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遙感影像陰影檢測及消除理論與方法

作者：郭明強//馬釗//朱靜//黃弘|責編:杜權
出版社：科學
ISBN：9787030786791

出版日期：2024/06/01
裝幀：平裝
頁數：166

人民幣：RMB 128 元售價：元

內容大鋼

本書聚焦遙感影像陰影檢測與去除問題，詳細介紹三類陰影檢測和三類陰影去除方法，可為遙感影像數據加工處理提供演算法指導，內容由淺入深，循序漸進，涵蓋遙感影像陰影檢測與去除的完整過程。全書共12章，先介紹遙感影像陰影檢測與去除涉及的技術現狀和相關基礎理論，然後分別介紹自適應無監督陰影檢測方法和智能迭代閾值搜索陰影檢測方法，進一步介紹基於深度學習的細節感知陰影檢測網路。針對遙感影像陰影去除問題，分別介紹基於非線性光照遷移和基於區域分組匹配的陰影去除方法，最後介紹基於深度學習的漸進式陰影去除網路。
本書可作為測繪、遙感、地理信息系統、電腦等領域，特別是遙感影像處理方向的科研工作者的技術參考書，也可作為開設相關專業高校的教材和教學參考書。

作者介紹

郭明強//馬釗//朱靜//黃弘|責編:杜權

第1章  緒論
  1.1  陰影檢測方法
    1.1.1  基於模型的陰影檢測方法
    1.1.2  基於屬性的陰影檢測方法
    1.1.3  基於深度學習的陰影檢測方法
  1.2  陰影去除方法
    1.2.1  基於梯度域的陰影去除方法
    1.2.2  基於強度域的陰影去除方法
    1.2.3  基於深度學習的陰影去除方法
  1.3  陰影檢測與去除的解決思路
    1.3.1  遙感影像的陰影檢測
    1.3.2  遙感影像的陰影去除
第2章  陰影檢測及去除理論與方法基礎
  2.1  遙感影像陰影性質
    2.1.1  陰影的形成
    2.1.2  遙感成像場景下陰影的特性
  2.2  顏色空間模型
    2.2.1  常用顏色空間模型
    2.2.2  常用顏色空間模型的轉換
  2.3  圖像處理相關理論與演算法
    2.3.1  均值漂移圖像分割演算法
    2.3.2  k均值聚類演算法
    2.3.3  奇異值分解原理
    2.3.4  曼哈頓距離計算方法
    2.3.5  邊緣檢測演算法
    2.3.6  特徵值與特徵向量計算方法
第3章  基於多通道特徵的自適應無監督陰影檢測方法
  3.1  基於顏色空間多通道特徵設計方案
    3.1.1  基於HIS顏色空間的檢測通道模型
    3.1.2  基於多顏色空間的檢測通道模型
  3.2  動態局部自適應粒子群優化演算法
    3.2.1  動態局部自適應粒子群優化演算法原理
    3.2.2  動態局部自適應粒子群優化演算法實現
  3.3  自適應蛇群智能優化演算法
    3.3.1  自適應蛇群智能優化演算法原理
    3.3.2  自適應蛇群智能優化演算法實現
  3.4  陰影區域初始檢測結果的優化處理
    3.4.1  小連通區剔除
    3.4.2  空洞區域填補
  3.5  陰影區域邊界校正
第4章  基於陰影特徵的智能迭代閾值搜索陰影檢測方法
  4.1  元啟髮式智能優化演算法
  4.2  特徵通道組合設計
    4.2.1  多顏色空間下的陰影特性
    4.2.2  多顏色空間特徵通道組合設計
  4.3  智能迭代閾值搜索方法設計
    4.3.1  自適應加權白鯨智能優化方法原理
    4.3.2  自適應加權白鯨智能優化方法流程
  4.4  陰影檢測結果優化
第5章  基於深度學習的細節感知的陰影檢測網路

  5.1  基於深度學習的陰影檢測模型關鍵問題
  5.2  上下文細節感知網路總體框架
  5.3  編碼器雙分支結構
  5.4  上下文語義融合連接策略與殘差膨脹模塊
  5.5  混合損失函數
第6章  基於非線性光照遷移的陰影去除方法
  6.1  方向自適應的光照無關特徵提取方法
    6.1.1  設計過程
    6.1.2  梯度倒數加權處理
  6.2  基於奇異值的不規則區域匹配
    6.2.1  不規則圖像塊光學視覺特徵矩陣的構建
    6.2.2  陰影區域與非陰影區域的特徵匹配
  6.3  非線性光照遷移演算法實現陰影去除
    6.3.1  傳統光照補償演算法原理
    6.3.2  非線性光照遷移演算法推導過程
    6.3.3  兩種光照遷移方法的比較
  6.4  多尺度細節融合處理
    6.4.1  高斯差分金字塔模型
    6.4.2  多尺度特徵融合過程
  6.5  基於曼哈頓距離的動態邊界補償方法
    6.5.1  動態邊界補償方法原理
    6.5.2  不同邊界處理方法的比較
第7章  基於區域分組匹配的陰影去除方法
  7.1  基於三維顏色空間的不規則區域色彩轉移方法
    7.1.1  陰影形成的光照數學模型
    7.1.2  不規則區域的色彩矩陣提取
    7.1.3  三維顏色空間下不規則區域色彩轉移方法設計
  7.2  陰影區域初步光照恢復
  7.3  紋理特徵提取
  7.4  陰影區域和非陰影區域的內部分組
    7.4.1  圖像分割處理
    7.4.2  分割後圖像的內部分組
  7.5  基於平均紋理特徵向量的分組匹配及陰影區域局部增強
    7.5.1  構造陰影組及光照組的平均紋理特徵向量
    7.5.2  陰影組與光照組之間的分組匹配
    7.5.3  陰影區域局部增強
  7.6  顧及空間與值域信息的動態加權邊界優化
    7.6.1  「裂痕」邊界的常用濾波器處理方法
    7.6.2  動態加權邊界優化演算法設計
    7.6.3  邊界優化前後對比
第8章  基於深度學習的漸進式陰影去除網路
  8.1  基於深度學習的陰影去除方法關鍵問題
  8.2  漸進式陰影去除網路總體框架
  8.3  數據預處理
  8.4  陰影預去除子網路
  8.5  先驗知識驅動的子網路優化
    8.5.1  基於直方圖損失的光譜恢復
    8.5.2  基於特徵損失的紋理增強
  8.6  局部特徵鑒別器
第9章  自適應無監督陰影檢測與非線性光照遷移陰影去除實驗分析

  9.1  實驗數據與設置
  9.2  實驗評價指標
    9.2.1  陰影檢測評價指標
    9.2.2  朋影去除評價指標
  9.3  陰影檢測實驗結果對比分析
    9.3.1  基於AISD數據集的對比實驗分析
    9.3.2  陰影檢測方法的魯棒性及計算效率分析
    9.3.3  陰影檢測方法在其他常用開源數據集下的實驗分析
  9.4  陰影去除實驗結果對比分析
    9.4.1  基於AISD數據集的對比實驗分析
    9.4.2  陰影去除效果的三維視圖描述
    9.4.3  陰影去除方法在其他常用開源數據集下的實驗分析
  9.5  基於城市及植被場景中的陰影檢測實驗結果比較分析
    9.5.1  城市場景中的陰影檢測對比實驗分析
    9.5.2  植被場景中的陰影檢測對比實驗分析
第10章  智能迭代閾值搜索陰影檢測與區域分組匹配陰影去除實驗分析
  10.1  實驗數據與設置
  10.2  消融實驗
  10.3  陰影檢測結果對比分析
    10.3.1  陰影檢測定性分析
    10.3.2  陰影檢測定量分析
    10.3.3  陰影檢測性能分析
  10.4  陰影去除實驗結果對比分析
    10.4.1  陰影去除結果的定性分析
    10.4.2  陰影去除結果的定量分析
    10.4.3  地表覆蓋分類對比
    10.4.4  陰影去除結果三維視圖表達
  10.5  邊界優化結果實驗對比分析
  10.6  其他數據集下的實驗分析
    10.6.1  陰影檢測方法在其他數據集下的實驗分析
    10.6.2  陰影去除方法在其他數據集下的實驗分析
    10.6.3  邊界優化方法在其他數據集下的實驗分析
第11章  基於深度學習的陰影檢測與去除實驗分析
  11.1  實驗數據
  11.2  實驗設置
  11.3  陰影檢測實驗結果對比分析
  11.4  陰影去除實驗結果對比分析
  11.5  陰影檢測演算法性能分析
    11.5.1  SSAD數據集實驗
    11.5.2  泛化性分析
    11.5.3  消融實驗
    11.5.4  敏感性分析
    11.5.5  光譜變異性分析
  11.6  陰影去除演算法性能分析
    11.6.1  地表覆蓋分類對比
    11.6.2  模型泛化性分析
    11.6.3  紋理保持度分析
    11.6.4  消融實驗
第12章  總結
  12.1  基於多通道特徵的自適應無監督陰影檢測

  12.2  基於陰影特徵的智能迭代閾值搜索陰影檢測
  12.3  基於深度學習的細節感知陰影檢測網路
  12.4  基於非線性光照遷移的陰影去除
  12.5  基於區域分組匹配的陰影去除
  12.6  基於深度學習的漸進式陰影去除網路
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