波器的设计与应用，包括均值滤波、高斯滤波的卷积原理、滤波器核的构建，以及它们在噪声抑制方面的优劣。非线性滤波方面，重点解析了中值滤波、双边滤波在去除脉冲噪声和保护边缘信息方面的独特机制。 第三章：图像变换与频域分析 频域分析是图像处理的另一核心工具。本章从傅里叶变换（FT）的理论出发，详细推导了二维离散傅里叶变换（DFT）及其快速实现——快速傅里叶变换（FFT）的算法流程。深入剖析了傅里叶谱、相位谱的物理意义，并展示了如何利用频域特性进行周期性噪声的去除和图像的锐化处理。此外，本章还引入了更适应图像特性的变换，如离散余弦变换（DCT）在有损压缩中的作用，以及小波变换（Wavelet Transform）的多分辨率分析特性及其在图像去噪和特征提取中的应用。 第四章：图像复原与逆问题 图像复原关注如何从含有退化信息的图像中恢复原始图像。本章系统梳理了图像退化模型（点扩散函数，PSF）的建立。重点阐述了盲解卷积和非盲解卷积的原理，详细分析了维纳滤波（Wiener Filter）的最小均方误差准则，以及约束最小二乘滤波的实现。对于更复杂的模型，如基于迭代的方法，深入探讨了Richardson-Lucy算法和最大熵方法在处理非线性、病态反问题时的优势与局限性。 第二部分：图像分割与特征提取 本部分转向理解图像内容，涵盖了从像素到高级语义分割的核心技术。 第五章：图像分割技术 图像分割是将图像划分为有意义区域的过程。本章从传统方法开始，详细讲解了基于阈值的分割技术，包括全局阈值、局部阈值（如Otsu’s法）的优化过程。随后，深入探讨了基于区域的分割方法，如区域生长法、区域合并与分裂策略。边缘检测作为分割的先驱，本章对其进行了详尽的分析，包括梯度算子（Sobel, Prewitt）、二阶导数算子（Laplacian, LoG）和先进的Canny边缘检测算法的优化步骤。形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）在连接断裂、平滑边界方面的重要作用也被充分讨论。 第六章：图像特征提取与描述 特征是连接原始像素数据与高级认知之间的桥梁。本章聚焦于描述图像内容的关键局部特征。详细介绍了角点检测器（如Harris角点、Shi-Tomasi）的原理，并深入剖析了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的完整流程，包括关键点定位、尺度空间构建和描述符生成。对于纹理特征，系统阐述了灰度共生矩阵（GLCM）的构建、能量、熵等统计量在纹理分类中的应用。此外，本章也涵盖了霍夫变换（Hough Transform）在线性特征（直线、圆）检测中的强大能力。 第三部分：计算机视觉核心算法 本部分聚焦于如何使机器“看懂”世界，涉及三维重建、运动分析和深度学习的应用。 第七章：多视图几何与三维重建基础 理解三维空间是计算机视觉的关键目标。本章从对极几何（Epipolar Geometry）出发，详细讲解了基础矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的求解方法，以及如何利用它们进行立体匹配（Stereo Matching）的约束。本章详细介绍了相机标定（Camera Calibration）的原理，包括内参和外参的确定。随后，系统阐述了运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）的基本流程，并介绍了多视图立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）的概念及其在生成高精度三维模型中的作用。 第八章：运动分析与目标跟踪 运动分析旨在理解场景中物体的动态变化。本章首先介绍了光流（Optical Flow）的概念，深入分析了Lucas-Kanade方法的局部约束与全局约束（如Horn-Schunck方法）的异同。随后，重点探讨了目标跟踪的经典算法，包括基于相关滤波的方法（如Mean Shift, CAMShift）和基于状态估计的方法（如卡尔曼滤波）。本章的后半部分专门讨论了更鲁棒的跟踪框架，例如粒子滤波（Particle Filter）在处理非高斯噪声和非线性系统中的应用。 第九章：深度学习在视觉任务中的应用 本部分是全书的前沿高地，聚焦于卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的革命性应用。本章首先回顾了人工神经网络的基础知识，并详细介绍了卷积层、池化层、激活函数的数学原理。对经典CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的演变进行了梳理，分析了残差连接、批量归一化等关键创新点。随后，本书将目光投向高级任务，详尽解析了目标检测（如R-CNN系列、YOLO、SSD）和语义分割（如FCN, U-Net, DeepLab）的核心网络结构、损失函数设计和训练策略。最后，简要介绍了生成对抗网络（GANs）在图像生成与超分辨率等领域的潜力。 第十章：实践与工具链 本章为工程实践导向，详细介绍了主流的计算机视觉库和开发环境。重点讲解了如何高效使用OpenCV库进行图像的加载、预处理和算法实现。此外，还提供了使用Python及TensorFlow/PyTorch框架搭建、训练和部署深度学习视觉模型的实例教程，涵盖了数据准备、模型优化和性能评估的标准流程。 适用读者： 本书适合于高等院校信息工程、电子工程、自动化、测绘科学等相关专业的本科高年级学生及研究生作为教材或参考书。同时，对于希望系统学习和深入研究图像处理、计算机视觉技术的科研人员和软件工程师，本书也提供了不可或缺的理论支撑和实战指导。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容广度令人印象深刻，它真正体现了“博采众长”的理念。它似乎并没有固守某一派系的理论，而是广泛吸纳了全球范围内相关领域的前沿成果。我注意到其中对几种不同技术路线的对比分析尤为精到，作者没有偏袒任何一方，而是客观地列举了各自的优缺点和适用场景。这种平衡的视角非常宝贵，它培养了读者批判性思考的能力，而不是盲目接受既定结论。此外，书中对一些跨学科的交叉点进行了深入探讨，例如如何将先进的计算方法融入传统分析模型中，这些部分的论述显示了作者深厚的学术功底和广阔的视野。阅读到关于未来发展趋势的章节时，我能感受到作者对该领域的热情和深刻洞察力，他所勾勒的蓝图既富有远见，又建立在扎实的现实基础之上，让人对这个领域的前景充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得非常到位，它不是那种堆砌概念的教科书，而更像是一位经验丰富的导师在循循善诱。开篇并没有直接抛出深奥的理论，而是从宏观的背景和历史演变入手，为读者构建了一个坚实的知识框架。这种“先搭台子，后唱戏”的处理方式，极大地降低了阅读的门槛，让我这个非科班出身的人也能迅速建立起对核心问题的基本认知。接着，作者开始逐步深入，从基础原理到最新的研究热点，层层递进，逻辑链条清晰得令人赞叹。我特别喜欢作者在论述某个关键技术时，会穿插一些具有启发性的案例分析，这些案例往往来自实际工程项目，具有很强的说服力，让人清晰地看到理论是如何转化为实际生产力的。读完一个大章节，总有一种豁然开朗的感觉，仿佛自己在这位“导师”的引导下，迈过了好几个知识的门槛。这种体验，是冷冰冰的资料堆砌所无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验上来说，这本书构建了一个极佳的学习闭环。它巧妙地在每个知识点讲解完毕后，设置了相应的“思考题”或“延伸阅读建议”，这些设计极大地激发了读者的主动探索欲。我发现自己不再是被动地接收信息，而是被引导着去主动构建知识网络。尤其是那些延伸阅读的文献引用，都非常精准地指向了该领域的经典或最新成果，为我后续的深入学习指明了方向。全书的语言风格沉稳、精准，没有多余的修饰，每一个词汇的选择都力求准确传达其专业含义，这使得阅读过程本身也成为了一种对专业术语精确理解的训练。读完这本书，我感觉收获的不仅仅是知识体系，更重要的是获得了一种系统性解决复杂问题的思维模式，这比具体的知识点本身可能更加重要和持久。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用价值超乎我的预期，它绝非只停留在理论层面，而是充满了可操作性的指导。我尝试根据书中的某一小节提到的数据处理流程进行模拟验证，发现其中的步骤描述详尽到足以直接应用于实际工作。作者在描述每一个步骤时，都考虑到了实际操作中可能遇到的“陷阱”和“优化点”，并给出了明确的建议，这对于一线的工作人员来说，简直就是一本随时可以翻阅的“实战手册”。更值得称赞的是，作者对于公式和模型的推导过程，处理得极其细致，每一个变量的引入、每一步代换都清晰可见，这让那些原本看起来晦涩难懂的数学表达变得可以被完全理解和掌握，而不是简单地接受一个结果。这种对细节的执着和对实践的重视，让这本书的价值倍增，它不再是高阁之上的理论，而是可以被立即实践和检验的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，从封面到内页的排版都透露着一种严谨而又不失艺术气息的专业感。拿在手里沉甸甸的，墨香和纸张的质感完美融合，让人忍不住想要立刻沉浸其中。我尤其欣赏作者在内容组织上的匠心独运，每一个章节的过渡都处理得如同丝绸般顺滑，没有丝毫的生硬感。特别是那些复杂的概念，作者总能找到一个恰到好处的比喻或图示来辅助理解，使得即便是初次接触这个领域的读者，也能顺畅地跟上思路。阅读过程中，我时常会停下来，对着那些精心绘制的流程图和示意图细细揣摩，它们不仅仅是信息的载体，更像是作者对这个学科精髓的一种提炼和表达。这本书的排版清晰度极高，字体大小和行距都经过了科学的考量，长时间阅读也不会产生视觉疲劳。总而言之，这不仅仅是一本知识的汇集，更是一件制作精良的工艺品，体现了出版方对学术内容应有的尊重。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆