摄影测量学

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页数:151
译者:
出版时间:2008-8
价格:22.00元
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isbn号码:9787503018602
丛书系列:
图书标签:
  • 摄影测量
  • 三维重建
  • 遥感
  • 计算机视觉
  • 图像处理
  • 测量学
  • 地理信息系统
  • 点云
  • 建模
  • 无人机
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具体描述

《摄影测量学》主要是根据“摄影测量学教学大纲”和“摄影测量学课程标准”编写的,为了兼顾各专业人员不同的学习需求,对其中部分内容进行了适当扩充。《摄影测量学》内容包括航空摄影、单张像片的解析基础、立体像对的基础知识、摄影测量作业理论、立体测图仪、数字摄影测量等。全面论述了摄影测量的基本概念、基本理论、主要技术和方法。

《摄影测量学》可作为测绘各专业大学本科的教材,也可供其他相关专业的师生、工程技术人员和研究人员学习参考。

《数字图像处理与分析》 (不含“摄影测量学”相关内容) --- 书籍概述:从像素到理解的深度旅程 《数字图像处理与分析》是一部全面而深入探讨如何利用计算机技术对二维数字图像进行获取、增强、分割、特征提取及高级理解的专业著作。本书旨在为计算机科学、电子工程、自动化、遥感科学以及生物医学工程等领域的专业人士和高年级本科生、研究生提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。我们聚焦于数字图像的数学本质、算法的优化实现以及面向实际应用的解决方案。 全书结构清晰,逻辑严密,从最基础的图像表示和数字化理论入手,逐步过渡到复杂的高级分析技术,力求构建一个完整且自洽的知识体系。与侧重于几何重建和空间定位的学科(如摄影测量学)不同,本书的核心关注点在于图像内容的信息提取、噪声抑制、对比度优化以及基于形态学和频域的结构分析。 --- 第一部分:数字图像基础与预处理 本部分奠定了整个学科的基石,为后续的复杂分析打下坚实的技术储备。 第一章:图像的数字化与表示 详细阐述了光电转换过程中模拟信号如何转化为数字信号的过程。内容涵盖: 1. 采样理论(Sampling Theory): 奈奎斯特-香农采样定理的深入探讨,以及欠采样和过采样的影响分析。 2. 量化(Quantization): 灰度级和色彩深度(如8位、16位、24位真彩)的数学模型与视觉感知关系。 3. 图像空间域表示: 矩阵、张量表示法,以及不同图像格式(如TIFF, PNG, JPEG)在内存和文件结构上的差异。 4. 色彩空间理论: 深入解析RGB、CMY、HSV、Lab等主流色彩空间的转换机制及其在不同应用场景(如显示、印刷、视觉感知研究)下的适用性。本书将重点分析色彩空间在图像增强中的作用,而非其在三维空间定位中的应用。 第二章:图像增强:改善视觉质量 本章专注于改善图像的视觉效果和可分析性,主要通过在空间域和频率域直接修改像素值来实现。 1. 空间域增强技术: 点处理技术: 伽马校正、灰度拉伸、直方图均衡化及其自适应版本(AHE, CLAHE)。 邻域处理技术: 卷积操作的数学基础,以及基于线性(均值滤波、高斯滤波)和非线性(中值滤波、极值滤波)滤波器的平滑处理。 2. 频率域增强技术: 傅里叶变换(DFT): 详细介绍二维离散傅里叶变换的计算、性质及频谱分析。 滤波器的设计: 理想滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器的低通、高通、带通和带阻设计,重点讨论其在锐化和周期噪声抑制中的应用。 第三章:图像复原:消除失真与噪声 与增强侧重主观改善不同,复原尝试根据已知的降质模型逆向推导出原始图像。 1. 噪声模型分析: 详述高斯噪声、椒盐噪声(脉冲噪声)、周期性噪声的统计特性及其在图像中的表现。 2. 线性点处理复原: 维纳滤波(Wiener Filtering)的理论推导和实现,重点在于如何平衡噪声抑制与图像模糊之间的矛盾。 3. 盲解卷积(Blind Deconvolution): 在点扩散函数(PSF)未知情况下进行图像复原的迭代算法介绍,例如Lucy-Richardson算法的应用。 --- 第二部分:图像分割与特征提取 这是实现机器“看懂”图像内容的核心环节,目标是将图像分解为具有意义的、可识别的区域或对象。 第四章:图像分割的高级技术 本章系统地介绍了从边缘检测到区域划分的各种方法。 1. 边缘检测: 梯度算子: Sobel, Prewitt, Roberts算子的详细比较。 最优边缘检测: Canny边缘检测算法的严格数学推导及其在多尺度分析中的优势。 LoG(拉普拉斯 of 高斯)与斑点检测。 2. 阈值分割: 全局阈值法: Otsu’s Method(最大类间方差法)的优化与应用。 局部与自适应阈值: 针对光照不均场景的像素级阈值确定方法。 3. 区域导向分割: 区域生长、区域分裂与合并算法,以及基于水平集(Level Set)方法的先进分割技术。 第五章:形态学图像处理 形态学处理是基于集合论的图像操作,对于二值图像的骨架化、孔洞填充和颗粒分析至关重要。 1. 基本运算: 腐蚀、膨胀、开运算和闭运算在噪声去除和对象形态保持上的精确应用。 2. 结构元素设计: 如何根据目标形状定制结构元素。 3. 高级形态学应用: 击中与未命中变换、骨架化(Skeletonization)算法及其在拓扑分析中的作用。 第六章:图像特征表示与描述 成功分割后,如何用量化的指标来描述这些对象是后续识别的基础。 1. 区域特征描述: 面积、周长、紧密度、圆形度、矩(Moments,包括中心矩和归一化矩)及其在形状识别中的应用。 2. 纹理分析: 灰度共生矩阵(GLCM)的构建、特征提取(对比度、能量、熵)及其在材质分类中的应用。 3. 傅里叶描述符: 基于轮廓的傅里叶变换特征提取,用于对对象进行旋转、尺度和位移不变的描述。 --- 第三部分:现代方法与高级分析 本部分转向更先进、更依赖于统计模型和迭代优化的技术,特别是在模式识别和图像理解的边缘。 第七章:基于变换的图像分析 本章侧重于将图像信息映射到更有利于分析的域中。 1. 小波变换(Wavelet Transform): 与傅里叶变换相比,小波在时间和频率上提供局部化分析的能力。详细介绍离散小波变换(DWT)及其在图像去噪(阈值去噪)和多分辨率分析中的应用。 2. Hough 变换: 用于检测图像中的参数化形状,如直线、圆和椭圆的鲁棒方法,重点分析其在连接性分析中的作用。 第八章:模式识别与机器学习基础在图像中的应用 本章将图像处理的结果作为输入,引入分类器的概念。 1. 经典分类器回顾: K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)在图像特征分类中的应用实例。 2. 贝叶斯决策理论: 最大似然分类和最大后验概率分类在图像分割结果评估中的应用。 3. 聚类方法: K-Means及模糊C均值(FCM)在图像区域划分中的实现与比较。 --- 总结与展望 《数字图像处理与分析》系统地涵盖了从像素操作到高级特征描述的完整流程,重点强调了算法背后的数学原理、计算效率及在实际工程问题中的适用性。本书避免了涉及涉及空间坐标系、传感器几何标定和三维坐标重构等与摄影测量学紧密相关的议题,专注于提升数字图像本身的信息含量和可分析性。每一章节都配有详尽的算法步骤和理论推导,旨在培养读者独立设计和优化图像处理系统的能力。

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读后感

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用户评价

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作为一个在建筑设计领域摸爬滚打了多年的老手,我必须承认,我过去对摄影测量这件事的理解非常肤浅,主要停留在“拿个全景相机拍一圈然后用软件拼接”的层面。然而,《摄影测量学》彻底颠覆了我的认知框架。它清晰地阐述了摄影测量的核心价值在于“量测”,而不仅仅是“成像”。书中关于“影像几何关系”的数学推导,虽然我跳过了一些复杂的矩阵运算,但其背后的物理意义被解释得非常到位——即如何利用多个视角的重叠影像,来精确反演目标物体在三维空间中的位置。我最欣赏的是它对不同传感器类型的对比分析,比如CCD、CMOS以及新兴的激光雷达数据融合处理部分,提供了非常前瞻性的视角。特别是涉及到历史建筑保护与监测的应用案例,书中展示了如何利用高精度摄影测量数据来对比分析墙体的微小沉降和形变,这种严谨的、以数据为驱动的分析方法,对我后续的项目方案提出了更高的要求。这本书的语言风格非常沉稳、严谨,几乎没有冗余的词汇,每一个句子似乎都在传递重要的信息。它像一把精密的尺子,帮助我在追求艺术表现的同时,也确保了工程成果的绝对可靠性。

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说实话,我本来是冲着这本书的“摄影”二字来的,想学点高级的后期技巧,没想到它居然深入到了光学和传感器物理层面。这绝对是一本需要静下心来啃的“硬核”作品。这本书的深度,让我对“一张照片的价值”有了全新的认识。它没有浪费笔墨去讨论光圈快门这些摄影基础知识,而是直接切入了数字影像的获取与解析过程。其中关于“相机内方位元素与外方位元素”的详细解析,配上作者自绘的精确坐标轴示意图,简直是教科书级别的清晰。我过去在处理航拍数据时,经常会遇到模型细节丢失或扭曲的问题,看完这本书关于“像片间重叠率与基线长度对地面分辨率的影响”的章节后,我立刻明白了问题出在哪里——我之前的飞行方案根本没有考虑地面采样距离的最佳化。而且,作者在讨论误差源时,不仅分析了大气折射、镜头畸变,甚至还深入到了CCD芯片的像素非线性和辐射畸变,这表明作者的知识体系覆盖面极广,绝对不是泛泛而谈。对于有志于从事专业三维重建、测绘或高精度数字孪生领域的朋友来说,这本书是理解底层逻辑的基石,建议人手一本,并且最好做好标记和笔记。

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初次翻阅《摄影测量学》,我的第一感觉是它极具前瞻性,但同时又牢牢扎根于坚实的理论基础。这本书的结构安排非常巧妙,它不像某些技术书籍那样一味追求新奇的技术堆砌,而是先建立起严密的数学模型,然后再探讨如何利用现代计算技术去求解和优化这些模型。我特别喜欢作者在章节末尾设置的“思考与拓展”部分,这些问题往往能引导读者跳出书本的框架,去思考如何在特定的应用场景中灵活调整参数。例如,书中对“无像控(AIC)摄影测量”的介绍,让我看到了未来在人迹罕至地区进行快速三维建模的可能性,这在灾害评估和考古勘探领域具有重大的实际意义。书中的配图虽然大多是黑白线条图,但其精确性无可挑剔,它们比任何华丽的彩色照片都更能说明问题。阅读过程需要一定的耐心和对几何的敏感度,但一旦理解了核心的投影关系,你会发现摄影测量的魅力在于它能将二维图像转化为精确可测量的三维信息,这种“化虚为实”的能力令人震撼。这是一部结构严谨、内容充实,并且对实践指导意义深远的专业著作。

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天哪,这本《摄影测量学》简直是为我这种“想拍出更专业照片”的业余爱好者量身定做的!我一直觉得自己的构图和用光还行,但总感觉作品少了点“灵魂”,看了这本书才明白,原来是缺乏对空间和尺度的精准把握。作者在开篇部分就用非常生动有趣的方式,把摄影测量学的基本原理讲得透彻易懂,完全没有那种枯燥的教科书味儿。特别是关于“深度信息获取”的那几章,简直是茅塞顿开!我以前拍建筑或者风景,总觉得照片太平,缺乏立体感,翻完这部分,我立刻拿起相机,尝试着使用不同的基线角度去拍摄同一个场景,回来对比照片,那差异简直是立竿见影。更让我惊喜的是,书中还穿插了大量实际案例的分析,比如如何通过多张照片重建出一个古建筑的真实三维模型,这些实例的讲解丝丝入扣,连我这个门外汉也能大致理解背后的数学逻辑,完全不会觉得晦涩难懂。而且,作者还贴心地提供了一些辅助软件的使用心得,让我不再是单纯地停留在理论层面,而是真正能动手实践,将理论知识转化为拍摄技巧的提升。这本书绝对不只是工具书,它更像是一位经验丰富的大师,在你耳边轻声点拨,让你在每一次快门按下时,都带着对空间更深刻的理解。我强烈推荐给所有对数字图像处理和精确表达空间关系感兴趣的朋友们。

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这本书的排版和装帧设计实在是太有品味了,拿在手上就感觉沉甸甸的,满满的知识感。我尤其欣赏作者在论述复杂概念时所采用的“庖丁解牛”式的分解法。比如,在讨论到“像片控制点选取”这一关键步骤时,很多其他资料都会直接丢给你一堆规范,让人望而生畏。但这本书不同,它用了整整两章的篇幅,从最基础的相机标定误差对最终模型精度的影响,一步步推导出为什么某些类型的点位特征更稳定,甚至还配上了清晰的示意图,展示了不同点位分布对误差椭圆的影响。这种循序渐进的讲解方式,让我的理解深度远超以往。我甚至发现,过去我在尝试后期处理一些航拍照片时遇到的畸变校正难题,在这本书里找到了最根本的解决思路——不是单纯地套用滤镜,而是要理解镜头参数和物体位置的关系。读完关于“空中三角测量”的那一章节后,我立刻明白了为什么有些项目的结果总是会“漂移”,原来是早期迭代优化中的初始值选择起了决定性作用。这本书的价值在于,它不仅告诉你“怎么做”,更重要的是告诉你“为什么这样做最合理”,这才是区分专业与业余的关键。它已经超越了一本基础读物的范畴,更像是一部指导工程师进行严谨数据采集与处理的案头必备手册。

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