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圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準 商品名稱： 合成孔徑雷達圖像精準處理 作者： 尤紅建 付琨 市場價： 68元 文軒網價： 54.4元【80折】 ISBN號： 9787030311689 出版社： 科學出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準） 裝幀：平裝 開本：B5 語種：中文 出版時間：2011-06-01 版次：1 頁數(shù)：257 印刷時間：2011-06-01 印次：1 字數(shù)：324.00千字
內容簡介 本書系統(tǒng)地介紹了合成孔徑雷達（SAR）圖像精準處理的技術原理和實驗結果。首先簡單講述了SAR的基本原理、圖像特點和發(fā)展現(xiàn)狀；然后以SAR圖像精準處理為主線，重點闡述了SAR圖像的幾何精校正處理、SAR圖像配準處理、SAR圖像的變化檢測處理以及利用SAR圖像進行高程等專題信息提取方法。本書是作者近年來在ＳＡＲ圖像精準領域的研究成果總結，內容具體翔實。
作者簡介 尤紅建，男，研究員，博導，1969年11月生。1992年獲武漢測繪科技大學（現(xiàn)屬武漢大學）學士學位，1995年獲清華大學碩士學位，2001年獲中國科學院遙感應用研究所博士學位。承擔過863、國家自然科學基金等國家級項目，已經出版專著兩部，以第一作者發(fā)表學術論文近五十篇。目前主要從事遙感圖像處理和應用領域的研究。
付琨，男，研究員，博士，1974年6月生。1995年和2002年在國防科技大學分別獲得學士學位和博士學位。2002年進入中國科學院電子學研究所博士后流動站，2005年出站留所工作至今�，F(xiàn)任中國科學院空間信息處理與應用系統(tǒng)技術重點實驗室主任。曾經獲得中國科學院杰出成就獎和國防科技進步一等獎，并擔任多項重大項目的總設計師，已經發(fā)表學術論文十多篇，撰寫重要科技成果報告三十余篇。目前主要從事遙感衛(wèi)星地面處理和地理空間信息應用技術領域的研究。
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
1.1.1 SAR成像基本原理
1.1.2 SAR圖像的特點
1.1.3 SAR應用的主要特性
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
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的對地定位模型
2.1.2 星載SAR校正計算中病態(tài)方程的求解
2.1.3 星載SAR的對地定位的精度
2.2 星載SAR圖像GCP自動匹配方法
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 基于歸一化互相關的局部精匹配
2.2.4 試驗和結論
2.3 星載SAR圖像對地定位的嚴密共線方程模型
2.3.1 等效焦距的嚴密計算
2.3.2 斜距圖像轉化成嚴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圖像對地定位精度試驗和對比
2.4 SAR圖像幾何校正的實現(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點精化參數(shù)的RPC定位
2.7 機載高分辨率SAR圖像幾何校正
2.7.1 基于GPS的機載SAR直接對地定位原理
2.7.2 SAR圖像自動定位的實現(xiàn)流程
2.7.3 實際定位精度的檢驗
2.7.4 誤差傳播和定位精度分析
2.8 機載InSAR數(shù)據(jù)的直接幾何校正處理
2.8.1 成像幾何坐標直接轉換地理坐標
2.8.2 SAR側視成像的采樣不均處理
2.8.3 機載InSAR數(shù)據(jù)的處理
參考文獻
第3章 SAR圖像配準處理
3.1 基于SIFT算法的SAR圖像自動配準
3.1.1 引言
3.1.2 SIFT算法基本原理
3.1.3 基于SIFT特征向量的特征點自動匹配
3.1.4 基于SIFT算法的SAR圖像自動配準
3.2 基于SURF算法的SAR圖像自動配準
3.2.1 SURF算法特征原理
3.2.2 SAR圖像提取SUFR特征點和同名點匹配
3.2.3 SAR圖像SURF、算法自動配準試驗
3.3 多時相星載SAR圖像精配準
3.3.1 基于Harris算法提取SAR圖像的特征點
3.3.2 基于歸一化相關系數(shù)匹配的同名特征點提取
3.3.3 基于TIN小面元的精配準
3.3.4 精配準試驗和精度
參考文獻
第4章 SAR圖像的變化檢測
4.1 SAR圖像變化檢測原理
4.2 SAR圖像變化檢測的基本方法
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 試驗和結論
4.3 基于分布差異的SAR變化檢測
4.3.1 SAR圖像的統(tǒng)計分布模型
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)計算
4.3.4 基于瑞利分布的差異指數(shù)計算
4.3.5 對數(shù)正態(tài)分布下的交叉熵差異指數(shù)計算
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)計模型
4.4.1 Chebyshev多項式
4.4.2 Edgeworth逼近
4.4.3 Edgeworth逼近SAR圖像分布的試驗
4.5 基于Edgeworth逼近的SAR變化檢測
4.5.1 基于交叉熵的差異計算
4.5.2 基于積分圖像的高效計算
4.5.3 星載SAR變化檢測試驗
4.6 變化檢測的尺度效應
4.6.1 多尺度SAR序列圖像的構建
4.6.2 不同尺度上變化差異指數(shù)的變化情況
4.6.3 樣本窗口尺度對變化檢測的影響
4.6.4 漸進聚焦的變化檢測方法
4.7 多尺度聯(lián)合分割優(yōu)化的sAR變化檢測
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)計算
4.7.3 試驗和結論
4.8 變化區(qū)域的自動提取
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
第5章 基于SAR圖像的信息提取
5.1 基于SAR圖像對提取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圖像對同名點匹配
5.1.4 同名點三維位置的解算
5.1.5 基于SAR圖像對提取DEM的試驗
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成像幾何結構分析
5.2.4 基于L型疊掩結構提取建筑物
參考文獻
彩圖
精彩內容 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，此時輸出圖像的灰度值就應該根據(jù)周圍整數(shù)點上的像素灰度進行內插估計，這就是灰度重采樣。重采樣是相對于原采樣而言的，原始圖像是對遙感器地面進行第一次采樣，稱為原采樣。校正后的圖像，相當于在原采樣的基礎上再進行一次采樣，所以稱為重采樣。重采樣時，周圍像元灰度對被采樣點灰度所作貢獻的權重，可用重采樣函數(shù)來表達。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)的計算，實際應用中很不方便，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：最近鄰內插法、雙線性內插法、雙三次卷積內插法。
……
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 合成孔徑雷達圖像精準處理 |
| 作者： | 尤紅建 付琨 |
| 市場價： | 68元 |
| 文軒網價： | 54.4元【80折】 |
| ISBN號： | 9787030311689 |
| 出版社： | 科學出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：B5 | 語種：中文 |
| 出版時間：2011-06-01 | 版次：1 | 頁數(shù)：257 |
| 印刷時間：2011-06-01 | 印次：1 | 字數(shù)：324.00千字 |
| 內容簡介 | |
| 本書系統(tǒng)地介紹了合成孔徑雷達（SAR）圖像精準處理的技術原理和實驗結果。首先簡單講述了SAR的基本原理、圖像特點和發(fā)展現(xiàn)狀；然后以SAR圖像精準處理為主線，重點闡述了SAR圖像的幾何精校正處理、SAR圖像配準處理、SAR圖像的變化檢測處理以及利用SAR圖像進行高程等專題信息提取方法。本書是作者近年來在ＳＡＲ圖像精準領域的研究成果總結，內容具體翔實。 |
| 作者簡介 | |
| 尤紅建，男，研究員，博導，1969年11月生。1992年獲武漢測繪科技大學（現(xiàn)屬武漢大學）學士學位，1995年獲清華大學碩士學位，2001年獲中國科學院遙感應用研究所博士學位。承擔過863、國家自然科學基金等國家級項目，已經出版專著兩部，以第一作者發(fā)表學術論文近五十篇。目前主要從事遙感圖像處理和應用領域的研究。 付琨，男，研究員，博士，1974年6月生。1995年和2002年在國防科技大學分別獲得學士學位和博士學位。2002年進入中國科學院電子學研究所博士后流動站，2005年出站留所工作至今�，F(xiàn)任中國科學院空間信息處理與應用系統(tǒng)技術重點實驗室主任。曾經獲得中國科學院杰出成就獎和國防科技進步一等獎，并擔任多項重大項目的總設計師，已經發(fā)表學術論文十多篇，撰寫重要科技成果報告三十余篇。目前主要從事遙感衛(wèi)星地面處理和地理空間信息應用技術領域的研究。 |
| 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 1.1.1 SAR成像基本原理 1.1.2 SAR圖像的特點 1.1.3 SAR應用的主要特性 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 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的對地定位模型 2.1.2 星載SAR校正計算中病態(tài)方程的求解 2.1.3 星載SAR的對地定位的精度 2.2 星載SAR圖像GCP自動匹配方法 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 基于歸一化互相關的局部精匹配 2.2.4 試驗和結論 2.3 星載SAR圖像對地定位的嚴密共線方程模型 2.3.1 等效焦距的嚴密計算 2.3.2 斜距圖像轉化成嚴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圖像對地定位精度試驗和對比 2.4 SAR圖像幾何校正的實現(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點精化參數(shù)的RPC定位 2.7 機載高分辨率SAR圖像幾何校正 2.7.1 基于GPS的機載SAR直接對地定位原理 2.7.2 SAR圖像自動定位的實現(xiàn)流程 2.7.3 實際定位精度的檢驗 2.7.4 誤差傳播和定位精度分析 2.8 機載InSAR數(shù)據(jù)的直接幾何校正處理 2.8.1 成像幾何坐標直接轉換地理坐標 2.8.2 SAR側視成像的采樣不均處理 2.8.3 機載InSAR數(shù)據(jù)的處理 參考文獻 第3章 SAR圖像配準處理 3.1 基于SIFT算法的SAR圖像自動配準 3.1.1 引言 3.1.2 SIFT算法基本原理 3.1.3 基于SIFT特征向量的特征點自動匹配 3.1.4 基于SIFT算法的SAR圖像自動配準 3.2 基于SURF算法的SAR圖像自動配準 3.2.1 SURF算法特征原理 3.2.2 SAR圖像提取SUFR特征點和同名點匹配 3.2.3 SAR圖像SURF、算法自動配準試驗 3.3 多時相星載SAR圖像精配準 3.3.1 基于Harris算法提取SAR圖像的特征點 3.3.2 基于歸一化相關系數(shù)匹配的同名特征點提取 3.3.3 基于TIN小面元的精配準 3.3.4 精配準試驗和精度 參考文獻 第4章 SAR圖像的變化檢測 4.1 SAR圖像變化檢測原理 4.2 SAR圖像變化檢測的基本方法 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 試驗和結論 4.3 基于分布差異的SAR變化檢測 4.3.1 SAR圖像的統(tǒng)計分布模型 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)計算 4.3.4 基于瑞利分布的差異指數(shù)計算 4.3.5 對數(shù)正態(tài)分布下的交叉熵差異指數(shù)計算 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)計模型 4.4.1 Chebyshev多項式 4.4.2 Edgeworth逼近 4.4.3 Edgeworth逼近SAR圖像分布的試驗 4.5 基于Edgeworth逼近的SAR變化檢測 4.5.1 基于交叉熵的差異計算 4.5.2 基于積分圖像的高效計算 4.5.3 星載SAR變化檢測試驗 4.6 變化檢測的尺度效應 4.6.1 多尺度SAR序列圖像的構建 4.6.2 不同尺度上變化差異指數(shù)的變化情況 4.6.3 樣本窗口尺度對變化檢測的影響 4.6.4 漸進聚焦的變化檢測方法 4.7 多尺度聯(lián)合分割優(yōu)化的sAR變化檢測 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)計算 4.7.3 試驗和結論 4.8 變化區(qū)域的自動提取 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 第5章 基于SAR圖像的信息提取 5.1 基于SAR圖像對提取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圖像對同名點匹配 5.1.4 同名點三維位置的解算 5.1.5 基于SAR圖像對提取DEM的試驗 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成像幾何結構分析 5.2.4 基于L型疊掩結構提取建筑物 參考文獻 彩圖 |
| 精彩內容 | |
| 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，此時輸出圖像的灰度值就應該根據(jù)周圍整數(shù)點上的像素灰度進行內插估計，這就是灰度重采樣。重采樣是相對于原采樣而言的，原始圖像是對遙感器地面進行第一次采樣，稱為原采樣。校正后的圖像，相當于在原采樣的基礎上再進行一次采樣，所以稱為重采樣。重采樣時，周圍像元灰度對被采樣點灰度所作貢獻的權重，可用重采樣函數(shù)來表達。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)的計算，實際應用中很不方便，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：最近鄰內插法、雙線性內插法、雙三次卷積內插法。 …… |
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