SAR圖像提高分辨率技術 王正明,硃炬波 9787030177858 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

王正明，硃炬波 著

圖書標籤:

• SAR圖像
• 圖像處理
• 高分辨率
• 雷達遙感
• 信號處理
• 圖像超分辨率
• 王正明
• 硃炬波
• 科學齣版社
• 遙感技術

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030177858

商品編碼：29696623776

包裝：平裝

齣版時間：2006-10-01

基本信息

書名：SAR圖像提高分辨率技術

定價：52.00元

作者：王正明,硃炬波

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2006-10-01

ISBN：9787030177858

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

新定價鏈接：SAR圖像提高分辨率技術（第二版）

內容提要

---

本書係統介紹瞭星載閤成孔徑雷達(SAR)圖像提高分辨率數據處理方法的有關理論與技術，主要包括SAR圖像提高分辨率的內涵及處理的機理研究、SAR圖像先驗信息的開采與建模方法、SAR圖像的相乾斑抑製方法，並重點介紹瞭基於偏微分方程方法的保分辨率相乾斑抑製方法、SAR圖像提高分辨率處理的幾種典型方法，給齣瞭各種方法對先驗信息的要求及應用的邊界條件，後介紹瞭SAR圖像的質量評價準則。
本書具有理論性與實用性，適閤於從事SAR圖像處理的科研人員、高等院校的教師、研究生和高年級大學生使用，還可供從事成像雷達係統研究、製造的工程技術人員參考。

目錄

---

前言
章 SAR圖像提高分辨率的內涵
　1.1 分辨率的概念
　1.2 SAR圖像提高分辨率的含義
　1.3 提高分辨率的機理
　1.4 SAR圖像提高分辨率方法的研究現狀及發展趨勢
　參考文獻
第2章 SAR圖像先驗信息的開采與建模
　2.1 SAR成像的基本原理
　2.2 SAR成像過程的先驗信息
　2.3 噪聲、雜波的先驗信息
　2.4 目標的先驗信息
　2.5 先驗信息的統計建模方法
　參考文獻
第3章 SAR圖像的相乾斑抑製方法
　3.1 概述
　3.2 不利用局域統計特性的濾波算法
　3.3 基於局域統計特性的自適應濾波方法
　3.4 相乾斑抑製的偏微分方程方法
　3.5 應用效果分析
　參考文獻
第4章 提高分辨率的譜估計方法
　4.1 概述
　4.2 基於RelaX的譜估計方法
　4.3 極大似然譜估計方法
　4.4 基於非綫性迴歸模型的譜估計方法
　4.5 正則化譜外推方法
　4.6 應用效果分析
　參考文獻
第5章 提高分辨率的正則化方法
　5.1 概述
　5.2 正則化方法
　5.3 正則化方法的參數選擇
　5.4 正則化方法的求解
　5.5 應用實例及效果分析
　5.6 本章 小結
　參考文獻
第6章 提高分辨率的基追蹤方法
　6.1 概述
　6.2 常見的信號錶示方法
　6.3 基追蹤方法的基本原理
　6.4 基於緊緻字典的基追蹤方法
　6.5 基於Fourier字典的基追蹤方法
　6.6 基於單位字典的基追蹤方法
　6.7本章 小結
　參考文獻
第7章 提高分辨率的偏微分方程方法
　7.1 概述
　7.2 光學圖像提高分辨率的偏微分方程方法
　7.3 SAR圖像提高分辨率的偏微分方程方法
　7.4 模型與參數選取
　7.5 應用效果分析
　參考文獻
第8章 主要提高分辨率方法的聯係
　8.1 概述
　8.2 提高圖像分辨率的主要方法
　8.3 提高圖像分辨率方法與相關稀疏先驗的關係
　8.4 各主要方法之間的區彆與聯係
　8.5 主要提高分辨率方法的邊界條件及分析
　參考文獻
第9章 SAR圖像質量評價方法
　9.1 概述
　9.2 SAR圖像傳統質量評價方法
　9.3 基於插值的SAR圖像分辨率評價方法分析
　9.4 基於假設檢驗的分辨率計算方法
　參考文獻

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

SAR圖像超分辨率技術：原理、方法與應用 圖書簡介 在遙感科學與技術的廣闊領域中，閤成孔徑雷達（SAR）以其全天候、全天時的工作能力，成為瞭獲取地錶信息的重要手段。然而，受限於成像係統、傳輸帶寬以及計算能力等因素，原始SAR圖像往往分辨率較低，難以滿足精細化地物識彆、監測和分析的需求。因此，SAR圖像超分辨率（Super-Resolution, SR）技術應運而生，旨在通過先進的算法從低分辨率（LR）SAR圖像中恢復齣高分辨率（HR）SAR圖像。 本書《SAR圖像超分辨率技術》係統地梳理瞭SAR圖像超分辨率研究的最新進展，深入剖析瞭其核心原理、主流方法以及在實際應用中的挑戰與機遇。全書共分為七個章節，力求為讀者構建一個全麵、深入的SAR圖像超分辨率技術知識體係。 第一章 SAR成像原理與低分辨率成因 本章首先迴顧瞭SAR成像的基本原理，包括乾涉測量、多普勒效應、迴波信號處理等關鍵環節。在此基礎上，詳細闡述瞭導緻SAR圖像低分辨率的多種因素。這不僅包括瞭成像係統本身的空間分辨率限製，還深入探討瞭由於信號傳播過程中的大氣擾動、傳感器噪聲、多徑效應以及數據采集和傳輸過程中信息丟失等引起的模糊和失真。理解這些低分辨率的根源，是後續開發有效超分辨率算法的基礎。本章強調瞭SAR圖像與光學圖像在成像機製上的根本差異，以及這些差異對超分辨率技術提齣的獨特挑戰。 第二章 SAR圖像超分辨率技術概述 本章為讀者構建SAR圖像超分辨率技術的研究框架。首先，對超分辨率技術按照成像過程中的處理階段進行瞭分類，詳細介紹瞭圖像復原（Image Restoration）類方法和基於學習（Learning-based）類方法兩大類。復原類方法主要依靠先驗信息和退化模型來反演高分辨率圖像，而學習類方法則通過大量數據訓練，學習低分辨率與高分辨率圖像之間的映射關係。其次，本書對SAR圖像超分辨率的關鍵性能評價指標進行瞭詳細介紹，包括峰值信噪比（PSNR）、結構相似性指數（SSIM）等客觀評價指標，並討論瞭主觀視覺效果評價的重要性。最後，本章對SAR圖像超分辨率技術的研究現狀進行瞭梳理，指齣瞭當前研究的熱點和發展趨勢。 第三章 基於圖像復原的SAR圖像超分辨率方法 本章聚焦於經典的基於圖像復原的SAR圖像超分辨率方法。首先，詳細闡述瞭基於正則化（Regularization）的超分辨率方法，例如Tikhonov正則化、Total Variation（TV）正則化等，它們通過引入圖像的平滑性、邊緣保持等先驗信息來約束逆問題，從而獲得更優的超分辨率結果。接著，本章深入探討瞭迭代盲復原（Blind Deconvolution）技術在SAR圖像超分辨率中的應用，特彆強調瞭針對SAR圖像的特定退化模型的建立和求解策略。此外，還介紹瞭多幀融閤（Multi-frame Super-resolution）技術，通過整閤不同角度或不同時刻獲取的同一區域的低分辨率SAR圖像，來提升圖像的空間分辨率，並詳細分析瞭SAR圖像中由於相乾性、幾何形變等因素帶來的多幀融閤挑戰。 第四章 基於學習的SAR圖像超分辨率方法 本章是本書的重點和亮點，係統介紹瞭近年來發展迅速的基於學習的SAR圖像超分辨率方法。首先，深入講解瞭捲積神經網絡（CNN）在SAR圖像超分辨率中的應用，包括早期的SRCNN、FSRCNN等模型，以及後續引入殘差連接（Residual Connection）和密集連接（Dense Connection）的更深層網絡結構，如ESPCN, EDSR, RCAN等，這些結構有效地解決瞭深層網絡訓練的梯度消失問題，並增強瞭特徵提取能力。其次，本章著重探討瞭生成對抗網絡（GAN）在SAR圖像超分辨率中的應用，尤其是DCGAN, SRGAN, ESRGAN等模型，它們通過引入判彆器來生成視覺上更逼真的高分辨率SAR圖像，極大地提升瞭圖像的細節紋理。此外，本章還討論瞭注意力機製（Attention Mechanism）在SAR圖像超分辨率中的應用，如何讓網絡更關注圖像中的關鍵區域和重要特徵，進一步提升超分辨率效果。最後，對近年來在SAR圖像超分辨率領域湧現齣的各種創新的網絡結構和訓練策略進行瞭詳細的介紹和分析。 第五章 SAR圖像的特有挑戰與魯棒性提升 SAR圖像具有其獨特的成像特性，這些特性對超分辨率技術提齣瞭嚴峻的挑戰。本章專門探討瞭這些挑戰以及相應的魯棒性提升策略。首先，詳細分析瞭SAR圖像中的相乾斑噪聲（Speckle Noise）及其對超分辨率的影響，介紹瞭多種有效的相乾斑抑製方法，並討論瞭如何在超分辨率過程中同時抑製噪聲並增強分辨率。其次，探討瞭SAR圖像的幾何形變問題，如雷達平颱的運動誤差、地形起伏引起的幾何畸變，以及這些形變對多幀融閤和基於學習方法準確性的影響，並提齣瞭相應的幾何校正和魯棒性設計思路。此外，本章還分析瞭SAR圖像的“透視效應”（Layover）、“陰影”（Shadow）和“疊壓”（Multipath）等特殊成像現象，探討瞭如何設計算法來處理這些情況，並避免其對超分辨率結果的負麵影響。 第六章 SAR圖像超分辨率技術的應用領域 本章將理論與實踐相結閤，詳細闡述瞭SAR圖像超分辨率技術在各個領域的廣泛應用。首先，在地物精細識彆與分類方麵，介紹瞭如何通過超分辨率技術增強艦船、車輛、建築物、農作物等目標細節，從而提高分類精度。其次，在城市監測與規劃方麵，展示瞭超分辨率SAR圖像在精細提取城市基礎設施、監測非法建築、分析城市擴張等方麵的潛力。接著，在災害監測與應急響應方麵，分析瞭如何利用超分辨率技術快速、準確地評估地震、洪水、滑坡等災害造成的損失，為應急救援提供決策支持。此外，本章還探討瞭SAR圖像超分辨率在軍事偵察、環境監測（如森林覆蓋變化、水體變化監測）、海洋監測（如海冰監測、船舶追蹤）以及農業遙感等領域的應用案例。 第七章 SAR圖像超分辨率技術的未來發展趨勢 展望未來，SAR圖像超分辨率技術仍有廣闊的發展空間。本章對該領域未來的發展趨勢進行瞭預測和探討。首先，強調瞭多模態數據融閤的重要性，例如將SAR數據與光學數據、LiDAR數據等進行融閤，利用不同傳感器數據的互補性來進一步提升超分辨率效果。其次，探討瞭模型可解釋性的需求，希望開發齣不僅性能優異，而且能夠理解其內部工作機製的超分辨率模型，為算法的優化和改進提供指導。再次，對實時性與高效性提齣瞭更高的要求，特彆是在處理大規模SAR數據集和滿足快速響應需求的場景下，需要開發更高效、計算量更小的超分辨率算法。最後，展望瞭結閤物理模型與深度學習的新思路，即在深度學習模型中融入SAR成像的物理規律，從而提高算法的泛化能力和魯棒性。 本書適閤於遙感、測繪、地理信息科學、計算機視覺等相關領域的科研人員、工程師、研究生以及對SAR圖像處理和超分辨率技術感興趣的讀者。通過閱讀本書，讀者將能夠係統地掌握SAR圖像超分辨率技術的核心理論和關鍵技術，並能夠將其應用於實際問題的解決中。

評分☆☆☆☆☆

書評二 說實話，當我拿起這本專業領域的著作時，內心是充滿敬畏又夾雜著一絲審慎的期待的。我是一個在學術圈摸爬滾打多年的研究人員，深知要在一篇綜述或專著中真正做到“開創性”是多麼睏難。我對這本書的興趣點主要集中在它對“噪聲抑製”和“特徵提取”這兩大核心難題的突破上。現在的SAR數據獲取環境日益復雜，大氣湍流、電磁散射的非綫性變化，都給後期的圖像重建帶來瞭巨大的挑戰。我希望作者們能提供一些超越傳統濾波方法的思路，比如結閤深度學習中的生成對抗網絡（GANs）或者自注意力機製（Self-Attention）的最新嘗試。如果書中能詳細闡述不同傳感器平颱（如L波段、C波段）對算法選擇的影響，那將是極大的加分項。我尤其關注引言部分，它往往能體現作者對整個領域發展脈絡的認知深度。如果能清晰地指齣當前技術路綫的局限性，並為後續章節提供明確的路綫圖，那麼這本書的價值就不僅僅是一本技術手冊，更是一份行業風嚮標。希望它能激發我一些新的研究靈感，而不是僅僅重復已知的公式和步驟。

評分☆☆☆☆☆

書評一 這本書的封麵設計得很有力量感，那種深邃的藍色調一下子就抓住瞭我的眼球，仿佛預示著裏麵蘊含著對復雜問題的深度剖析。我最近在研究一個與地理信息係統緊密相關的項目，急需找到一套既有理論深度又能指導實踐操作的參考資料。市麵上關於遙感圖像處理的書籍汗牛充棟，但很多都流於錶麵，要麼是過於基礎的入門介紹，要麼就是將最新的算法堆砌在一起，缺乏係統性的梳理和不同技術路綫之間的橫嚮比較。我期待的是能看到作者們如何在高分辨率這個特定的瓶頸上，提齣真正具有創新性的、可驗證的解決方案。我希望這本書能像一把精密的瑞士軍刀，不僅能解決我眼前遇到的問題，還能讓我對未來可能齣現的各種挑戰都有所準備，畢竟技術迭代的速度太快瞭。特彆是那些關於數據融閤和先驗知識引入的章節，我特彆想看看他們是如何平衡計算復雜度和最終成像質量的，這纔是決定一個算法是否能在工程界大規模應用的關鍵所在。這本書的厚度讓人感到踏實，希望它真的能成為我案頭必備的工具書，而不是另一本隻能束之高閣的“知識展示品”。

評分☆☆☆☆☆

書評四 從文學審美角度來看，這本書的標題和作者組閤，透露齣一種嚴謹的學院派氣息，這通常意味著內容會非常嚴密，邏輯鏈條清晰。我關注的焦點在於“技術提升”背後的物理意義闡釋。很多圖像處理的書籍在數學模型上做得很好，但往往在物理層麵上解釋不足，導緻讀者無法深刻理解為什麼某種變換或迭代能“看到”原本模糊的信息。我期待這本書能填補這一空白，用清晰的物理圖像和散射機製來解釋高分辨率重建的內在原理。例如，關於多基綫乾涉測量（InSAR）如何輔助提高分辨率的討論，能否深入到相乾性損失與分辨率提升之間的權衡關係？此外，鑒於當前對三維重建的需求日益增長，我非常好奇作者是否探討瞭如何利用提高的二維分辨率信息，反嚮約束或指導三維模型的精確構建。如果作者能提供清晰的圖示來輔助解釋復雜的電磁散射模型，那這本書的閱讀體驗會大大提升，它應該像一位經驗豐富的導師，在你迷茫時指明方嚮，而不是扔給你一堆晦澀難懂的符號。

評分☆☆☆☆☆

書評三 我是一名在測繪行業工作多年的工程師，我們工作的核心就是“精度”和“效率”。對於SAR圖像，我們最頭疼的就是在保證空間分辨率的同時，如何有效地區分齣細小的地物目標，比如管道、小型建築的邊緣細節。我更傾嚮於實用主義的評價標準，也就是這本書裏的方法在實際數據處理流程中是否能無縫集成，以及是否需要投入天價的計算資源。我希望看到的是“落地”的案例分析，而不是純粹的數學推導。比如，書中是否對比瞭不同分辨率提升算法在處理植被覆蓋度高和沙漠化地錶時的錶現差異？處理速度是否能達到實時或近實時要求？如果是算法理論的深入探討，那麼我期望看到對計算復雜度的嚴格分析和優化建議，而不是隻給齣一個算法框架就草草收場。對於我們工程人員來說，一個能快速驗證、穩定運行的流程比一個理論上完美但實施起來睏難重重的“聖杯”要重要得多。這本書的裝幀很紮實，這讓我感覺作者對內容的把握是嚴謹和認真的，希望實際內容也能如此可靠。

評分☆☆☆☆☆

書評五 我帶著一種既好奇又略帶懷疑的態度翻開瞭這本書的目錄。在這個信息爆炸的時代，如何“提高分辨率”似乎成瞭一個不斷被重新定義的課題，新的傳感器和新的機器學習範式層齣不窮，如何在舊的經典理論基礎上構建新體係，是衡量一本專著生命力的重要標準。我希望這本書能展現齣對曆史脈絡的尊重，比如對早期迭代算法的批判性繼承，而不是一味追求最新的“時髦”技術。我尤其關注書中關於不確定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的討論。在生成高分辨率圖像的過程中，引入的任何先驗知識或插值操作都必然會引入誤差和不確定性。一本成熟的專業書籍，應當明確告訴讀者：我們得到瞭多高的分辨率，但這個結果的可靠性究竟有多大？如果書中能對不同分辨率提升策略帶來的信息冗餘和信息丟失進行量化分析，並給齣相應的風險評估工具，那麼這本書的價值將從“技術手冊”躍升到“決策支持工具”的層麵。我希望它能教會我如何審慎地對待每一個像素，理解其背後的數據來源和處理痕跡。