合成孔徑雷達(dá)圖像精準(zhǔn)處理 尤紅建 付琨 ..
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- ISBN：9787030311689
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圖書簡(jiǎn)介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn) 商品名稱： 合成孔徑雷達(dá)圖像精準(zhǔn)處理 作者： 尤紅建 付琨 市場(chǎng)價(jià)： 68元 文軒網(wǎng)價(jià)： 54.4元【80折】 ISBN號(hào)： 9787030311689 出版社： 科學(xué)出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） 裝幀：平裝 開本：B5 語種：中文 出版時(shí)間：2011-06-01 版次：1 頁數(shù)：257 印刷時(shí)間：2011-06-01 印次：1 字?jǐn)?shù)：324.00千字
內(nèi)容簡(jiǎn)介 本書系統(tǒng)地介紹了合成孔徑雷達(dá)（SAR）圖像精準(zhǔn)處理的技術(shù)原理和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。首先簡(jiǎn)單講述了SAR的基本原理、圖像特點(diǎn)和發(fā)展現(xiàn)狀；然后以SAR圖像精準(zhǔn)處理為主線，重點(diǎn)闡述了SAR圖像的幾何精校正處理、SAR圖像配準(zhǔn)處理、SAR圖像的變化檢測(cè)處理以及利用SAR圖像進(jìn)行高程等專題信息提取方法。本書是作者近年來在ＳＡＲ圖像精準(zhǔn)領(lǐng)域的研究成果總結(jié)，內(nèi)容具體翔實(shí)。
作者簡(jiǎn)介 尤紅建，男，研究員，博導(dǎo)，1969年11月生。1992年獲武漢測(cè)繪科技大學(xué)（現(xiàn)屬武漢大學(xué)）學(xué)士學(xué)位，1995年獲清華大學(xué)碩士學(xué)位，2001年獲中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所博士學(xué)位。承擔(dān)過863、國家自然科學(xué)基金等國家級(jí)項(xiàng)目，已經(jīng)出版專著兩部，以第一作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文近五十篇。目前主要從事遙感圖像處理和應(yīng)用領(lǐng)域的研究。
付琨，男，研究員，博士，1974年6月生。1995年和2002年在國防科技大學(xué)分別獲得學(xué)士學(xué)位和博士學(xué)位。2002年進(jìn)入中國科學(xué)院電子學(xué)研究所博士后流動(dòng)站，2005年出站留所工作至今�，F(xiàn)任中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任。曾經(jīng)獲得中國科學(xué)院杰出成就獎(jiǎng)和國防科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)，并擔(dān)任多項(xiàng)重大項(xiàng)目的總設(shè)計(jì)師，已經(jīng)發(fā)表學(xué)術(shù)論文十多篇，撰寫重要科技成果報(bào)告三十余篇。目前主要從事遙感衛(wèi)星地面處理和地理空間信息應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的研究。
目錄 前言
第1章 SAR圖像原理和發(fā)展
1.1 SAR的基本原理和特點(diǎn)
1.1.1 SAR成像基本原理
1.1.2 SAR圖像的特點(diǎn)
1.1.3 SAR應(yīng)用的主要特性
1.2 SAR系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 星載SAR的發(fā)展概述
1.2.2 日本PALSAR
1.2.3 意大利COSMO SAR系統(tǒng)
1.2.4 德國TerraSAR-X系統(tǒng)
1.2.5 加拿大RadarSat-2
1.2.6 我國SAR的發(fā)展
參考文獻(xiàn)
第2章 SAR圖像的幾何精校正
2.1 星載sAR圖像的幾何精校正
2.1.1 星載SAR的對(duì)地定位模型
2.1.2 星載SAR校正計(jì)算中病態(tài)方程的求解
2.1.3 星載SAR的對(duì)地定位的精度
2.2 星載SAR圖像GCP自動(dòng)匹配方法
2.2.1 選取圖像片，建立GCP庫
2.2.2 基于軌道參數(shù)的區(qū)域粗匹配
2.2.3 基于歸一化互相關(guān)的局部精匹配
2.2.4 試驗(yàn)和結(jié)論
2.3 星載SAR圖像對(duì)地定位的嚴(yán)密共線方程模型
2.3.1 等效焦距的嚴(yán)密計(jì)算
2.3.2 斜距圖像轉(zhuǎn)化成嚴(yán)密中心投影圖像的改化
2.3.3 基于中心投影模型的SAR圖像定位
2.3.4 基于GCP的SAR圖像對(duì)地定位精度試驗(yàn)和對(duì)比
2.4 SAR圖像幾何校正的實(shí)現(xiàn)策略
2.4.1 分塊校正算法
2.4.2 灰度重采樣方法
2.5 星載SAR圖像正射校正
2.5.1 地形起伏對(duì)SAR的影響
2.5.2 利用GCP和DEM的正射校正
2.5.3 組合圖像模擬和精配準(zhǔn)的星載SAR直接正射校正
2.6 基于通用成像模型的星載SAR圖像校正
2.6.1 通用成像模型
2.6.2 RPC模型參數(shù)求解
2.6.3 RPC模型參數(shù)的直接求解
2.6.4 基于GCP點(diǎn)精化參數(shù)的RPC定位
2.7 機(jī)載高分辨率SAR圖像幾何校正
2.7.1 基于GPS的機(jī)載SAR直接對(duì)地定位原理
2.7.2 SAR圖像自動(dòng)定位的實(shí)現(xiàn)流程
2.7.3 實(shí)際定位精度的檢驗(yàn)
2.7.4 誤差傳播和定位精度分析
2.8 機(jī)載InSAR數(shù)據(jù)的直接幾何校正處理
2.8.1 成像幾何坐標(biāo)直接轉(zhuǎn)換地理坐標(biāo)
2.8.2 SAR側(cè)視成像的采樣不均處理
2.8.3 機(jī)載InSAR數(shù)據(jù)的處理
參考文獻(xiàn)
第3章 SAR圖像配準(zhǔn)處理
3.1 基于SIFT算法的SAR圖像自動(dòng)配準(zhǔn)
3.1.1 引言
3.1.2 SIFT算法基本原理
3.1.3 基于SIFT特征向量的特征點(diǎn)自動(dòng)匹配
3.1.4 基于SIFT算法的SAR圖像自動(dòng)配準(zhǔn)
3.2 基于SURF算法的SAR圖像自動(dòng)配準(zhǔn)
3.2.1 SURF算法特征原理
3.2.2 SAR圖像提取SUFR特征點(diǎn)和同名點(diǎn)匹配
3.2.3 SAR圖像SURF、算法自動(dòng)配準(zhǔn)試驗(yàn)
3.3 多時(shí)相星載SAR圖像精配準(zhǔn)
3.3.1 基于Harris算法提取SAR圖像的特征點(diǎn)
3.3.2 基于歸一化相關(guān)系數(shù)匹配的同名特征點(diǎn)提取
3.3.3 基于TIN小面元的精配準(zhǔn)
3.3.4 精配準(zhǔn)試驗(yàn)和精度
參考文獻(xiàn)
第4章 SAR圖像的變化檢測(cè)
4.1 SAR圖像變化檢測(cè)原理
4.2 SAR圖像變化檢測(cè)的基本方法
4.2.1 圖像差值法
4.2.2 圖像比值法
4.2.3 相關(guān)系數(shù)法
4.2.4 直方圖比較法
4.2.5 圖像熵的方法
4.2.6 變化區(qū)域的提取
4.2.7 試驗(yàn)和結(jié)論
4.3 基于分布差異的SAR變化檢測(cè)
4.3.1 SAR圖像的統(tǒng)計(jì)分布模型
4.3.2 基于皮爾遜模型反演SAR分布模型
4.3.3 基于高斯分布的差異指數(shù)計(jì)算
4.3.4 基于瑞利分布的差異指數(shù)計(jì)算
4.3.5 對(duì)數(shù)正態(tài)分布下的交叉熵差異指數(shù)計(jì)算
4.3.6 韋布爾分布下的交叉熵差異指數(shù)
4.4 基于Edgeworth逼近的SAR圖像統(tǒng)計(jì)模型
4.4.1 Chebyshev多項(xiàng)式
4.4.2 Edgeworth逼近
4.4.3 Edgeworth逼近SAR圖像分布的試驗(yàn)
4.5 基于Edgeworth逼近的SAR變化檢測(cè)
4.5.1 基于交叉熵的差異計(jì)算
4.5.2 基于積分圖像的高效計(jì)算
4.5.3 星載SAR變化檢測(cè)試驗(yàn)
4.6 變化檢測(cè)的尺度效應(yīng)
4.6.1 多尺度SAR序列圖像的構(gòu)建
4.6.2 不同尺度上變化差異指數(shù)的變化情況
4.6.3 樣本窗口尺度對(duì)變化檢測(cè)的影響
4.6.4 漸進(jìn)聚焦的變化檢測(cè)方法
4.7 多尺度聯(lián)合分割優(yōu)化的sAR變化檢測(cè)
4.7.1 聯(lián)合多尺度分割
4.7.2 基于分割斑塊的差異指數(shù)計(jì)算
4.7.3 試驗(yàn)和結(jié)論
4.8 變化區(qū)域的自動(dòng)提取
4.8.1 CFAR基本原理
4.8.2 差異分布模型
4.8.3 基于差異分布模型提取變化區(qū)域的閾值
參考文獻(xiàn)
第5章 基于SAR圖像的信息提取
5.1 基于SAR圖像對(duì)提取DEM
5.1.1 SAR提取DEM的發(fā)展歷史
5.1.2 SAR提取DEM的原理
5.1.3 SAR圖像對(duì)同名點(diǎn)匹配
5.1.4 同名點(diǎn)三維位置的解算
5.1.5 基于SAR圖像對(duì)提取DEM的試驗(yàn)
5.2 基于高分辨率SAR提取建筑物
5.2.1 基于SAR／InSAR的建筑物提取的發(fā)展
5.2.2 建筑物的幾何模型
5.2.3 建筑物SAR成像幾何結(jié)構(gòu)分析
5.2.4 基于L型疊掩結(jié)構(gòu)提取建筑物
參考文獻(xiàn)
彩圖
精彩內(nèi)容 2.4.2灰度重采樣方法
如果校正的輸出圖像位置不在整數(shù)位置上，此時(shí)輸出圖像的灰度值就應(yīng)該根據(jù)周圍整數(shù)點(diǎn)上的像素灰度進(jìn)行內(nèi)插估計(jì)，這就是灰度重采樣。重采樣是相對(duì)于原采樣而言的，原始圖像是對(duì)遙感器地面進(jìn)行第一次采樣，稱為原采樣。校正后的圖像，相當(dāng)于在原采樣的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次采樣，所以稱為重采樣。重采樣時(shí)，周圍像元灰度對(duì)被采樣點(diǎn)灰度所作貢獻(xiàn)的權(quán)重，可用重采樣函數(shù)來表達(dá)。理想的重采樣函數(shù)是sinc函數(shù)，但由于sinc函數(shù)定義在無窮域上，而且還包括了三角函數(shù)的計(jì)算，實(shí)際應(yīng)用中很不方便，因此人們采用一些近似函數(shù)來代替，得到了目前比較常用的三種重采樣算法：最近鄰內(nèi)插法、雙線性內(nèi)插法、雙三次卷積內(nèi)插法。
……
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn) | |
| 商品名稱： | 合成孔徑雷達(dá)圖像精準(zhǔn)處理 |
| 作者： | 尤紅建 付琨 |
| 市場(chǎng)價(jià)： | 68元 |
| 文軒網(wǎng)價(jià)： | 54.4元【80折】 |
| ISBN號(hào)： | 9787030311689 |
| 出版社： | 科學(xué)出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：B5 | 語種：中文 |
| 出版時(shí)間：2011-06-01 | 版次：1 | 頁數(shù)：257 |
| 印刷時(shí)間：2011-06-01 | 印次：1 | 字?jǐn)?shù)：324.00千字 |
| 內(nèi)容簡(jiǎn)介 | |
| 本書系統(tǒng)地介紹了合成孔徑雷達(dá)（SAR）圖像精準(zhǔn)處理的技術(shù)原理和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。首先簡(jiǎn)單講述了SAR的基本原理、圖像特點(diǎn)和發(fā)展現(xiàn)狀；然后以SAR圖像精準(zhǔn)處理為主線，重點(diǎn)闡述了SAR圖像的幾何精校正處理、SAR圖像配準(zhǔn)處理、SAR圖像的變化檢測(cè)處理以及利用SAR圖像進(jìn)行高程等專題信息提取方法。本書是作者近年來在ＳＡＲ圖像精準(zhǔn)領(lǐng)域的研究成果總結(jié)，內(nèi)容具體翔實(shí)。 |
| 作者簡(jiǎn)介 | |
| 尤紅建，男，研究員，博導(dǎo)，1969年11月生。1992年獲武漢測(cè)繪科技大學(xué)（現(xiàn)屬武漢大學(xué)）學(xué)士學(xué)位，1995年獲清華大學(xué)碩士學(xué)位，2001年獲中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所博士學(xué)位。承擔(dān)過863、國家自然科學(xué)基金等國家級(jí)項(xiàng)目，已經(jīng)出版專著兩部，以第一作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文近五十篇。目前主要從事遙感圖像處理和應(yīng)用領(lǐng)域的研究。 付琨，男，研究員，博士，1974年6月生。1995年和2002年在國防科技大學(xué)分別獲得學(xué)士學(xué)位和博士學(xué)位。2002年進(jìn)入中國科學(xué)院電子學(xué)研究所博士后流動(dòng)站，2005年出站留所工作至今�，F(xiàn)任中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任。曾經(jīng)獲得中國科學(xué)院杰出成就獎(jiǎng)和國防科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)，并擔(dān)任多項(xiàng)重大項(xiàng)目的總設(shè)計(jì)師，已經(jīng)發(fā)表學(xué)術(shù)論文十多篇，撰寫重要科技成果報(bào)告三十余篇。目前主要從事遙感衛(wèi)星地面處理和地理空間信息應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的研究。 |
| 目錄 | |
| 前言 第1章 SAR圖像原理和發(fā)展 1.1 SAR的基本原理和特點(diǎn) 1.1.1 SAR成像基本原理 1.1.2 SAR圖像的特點(diǎn) 1.1.3 SAR應(yīng)用的主要特性 1.2 SAR系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀 1.2.1 星載SAR的發(fā)展概述 1.2.2 日本PALSAR 1.2.3 意大利COSMO SAR系統(tǒng) 1.2.4 德國TerraSAR-X系統(tǒng) 1.2.5 加拿大RadarSat-2 1.2.6 我國SAR的發(fā)展 參考文獻(xiàn) 第2章 SAR圖像的幾何精校正 2.1 星載sAR圖像的幾何精校正 2.1.1 星載SAR的對(duì)地定位模型 2.1.2 星載SAR校正計(jì)算中病態(tài)方程的求解 2.1.3 星載SAR的對(duì)地定位的精度 2.2 星載SAR圖像GCP自動(dòng)匹配方法 2.2.1 選取圖像片，建立GCP庫 2.2.2 基于軌道參數(shù)的區(qū)域粗匹配 2.2.3 基于歸一化互相關(guān)的局部精匹配 2.2.4 試驗(yàn)和結(jié)論 2.3 星載SAR圖像對(duì)地定位的嚴(yán)密共線方程模型 2.3.1 等效焦距的嚴(yán)密計(jì)算 2.3.2 斜距圖像轉(zhuǎn)化成嚴(yán)密中心投影圖像的改化 2.3.3 基于中心投影模型的SAR圖像定位 2.3.4 基于GCP的SAR圖像對(duì)地定位精度試驗(yàn)和對(duì)比 2.4 SAR圖像幾何校正的實(shí)現(xiàn)策略 2.4.1 分塊校正算法 2.4.2 灰度重采樣方法 2.5 星載SAR圖像正射校正 2.5.1 地形起伏對(duì)SAR的影響 2.5.2 利用GCP和DEM的正射校正 2.5.3 組合圖像模擬和精配準(zhǔn)的星載SAR直接正射校正 2.6 基于通用成像模型的星載SAR圖像校正 2.6.1 通用成像模型 2.6.2 RPC模型參數(shù)求解 2.6.3 RPC模型參數(shù)的直接求解 2.6.4 基于GCP點(diǎn)精化參數(shù)的RPC定位 2.7 機(jī)載高分辨率SAR圖像幾何校正 2.7.1 基于GPS的機(jī)載SAR直接對(duì)地定位原理 2.7.2 SAR圖像自動(dòng)定位的實(shí)現(xiàn)流程 2.7.3 實(shí)際定位精度的檢驗(yàn) 2.7.4 誤差傳播和定位精度分析 2.8 機(jī)載InSAR數(shù)據(jù)的直接幾何校正處理 2.8.1 成像幾何坐標(biāo)直接轉(zhuǎn)換地理坐標(biāo) 2.8.2 SAR側(cè)視成像的采樣不均處理 2.8.3 機(jī)載InSAR數(shù)據(jù)的處理 參考文獻(xiàn) 第3章 SAR圖像配準(zhǔn)處理 3.1 基于SIFT算法的SAR圖像自動(dòng)配準(zhǔn) 3.1.1 引言 3.1.2 SIFT算法基本原理 3.1.3 基于SIFT特征向量的特征點(diǎn)自動(dòng)匹配 3.1.4 基于SIFT算法的SAR圖像自動(dòng)配準(zhǔn) 3.2 基于SURF算法的SAR圖像自動(dòng)配準(zhǔn) 3.2.1 SURF算法特征原理 3.2.2 SAR圖像提取SUFR特征點(diǎn)和同名點(diǎn)匹配 3.2.3 SAR圖像SURF、算法自動(dòng)配準(zhǔn)試驗(yàn) 3.3 多時(shí)相星載SAR圖像精配準(zhǔn) 3.3.1 基于Harris算法提取SAR圖像的特征點(diǎn) 3.3.2 基于歸一化相關(guān)系數(shù)匹配的同名特征點(diǎn)提取 3.3.3 基于TIN小面元的精配準(zhǔn) 3.3.4 精配準(zhǔn)試驗(yàn)和精度 參考文獻(xiàn) 第4章 SAR圖像的變化檢測(cè) 4.1 SAR圖像變化檢測(cè)原理 4.2 SAR圖像變化檢測(cè)的基本方法 4.2.1 圖像差值法 4.2.2 圖像比值法 4.2.3 相關(guān)系數(shù)法 4.2.4 直方圖比較法 4.2.5 圖像熵的方法 4.2.6 變化區(qū)域的提取 4.2.7 試驗(yàn)和結(jié)論 4.3 基于分布差異的SAR變化檢測(cè) 4.3.1 SAR圖像的統(tǒng)計(jì)分布模型 4.3.2 基于皮爾遜模型反演SAR分布模型 4.3.3 基于高斯分布的差異指數(shù)計(jì)算 4.3.4 基于瑞利分布的差異指數(shù)計(jì)算 4.3.5 對(duì)數(shù)正態(tài)分布下的交叉熵差異指數(shù)計(jì)算 4.3.6 韋布爾分布下的交叉熵差異指數(shù) 4.4 基于Edgeworth逼近的SAR圖像統(tǒng)計(jì)模型 4.4.1 Chebyshev多項(xiàng)式 4.4.2 Edgeworth逼近 4.4.3 Edgeworth逼近SAR圖像分布的試驗(yàn) 4.5 基于Edgeworth逼近的SAR變化檢測(cè) 4.5.1 基于交叉熵的差異計(jì)算 4.5.2 基于積分圖像的高效計(jì)算 4.5.3 星載SAR變化檢測(cè)試驗(yàn) 4.6 變化檢測(cè)的尺度效應(yīng) 4.6.1 多尺度SAR序列圖像的構(gòu)建 4.6.2 不同尺度上變化差異指數(shù)的變化情況 4.6.3 樣本窗口尺度對(duì)變化檢測(cè)的影響 4.6.4 漸進(jìn)聚焦的變化檢測(cè)方法 4.7 多尺度聯(lián)合分割優(yōu)化的sAR變化檢測(cè) 4.7.1 聯(lián)合多尺度分割 4.7.2 基于分割斑塊的差異指數(shù)計(jì)算 4.7.3 試驗(yàn)和結(jié)論 4.8 變化區(qū)域的自動(dòng)提取 4.8.1 CFAR基本原理 4.8.2 差異分布模型 4.8.3 基于差異分布模型提取變化區(qū)域的閾值 參考文獻(xiàn) 第5章 基于SAR圖像的信息提取 5.1 基于SAR圖像對(duì)提取DEM 5.1.1 SAR提取DEM的發(fā)展歷史 5.1.2 SAR提取DEM的原理 5.1.3 SAR圖像對(duì)同名點(diǎn)匹配 5.1.4 同名點(diǎn)三維位置的解算 5.1.5 基于SAR圖像對(duì)提取DEM的試驗(yàn) 5.2 基于高分辨率SAR提取建筑物 5.2.1 基于SAR／InSAR的建筑物提取的發(fā)展 5.2.2 建筑物的幾何模型 5.2.3 建筑物SAR成像幾何結(jié)構(gòu)分析 5.2.4 基于L型疊掩結(jié)構(gòu)提取建筑物 參考文獻(xiàn) 彩圖 |
| 精彩內(nèi)容 | |
| 2.4.2灰度重采樣方法 如果校正的輸出圖像位置不在整數(shù)位置上，此時(shí)輸出圖像的灰度值就應(yīng)該根據(jù)周圍整數(shù)點(diǎn)上的像素灰度進(jìn)行內(nèi)插估計(jì)，這就是灰度重采樣。重采樣是相對(duì)于原采樣而言的，原始圖像是對(duì)遙感器地面進(jìn)行第一次采樣，稱為原采樣。校正后的圖像，相當(dāng)于在原采樣的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次采樣，所以稱為重采樣。重采樣時(shí)，周圍像元灰度對(duì)被采樣點(diǎn)灰度所作貢獻(xiàn)的權(quán)重，可用重采樣函數(shù)來表達(dá)。理想的重采樣函數(shù)是sinc函數(shù)，但由于sinc函數(shù)定義在無窮域上，而且還包括了三角函數(shù)的計(jì)算，實(shí)際應(yīng)用中很不方便，因此人們采用一些近似函數(shù)來代替，得到了目前比較常用的三種重采樣算法：最近鄰內(nèi)插法、雙線性內(nèi)插法、雙三次卷積內(nèi)插法。 …… |
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