基于特征的光学与SAR遥感图像配准 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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眭海刚，徐川，刘俊怡 著

图书标签:

• 遥感
• 图像配准
• 光学遥感
• SAR遥感
• 特征提取
• 图像处理
• 模式识别
• 计算机视觉
• 地球科学
• 信息融合

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030509109

版次：1

商品编码：12099246

包装：平装

丛书名： 高分辨率对地观测系统中的高精度实时运动成像基础研究学术丛书

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：216

字数：285000

正文语种：中文

内容简介

　　《基于特征的光学与SAR遥感图像配准》针对光学与SAR影像存在辐射、几何差异，造成影像上缺乏可靠的同名特征，导致难以匹配等问题，从多特征（几何特征、视觉特征、灰度特征等）、多测度（改进的SIFT匹配、形状曲线、Voroni图与谱图结合的匹配等）、多层次（由粗到精的匹配策略）等方面，阐述了光学与SAR图像配准的自动和半自动方法。
　　《基于特征的光学与SAR遥感图像配准》可作为遥感图像处理及相关学科的教材，也可作为各类专业技术人员进行科学研究、生产和管理等工作的参考书。

内页插图

目录

序
前言
第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 遥感影像配准的国内外研究现状
1．2．1 基于灰度的配准方法
1．2．2 基于特征的配准方法
1．3 现有问题及发展趋势

第2章 遥感图像配准基本方法
2．1 图像配准的原理
2．1．1 基本原理
2．1．2 常用的几何变换模型
2．1．3 图像配准方法的一般框架
2．2 典型的图像配准方法
2．2．1 互信息法
2．2．2 交叉累积剩余熵法
2．2．3 尺度不变特征检测与匹配算法（SIFT）
2．3 图像配准评价准则
2．3．1 客观评价准则
2．3．2 主观评价标准

第3章 基于多尺度水平集的遥感图像分割方法
3．1 水平集方法基本理论
3．2 基于多尺度CV模型的光学影像分割方法
3．2．1 基于单水平集CV模型的光学影像分割
3．2．2 基于多水平集模型的光学影像分割
3．3 基于统计模型的单水平集SAR影像分割方法
3．3．1 基于Gamma分布的多尺度单水平集分割模型
3．3．2 自适应的零水平集初始化方法
3．4 基于统计模型的非监督多层水平集SAR影像分割方法
3．4．1 基于Gamma模型的多层水平集分割模型
3．4．2 自适应的多水平层策略
3．5 实验结果及分析
3．5．1 单水平集SAR影像分割
3．5．2 多层水平集SAR影像分割
3．5．3 多尺度水平集模型的光学影像分割

第4章 顾及马尔可夫随机场的线特征提取方法
4．1 遥感图像边缘检测研究现状及问题
4．1．1 SAR影像边缘特性
4．1．2 现有的边缘检测方法
4．1．3 阈值选择方法研究
4．1．4 实验与分析
4．2 基于贝叶斯决策和马尔可夫随机场的线特征优化
4．2．1 马尔可夫随机场理论
4．2．2 线特征优化的双层马尔可夫场模型
4．2．3 基于最小错误率的贝叶斯决策的线特征优化
4．2．4 后验能量最小化的优化搜索算法
4．2．5 线检测响应与方向的更新
4．2．6 实验与分析
4．3 基于随机Hou曲变换的直线目标提取
4．3．1 霍夫变换
4．3．2 随机霍夫变换原理
4．3．3 利用直线方向信息的随机霍夫变换
4．3．4 随机霍夫变换在直线提取中的实验与分析

第5章 逐步求精策略下的光学与SAR影像半自动配准方法
5．1 直线特征提取与匹配
5．1．1 直线段提取
5．1．2 直线交点生成
5．1．3 直线段匹配
5．2 基于HOPC-NCC相似测度的影像精配准
5．2．1 均匀分布的特征点提取
5．2．2 HOPC-NCC相似测度
5．3 实验结果及分析
5．3．1 实验数据
5．3．2 实验结果与分析

第6章 光学与SAR影像分割与配准一体化方法
6．1 基于迭代反馈的水平集分割与SIFT配准方法
6．1．1 改进的SIFT算法
6．1．2 自适应参数调整与迭代策略
6．2 基于全局约束的三角网优化配准方法
6．2．1 基于分割的配准方法存在的问题
6．2．2 三角网优化配准方法
6．3 误差剔除
6．4 实验及分析
6．4．1 实验数据
6．4．2 配准结果及与其他方法比较
6．4．3 精度分析

第7章 迭代反馈的光学与SAR影像多尺度线特征自动配准方法
7．1 自适应的参数调整与迭代策略
7．2 基于VSPM算法的光学与SAR影像配准
7．2．1 经典的Shapiro和Brady谱图匹配算法
7．2．2 结合Voronoi图的谱图匹配算法
7．3 基于KNN图的误差剔除
7．3．1 同名直线段判断
7．3．2 基于KNN图的差异点剔除
7．4 实验与分析
7．4．1 实验数据
7．4．2 配准结果及与其他方法的比较

第8章 基于视觉显著特征的快速粗配准方法
8．1 基于TW-Itti视觉注意模型的显著区域提取
8．1．1 经典的Itti视觉注意模型
8．1．2 TW-Itti视觉注意模型
8．2 基于显著区域特征的影像粗配准
8．2．1 显著区域特征提取
8．2．2 基于形状曲线的显著区域特征配准
8．3 基于显著结构特征的影像粗配准
8．4 实验结果与分析
8．4．1 实验数据
8．4．2 显著模型的比较
8．4．3 基于显著区域特征影像粗配准
8．4．4 基于显著结构特征的影像粗配准
参考文献

前言/序言

　　多源遥感影像融合通过集成和整合优势互补的数据来提高数据信息的可用程度，可有效改善遥感信息提取的及时性和可靠性，其目的在于：提高分辨率、增强目标特征、提高分类精度、动态监测、信息互补等。多源遥感影像融合对重大环境与灾害监测、军事应用等应急响应方面具有显著的意义，是目前遥感应用分析研究的前沿课题和热点领域。合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）具有全天时、全天候、能穿透地表云雾等特点，能弥补光学影像受天气状况影响大的缺点，它们的融合有利于发挥各自的信息优势。例如，灾害发生时，天气情况往往很恶劣，此时光学传感器因受到天气影响，无法及时进行图像拍摄。全天候、全天时的SAR系统获取的遥感影像可及时获取用于监测的实时数据并及时确定灾害发生的区域面积等。
　　影像配准是影像融合的前提，配准精度直接影响影像融合的效果，因此光学影像和SAR影像的配准对遥感应用具有重要的作用，对光学与SAR影像配准技术进行深入研究，具有重要的理论和实际价值。但是，由于SAR影像斑点噪声（speckle）的影响及两种影像完全不同的成像特性增大了影像特征提取及匹配的难度，使SAR影像与光学影像的自动配准难以实现。因此，SAR影像与光学影像的配准成为目前多传感器遥感影像配准的研究热点及国际难题。
　　本书系统总结了光学与SAR图像配准的学术思路、关键技术及其实现过程，针对异源影像间的成像差异大，相关度小、特征提取不完备等问题，从多特征（几何特征、视觉特征、灰度特征等）、多测度（改进的SIFT匹配、形状曲线、Voroni图与谱图结合的匹配等）、多层次（由粗到精的匹配策略）等方面，阐述了光学与SAR图像配准的自动和半自动方法。
　　全书内容共8章。第1章论述图像配准的学科背景、理论基础和国内外研究进展。第2章在综述图像配准的方法原理及典型方法。第3章在介绍现有分割方法的基础上，重点研究SAR影像的分割技术，提出了一种基于统计模型的多尺度水平集SAR影像分割方法，有效地改善了SAR影像分割的效果。第4章深入阐述了现有的线特征提取方法，提出顾及马尔可夫随机场的线特征提取算法。第5章利用影像结构特征与灰度特征的互补性，采用从粗到精的匹配策略，实现一种基于混合特征的光学与SAR影像半自动配准方法。第6章针对现有基于分割的配准方法都是将分割和配准独立为两个单独的环节，造成配准的结果严重依赖于分割质量的问题，提出一种光学与SAR影像一体化分割配准方法，当分割结果不满足配准条件时，分割参数将会自适应调整，进行重新分割，直至达到配准要求。第7章研究基于线特征的全自动配准方法，提出一种结合谱图与Voronoi图的点集配准方法，解决了线特征提取过程中出现的特征不一致、多对多的问题。第8章分析了视觉注意机制基本理论，在研究经典的Itti视觉注意模型的基础上，提出一种快速的全自动影像配准方法，主要思想在于利用视觉显著模型提取出光学与SAR影像上的显著区域，对区域特征利用基于形状的匹配方法进行配准，对显著结构特征，利用特殊结构形状进行粗配准。分析了地形起伏对SAR图像的影响，提出顾及成像几何模型的高精度影像配准方法。本书内容上力求做到深入浅出、通俗易懂、不仅具有一定的深度和广度，而且反映了学科的新动向、新问题，介绍学科前沿的新成果和新内容。

好的，下面是一份关于《数字图像处理与分析》的图书简介，内容翔实，旨在为读者提供一个全面的概览，且不涉及您提供的原书主题： --- 图书名称：《数字图像处理与分析：理论、算法与实践应用》 第一章：数字图像基础与表示 本章深入探讨数字图像的本质及其在计算机系统中的表示方式。首先，我们将从连续图像到离散数字图像的采样与量化过程进行详细阐述，解释奈奎斯特采样定理在图像处理中的实际意义。接着，我们会剖析不同类型的数字图像表示法，包括二值图像、灰度图像（如8位、16位深度）以及彩色图像（RGB、CMYK、HSV色彩空间）。特别地，本章将聚焦于图像的基本结构、像素邻域概念（4邻域、8邻域）以及连通性的定义，这些是后续所有图像处理操作的理论基石。此外，还将介绍图像直方图的构建、分析及其在初步图像理解中的作用。 第二章：图像增强：提升视觉质量 图像增强是改善图像视觉效果、突出有用信息或抑制噪声的关键步骤。本章系统地介绍了空域增强技术和频域增强技术。在空域方面，我们将详细讲解点处理技术，包括灰度线性变换（伽马校正、对比度拉伸）和非线性变换（对数、指数变换），并探讨直方图均衡化和规定化的数学原理与实际应用。针对空间滤波，本章区分了线性和非线性滤波器：线性滤波器包括均值滤波、高斯滤波用于平滑去噪；非线性滤波器则重点介绍中值滤波、最大/最小滤波在去除椒盐噪声和脉冲噪声方面的优越性。在频域增强部分，我们将简要引入二维傅里叶变换（DFT），并展示如何利用高通滤波器（如理想、巴特沃斯、高斯高通滤波器）进行锐化处理，以及低通滤波器进行平滑处理。 第三章：图像复原：消除失真 图像复原的目标是尽可能接近原始的、未受损的图像。本章将重点研究图像退化模型的建立，包括噪声模型和模糊模型（运动模糊、离焦模糊）。噪声模型部分涵盖高斯白噪声、瑞利噪声、均匀噪声等，并介绍相应的高效去噪滤波器，如维纳滤波器的原理及其参数选择。在模糊（卷积核）复原方面，我们将深入探讨点扩散函数（PSF）的估计和逆滤波、约束最小化模糊复原技术。对于无法准确获知退化函数的情况，本章将专门介绍盲解卷积技术的基本思想和迭代算法，帮助读者应对现实世界中复杂的图像降质问题。 第四章：图像分割：识别对象边界 图像分割是将图像划分为若干有意义的区域或对象的过程，是计算机视觉应用的核心环节。本章将分层次介绍多种分割方法。首先是基于阈值的分割技术，包括全局阈值（Otsu法）和局部阈值法的实现。其次，我们将讲解基于区域的分割方法，如区域生长法和区域分裂与合并策略。边缘检测是分割的重要前置步骤，本章会详细分析经典算子（如Sobel、Prewitt、Roberts）的局限性，并重点介绍Canny边缘检测算法的理论基础和多阶段优化流程。此外，形态学（开运算、闭运算）在连接断裂边缘和去除小噪点方面的应用也将被充分讨论。 第五章：形态学图像处理 形态学处理是基于集合论的图像分析工具，特别适用于二值图像和灰度图像的对象形状分析。本章围绕两个基本操作——膨胀和腐蚀展开。我们将详细推导膨胀和腐蚀的数学定义，并基于此定义构建复合操作，如开运算（用于平滑轮廓、去除细小突出物）和闭运算（用于填充小孔、连接断裂区域）。本章后续内容将探讨结构元素（Structuring Element）的设计与选择对处理结果的影响，并介绍更高级的应用，如形态学梯度（计算边缘）、顶帽变换和底帽变换（用于背景光照不均的校正）。 第六章：特征提取与描述 从图像中提取具有区分性和鲁棒性的特征是后续识别、分类和匹配任务的基础。本章内容覆盖了局部特征和全局特征的提取与描述。在全局特征方面，我们将分析图像矩、形状描述子（如周长、面积、紧凑度）的计算及其对平移、旋转和尺度的不变性。对于局部特征，本章将着重讲解角点检测算法（如Harris角点检测器）的原理，并深入探讨兴趣点描述符，如尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的核心思想，包括如何构建描述子向量以应对复杂场景的变化。 第七章：图像变换与表示 本章关注如何使用数学变换来改变图像的视角或坐标系统，以便于分析和压缩。我们将详细介绍霍夫变换（Hough Transform）在线检测直线和圆的应用，分析其在噪声环境下的鲁棒性。傅里叶变换的二维性质将被重新审视，重点关注其在图像压缩（如JPEG标准的基础）和频域滤波中的作用。此外，小波变换（Wavelet Transform）作为一种时频局部化工具，将在本章中被引入，分析其在多分辨率分析和图像压缩中的优势。 第八章：图像分割的高级技术：活动轮廓与深度学习基础 本章将视角转向更现代和复杂的分割方法。活动轮廓模型（Snake Model）将作为一种参数化曲线演化方法被详细剖析，包括其内部能量项和外部能量项的构建及其梯度下降求解过程。为衔接现代计算机视觉的前沿，本章最后部分将介绍深度学习在图像处理中的基础应用。我们将简要概述卷积神经网络（CNN）的结构（卷积层、池化层、激活函数），并阐述U-Net等典型架构在语义分割任务中的工作机制，为读者理解最新的图像分析范式打下基础。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书最令我感到兴奋的地方，在于它所展现出的跨学科的视野。我原本以为这会是一本偏重计算机视觉或信号处理的教材，但阅读过程中，我却惊讶地发现，作者在其中融入了大量地理学、物理学甚至统计学领域的知识。特别是关于SAR图像的章节，让我对雷达方程、散射理论以及地物后向散射特性有了更深入的理解。这不仅仅是技术的堆砌，而是将遥感图像的成像原理与特征提取过程紧密结合。作者并没有将光学和SAR图像视为两个独立的实体，而是将它们置于同一个地球观测的框架下，探讨如何通过特征来实现信息融合和知识共享。我看到了一些关于多源遥感数据融合的讨论，这让我意识到，图像配准只是一个起点，最终的目标是实现更高级别的信息集成。这本书的价值，在于它不仅仅教授了“如何做”，更重要的是教会了“为什么这样做”以及“这样做能带来什么”。它鼓励读者跳出算法本身，去思考遥感技术在更广泛的应用场景中的意义和价值。我甚至觉得，这本书为未来遥感技术的发展提供了一种可能的方向。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，它打破了我之前对遥感图像配准的刻板印象。我原以为这只是一个技术性的问题，需要在各种算法之间进行选择和优化。但作者通过“特征”这一视角，将这个问题升华到了对数据本质的理解。他没有回避光学图像和SAR图像的根本差异——前者依赖于可见光或近红外反射，后者则利用电磁波的后向散射。这种差异不仅体现在图像的外观上，更体现在它们所携带的信息类型上。书中对特征提取过程的详尽阐述，让我意识到，选择什么样的特征，以及如何描述这些特征，是决定配准成功与否的关键。我尤其欣赏作者在讨论SAR图像特征时，对物理散射机制的深入剖析，这使得我能够理解为什么某些特征在SAR图像中比在光学图像中更有效。我甚至觉得，作者在尝试回答一个更哲学的问题：如何在不同的信息载体之间找到共同的“语言”，或者说“共性”。这本书的价值，在于它提供了一种理解遥感数据异构性的框架，以及解决跨模态配准问题的思路。它让我意识到，特征不仅仅是算法的输入，更是对现实世界的一种抽象和编码。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名虽然直接点明了主题，但读完之后，我却感觉它触及了一个更广阔的、技术性极强的领域，以至于我很难将其局限于“特征匹配”这一点。作者似乎在有意无意地构建一个关于遥感图像处理的生态系统，而特征匹配只是这个生态系统中至关重要的一个节点。我曾以为这会是一本纯粹的算法介绍，但事实远不止如此。书中对不同类型传感器（光学和SAR）的特性做了深入的分析，这直接影响了特征提取和匹配的策略。我尤其对作者在SAR图像中处理相干性、斑点噪声以及多时相数据时所展现出的细致和深刻印象深刻。他并没有简单地罗列现有算法，而是试图解释这些算法背后的物理原理和数学基础，这使得读者在理解算法时，能够触及到更底层的逻辑。我甚至觉得，这本书更像是一本关于“如何让不同‘眼睛’看到同一片土地，并理解它们所见的不同”的科普读物，只不过这里的“眼睛”是传感器，而“理解”是通过严谨的数学和算法来实现的。它迫使我去思考，在遥感领域，仅仅知道“怎么做”是远远不够的，更重要的是理解“为什么这么做”，以及在不同场景下，“为什么这样可行，而那样不行”。这本书的价值，在于它打开了我对遥感图像处理的全新视角，让我意识到，光学的“美”与SAR的“真实”并非割裂，而是可以相互印证，相互补充的。

评分☆☆☆☆☆

对于一本以“特征”为核心的书籍，我原以为会看到大量的算法公式和流程图，但这本书的阅读体验却远超我的预期。作者的叙述方式非常独特，他不仅仅是在罗列技术细节，更是在构建一种关于“信息”的哲学。他将光学和SAR图像的配准问题，视为对不同视角下地球表面信息的“解码”与“整合”过程。我被书中对特征鲁棒性的讨论深深吸引，作者并没有仅仅关注特征的提取，而是强调了在不同成像条件、不同地物变化下的特征稳定性。这让我意识到，配准的挑战并非一次性的，而是需要应对动态变化和不确定性。书中对几何校正、传感器模型等方面的介绍，也让我明白了配准不仅仅是像素层面的匹配，更涉及到空间关系的精确建模。我甚至觉得，作者在试图揭示一种“跨模态理解”的机制，让不同传感器获取的信息能够被有效关联和统一。这本书的价值，在于它提供了一种看待遥感图像配准问题的新视角，它将技术细节与理论思考相结合，为读者提供了一个深入理解该领域的入口。我甚至开始思考，这种“特征”的理念，是否可以泛化到其他多模态数据融合的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的冲击，与其说是在技术上的，不如说是在认知层面的。起初，我被“特征”二字吸引，以为会是一场关于SIFT、SURF、ORB等经典特征匹配算法的盛宴。然而，随着阅读的深入，我发现作者的野心远不止于此。他不仅仅是在介绍如何找到“点”，更是在探讨如何理解“点”背后的信息，以及如何利用这些信息来弥合光学和SAR图像之间巨大的差异。我读到了一些关于特征降维、特征融合的章节，这让我意识到，图像配准的挑战并非仅仅在于识别相同的物体，更在于如何从海量、异构的数据中提取出最具鲁棒性、最具区分度的信息。书中对不同特征表示和度量方式的讨论，让我对“相似性”有了更深的理解。它不再是简单的欧氏距离或汉明距离，而是涉及到信息论、统计学等多方面的考量。我甚至觉得，作者在试图构建一种“跨模态语义桥梁”，让光学图像的“视觉语言”和SAR图像的“雷达语言”能够被相互理解。这种尝试非常大胆，也极具前瞻性。我看到了一些将深度学习方法应用于特征提取和匹配的讨论，这让我意识到，这个领域正处于快速发展的变革之中。这本书，更像是一本“思想实验”的记录，它不提供简单的答案，而是引导读者去思考更深层次的问题。