小波变换及在遥感图像处理中的应用 [Wavelet Transform and Its Application in Remote Sensing Image Processing] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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耿则勋，邢帅，魏小峰 著

图书标签:

• 小波变换
• 遥感图像处理
• 图像处理
• 信号处理
• 数学方法
• 应用研究
• 遥感技术
• 数据分析
• 信息提取
• 图像分析

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503039959

版次：1

商品编码：12109134

包装：平装

外文名称：Wavelet Transform and Its Application in Remote Sensing Image Processing

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：250

内容简介

　　《小波变换及在遥感图像处理中的应用》是作者在长期研究与讲授小波变换理论与应用的基础上形成的，本着通俗易懂与便于工程实现的理念，依次介绍了由傅里叶变换到小波变换的发展，连续小波变换的定义与特点，多分辨率分析与离散小波变换，离散小波变换与两子带滤波器组，离散小波变换的上升型实现以及小波变换在遥感图像处理中的应用等内容。
　　《小波变换及在遥感图像处理中的应用》内容分析详细，说理清楚，应用实例具体并易于工程实现，可作为遥感图像处理以及相关专业大学本科高年级学生和研究生“小波变换理论及应用”课程的教材或教辅图书，也可作为工程技术人员的参考书。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 傅里叶变换及其局限性
1．2 短时傅里叶变换的定义及性质
1．3 小波变换概述
1．4 数学基础知识
1．5 卷积与滤波

第2章 连续小波变换的定义与特点
2．1 连续小波变换的定义
2．2 连续小波变换的逆变换及对基本小波的要求
2．3 连续小波变换的时频特点
2．4 连续小波变换的计算
2．5 几种常用的基本小波

第3章 多分辨率分析与离散小波变换
3．1 多分辨率分析的定义
3．2 尺度函数与小波函数
3．3 一维离散信号的小波变换
3．4 二维多分辨率分析与离散小波变换
3．5 离散信号小波变换的两子带滤波器组表示
3．6 紧支撑小波的构造
3．7 Daubechies正交小波变换的边界数据处理

第4章 离散小波变换与两子带滤波器组
4．1 离散序列的Z变换
4．2 两子带滤波器组的基本理论
4．3 离散正交小波变换的两子带滤波器组
4．4 小波变换的多孔算法
4．5 双正交小波与双正交滤波器组

第5章 小波变换的上升型实现
5．1 小波变换的多相矩阵表示
5．2 小波变换的上升型实现
5．3 双正交小波变换的上升型实现
5．4 小波变换多项矩阵的因子分解
5．5 整数小波变换

第6章 小波变换在遥感图像数字水印中的应用
6．1 数字水印基本理论
6．2 小波域扩频水印算法
6．3 小波域量化水印算法
6．4 小波域抗几何攻击水印算法
6．5 基于双数复数小波变换的水印算法

第7章 基于小波变换的图像复原
7．1 图像复原基本理论
7．2 图像的小波域统计模型
7．3 小波域图像复原理论与方法

第8章 小波变换在遥感图像融合中的应用
8．1 遥感图像融合概述
8．2 基于多尺度边缘增强的图像融合算法
8．3 基于复数小波变换的遥感图像融合

第9章 遥感图像的小波变换有损压缩与几何畸变度量
9．1 遥感图像压缩概述
9．2 静止图像压缩方法分类和几种压缩技术分析
9．3 基于小波变换的图像压缩现状及分析
9．4 遥感图像小波变换系数的统计特性
9．5 遥感图像嵌入零树小波编码
9．6 遥感图像有损压缩的几何质量评价
参考文献

前言/序言

　　小波变换是傅里叶变换的发展，它能实现信号的时频分解或时频表示，能同时在时间和频率两个维度对信号加以分析，是一种强有力的信号处理工具。自从20世纪80年代中期出现小波变换理论以来，该理论得到了极其广泛深入的研究并得到了大量的研究成果，小波变换也成功应用于图像处理、信号分析、量子力学、理论物理、医学成像与诊断、地震探测数据处理以及分析化学等许多领域，有些已取得优秀的应用成果，如基于小波变换的国际静止及活动图像压缩标准JPEG、MPEG等。
　　本书是在作者多年研究与讲授小波变换理论与应用课程的基础上完成的，旨在介绍小波变换的基本理论以及工程实现，并将作者把小波理论在遥感图像处理中的应用成果介绍给读者。全书内容的撰写与安排力争做到：第一，通俗易懂，便于自学。书中的内容安排按照傅里叶变换理论的局限与发展，小波变换理论的提出与完善，连续小波变换与参数离散变换，多分辨率分析与离散小波变换，离散小波变换与两子带滤波器组以及离散小波变换的上升型实现等顺序，与小波变换理论的形成与完善过程吻合一致，最后结合作者的研究成果介绍了小波变换在遥感图像处理中的应用，叙述方式与结构均是在长期教学过程中积累的经验基础上形成，与学生或其他初学者的学习模式和思路吻合较好，适宜于自学。第二，行文力争做到内容逻辑严谨、连贯正确，内容思路清晰。如对第1章绪论的撰写，作者阅读了丰富翔实的原始参考文献，深入分析了傅里叶变换的不足、短时傅里叶变换的限制，然后结合直观意义明显的大量实例引入小波变换的理论，使得初学者能在自然的过渡中理解小波变换理论。在第3章多分辨率分析内容中，通过作者独特的设计与分析将离散小波变换与两子带滤波器组自然地结合起来。进而通过多相矩阵的因子分解，自然过渡到小波变换的上升型实现，也给整数小波变换、第二代小波变换的出现做了铺垫。第三，书中体现了作者对小波变换理论及应用研究的成果。如针对D小波的离散小波变换过程中的边界数据处理，给出了一般性的处理方法。在小波变换理论的应用方面，给出了作者将小波工具应用于遥感图像融合、遥感图像恢复以及遥感图像压缩等方面的研究成果，提出了遥感图像有损压缩对图像量测精度影响的度量方法，并给出了实验结果。在这些应用中，相关理论分析透彻，应用算法均有详细、可实现的具体步骤，便于学习者软件编程。
　　全书共分9章，其中第1～4、5、9章由耿则勋编写，第6、7章由魏小峰编写，第8章由邢帅编写。全书由耿则勋统稿。
　　本书的完成凝结了多人的指导和帮助。感谢解放军信息工程大学地理空间信息学院张晓森主任以及训练部参谋对本书出版的关心与支持。感谢解放军信息工程大学地理空间信息学院航空航天摄影测量教研室龚志辉主任对本书出版的支持与帮助。本书在撰写过程中参考借鉴了大量国内外同行的研究成果及文献，谨在此表示诚挚的敬意与真诚的感谢。
　　由于作者学术视野、专业水平和研究深度所限，书中难免出现错误或不严谨之处，敬请专家同行以及广大读者批评指正。

遥感图像分析与机器学习前沿技术 图书简介 本书系统深入地探讨了现代遥感图像分析领域的前沿技术与实践应用，重点聚焦于机器学习、深度学习在复杂遥感数据处理中的创新应用，并结合高光谱成像、合成孔径雷达（SAR）等先进遥感数据源的处理挑战。全书内容紧密结合当前科研热点与行业需求，旨在为遥感数据科学家、GIS工程师以及相关领域的研究人员提供一套全面且实用的技术指南。 第一部分：遥感数据基础与预处理进阶 本部分首先回顾了遥感数据的基本原理，包括电磁波谱知识、常见遥感平台（卫星、无人机）的特点及其数据获取方式。随后，重点转向高级预处理技术，这对于后续的特征提取和分类至关重要。 辐射定标与大气校正的物理模型： 详细阐述了从原始数字值到地表反射率转换过程中的复杂物理过程。着重介绍基于先进辐射传输模型的校正方法，如MODTRAN、6S模型在实际操作中的参数设置与误差分析，特别是针对时相差异和传感器误差的补偿策略。 几何精校正与配准： 深入探讨了高精度几何配准的技术细节，包括基于像方差的自适应配准算法、高精度数字高程模型（DEM）在正射纠正中的应用，以及多源异源遥感影像的融合配准难题及其解决方案。 噪声抑制与图像增强的非线性方法： 区别于传统滤波方法，本章侧重于利用统计学特性和局部自适应技术进行噪声抑制。例如，非局部均值滤波（Non-Local Means）在保留边缘信息方面的优势，以及在SAR图像中应用Gamma MAP或Refined Lee滤波的优化策略。 第二部分：机器学习在遥感分类中的传统与现代方法 本部分是全书的核心，系统梳理了从经典机器学习算法到现代集成学习方法在遥感分类任务中的应用，强调了特征工程的重要性。 经典监督分类算法的局限与改进： 详细分析了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）在处理高维遥感数据时的性能瓶颈，例如核函数选择的敏感性、树模型的过度拟合问题。并介绍了如何通过交叉验证和超参数优化（如贝叶斯优化）来提升这些模型的鲁棒性。 特征工程与维度约减： 强调了从原始光谱通道中提取有效特征的重要性。内容涵盖特征选择（如基于信息增益、相关性分析）和特征提取（如主成分分析PCA、线性判别分析LDA）。特别讨论了在高光谱数据中如何有效降低维度而不损失关键判别信息。 集成学习的深度应用： 深入探讨了Gradient Boosting Machines (GBM) 和 XGBoost/LightGBM 在遥感地物分类中的高性能表现。分析了它们如何通过迭代优化残差来提高分类精度，并结合遥感数据的不均衡性提出了权重调整策略。 第三部分：深度学习在遥感图像解译中的突破 本部分全面聚焦于深度学习技术在遥感图像理解中的革命性进展，特别是卷积神经网络（CNN）及其变体。 卷积神经网络（CNN）基础及其在像素级分类中的应用： 详细讲解了CNN的基本结构（卷积层、池化层、激活函数）及其在遥感图像语义分割中的演进。重点分析了FCN (全卷积网络)、U-Net 及其在精确提取土地覆盖边界上的优势。 先进的深度学习架构： 介绍了更复杂的网络结构，如ResNet（残差网络）在处理深层网络退化问题上的解决方案，以及Inception 模块在多尺度特征捕获上的策略。讨论了如何修改标准架构以适应遥感图像的特定分辨率和上下文依赖性。 遥感图像的目标检测与实例分割： 关注于变化检测、建筑物识别和目标计数等任务。深入讲解了基于区域的检测器 (R-CNN系列) 与单阶段检测器 (YOLO, SSD) 在不同尺度目标检测上的性能权衡，并介绍了Mask R-CNN在实例分割中的具体实现细节。 自监督与半监督学习在遥感领域的探索： 鉴于大规模高质量标注数据的稀缺性，本章探讨了如何利用对比学习 (Contrastive Learning) 等自监督方法预训练模型，以提高模型在少量标注数据下的泛化能力。 第四部分：特殊遥感数据源的处理挑战与前沿 本部分针对高光谱和SAR数据这两类信息量巨大或特性独特的遥感数据，提供了专门的处理框架。 高光谱数据的“维数灾难”与混合像元解混： 深入探讨了高光谱数据中波段冗余与空间相关性的矛盾。详细分析了端元提取（如NFINDR、PPI）的鲁棒性，以及光谱解混（如ICA、稀疏表示模型）如何准确估计混合像元内的不同地物比例。 合成孔径雷达（SAR）图像的特性与分析： 阐述了SAR数据的后向散射机制、极化理论（如$sigma^0$、$gamma^0$）。重点介绍了极化目标分解理论（如Freeman-Durden、Cloude-Pottier分解）在识别复杂地物（如植被结构、城市建筑）中的应用。 相干性分析与InSAR技术： 详述了干涉测量合成孔径雷达（InSAR） 的原理，包括干涉图的生成、相位解缠的关键技术（如多轨道法、时序分析）。重点介绍了Persistent Scatterer InSAR (PS-InSAR) 和 Small BAseline Subset (SBAS) 技术在监测地表形变中的精确应用。 第五部分：时序分析与变化检测的高级框架 本部分将视角从静态图像扩展到动态监测，讨论如何利用多时相数据进行复杂的信息提取。 时间序列分解与特征提取： 介绍如何对遥感时间序列数据进行季节性/趋势分解，例如利用LandTrendr或BFAST算法来识别植被动态的变化点。 基于深度学习的变化检测： 比较了传统的基于差异图的方法与现代的 Siamese Network 或 Siamese-FC-DenseNet 结构。分析了如何通过网络学习同类像元的特征表示，从而更鲁棒地识别细微变化。 数据融合与多源信息集成： 探讨了如何有效地融合光学（高空间分辨率）和SAR（全天时、穿透性）数据，以增强分类和变化检测的准确性。介绍了特征级融合和决策级融合的具体实现案例。 本书结构严谨，理论与实践并重，包含丰富的案例分析和代码实现思路（不涉及具体代码库的细节实现），旨在帮助读者建立一个坚实的、面向未来的遥感图像分析知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了科技感，深蓝色的背景上，抽象的波形和卫星图像交织在一起，仿佛预示着它将带领读者探索一个未知的数字世界。我一直对遥感技术很感兴趣，尤其是在处理海量卫星数据时，如何才能从中提取出有价值的信息，这对我来说一直是个谜。这本书的标题——“小波变换及其在遥感图像处理中的应用”——立刻抓住了我的眼球。小波变换这个概念我之前只在一些科普文章里粗略地了解过，知道它在信号处理领域很强大，但具体如何应用到遥感图像上，我一直没有一个清晰的概念。这本书的出现，让我觉得这是一个绝佳的学习机会，希望能深入了解小波变换的原理，以及它如何帮助我们更好地理解和分析地球的表面。我非常期待这本书能够提供一些具体的案例和图示，让我能够更直观地理解理论知识，并且学到一些实用的处理技巧，这样我才能将所学知识应用到我自己的研究中，或者至少能更深刻地理解遥感领域的相关文献。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何从复杂的遥感数据中提取有价值的信息感到好奇，特别是近年来随着遥感技术的发展，数据量越来越庞大，如何有效地处理这些数据成为一个挑战。小波变换这个概念，之前在信号处理领域有所耳闻，但一直没有机会深入了解它在遥感图像处理中的具体应用。这本书《小波变换及在遥感图像处理中的应用》恰好填补了我的这一知识空白。我期待这本书能够提供一个系统性的框架，让我能够理解小波变换的基本原理，包括它的多分辨率特性和局部化特性，以及这些特性如何能够帮助我们更有效地处理遥感图像。我希望书中能详细介绍小波变换在图像去噪、图像增强、特征提取、图像融合等方面的具体算法和技术细节，并且最好能够提供一些实际的编程实现思路或者伪代码。我非常希望能通过这本书，掌握一些实用的工具和方法，来提升我处理和分析遥感图像的能力，从而能够更好地理解和研究我们所处的地球。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对图像处理充满好奇心的爱好者，我常常在思考，那些我们看到的精美遥感图像背后，究竟隐藏着怎样的技术魔力？特别是当面对庞大而复杂的遥感数据时，如何才能有效地去除噪声、增强细节、提取特征，这些都是我一直想深入了解的。当我在书店偶然翻到这本《小波变换及在遥感图像处理中的应用》时，我感觉像是找到了一把钥匙，可以打开我心中的这扇门。小波变换这个名字听起来就很高深，但标题中明确指出它在遥感图像处理中的应用，这让我觉得这本书非常接地气，不会是那种纯粹的理论堆砌。我希望这本书能够详细讲解小波变换的核心思想，包括它的多分辨率分析能力，以及它在图像压缩、去噪、边缘检测、纹理分析等方面的具体作用。如果能有代码示例或者实际操作的指导，那就更完美了，毕竟实践是检验真理的唯一标准。我对这本书充满了期待，相信它能为我的图像处理学习之旅提供宝贵的指引。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在尝试学习一些高级的遥感图像分析技术，但总觉得自己在基础理论方面有所欠缺，尤其是在数据预处理和特征提取方面，常常感到力不从心。偶然间，我的导师向我推荐了这本《小波变换及在遥感图像处理中的应用》。小波变换这个词在我听来就充满了神秘感，但导师的评价非常高，说它是处理遥感图像噪声和提升图像分辨率的利器。我对此深感好奇，非常期待能够通过这本书深入了解小波变换的数学原理，以及它在遥感图像降噪、去模糊、特征提取等方面的具体应用。我尤其希望书中能够包含一些经典的小波变换算法，比如 Haar 小波、Daubechies 小波等，并详细阐述它们在不同类型的遥感图像（如光学、雷达、高光谱）上的适用性和优缺点。如果书中能提供一些实际案例分析，展示如何利用小波变换解决实际的遥感问题，那就更好了，这样我才能将理论知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对科学探索充满热情的读者，我一直对那些能够揭示事物本质的数学工具感到着迷。小波变换，这个听起来就充满了数学魅力的词汇，在我脑海中留下了深刻的印象。而当这个工具被应用于浩瀚的遥感世界时，我更是无法抑制内心的好奇。这本书《小波变换及在遥感图像处理中的应用》的标题，就如同一个灯塔，指引着我探索这片未知领域。我期待这本书能够以一种清晰易懂的方式，将抽象的小波变换理论娓娓道来，并且将这些理论与遥感图像处理的实际需求紧密结合。我希望书中能够详细介绍小波变换如何帮助我们实现图像的压缩，如何有效地去除各种类型的噪声，如何提取出隐藏在图像深处的关键信息，例如地物的边缘、纹理特征等等。我更希望作者能够分享一些成功的应用案例，让我看到小波变换在解译地表覆盖、监测环境变化、识别灾害等方面所发挥的巨大作用。