紅外圖像處理理論與技術 陳錢 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳錢 著

圖書標籤:

• 紅外圖像處理
• 圖像處理
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 陳錢
• 紅外技術
• 信號處理
• 圖像分析
• 遙感
• 目標檢測

店鋪： 讀者科技圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121323911

商品編碼：29572952394

包裝：平裝

齣版時間：2017-08-01

基本信息

書名：紅外圖像處理理論與技術

定價：65.00元

作者：陳錢

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-08-01

ISBN：9787121323911

字數：

頁碼：260

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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適讀人群 ：本書可作為高等學校光電等相關專業的基礎教材，也可供相關領域的工程技術人員學習、參考。

對紅外成像開發理論和技術的全麵總結

內容提要

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本書是作者近二十年來對紅外成像開發理論和技術的全麵總結，是作者搜集瞭外*新研究成果，並在研究生講稿的基礎上改編的。本書分7章，主要內容包括：～2章介紹紅外探測器的成像原理；第3章介紹紅外成像的硬件係統設計；第4章介紹紅外圖像的非均勻性校正算法；第5章介紹紅外圖像的數字細節增強算法；第6章介紹紅外圖像的超分辨率處理技術；第7章介紹紅外成像係統的測試方法。 本書可作為高等學校光電等相關專業的基礎教材，也可供相關領域的工程技術人員學習、參考。

目錄

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作者介紹

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陳錢，教授，南京理工大學校長助理。美國光學學會會員，中國光學學會會員，江蘇省光學學會副會長，總裝光電火控組專傢。主持和參與國傢重大型號、專項、重點預研和基金等科研任務19項，獲國傢科技進步二等奬1項、省部級科技進步一、二等奬3項。獲教育部首屆青年教師奬、江蘇省第六屆青年科技奬、江蘇省第三屆十大傑齣發明人和江蘇省青年科技創業十大明星提名奬，入選首批'新世紀百韆萬人纔工程”***人選，享受國務院特殊津貼。齣版專著一部，申請36項，授權13項，發錶學術論文100餘篇，56篇被SCI和EI收錄。

文摘

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序言

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紅外圖像的奧秘：從原理到應用，構建感知世界的新維度 人類的視覺感知能力受限於可見光光譜，但宇宙萬物無不散發著電磁波，其中紅外綫作為一種不可見的能量形式，蘊含著豐富的環境信息。從微小的生命體溫到龐大的工業設備散熱，從星辰的微弱光芒到地形地貌的能量分布，紅外綫以其獨特的“溫度”視角，為我們揭示瞭隱藏在可見光之下的世界。本書旨在深入淺齣地剖析紅外圖像的處理理論與技術，為讀者打開一扇理解和利用這股“熱能之眼”的新窗口，在科學研究、工業生産、安全監控、醫療診斷乃至天文學等諸多領域，提供強有力的技術支撐與廣闊的應用前景。 第一章：紅外綫的物理基礎與成像原理 要理解紅外圖像，首先必須迴歸到紅外綫本身。本章將從電磁波譜的角度齣發，詳細介紹紅外綫的波長範圍、主要來源（如黑體輻射、分子振動等）及其與溫度之間的普朗剋定律關係。我們將深入探討不同紅外波段（近紅外、中紅外、遠紅外、長波紅外）的特性差異，以及它們在不同應用場景下的適用性。 隨後，本章將聚焦於紅外成像的物理基礎。我們將解析紅外探測器的核心工作原理，包括熱電探測器、光電探測器等不同類型探測器的結構、工作機製以及它們各自的優缺點。對於紅外成像係統，我們將從光學成像部分（如紅外鏡頭的設計、材料選擇、視場角等）到信號采集與轉換（如模數轉換、圖像傳感器等）進行詳細闡述。在此基礎上，我們將深入剖析紅外圖像的形成過程，包括輻射亮度、發射率、反射率、透射率等影響因素，以及它們如何共同構成我們最終所見的紅外圖像。理解這些基礎原理，是後續所有圖像處理技術得以有效應用的前提。 第二章：紅外圖像的預處理與增強技術 獲取到的原始紅外圖像往往存在噪聲、對比度不足、畸變等問題，嚴重影響後續的分析和應用。本章將係統介紹一係列紅外圖像的預處理與增強技術，旨在提升圖像的質量和信息可見度。 首先，我們將探討噪聲抑製技術。紅外探測器在工作過程中會受到各種噪聲源的乾擾，如熱噪聲、讀齣噪聲、閃爍噪聲等。本章將介紹常用的噪聲去除算法，包括空間域濾波（如均值濾波、中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等）和頻率域濾波（如傅裏葉變換濾波）。我們將分析不同濾波算法的原理、適用場景以及它們對圖像細節的影響，幫助讀者選擇最適閤特定噪聲情況的濾波方法。 其次，對比度增強是提升紅外圖像信息量的重要手段。我們將介紹直方圖均衡化及其改進算法（如自適應直方圖均衡化AHE、對比度限製自適應直方圖均衡化CLAHE），講解它們如何重新分配像素灰度級，使圖像的整體對比度得到提升。此外，我們將探討基於 Retinex 理論的圖像增強方法，如何分離圖像的光照和反射分量，從而實現更自然的對比度增強，尤其在復雜光照或低對比度場景下效果顯著。 最後，本章還將觸及圖像校正技術，例如輻射定標，將原始的灰度值轉換為真實的溫度值，實現定量分析。對於幾何畸變，如鏡頭畸變，也將介紹相應的校正方法。通過這些預處理和增強技術，我們將為紅外圖像的深入分析打下堅實的基礎。 第三章：紅外圖像的特徵提取與分析 紅外圖像蘊含著豐富的熱力學信息，如何從中提取有意義的特徵，並進行有效的分析，是實現紅外圖像應用價值的關鍵。本章將聚焦於紅外圖像的特徵提取與分析方法。 我們將首先介紹基於紋理的特徵提取。紅外圖像的紋理特徵，如粗糙度、方嚮性、均勻性等，往往與物體的材質、錶麵狀態以及溫度分布的細微差異緊密相關。本章將介紹多種紋理描述子，如灰度共生矩陣（GLCM）及其衍生特徵（對比度、相關性、能量、同質性等）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器等，並分析它們在紅外圖像分析中的應用，例如識彆不同材料的錶麵溫度分布模式。 接著，我們將深入探討基於形狀和輪廓的特徵提取。對於具有特定形狀或溫度分布的物體，其輪廓信息是重要的識彆依據。本章將介紹邊緣檢測算法（如Sobel、Prewitt、Canny等）在紅外圖像中的應用，以及如何基於檢測到的邊緣進行形狀描述，例如 Hu 不變量、傅裏葉描述子等。 此外，本章還將重點關注熱特徵提取。這是紅外圖像分析的核心。我們將介紹如何從圖像中提取目標的溫度分布信息，如峰值溫度、平均溫度、溫度梯度、熱點檢測等。對於一些特殊的應用，例如目標探測與識彆，我們將介紹如何利用溫度信息與背景信息進行區分，以及如何構建基於溫度特徵的分類器。 第四章：紅外圖像的分割與目標識彆 圖像分割是將紅外圖像劃分為若乾具有不同語義含義的區域（如前景與背景、不同物體）的過程，而目標識彆則是在分割齣的區域中，根據其特徵對目標進行分類和識彆。本章將重點介紹紅外圖像的分割與目標識彆技術。 圖像分割方麵，我們將從傳統的閾值分割方法（如全局閾值、局部閾值、Otsu法）齣發，探討其在紅外圖像中的應用和局限性。隨後，我們將介紹基於區域生長的分割方法，如何根據像素的相似性將其歸入同一區域。水域分割（Watershed Segmentation）也將被詳細講解，它在處理具有復雜紋理和亮度變化的區域時錶現齣色。 近年來，深度學習在圖像分割領域取得瞭革命性的進展，本章將介紹捲積神經網絡（CNN）在紅外圖像分割中的應用。我們將解析 U-Net、Mask R-CNN 等經典的分割網絡結構，並探討如何針對紅外圖像的特點（如數據量相對較小、與可見光圖像差異大）對網絡進行優化和改進，以實現更精確的分割。 在目標識彆方麵，我們將介紹基於模闆匹配、特徵匹配等傳統方法。然而，本章的重點將放在基於深度學習的目標識彆技術。我們將解析捲積神經網絡（CNN）在紅外圖像目標識彆中的應用，包括其在特徵提取和分類過程中的優勢。我們將討論不同的網絡架構（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception等）及其在紅外目標識彆任務中的錶現，並探討遷移學習、數據增強等技術如何有效提升識彆精度，尤其是在訓練數據有限的情況下。 第五章：紅外圖像在不同領域的應用 紅外圖像處理技術的強大能力，使得其在眾多領域展現齣巨大的應用價值。本章將通過一係列典型的應用案例，直觀地展示紅外圖像處理技術的實際落地。 在工業領域，我們將探討紅外熱成像在設備狀態監測中的應用，如檢測電路闆上的過熱點、監測電機軸承的溫度異常、發現管道泄漏等，從而實現預測性維護，避免生産事故。我們還將介紹紅外檢測在材料缺陷、焊接質量檢測中的作用，以及其在無損檢測方麵的優勢。 在安全監控領域，紅外熱成像的夜視能力使其成為重要的安防工具。本章將介紹其在目標探測、周界防護、人員追蹤等方麵的應用，尤其是在光照條件惡劣的環境下，其優勢更為突齣。 在醫療診斷領域，紅外熱成像被用於檢測身體的溫度異常，輔助診斷炎癥、血液循環障礙、乳腺癌等疾病。本章將介紹熱圖譜分析在疾病診斷中的作用，以及其作為一種非侵入性診斷手段的潛力。 在遙感與環境監測領域，紅外圖像可以幫助我們監測地錶溫度、植被健康狀況、火災探測、水體汙染等。我們將介紹其在土地利用變化、氣候變化研究等方麵的應用。 在天文學領域，紅外望遠鏡觀測到的星係、恒星、行星等天體發齣的紅外輻射，能夠幫助我們穿透塵埃，揭示宇宙深處的奧秘。本章將介紹紅外天文觀測在暗物質、係外行星、早期宇宙研究中的重要作用。 第六章：前沿技術與發展趨勢 紅外圖像處理技術正處於飛速發展之中，不斷湧現齣新的理論和技術。本章將展望紅外圖像處理的未來，探討當前的一些前沿技術和發展趨勢。 我們將關注多光譜與高光譜紅外圖像處理。與單光譜紅外圖像相比，多光譜和高光譜紅外圖像提供瞭更豐富的光譜信息，這有助於更精確地識彆和區分物質。本章將介紹如何處理和分析這些高維數據，以及它們在物質成分分析、目標識彆等方麵的巨大潛力。 深度學習的進一步發展將持續推動紅外圖像處理的革新。我們將探討生成對抗網絡（GANs）在紅外圖像閤成、超分辨率、域適應等方麵的應用。同時，注意力機製、Transformer等新型神經網絡結構在紅外圖像分析中的潛在優勢也將被提及。 實時處理與邊緣計算是未來紅外圖像應用的重要方嚮。隨著嵌入式設備和物聯網的發展，如何在資源受限的邊緣端進行高效的紅外圖像處理，實現實時決策，將是關鍵的技術挑戰。 最後，本章還將探討紅外圖像與多模態數據融閤的趨勢。將紅外圖像與其他類型的數據（如可見光圖像、雷達數據、聲學數據等）進行融閤，有望獲得更全麵、更魯棒的目標感知和環境理解能力。 本書力求在理論深度和實踐應用之間取得平衡，通過清晰的邏輯結構、豐富的圖示以及深入的案例分析，幫助讀者建立起對紅外圖像處理技術全麵而深刻的理解。無論您是希望深入研究紅外成像原理的學生，還是緻力於解決實際問題的工程師，亦或是對科技前沿充滿好奇的探索者，本書都將成為您探索紅外世界、構建全新感知維度的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我對科學圖像處理在科研中的應用一直抱有濃厚的興趣，特彆是那些能夠揭示隱藏信息的技術。《紅外圖像處理理論與技術 陳錢》這個書名，讓我聯想到它可能是一本內容翔實、講解深入的學術著作。我期待書中能夠詳細闡述紅外圖像的形成機製，從物質的紅外輻射特性到探測器的響應過程，再到最終的數字圖像生成，都會有詳盡的理論鋪墊。對於“理論”部分，我希望能夠深入理解紅外圖像的像素值所代錶的物理意義，比如輻射率、亮溫等，以及如何處理這些參數。在“技術”層麵，我熱切希望學習到如何有效地對紅外圖像進行預處理，包括如何進行輻射定標，如何去除探測器自身的噪聲，以及如何進行幾何校正以確保圖像的準確性。此外，我對於如何在科研領域利用紅外圖像進行分析也充滿期待，比如如何通過溫度分布來研究材料特性，或者如何利用紅外光譜信息來識彆物質成分。如果書中能夠提供一些具體的應用實例，並輔以必要的數學模型和算法分析，那將極大地幫助我將其應用到自己的研究工作中。

評分☆☆☆☆☆

我最近在工作中遇到瞭一些關於夜間或惡劣天氣下的視覺感知問題，這讓我不得不重新審視可見光圖像的局限性，並開始探索紅外成像的可能性。《紅外圖像處理理論與技術 陳錢》這本書名，仿佛是為我量身定做的。我希望它能詳細介紹紅外探測器的基本原理，包括不同類型的紅外探測器（如熱電堆、焦電、製冷型紅外CCD/CMOS等）的工作機製、優缺點以及它們在實際應用中的選擇考量。對於“理論與技術”部分，我期待能夠深入理解紅外圖像的數字錶示，比如輻射率、亮度溫度等概念，以及它們與可見光圖像的根本區彆。書中會否包含像紅外圖像的校正技術，例如輻射定標、幾何校正等內容？在“技術”層麵，我更希望看到一些實用的圖像處理流程，比如如何通過濾波、邊緣檢測、形態學操作等經典方法來提取紅外目標特徵，以及如何應用一些高級的圖像分割技術來區分不同溫度的目標。如果能夠學習到如何利用這些技術來剋服可見光受限環境下的挑戰，將對我非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就讓我眼前一亮：《紅外圖像處理理論與技術 陳錢》。我一直對紅外成像技術在各個領域的應用非常感興趣，比如安防監控、無損檢測、以及醫學診斷等等。瞭解到這本書的書名，我立刻聯想到它可能會深入淺齣地講解紅外圖像的形成原理，以及那些支撐起復雜圖像處理算法的數學模型和物理基礎。想象中，書中應該會包含如何從原始的紅外信號中提取有用的信息，例如如何抑製噪聲，如何增強細節，如何進行目標識彆和分割。而且，“理論與技術”這幾個字，讓我覺得它不僅僅停留在理論層麵，更會結閤實際的應用案例和編程實現，這對於我這樣一個希望將理論知識轉化為實踐的讀者來說，是無比重要的。這本書會不會從最基礎的相機結構、探測器原理講起，一步步過渡到先進的圖像增強算法，比如拉普拉斯變換、直方圖均衡化，甚至是更復雜的基於深度學習的方法？我特彆期待能夠瞭解到如何有效地處理紅外圖像特有的低信噪比、動態範圍窄等問題。如果書中能提供相關的算法代碼或者僞代碼，那將是錦上添花，可以直接幫助我學習和復現。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對軍事和國防應用中的先進技術充滿興趣的讀者，我一直密切關注著紅外成像技術在這些領域的潛力。《紅外圖像處理理論與技術 陳錢》這個書名，立刻點燃瞭我深入瞭解這一主題的願望。我猜測，書中很可能涵蓋紅外成像技術的軍事應用基礎，比如紅外探測器的工作原理、紅外輻射的物理學特性，以及紅外圖像的獲取過程。在“理論”方麵，我希望能夠深入理解紅外圖像與可見光圖像在光譜響應、噪聲特性、以及信息提取方麵的差異，並學習如何針對這些特點進行分析。而“技術”部分，我期待能看到一些用於提高紅外圖像質量和信息豐富度的具體方法，比如先進的去噪算法，能夠有效抑製紅外圖像特有的散粒噪聲或暗電流噪聲；以及用於增強目標細節、提高探測概率的圖像增強技術，例如對比度拉伸、僞彩色映射等。更重要的是，如果書中能探討紅外圖像在目標識彆、跟蹤、以及戰場態勢感知等方麵的應用案例，那就太棒瞭，能夠讓我更直觀地理解這項技術的實際價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機視覺領域頗有研究的人，我始終關注著那些能夠帶來突破性進展的新興技術。《紅外圖像處理理論與技術 陳錢》這個書名，立刻勾起瞭我對紅外領域前沿技術的好奇心。通常，紅外圖像處理與可見光圖像處理有著顯著的區彆，比如在光譜特性、傳感器噪聲模型以及成像幾何等方麵。我非常想知道這本書是如何處理這些差異的，是否會專門講解適用於紅外圖像的去噪算法、增強技術，甚至是目標跟蹤和場景理解的方法。會不會深入探討一些先進的紅外圖像分割技術，比如利用多光譜信息或者結閤先驗知識進行分割？我尤其對書中是否會涉及一些目前在學術界或工業界非常熱門的深度學習在紅外圖像處理中的應用感到期待。例如，捲積神經網絡（CNN）是如何被用來進行紅外目標檢測或分類的？是否有關於訓練紅外圖像數據集、優化模型結構、以及評估模型性能的詳細指導？如果書中能夠提供一些關於紅外圖像數據增強、遷移學習等方麵的討論，那將極大地拓展我的研究思路和技術視野。