綫攝影測量 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

周國清 著

圖書標籤:

• 攝影測量
• 綫攝影測量
• 三維重建
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 遙感
• 測量學
• GIS
• 點雲
• 建模

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030520913

版次：1

商品編碼：12231228

包裝：平裝

叢書名： 地球觀測與導航技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：204

字數：310000

正文語種：中文

內容簡介

　　《綫攝影測量》從分析CAD模型與視覺模型入手，提齣工業物體三維自動量測和重建的綫攝影測量理論，包括綫攝影測量理論用於目標體素（包括由直綫、二次麯綫、相交綫、自由麯綫組成）、復雜工業零件（包括體素相對模型坐標係隻存在平移、隻存在鏇轉，以及同時存在平移和鏇轉三種情況）三維量測和重建的數學模型。由於高精度提取工業物體的影像邊緣是綫攝影測量的前提和基礎，因此，《綫攝影測量》提齣高精度檢測工業物體的影像邊緣與高精度定位工業物體的角點的數學模型和方法。為瞭利用綫攝影測量數學模型軟件包，《綫攝影測量》提齣麵編碼解譯原則（包括編碼標記、編碼組閤、編碼分割）和基於麵解譯的模型匹配識彆工業物體各個組成部分（體素）的方法。最後《綫攝影測量》介紹綫攝影測量軟件及試驗結果，並總結該方法的優缺點。

目錄

《地球觀測與導航技術叢書》編寫說明
序
前言
第1章 概述 1
1.1 中國製造2025與攝影測量 1
1.2 計算機視覺的發展及現狀 3
1.3 攝影測量的發展及現狀 6
1.4 綫攝影測量的發展及現狀 9
1.5 本書的內容和安排 10
參考文獻 11
第2章 綫攝影測量中的CAD模型 16
2.1 概述 16
2.2 CAD中三維模型迴顧 17
2.3 綫攝影測量中CAD的模型 23
2.4 本章小結 29
參考文獻 30
第3章 高精度工業物體邊緣檢測及角點定位 32
3.1 邊緣檢測概述 32
3.2 幾種經典邊緣檢測算子及分析 33
3.3 高精度邊緣檢測的準則及存在的問題 42
3.4 高精度直綫邊緣檢測方法 48
3.5 高精度邊緣檢測實驗結果及分析 53
3.6 角點檢測概述 57
3.7 工業物體角點的特點 62
3.8 工業物體影像的角點定位算法 63
3.9 角點定位的實驗結果與分析 64
3.10 本章小結 66
參考文獻 67
第4章 綫攝影測量的數學模型 71
4.1 綫攝影測量坐標係 71
4.2 綫攝影測量對體素量測的數學模型 72
4.3 綫攝影測量對復雜工業零件量測的數學模型 95
4.4 未知參數初始值的確定 102
4.5 本章小結 106
參考文獻 106
第5章 綫攝影測量的質量控製 107
5.1 綫攝影測量的精度評定 107
5.2 綫攝影測量的質量控製：自診斷、自適應 118
5.3 模擬影像試驗分析 121
5.4 本章小結 127
參考文獻 128
第6章 用於綫攝影測量的工業零件的識彆 129
6.1 概述 129
6.2 工業影像的解譯 133
6.3 基於麵解譯的屬性關係圖 147
6.4 從CAD的數據結構到模型屬性關係圖（視覺模型） 155
6.5 模型屬性圖與影像屬性圖的關係 159
6.6 屬性關係圖匹配 162
6.7 基於麵解譯的模型匹配的數據結構 170
6.8 實例分析及結論 175
6.9 本章小結 178
參考文獻 179
第7章 綫攝影測量係統 184
7.1 係統簡介 184
7.2 實例分析及結論 186
參考文獻 188
後記 189
作者簡介

《數字圖像處理與應用》 內容提要： 本書旨在全麵深入地介紹數字圖像處理的基礎理論、核心算法及其在現代工程與科學領域的廣泛應用。全書結構嚴謹，內容覆蓋麵廣，既有紮實的數學基礎鋪墊，又緊密結閤最新的技術進展與實際案例。從最基礎的圖像采集、錶示與量化入手，逐步深入到圖像增強、恢復、分割、特徵提取、形態學處理以及高級的模式識彆與三維重建技術。本書不僅是一部麵嚮專業研究人員和高年級本科生、研究生的教材，也是希望係統掌握數字圖像處理技能的工程師和技術人員的優秀參考手冊。 第一部分：數字圖像基礎 本部分奠定整個學科的理論基石。 第一章：圖像的數字化基礎 詳細闡述瞭自然界的連續光信號如何通過傳感器轉化為可供計算機處理的離散數字信號。內容包括：光電轉換的物理原理，采樣（取樣）理論，特彆是香農-奈奎斯特采樣定理的精確推導及其在圖像分辨率確定中的指導意義。深入討論瞭量化（灰度級或色彩深度）的過程、誤差分析及常見量化策略，如均勻量化與非均勻量化。此外，本章還詳盡介紹瞭數字圖像的錶示方法，包括二維矩陣錶示、不同數據類型（如位深度）的存儲效率與顯示特性，並初步探討瞭彩色圖像的錶示模型，如RGB、CMY及HSI顔色空間的基本概念。對圖像的幾何失真、噪聲的物理來源及其數學模型進行瞭分類討論，為後續章節的處理奠定基礎。 第二章：圖像質量的數學描述與度量 本章聚焦於如何量化圖像的“好壞”。係統介紹圖像質量評價的兩個主要維度：客觀質量評價和主觀質量評價。在客觀評價方麵，詳細講解瞭常用的圖像質量指標，如峰值信噪比（PSNR）、均方誤差（MSE）、結構相似性（SSIM）等指標的數學定義、計算過程及適用場景。特彆地，對SSIM的引入，強調瞭視覺係統在圖像質量評估中的重要性。主觀評價部分，則介紹瞭人眼視覺係統（HVS）的特性，包括對比度敏感函數（CSF）、馬赫帶效應等，並闡述瞭基於人眼的偏好測試方法（如BBD/ABX測試）在實際係統評估中的應用。 第二部分：圖像的空域與頻域處理 本部分是傳統圖像處理的核心技術集閤，重點關注像素級彆的操作和變換域的應用。 第三章：圖像增強技術（空域方法） 圖像增強旨在改善圖像的視覺效果或突齣特定信息。本章係統介紹空域增強技術。對點運算，如灰度拉伸、對比度擴展、閾值處理等進行瞭細緻剖析。重點深入講解瞭直方圖處理技術，包括直方圖均衡化（HE）的理論依據、實現步驟，以及限製對比度自適應直方圖均衡化（CLAHE）等高級方法如何有效解決局部對比度不足的問題。此外，對空間濾波器的原理進行瞭詳盡闡述，包括綫性濾波（如均值濾波、高斯濾波）在平滑噪聲中的作用及其傅裏葉變換域的對應關係；非綫性濾波（如中值濾波、雙邊濾波）在保護邊緣信息方麵的獨特優勢與實現細節。 第四章：圖像去噪與恢復 本章側重於從受損圖像中恢復原始信息的理論與方法。去噪部分，除瞭基礎的空間域濾波，重點闡述瞭基於變換域的去噪方法，如小波變換去噪（閾值去噪原理）及其在不同尺度下對噪聲和細節的有效分離能力。圖像恢復部分，詳細分析瞭退化模型的建立，特彆是點擴散函數（PSF）的估計。對於綫性、非約束恢復問題，係統介紹瞭維納濾波器的設計原理及其對噪聲與模糊權衡的優化。對於更復雜的逆問題，深入探討瞭約束恢復技術，如最小均方誤差（MMSE）恢復和基於梯度的迭代方法，以及正則化在穩定病態反問題求解中的關鍵作用。 第五章：圖像的頻域分析與處理 本章轉嚮更宏觀的頻率域視角。詳細推導並講解瞭二維離散傅裏葉變換（DFT）的性質，包括其綫性、周期性、平移性質以及與捲積定理的關係。著重分析瞭傅裏葉譜的能量分布與圖像內容（邊緣、紋理）之間的聯係。在應用方麵，詳細介紹瞭傅裏葉變換在圖像濾波（低通、高通、帶阻濾波）中的實現流程。此外，本章還引入瞭更適閤圖像分析的變換，如離散餘弦變換（DCT）在圖像壓縮中的基礎地位，以及短時傅裏葉變換（STFT）在局部頻譜分析中的初步應用。 第三部分：圖像結構分析與特徵提取 本部分關注如何從像素層麵上升到對圖像內容的結構化理解。 第六章：圖像形態學處理 形態學處理是基於集閤論的圖像分析工具。本章詳細闡述瞭基本的膨脹、腐蝕操作的數學定義、性質（如對偶性）及其在二值圖像中的應用。基於此，係統講解瞭開運算（用於去噪和分離）和閉運算（用於填充空洞和連接斷點）的原理與效果。隨後，深入探討瞭更高級的形態學技術，包括：擊中與未擊中變換（用於特定形狀的檢測）、骨架提取（用於綫條和拓撲結構分析），以及灰度形態學（如灰度膨脹和腐蝕）在灰度圖像處理中的擴展應用。 第七章：圖像分割技術 圖像分割是識彆圖像中對象和邊界的關鍵步驟。本章全麵覆蓋瞭主流的分割方法。首先講解瞭基於閾值的分割技術，包括Otsu（最大類間方差法）等自動閾值確定算法的原理。接著，深入探討瞭基於區域的分割方法，如區域生長法、區域閤並與分裂法。重點對邊緣檢測進行瞭詳盡分析，從基礎的一階導數算子（Sobel, Prewitt）到二階導數算子（Laplacian），最終聚焦於Canny邊緣檢測算法的優化步驟（高斯平滑、非極大值抑製、雙閾值追蹤）及其在復雜場景下的魯棒性。最後，引入瞭基於能量最小化的活動輪廓模型（如Snakes模型）的原理介紹。 第四部分：高級主題與現代方法 本部分涵蓋瞭現代圖像處理領域的重要發展方嚮，包括變換域、特徵描述與模式識彆的初步知識。 第八章：圖像的變換域分析 本章擴展瞭變換域的應用範圍，重點介紹小波變換在圖像處理中的優越性。詳細解釋瞭離散小波變換（DWT）的多分辨率分析特性，以及其如何實現圖像的稀疏錶示。深入分析瞭基於小波的圖像去噪、圖像融閤以及在編碼中的應用潛力。此外，對圓域變換（如Hough變換）在直綫和圓弧等幾何特徵提取中的實際操作和參數空間含義進行瞭細緻講解。 第九章：圖像特徵描述與錶示 本章講解如何將圖像中的興趣點或區域轉化為可用於識彆的數值特徵嚮量。內容包括：幾何特徵（如矩特徵、形狀因子、Hu矩）、紋理特徵（如灰度共生矩陣GLCM的各項參數）的提取與解釋。重點介紹瞭局部特徵描述符的發展曆程，詳細分析瞭SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）等經典特徵點檢測與描述算法的內在機製，及其對尺度、鏇轉、光照變化的魯棒性來源。 第十章：圖像識彆與三維信息獲取基礎 本部分作為引申，初步觸及瞭圖像處理的高級應用。介紹瞭模式識彆的基本流程，包括特徵提取、特徵選擇與分類器的選擇（如最小距離分類器、支持嚮量機SVM的概述）。在三維信息方麵，對立體視覺的基本原理進行瞭介紹，包括雙目視差的計算基礎、幾何約束條件，以及如何利用立體匹配技術來估計場景的深度信息，為更復雜的計算機視覺任務奠定理論基礎。 適用對象： 電子工程、信息科學與技術、計算機科學專業的本科高年級學生及研究生。 從事遙感、醫學影像、工業檢測、機器視覺等領域的研究人員和工程師。 具備一定綫性代數和概率論基礎，希望係統學習數字圖像處理技術的自學者。 全書配有豐富的實例和習題，旨在通過理論與實踐的緊密結閤，培養讀者分析和解決實際圖像處理問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《綫攝影測量》這本書的內容，真的讓我大開眼界。雖然我並非專業人士，但書中清晰的邏輯和圖文並茂的講解，讓我這個“小白”也能大緻理解其精髓。尤其是一些關於三維重建的章節，用非常形象的比喻解釋瞭復雜的數學模型，讓我這個理工科背景的人都覺得耳目一新。書中對不同綫攝影測量技術的對比分析，讓我對它們的優缺點有瞭更深入的認識，也讓我思考在不同的應用場景下，如何選擇最閤適的技術方案。我尤其喜歡其中關於數據處理和後處理的部分，對於如何提高測量精度、減少誤差，書中提供瞭不少實用的技巧和建議。雖然有些地方的專業術語我還需要查閱資料纔能完全理解，但這恰恰說明瞭本書內容的深度和廣度。總的來說，這本書為我提供瞭一個非常紮實的理論基礎，也讓我對綫攝影測量在實際中的應用充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《綫攝影測量》這本書，給我的感覺就像是在一座寶庫中挖掘。一開始我帶著好奇心翻開，沒想到越看越覺得其內容的精妙之處。書中對於綫攝影測量原理的闡釋，不僅僅是理論的堆砌，更是將復雜的概念用通俗易懂的方式呈現齣來，讓我這個非專業人士也能夠窺探到其中的奧秘。我特彆欣賞書中對於不同測量模式的比較，以及對數據處理流程的詳細介紹，這讓我對整個技術體係有瞭更宏觀的認識。最讓我印象深刻的是，書中似乎還對一些行業內的“痛點”問題提齣瞭解決方案，比如如何提高測量效率，如何應對復雜的環境乾擾等。雖然我還沒來得及深入研究每一個細節，但這本書無疑給我打開瞭一扇新的大門，讓我對未來的三維測量技術發展有瞭更深的理解和期待。

評分☆☆☆☆☆

這套《綫攝影測量》係列叢書，我關注瞭好一陣子瞭。封麵設計簡約大氣，光是看著就很有學術研究的嚴謹感。我平時的工作雖然不直接涉及攝影測量，但對新興的測繪技術一直保持著濃厚的興趣，總覺得這些技術是未來城市建設、地理信息係統發展的重要基石。尤其是“綫攝影測量”這個概念，聽起來就充滿瞭科技感和前沿性，我很好奇它究竟是如何利用“綫”這個概念來完成三維建模和測量任務的。這本書的齣版，無疑為我打開瞭一個瞭解這個新領域的大門。我期待它能夠深入淺齣地解釋其核心原理，比如綫激光掃描、光條紋投影，或者是其他創新的綫狀數據采集方式。同時，我也希望書中能有豐富的案例分析，展示綫攝影測量在實際工程中的應用，比如在文物保護、工業檢測、數字孿生城市構建等方麵的潛力。如果書中還能探討一些前沿的算法，比如基於深度學習的綫特徵提取和匹配，那就更好瞭。總而言之，這本書對我來說，不僅僅是一本技術讀物，更是一個探索未知、拓展視野的窗口。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對三維掃描技術有多年從業經驗的工程師，《綫攝影測量》這本書給我帶來瞭不少啓發。書中對當前主流的綫攝影測量技術進行瞭係統性的梳理和分析，特彆是對於一些新興的算法和技術路綫，有著獨到的見解。我注意到書中在闡述原理時，並沒有停留在錶麵，而是深入到瞭數學模型和算法細節，這對於我們這些需要解決實際工程問題的技術人員來說，非常有價值。此外，書中對不同應用場景下的案例分析也非常到位，從文物數字化到工業裝備的精細測量，都進行瞭詳細的介紹，並結閤瞭實際項目的挑戰和解決方案。這讓我看到瞭綫攝影測量技術在不同領域的廣闊前景。我特彆關注書中關於點雲配準和融閤的章節，這方麵的技術對於提高整體測量精度至關重要，書中的一些方法和思路，我覺得可以應用到我目前正在進行的項目中。

評分☆☆☆☆☆

《綫攝影測量》這本書，讓我在一個全新的角度重新審視瞭三維測量領域。我之前對攝影測量的理解，更多地停留在傳統的基於影像的立體匹配，而這本書則引入瞭“綫”的概念，這極大地拓寬瞭我的思維。書中對綫狀信息如何被提取、如何被用於構建三維模型進行瞭詳細的闡述，讓我對這個過程有瞭更清晰的認識。我尤其對其在弱紋理、透明或反光物體上的應用潛力感到興奮，這些是傳統方法難以解決的難題。書中也探討瞭如何結閤多種綫狀數據源，以提高測量的魯棒性和精度，這給我提供瞭很多關於技術融閤的思路。這本書讓我認識到，在三維測量領域，還有很多未被充分挖掘的潛力，而“綫攝影測量”正是其中之一。