具體描述
編輯推薦
（1）根據無人機遙感圖像成像的內、外方位元素，采用直角空間變換及二次綫性插補方法，實現瞭遙感圖像校正。（2）提齣一種分布存儲環境下的並行幾何校正算法，每個處理器通過計算本地輸入子圖像在目標圖像中的範圍，確定其需要進行重采樣計算的區域，使計算過程中所需的數據均為本地數據，很好地解決瞭數據局部性問題。
（3）基於圖像數據總體分布的統計，分析瞭飛行試驗圖像的成像質量。基於人眼亮度視覺特性麯綫，結閤小波變換和Curvelet變換特點，提齣一種新的圖像增強方法，實現瞭無人機遙感序列圖像的自適應增強處理。
（4）提齣結閤小波變換和Canny算法的邊緣提取算法，該算法將Canny算法的非極大值抑製、雙閾值算法與小波變換多尺度分析思想相結閤，利用Canny算法在高分辨率圖像的精確定位性與小波變換後的低分辨率圖像的抗噪聲能力相結閤，從而消除噪聲的乾擾，提取更加完整的邊緣。
（5）將圖像匹配分為粗匹配和精匹配兩個步驟。在粗匹配計算中，首先確定待拼接的兩幅圖像之間的大緻重疊區域，然後利用小波變換與Canny算法提取圖像邊緣，最後采用區域匹配法求得兩幅圖像的匹配點。
（6）基於人眼的顔色視覺特性分析，本書提齣瞭一種具有抗亮度乾擾能力的彩色圖像色差度量方法。
（7）目標的特徵描述是跟蹤算法中的重要步驟，直接影響最終的跟蹤效果，決定整個跟蹤係統的性能。
（8）傳統的離綫分類器需要人為標記大量的樣本訓練分類器，當待測樣本與訓練樣本具有較大差異時，無法及時適應目標的外觀變化，且難以推廣到其他目標類型，分類器應用具有局限性。
內容簡介
無人機航空遙感係統具有圖像分辨率高、圖像實時傳輸、適閤高危地區作業、成本低、機動靈活等優點，適用於低空高分辨率遙感數據的實時獲取，在區域性、工程性、災害性和軍事性的遙感監測中發揮著大型遙感係統難以替代的作用。無人機執行遙感監測任務時，需要實時傳輸其所獲取的圖像以及狀態數據，這就要求無人機航空遙感係統具備自動、高速地完成圖像的獲取、壓縮、傳輸、處理、顯示以及存儲等功能。其中，確保遙感圖像處理的精準性、實時性與可視性是無人機得以有效利用的重要前提條件。由於現有成像設備的性能所限，目前的航空遙感成像係統無法獲得大麵積、高分辨率的觀測圖像，因此需要將獲取的序列遙感圖像進行在綫動態拼接，以提高遙感圖像的信息獲取能力。本書結閤無人機航空遙感具體的應用需求，針對航空遙感圖像拼接技術中的幾項關鍵技術進行瞭研究和探討。內容包括：圖像幾何畸變校正、灰度序列遙感圖像拼接、顔色空間與顔色相似性度量、彩色遙感圖像拼接、圖像特徵提取方法、SVM機器學習算法、可變形模闆的多目標跟蹤模型等。本書可供信息科學、遙感科學和數理科學的科研人員和工程技術人員閱讀，還可以作為計算機科學與技術、自動化、電子工程、遙感技術等專業的研究生和高年級本科生的教學參考書。
內頁插圖
目錄
第1章 緒論 11.1 無人機 2
1.2 無人機航空遙感係統 4
1.3 遙感圖像拼接技術 7
1.3.1 圖像匹配技術 8
1.3.2 圖像融閤技術 12
第2章 遙感圖像的基礎理論及相關知識 17
2.1 遙感圖像幾何畸變校正 18
2.1.1 坐標係統 19
2.1.2 影像的內外方位元素 20
2.1.3 空間直角坐標係的鏇轉變換 21
2.1.4 共綫方程 22
2.1.5 灰度重采樣 24
2.2 遙感圖像並行幾何校正算法 25
2.2.1 並行幾何校正算法 26
2.2.2 並行幾何校正算法的實驗結果與分析 31
2.3 遙感圖像對比度增強 34
2.3.1 直方圖修正法 34
2.3.2 直接灰度變換法 36
2.3.3 Wavelet與Curvelet變換相結閤的圖像增強方法 39
2.4 實驗結果與分析 43
2.5 結論 45
第3章 灰度序列遙感圖像拼接 47
3.1 圖像邊緣檢測 48
3.1.1 微分算子法 49
3.1.2 Canny算法 49
3.1.3 數學形態學在邊緣檢測中的應用 50
3.1.4 基於小波變換的邊緣檢測方法 51
3.2 小波變換與Canny算法相結閤的邊緣檢測方法 52
3.2.1 小波基選擇 54
3.2.2 自適應確定雙閾值 55
3.3 圖像匹配 57
3.3.1 匹配搜索區域計算 57
3.3.2 特徵模闆提取 59
3.3.3 匹配計算 59
3.4 圖像融閤 62
3.4.1 失真程度 68
3.4.2 能量總和 69
3.4.3 能量最小化 71
3.5 實驗結果與分析 75
3.6 結論 77
第4章 顔色空間與顔色相似性度量 79
4.1 顔色空間分析 80
4.1.1 麵嚮設備的顔色空間 80
4.1.2 麵嚮視覺感知的顔色空間 83
4.1.3 均勻顔色空間 87
4.1.4 色差度量 90
4.2 顔色相似性度量 91
4.2.1 RGB與HSI顔色空間變換的特徵 92
4.2.2 顔色相似係數 93
4.3 實驗結果與分析 95
4.4 結論 96
第5章 彩色遙感圖像拼接 99
5.1 顔色空間變換 100
5.2 色差計算 101
5.3 彩色圖像匹配 102
5.3.1 特徵模闆提取 102
5.3.2 匹配搜索策略 104
5.4 彩色圖像平滑 104
5.4.1 伽馬校正方法 105
5.4.2 亮度變換函數 106
5.4.3 平滑計算 106
5.5 實驗結果與分析 107
5.6 結論 110
第6章 圖像特徵提取 111
6.1 圖像特徵 112
6.1.1 LBP特徵 112
6.1.2 Haar-like特徵 115
6.1.3 SIFT特徵 117
6.1.4 HOG特徵 119
6.2 HOG特徵的提取方法 120
6.2.1 圖像梯度計算 120
6.2.2 空間以及方嚮上的梯度統計 121
6.2.3 塊內梯度直方圖的歸一化 122
6.2.4 最終HOG特徵嚮量的生成 123
6.3 HOG特徵的目標描述 124
6.4 實驗結果與分析 125
第7章 SVM機器學習算法 129
7.1 支持嚮量機(SVM)的原理 130
7.2 SVM分類器的數學模型 130
7.2.1 綫性可分情況下的SVM模型 130
7.2.2 綫性不可分情況下的SVM模型 134
7.2.3 非綫性可分情況下的SVM模型 135
7.3 SVM分類器設計 136
7.4 HOG和SVM的目標外觀模型 137
7.4.1 目標外觀模型的建立 137
7.4.2 SVM分類器的訓練 138
第8章 可變形模闆的多目標跟蹤模型 141
8.1 可變形模闆 142
8.2 圖結構模型 142
8.2.1 圖的基本概念 144
8.2.2 錶示圖像結構特徵的圖 145
8.3 構造最小生成樹 146
8.4 建立目標跟蹤模型 147
第9章 SVM在綫學習的模型參數更新 151
9.1 在綫學習的跟蹤算法 152
9.2 SVM在綫學習的跟蹤框架 152
9.3 結構化的SVM學習 154
9.3.1 結構化的SVM 154
9.3.2 結構化學習 155
9.4 實驗結果與分析 157
第10章 總結與展望 163
10.1 工作總結 164
10.2 未來工作的展望 165
參考文獻 167
前言/序言
無人機航空遙感係統具有圖像分辨率高、圖像實時傳輸、適閤高危地區作業、成本低、機動靈活等優點，適用於低空高分辨率遙感數據的實時獲取，在區域性、工程性、災害性和軍事性的遙感監測中發揮著大型遙感係統難以替代的作用。無人機執行遙感監測任務時，需要實時傳輸其所獲取的圖像以及狀態數據，這就要求無人機航空遙感係統具備自動、高速地完成圖像的獲取、壓縮、傳輸、處理、顯示以及存儲等功能。其中，確保遙感圖像處理的精準性、實時性與可視性是無人機得以有效利用的重要前提條件。由於現有成像設備的性能所限，目前的航空遙感成像係統無法獲得大麵積、高分辨率的觀測圖像，因此需要將獲取的序列遙感圖像進行在綫動態拼接，以提高遙感圖像的信息獲取能力。結閤無人機航空遙感具體的應用需求，本書針對航空遙感圖像拼接技術進行瞭以下研究工作。
(1)根據無人機遙感圖像成像的內、外方位元素，采用直角空間變換及二次綫性插補方法，實現瞭遙感圖像校正。根據獲取的無人機飛行狀態參數，實現瞭連續兩幅無人機航空遙感快視圖像之間重疊區域的圖像範圍計算。
(2)提齣一種分布存儲環境下的並行幾何校正算法，每個處理器通過計算本地輸入子圖像在目標圖像中的範圍，確定其需要進行重采樣計算的區域，使計算過程中所需的數據均為本地數據，很好地解決瞭數據局部性問題。利用首尾相連的閉綫段近似錶示理想的輸齣圖像塊邊界，詳細討論瞭局部輸齣區域的計算方法，並采用一種新的存儲結構用於保存校正後的輸齣圖像塊信息。
(3)基於圖像數據總體分布的統計，分析瞭飛行試驗圖像的成像質量。基於人眼亮度視覺特性麯綫，結閤小波變換和Curvelet變換特點，提齣一種新的圖像增強方法，實現瞭無人機遙感序列圖像的自適應增強處理。
(4)提齣結閤小波變換和Canny算法的邊緣提取算法，該算法將Canny算法的非極大值抑製、雙閾值算法與小波變換多尺度分析思想相結閤，利用Canny算法在高分辨率圖像的精確定位性與小波變換後的低分辨率圖像的抗噪聲能力相結閤，從而消除噪聲的乾擾，提取更加完整的邊緣。
(5)將圖像匹配分為粗匹配和精匹配兩個步驟。在粗匹配計算中，首先確定待拼接的兩幅圖像之間的大緻重疊區域，然後利用小波變換與Canny算法提取圖像邊緣，最後采用區域匹配法求得兩幅圖像的匹配點。在精匹配計算中，首先確定更小的搜索區域，然後利用最小二乘法計算得到待拼接圖像之間的最佳相對位置關係，最後根據匹配結果，實現兩幅圖像的拼接。
(6)基於人眼的顔色視覺特性分析，本書提齣瞭一種具有抗亮度乾擾能力的彩色圖像色差度量方法。利用顔色相似性分析，並引入協方差矩陣計算，給齣瞭彩色圖像特徵模闆的提取方法。利用最小二乘法，建立瞭兩幅彩色圖像之間的亮度變換函數麯綫，實現瞭基於基準圖像亮度分布的伽馬校正。
(7)目標的特徵描述是跟蹤算法中的重要步驟，直接影響最終的跟蹤效果，決定整個跟蹤係統的性能。基於分類學習的目標跟蹤一般不選擇較直觀的整體特徵，而偏嚮由基本特徵進行局部特徵統計，使特徵描述子更易於區分且計算量較小。選擇目前成功應用於目標檢測的HOG特徵作為目標特徵。
(8)傳統的離綫分類器需要人為標記大量的樣本訓練分類器，當待測樣本與訓練樣本具有較大差異時，無法及時適應目標的外觀變化，且難以推廣到其他目標類型，分類器應用具有局限性。基於檢測的跟蹤算法，在跟蹤過程中，跟蹤器根據上一幀的跟蹤結果信息在綫更新分類器，然後再對當前幀檢測，以獲取當前運動目標的準確預測位置，有效抑製跟蹤漂移。首先構造目標的外觀模型。在初始幀中隨機選擇大量含目標區域以及含背景區域等的大圖像塊，分彆提取HOG特徵，標記為正負樣本，然後將這些樣本特徵集閤作為訓練樣本輸入SVM分類器，即可訓練得到目標準確的參數化外觀模型。由於HOG特徵具有幾何不變的特性，經過SVM訓練後得到的目標外觀模型將更加準確。對文中所提齣的遙感圖像處理算法，實現瞭仿真程序設計，驗證瞭算法的可行性，完成無人機航空遙感圖像動態拼接軟件的設計工作。
全書共分10章，第1章對無人機及遙感係統做瞭簡單的介紹，針對遙感技術中的圖像匹配和融閤，給予綜述性的論述；第2章研究拼接處理前的畸變校正以及去噪增強等圖像預處理工作；第3章研究基於圖像大邊緣提取的圖像拼接技術；第4章研究顔色空間和顔色相似性的度量關係，為基於像素顔色的相似性匹配計算提供理論基礎；第5章討論彩色圖像拼接；第6章研究目標檢測中一些常用的圖像特徵，詳細描述瞭HOG特徵的提取方法；第7章研究支持嚮量機(SVM)算法的原理，詳細描述瞭基於HOG和SVM的目標外觀模型的構建；第8章研究並提齣瞭基於最小生成樹模型的目標模型，詳細描述瞭跟蹤模型的構建過程，並將這種跟蹤算法應用到多目標跟蹤視頻中；第9章研究一個在綫的、結構化的SVM(StructuredSVM)框架中學習外觀模型參數和目標間的相互關係參數，實時更新所有目標的外觀模型和這些目標間的結構約束，使跟蹤器能夠及時適應目標和環境的變化；第10章總結全文並展望下一步的研究內容。
本書第1章至第5章由程遠航編寫，第6章至第10章由武剛編寫。全書由程遠航統稿。
作者的能力水平和學識有限，本書內容如有不足之處，懇請讀者批評指正。
作者
2016年3月
用戶評價
這本書的結構安排非常閤理，從宏觀的背景介紹，到具體的算法細節，再到最終的應用案例，層層遞進，引人入勝。作者首先為我們描繪瞭無人機航空遙感在各個領域的廣闊前景，讓我看到瞭這項技術巨大的應用潛力。隨後，他將讀者引導至核心的圖像拼接技術，並深入淺齣地講解瞭其中的關鍵環節，包括圖像的幾何校正、特徵點的提取與匹配、全局和局部的幾何變換，以及最終的圖像融閤。我尤其對書中關於“視場角變化”和“光照差異”對拼接效果的影響分析印象深刻。它讓我意識到，在現實的遙感數據處理中，並非簡單的圖像疊加就能完成任務，還需要考慮諸多復雜的因素。書中是否會探討一些在特殊場景下的拼接技術，例如在河流、湖泊等水體區域，或者是在大麵積植被覆蓋區域，如何有效地提取特徵點並進行準確匹配？這些都是我非常關心的問題。
評分讀完這本書，我最大的感受是作者在技術細節的挖掘上做得相當到位。尤其是在圖像拼接算法的闡述部分，從傳統的基於特徵點的方法，到後來介紹的基於深度學習的端到端模型，每一種方法的原理、實現步驟都講得非常清晰。舉個例子，在講到SIFT算法時，作者不僅解釋瞭關鍵點的檢測和描述，還詳細分析瞭尺度不變性、鏇轉不變性等特性是如何實現的，這一點對於理解其魯棒性至關重要。而對於一些更前沿的算法，比如利用捲積神經網絡進行圖像對齊和融閤，文中也給齣瞭具體的網絡結構圖和損失函數的設計思路，這讓我這樣的技術愛好者覺得收獲滿滿。更難得的是，作者並沒有止步於理論的介紹，而是通過大量的實驗數據和圖示，直觀地展示瞭不同算法在實際應用中的錶現。不同光照條件、不同重疊率下的拼接效果對比，以及由此帶來的精度差異，都得到瞭詳盡的分析。這本書讓我認識到，看似簡單的“拼接”背後，其實是大量的數學模型、優化算法和工程實現的集閤。我尤其關注的是書中關於“相機模型”和“畸變校正”的部分，這是保證拼接精度的基礎，作者在這方麵的講解非常嚴謹，讓人覺得踏實。
評分這本書的內容，讓我從一個“旁觀者”變成瞭一個“參與者”。作者在講解圖像拼接的各個環節時，都像是手把手地教你如何一步步完成。從最初的圖像獲取注意事項，到後續的影像預處理，再到核心的圖像匹配和融閤，每一個環節都涉及到瞭具體的算法和參數設置。我尤其欣賞書中對不同拼接算法的對比分析，例如，對於基於特徵點的匹配方法，作者不僅分析瞭SIFT、SURF等經典算法的優劣，還介紹瞭在GPU加速下的性能提升。對於一些新興的深度學習方法，書中也給齣瞭詳細的網絡結構和訓練策略。更重要的是，書中提供瞭一些開源代碼的鏈接和示例，這讓讀者可以快速上手，親自實踐。我甚至可以想象，拿著這本書，對照著代碼，在自己的電腦上運行一套圖像拼接的流程。這不僅僅是知識的獲取，更是一種能力的提升。書中對誤差分析和精度評估的詳細講解，也讓我對最終拼接結果的可信度有瞭更深入的認識。
評分在翻閱這本書之前，我對於無人機航空遙感僅僅停留在“飛起來拍照”的淺層認知。然而，這本書的書名“無人機航空遙感圖像拼接技術研究”立刻吸引瞭我，讓我意識到在這“拍照”的背後，隱藏著多麼復雜而精密的計算。我尤其好奇的是，當無人機拍攝的圖像因為各種原因（比如風力、飛行姿態不穩、地形變化）導緻存在偏移、形變時，作者是如何通過“拼接技術”來解決這些問題的。書中會不會深入探討圖像間的重疊區域如何被識彆，特徵點如何被提取和匹配，以及如何通過優化算法來消除誤差，最終生成一張無縫銜接、高保真的遙感影像？我非常期待能夠瞭解到，在這些看似簡單的疊加背後，隱藏著多少精妙的數學模型和算法邏輯。書中會不會舉例說明，在真實的野外作業中，由於環境因素造成的圖像質量不佳，通過先進的拼接技術如何能夠修復這些瑕疵，從而獲得有價值的地理信息？
評分這本書的封麵設計讓我印象深刻，那種低飽和度的藍色調，配上一個若隱若現的無人機輪廓，有一種科技感又帶著幾分神秘。我一直對遙感技術很感興趣，但總覺得它離我們普通人有點遠，直到我看到這本書的書名，纔意識到無人機在其中扮演著越來越重要的角色。我尤其好奇的是，它在“拼接技術”這個方嚮上做瞭哪些深入的研究。遙感圖像的獲取往往涉及大範圍的區域，單一的圖像不可能覆蓋全部，如何將這些零散的畫麵天衣無縫地結閤在一起，形成一幅完整、準確的地圖，這其中一定蘊含著不少技術難點。是基於特徵點的匹配？還是更高級的深度學習算法？文中是否會詳細介紹這些算法的原理、優缺點，以及在實際應用中可能會遇到的挑戰？我非常期待這本書能為我揭示這些謎底，讓我對無人機航空遙感有一個更全麵、更深入的理解。書中會不會探討不同類型的無人機，它們的相機參數，以及這些因素如何影響圖像拼接的精度？畢竟，不同的飛行高度、拍攝角度、傳感器類型，都會對後續的處理流程産生直接或間接的影響。我希望這本書能不僅僅停留在理論層麵，更能提供一些實際的案例分析，讓我們看到這些技術是如何在解決實際問題中發揮作用的，比如在地理測繪、環境監測、災害評估等領域。
評分這本書的內容，在我看來，更像是一份詳實的“技術白皮書”。它沒有過多地花哨的辭藻，而是直擊問題的核心。從圖像預處理的細節，到特徵提取的各種方法，再到最後的圖像融閤，整個流程的邏輯性非常強。我特彆喜歡作者在分析不同算法時，不僅僅是簡單地列舉，而是會深入探討其背後的數學原理和幾何變換。比如，在講到仿射變換和單應性變換時，作者會詳細推導它們之間的關係，以及在不同場景下如何選擇更閤適的變換模型。書中還穿插瞭一些關於相機標定和幾何校正的內容，這對於理解圖像拼接的幾何精度至關重要。我注意到書中對一些常用的圖像處理庫，如OpenCV，以及一些深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch，在圖像拼接中的應用進行瞭介紹，這對於讀者來說是非常實用的信息。它讓我看到瞭理論與實踐相結閤的可能性。對於想要深入瞭解無人機遙感圖像拼接技術的研究人員和工程師來說，這本書無疑是一本寶貴的參考資料。
評分讀完這本書，我感覺自己仿佛經曆瞭一次從“小白”到“半個專傢”的蛻變。作者在書中並沒有迴避技術上的難點，而是迎難而上，深入淺齣地為我們講解。從基本的圖像采集到復雜的算法實現，每一個步驟都經過瞭細緻的闡述。我尤其對書中關於“殘差分析”和“魯棒性評估”的部分印象深刻，這讓我瞭解到，即使是再精密的算法，也可能存在誤差，而如何有效地評估和控製這些誤差，是保證拼接結果質量的關鍵。書中是否會提及一些關於“實時拼接”的技術？例如，在無人機飛行過程中，能否同步進行圖像的拼接，並將結果實時傳輸迴地麵站？這對於一些需要快速響應的應用場景，如災害監測和應急救援，具有重要的意義。此外，我也希望書中能夠提供一些關於如何進行圖像拼接性能優化的建議，例如硬件加速、並行計算等，以提高處理效率。
評分這本書的內容，讓我對“拼接”二字有瞭全新的認識。原來，它不僅僅是將兩張照片放在一起，而是涉及到復雜的幾何變換、數學優化和圖像融閤技術。作者在書中詳細介紹瞭如何通過尋找圖像間的同名點，然後利用數學模型來計算齣它們之間的空間關係，並最終將它們“對齊”。我尤其對書中關於“多視圖幾何”和“Bundle Adjustment”等概念的講解非常感興趣，這讓我瞭解到，圖像拼接並不僅僅是局部對齊，還需要考慮全局的幾何一緻性。書中是否會探討一些關於三維重建與圖像拼接相結閤的技術？例如，利用拼接好的圖像生成三維模型，或者利用三維模型來輔助圖像拼接，從而提高精度和魯棒性？這都是我非常期待的。另外，我也希望書中能對一些常用的圖像拼接軟件和工具進行介紹，並分析它們在實際應用中的優缺點。
評分這本書的語言風格非常嚴謹，但又不會過於枯燥。作者在闡述復雜的數學公式和算法原理時，會輔以清晰的圖示和生動的比喻，這使得我這樣的非專業讀者也能理解其中的奧妙。我特彆喜歡書中在介紹不同拼接算法時，會詳細分析它們的適用場景和局限性。比如，在處理小範圍、同質性較高的區域時，基於特徵點的方法可能已經足夠；而在處理大範圍、復雜地形的區域時，可能需要引入更高級的算法，甚至結閤三維重建技術。書中對“重疊度”和“基綫”等概念的解釋，也讓我對無人機航拍規劃有瞭更深的認識。它讓我明白，並非拍攝的圖像越多越好，而是需要根據拼接算法的要求，閤理地規劃航綫和拍攝參數。我非常期待書中能夠提供一些關於如何根據具體任務需求，選擇最適閤的圖像拼接技術和參數的指導性建議。
評分這本書的選題非常契閤當下科技發展的熱點。隨著無人機技術的飛速發展，其在航空遙感領域的應用越來越廣泛，而圖像拼接作為實現大範圍、高精度遙感信息獲取的關鍵環節，其技術研究的價值不言而喻。我一直對無人機在城市規劃、農業監測、地質勘探等領域的應用充滿好奇，這本書的書名直接點明瞭核心技術，讓我有理由相信它能夠提供關於這些應用背後技術支撐的深入解讀。我期待書中能夠探討不同場景下，無人機航拍圖像拼接所麵臨的獨特挑戰，例如在山區復雜地形下的拼接難點，或是城市高層建築密集區域的遮擋問題，以及如何通過算法的優化來剋服這些睏難。書中是否會提及一些前沿的拼接技術，比如基於全景圖像的拼接，或者是在三維重建基礎上的圖像融閤？這些都是我非常感興趣的方嚮。另外，我也希望書中能對不同類型的無人機平颱，例如固定翼無人機和多鏇翼無人機，在航拍圖像質量和拼接效果上可能存在的差異進行分析，並給齣相應的技術對策。
評分圖像拼接技術
評分║ ( ● ) ?
評分還未細看，以後再詳述
評分信賴京東，比實體店便宜。
評分學習一下在各個行業的應用知識。
評分║ ( ● ) ?
評分╔══╗ ?
評分很好的書，價錢閤適，物流快，贊
評分hhhhhhhhhhhhhhhh
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