小波變換及在遙感圖像處理中的應用 [Wavelet Transform and Its Application in Remote Sensing Image Processing] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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耿則勛，邢帥，魏小峰 著

圖書標籤:

• 小波變換
• 遙感圖像處理
• 圖像處理
• 信號處理
• 數學方法
• 應用研究
• 遙感技術
• 數據分析
• 信息提取
• 圖像分析

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503039959

版次：1

商品編碼：12109134

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：250

內容簡介

　　《小波變換及在遙感圖像處理中的應用》是作者在長期研究與講授小波變換理論與應用的基礎上形成的，本著通俗易懂與便於工程實現的理念，依次介紹瞭由傅裏葉變換到小波變換的發展，連續小波變換的定義與特點，多分辨率分析與離散小波變換，離散小波變換與兩子帶濾波器組，離散小波變換的上升型實現以及小波變換在遙感圖像處理中的應用等內容。
　　《小波變換及在遙感圖像處理中的應用》內容分析詳細，說理清楚，應用實例具體並易於工程實現，可作為遙感圖像處理以及相關專業大學本科高年級學生和研究生“小波變換理論及應用”課程的教材或教輔圖書，也可作為工程技術人員的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 傅裏葉變換及其局限性
1．2 短時傅裏葉變換的定義及性質
1．3 小波變換概述
1．4 數學基礎知識
1．5 捲積與濾波

第2章 連續小波變換的定義與特點
2．1 連續小波變換的定義
2．2 連續小波變換的逆變換及對基本小波的要求
2．3 連續小波變換的時頻特點
2．4 連續小波變換的計算
2．5 幾種常用的基本小波

第3章 多分辨率分析與離散小波變換
3．1 多分辨率分析的定義
3．2 尺度函數與小波函數
3．3 一維離散信號的小波變換
3．4 二維多分辨率分析與離散小波變換
3．5 離散信號小波變換的兩子帶濾波器組錶示
3．6 緊支撐小波的構造
3．7 Daubechies正交小波變換的邊界數據處理

第4章 離散小波變換與兩子帶濾波器組
4．1 離散序列的Z變換
4．2 兩子帶濾波器組的基本理論
4．3 離散正交小波變換的兩子帶濾波器組
4．4 小波變換的多孔算法
4．5 雙正交小波與雙正交濾波器組

第5章 小波變換的上升型實現
5．1 小波變換的多相矩陣錶示
5．2 小波變換的上升型實現
5．3 雙正交小波變換的上升型實現
5．4 小波變換多項矩陣的因子分解
5．5 整數小波變換

第6章 小波變換在遙感圖像數字水印中的應用
6．1 數字水印基本理論
6．2 小波域擴頻水印算法
6．3 小波域量化水印算法
6．4 小波域抗幾何攻擊水印算法
6．5 基於雙數復數小波變換的水印算法

第7章 基於小波變換的圖像復原
7．1 圖像復原基本理論
7．2 圖像的小波域統計模型
7．3 小波域圖像復原理論與方法

第8章 小波變換在遙感圖像融閤中的應用
8．1 遙感圖像融閤概述
8．2 基於多尺度邊緣增強的圖像融閤算法
8．3 基於復數小波變換的遙感圖像融閤

第9章 遙感圖像的小波變換有損壓縮與幾何畸變度量
9．1 遙感圖像壓縮概述
9．2 靜止圖像壓縮方法分類和幾種壓縮技術分析
9．3 基於小波變換的圖像壓縮現狀及分析
9．4 遙感圖像小波變換係數的統計特性
9．5 遙感圖像嵌入零樹小波編碼
9．6 遙感圖像有損壓縮的幾何質量評價
參考文獻

前言/序言

　　小波變換是傅裏葉變換的發展，它能實現信號的時頻分解或時頻錶示，能同時在時間和頻率兩個維度對信號加以分析，是一種強有力的信號處理工具。自從20世紀80年代中期齣現小波變換理論以來，該理論得到瞭極其廣泛深入的研究並得到瞭大量的研究成果，小波變換也成功應用於圖像處理、信號分析、量子力學、理論物理、醫學成像與診斷、地震探測數據處理以及分析化學等許多領域，有些已取得優秀的應用成果，如基於小波變換的國際靜止及活動圖像壓縮標準JPEG、MPEG等。
　　本書是在作者多年研究與講授小波變換理論與應用課程的基礎上完成的，旨在介紹小波變換的基本理論以及工程實現，並將作者把小波理論在遙感圖像處理中的應用成果介紹給讀者。全書內容的撰寫與安排力爭做到：第一，通俗易懂，便於自學。書中的內容安排按照傅裏葉變換理論的局限與發展，小波變換理論的提齣與完善，連續小波變換與參數離散變換，多分辨率分析與離散小波變換，離散小波變換與兩子帶濾波器組以及離散小波變換的上升型實現等順序，與小波變換理論的形成與完善過程吻閤一緻，最後結閤作者的研究成果介紹瞭小波變換在遙感圖像處理中的應用，敘述方式與結構均是在長期教學過程中積纍的經驗基礎上形成，與學生或其他初學者的學習模式和思路吻閤較好，適宜於自學。第二，行文力爭做到內容邏輯嚴謹、連貫正確，內容思路清晰。如對第1章緒論的撰寫，作者閱讀瞭豐富翔實的原始參考文獻，深入分析瞭傅裏葉變換的不足、短時傅裏葉變換的限製，然後結閤直觀意義明顯的大量實例引入小波變換的理論，使得初學者能在自然的過渡中理解小波變換理論。在第3章多分辨率分析內容中，通過作者獨特的設計與分析將離散小波變換與兩子帶濾波器組自然地結閤起來。進而通過多相矩陣的因子分解，自然過渡到小波變換的上升型實現，也給整數小波變換、第二代小波變換的齣現做瞭鋪墊。第三，書中體現瞭作者對小波變換理論及應用研究的成果。如針對D小波的離散小波變換過程中的邊界數據處理，給齣瞭一般性的處理方法。在小波變換理論的應用方麵，給齣瞭作者將小波工具應用於遙感圖像融閤、遙感圖像恢復以及遙感圖像壓縮等方麵的研究成果，提齣瞭遙感圖像有損壓縮對圖像量測精度影響的度量方法，並給齣瞭實驗結果。在這些應用中，相關理論分析透徹，應用算法均有詳細、可實現的具體步驟，便於學習者軟件編程。
　　全書共分9章，其中第1～4、5、9章由耿則勛編寫，第6、7章由魏小峰編寫，第8章由邢帥編寫。全書由耿則勛統稿。
　　本書的完成凝結瞭多人的指導和幫助。感謝解放軍信息工程大學地理空間信息學院張曉森主任以及訓練部參謀對本書齣版的關心與支持。感謝解放軍信息工程大學地理空間信息學院航空航天攝影測量教研室龔誌輝主任對本書齣版的支持與幫助。本書在撰寫過程中參考藉鑒瞭大量國內外同行的研究成果及文獻，謹在此錶示誠摯的敬意與真誠的感謝。
　　由於作者學術視野、專業水平和研究深度所限，書中難免齣現錯誤或不嚴謹之處，敬請專傢同行以及廣大讀者批評指正。

遙感圖像分析與機器學習前沿技術 圖書簡介 本書係統深入地探討瞭現代遙感圖像分析領域的前沿技術與實踐應用，重點聚焦於機器學習、深度學習在復雜遙感數據處理中的創新應用，並結閤高光譜成像、閤成孔徑雷達（SAR）等先進遙感數據源的處理挑戰。全書內容緊密結閤當前科研熱點與行業需求，旨在為遙感數據科學傢、GIS工程師以及相關領域的研究人員提供一套全麵且實用的技術指南。 第一部分：遙感數據基礎與預處理進階 本部分首先迴顧瞭遙感數據的基本原理，包括電磁波譜知識、常見遙感平颱（衛星、無人機）的特點及其數據獲取方式。隨後，重點轉嚮高級預處理技術，這對於後續的特徵提取和分類至關重要。 輻射定標與大氣校正的物理模型： 詳細闡述瞭從原始數字值到地錶反射率轉換過程中的復雜物理過程。著重介紹基於先進輻射傳輸模型的校正方法，如MODTRAN、6S模型在實際操作中的參數設置與誤差分析，特彆是針對時相差異和傳感器誤差的補償策略。 幾何精校正與配準： 深入探討瞭高精度幾何配準的技術細節，包括基於像方差的自適應配準算法、高精度數字高程模型（DEM）在正射糾正中的應用，以及多源異源遙感影像的融閤配準難題及其解決方案。 噪聲抑製與圖像增強的非綫性方法： 區彆於傳統濾波方法，本章側重於利用統計學特性和局部自適應技術進行噪聲抑製。例如，非局部均值濾波（Non-Local Means）在保留邊緣信息方麵的優勢，以及在SAR圖像中應用Gamma MAP或Refined Lee濾波的優化策略。 第二部分：機器學習在遙感分類中的傳統與現代方法 本部分是全書的核心，係統梳理瞭從經典機器學習算法到現代集成學習方法在遙感分類任務中的應用，強調瞭特徵工程的重要性。 經典監督分類算法的局限與改進： 詳細分析瞭支持嚮量機（SVM）、隨機森林（RF）在處理高維遙感數據時的性能瓶頸，例如核函數選擇的敏感性、樹模型的過度擬閤問題。並介紹瞭如何通過交叉驗證和超參數優化（如貝葉斯優化）來提升這些模型的魯棒性。 特徵工程與維度約減： 強調瞭從原始光譜通道中提取有效特徵的重要性。內容涵蓋特徵選擇（如基於信息增益、相關性分析）和特徵提取（如主成分分析PCA、綫性判彆分析LDA）。特彆討論瞭在高光譜數據中如何有效降低維度而不損失關鍵判彆信息。 集成學習的深度應用： 深入探討瞭Gradient Boosting Machines (GBM) 和 XGBoost/LightGBM 在遙感地物分類中的高性能錶現。分析瞭它們如何通過迭代優化殘差來提高分類精度，並結閤遙感數據的不均衡性提齣瞭權重調整策略。 第三部分：深度學習在遙感圖像解譯中的突破 本部分全麵聚焦於深度學習技術在遙感圖像理解中的革命性進展，特彆是捲積神經網絡（CNN）及其變體。 捲積神經網絡（CNN）基礎及其在像素級分類中的應用： 詳細講解瞭CNN的基本結構（捲積層、池化層、激活函數）及其在遙感圖像語義分割中的演進。重點分析瞭FCN (全捲積網絡)、U-Net 及其在精確提取土地覆蓋邊界上的優勢。 先進的深度學習架構： 介紹瞭更復雜的網絡結構，如ResNet（殘差網絡）在處理深層網絡退化問題上的解決方案，以及Inception 模塊在多尺度特徵捕獲上的策略。討論瞭如何修改標準架構以適應遙感圖像的特定分辨率和上下文依賴性。 遙感圖像的目標檢測與實例分割： 關注於變化檢測、建築物識彆和目標計數等任務。深入講解瞭基於區域的檢測器 (R-CNN係列) 與單階段檢測器 (YOLO, SSD) 在不同尺度目標檢測上的性能權衡，並介紹瞭Mask R-CNN在實例分割中的具體實現細節。 自監督與半監督學習在遙感領域的探索： 鑒於大規模高質量標注數據的稀缺性，本章探討瞭如何利用對比學習 (Contrastive Learning) 等自監督方法預訓練模型，以提高模型在少量標注數據下的泛化能力。 第四部分：特殊遙感數據源的處理挑戰與前沿 本部分針對高光譜和SAR數據這兩類信息量巨大或特性獨特的遙感數據，提供瞭專門的處理框架。 高光譜數據的“維數災難”與混閤像元解混： 深入探討瞭高光譜數據中波段冗餘與空間相關性的矛盾。詳細分析瞭端元提取（如NFINDR、PPI）的魯棒性，以及光譜解混（如ICA、稀疏錶示模型）如何準確估計混閤像元內的不同地物比例。 閤成孔徑雷達（SAR）圖像的特性與分析： 闡述瞭SAR數據的後嚮散射機製、極化理論（如$sigma^0$、$gamma^0$）。重點介紹瞭極化目標分解理論（如Freeman-Durden、Cloude-Pottier分解）在識彆復雜地物（如植被結構、城市建築）中的應用。 相乾性分析與InSAR技術： 詳述瞭乾涉測量閤成孔徑雷達（InSAR） 的原理，包括乾涉圖的生成、相位解纏的關鍵技術（如多軌道法、時序分析）。重點介紹瞭Persistent Scatterer InSAR (PS-InSAR) 和 Small BAseline Subset (SBAS) 技術在監測地錶形變中的精確應用。 第五部分：時序分析與變化檢測的高級框架 本部分將視角從靜態圖像擴展到動態監測，討論如何利用多時相數據進行復雜的信息提取。 時間序列分解與特徵提取： 介紹如何對遙感時間序列數據進行季節性/趨勢分解，例如利用LandTrendr或BFAST算法來識彆植被動態的變化點。 基於深度學習的變化檢測： 比較瞭傳統的基於差異圖的方法與現代的 Siamese Network 或 Siamese-FC-DenseNet 結構。分析瞭如何通過網絡學習同類像元的特徵錶示，從而更魯棒地識彆細微變化。 數據融閤與多源信息集成： 探討瞭如何有效地融閤光學（高空間分辨率）和SAR（全天時、穿透性）數據，以增強分類和變化檢測的準確性。介紹瞭特徵級融閤和決策級融閤的具體實現案例。 本書結構嚴謹，理論與實踐並重，包含豐富的案例分析和代碼實現思路（不涉及具體代碼庫的細節實現），旨在幫助讀者建立一個堅實的、麵嚮未來的遙感圖像分析知識體係。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對圖像處理充滿好奇心的愛好者，我常常在思考，那些我們看到的精美遙感圖像背後，究竟隱藏著怎樣的技術魔力？特彆是當麵對龐大而復雜的遙感數據時，如何纔能有效地去除噪聲、增強細節、提取特徵，這些都是我一直想深入瞭解的。當我在書店偶然翻到這本《小波變換及在遙感圖像處理中的應用》時，我感覺像是找到瞭一把鑰匙，可以打開我心中的這扇門。小波變換這個名字聽起來就很高深，但標題中明確指齣它在遙感圖像處理中的應用，這讓我覺得這本書非常接地氣，不會是那種純粹的理論堆砌。我希望這本書能夠詳細講解小波變換的核心思想，包括它的多分辨率分析能力，以及它在圖像壓縮、去噪、邊緣檢測、紋理分析等方麵的具體作用。如果能有代碼示例或者實際操作的指導，那就更完美瞭，畢竟實踐是檢驗真理的唯一標準。我對這本書充滿瞭期待，相信它能為我的圖像處理學習之旅提供寶貴的指引。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何從復雜的遙感數據中提取有價值的信息感到好奇，特彆是近年來隨著遙感技術的發展，數據量越來越龐大，如何有效地處理這些數據成為一個挑戰。小波變換這個概念，之前在信號處理領域有所耳聞，但一直沒有機會深入瞭解它在遙感圖像處理中的具體應用。這本書《小波變換及在遙感圖像處理中的應用》恰好填補瞭我的這一知識空白。我期待這本書能夠提供一個係統性的框架，讓我能夠理解小波變換的基本原理，包括它的多分辨率特性和局部化特性，以及這些特性如何能夠幫助我們更有效地處理遙感圖像。我希望書中能詳細介紹小波變換在圖像去噪、圖像增強、特徵提取、圖像融閤等方麵的具體算法和技術細節，並且最好能夠提供一些實際的編程實現思路或者僞代碼。我非常希望能通過這本書，掌握一些實用的工具和方法，來提升我處理和分析遙感圖像的能力，從而能夠更好地理解和研究我們所處的地球。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在嘗試學習一些高級的遙感圖像分析技術，但總覺得自己在基礎理論方麵有所欠缺，尤其是在數據預處理和特徵提取方麵，常常感到力不從心。偶然間，我的導師嚮我推薦瞭這本《小波變換及在遙感圖像處理中的應用》。小波變換這個詞在我聽來就充滿瞭神秘感，但導師的評價非常高，說它是處理遙感圖像噪聲和提升圖像分辨率的利器。我對此深感好奇，非常期待能夠通過這本書深入瞭解小波變換的數學原理，以及它在遙感圖像降噪、去模糊、特徵提取等方麵的具體應用。我尤其希望書中能夠包含一些經典的小波變換算法，比如 Haar 小波、Daubechies 小波等，並詳細闡述它們在不同類型的遙感圖像（如光學、雷達、高光譜）上的適用性和優缺點。如果書中能提供一些實際案例分析，展示如何利用小波變換解決實際的遙感問題，那就更好瞭，這樣我纔能將理論知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對科學探索充滿熱情的讀者，我一直對那些能夠揭示事物本質的數學工具感到著迷。小波變換，這個聽起來就充滿瞭數學魅力的詞匯，在我腦海中留下瞭深刻的印象。而當這個工具被應用於浩瀚的遙感世界時，我更是無法抑製內心的好奇。這本書《小波變換及在遙感圖像處理中的應用》的標題，就如同一個燈塔，指引著我探索這片未知領域。我期待這本書能夠以一種清晰易懂的方式，將抽象的小波變換理論娓娓道來，並且將這些理論與遙感圖像處理的實際需求緊密結閤。我希望書中能夠詳細介紹小波變換如何幫助我們實現圖像的壓縮，如何有效地去除各種類型的噪聲，如何提取齣隱藏在圖像深處的關鍵信息，例如地物的邊緣、紋理特徵等等。我更希望作者能夠分享一些成功的應用案例，讓我看到小波變換在解譯地錶覆蓋、監測環境變化、識彆災害等方麵所發揮的巨大作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，深藍色的背景上，抽象的波形和衛星圖像交織在一起，仿佛預示著它將帶領讀者探索一個未知的數字世界。我一直對遙感技術很感興趣，尤其是在處理海量衛星數據時，如何纔能從中提取齣有價值的信息，這對我來說一直是個謎。這本書的標題——“小波變換及其在遙感圖像處理中的應用”——立刻抓住瞭我的眼球。小波變換這個概念我之前隻在一些科普文章裏粗略地瞭解過，知道它在信號處理領域很強大，但具體如何應用到遙感圖像上，我一直沒有一個清晰的概念。這本書的齣現，讓我覺得這是一個絕佳的學習機會，希望能深入瞭解小波變換的原理，以及它如何幫助我們更好地理解和分析地球的錶麵。我非常期待這本書能夠提供一些具體的案例和圖示，讓我能夠更直觀地理解理論知識，並且學到一些實用的處理技巧，這樣我纔能將所學知識應用到我自己的研究中，或者至少能更深刻地理解遙感領域的相關文獻。