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現代航空圖像處理(低空技術與工程系列教材)

  • 作者：編者:李明磊//黎寧//吳伯春|責編:王曉慶
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121502507
  • 出版日期：2025/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：284
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書面對航空特色專業和信息工程領域的發展需求，深入探討現代航空圖像處理與電腦視覺的專業知識，強調學科交叉，結合國內外航空領域的創新創業活動，開展編寫工作。全書共7章，主要內容包括：緒論，機載成像感測器，航空圖像增強、複原和幾何校正，圖像特徵分析與景象匹配，遙感圖像中的地物分類，對地觀測目標定位與跟蹤，基於航空圖像的三維重建等。讀者能夠獲得必要的航空圖像處理知識與技能，以及分析和解決複雜工程問題的能力，以適應未來科學研究、產品開發和工程管理的需求。
    本書適用於面向高年級本科生與研究生的產教融合教學，也可供相關領域的工程技術人員學習、參考。
作者介紹
編者:李明磊//黎寧//吳伯春|責編:王曉慶
目錄
第1章  緒論
  1.1  引言
    1.1.1  數字圖像基礎
    1.1.2  攝影測量與遙感
    1.1.3  電腦視覺
  1.2  航空圖像的發展歷史
    1.2.1  早期航空圖像的獲取
    1.2.2  航空飛行平台
    1.2.3  現代航空圖像
  1.3  航空圖像的應用舉例
    1.3.1  地圖製圖學
    1.3.2  防災應急
    1.3.3  軍事與公共安全
    1.3.4  其他
  1.4  航空圖像處理的問題與挑戰
  1.5  本章小結
第2章  機載成像感測器
  2.1  電磁波譜成像
  2.2  成像感測器的類型
    2.2.1  機載數碼相機
    2.2.2  熱輻射感測器
    2.2.3  多光譜感測器
    2.2.4  高光譜感測器
    2.2.5  微波輻射計
    2.2.6  合成孔徑雷達（SAR）
  2.3  光學相機的數學模型
    2.3.1  成像模型的基本元素
    2.3.2  成像坐標系定義
    2.3.3  透視投影成像模型
    2.3.4  圖像畸變數學模型
    2.3.5  光學相機的幾何標定
  2.4  干涉合成孔徑雷達成像
    2.4.1  雷達干涉測量的原理
    2.4.2  雷達干涉圖和數字高程圖
    2.4.3  DInSAR和變形測量
    2.4.4  多時間相干圖像
    2.4.5  空間去相關和比率相干技術
    2.4.6  條紋平滑濾波器
  2.5  激光雷達掃描儀
    2.5.1  LiDAR成像特點
    2.5.2  飛行時間法
    2.5.3  系統基本組成
    2.5.4  三維點雲特徵分析
  2.6  本章小結
第3章  航空圖像增強、複原和幾何校正
  3.1  空間域圖像增強
    3.1.1  基本灰度變換
    3.1.2  基於直方圖的圖像增強
    3.1.3  基於空間濾波器的圖像增強
  3.2  頻率域增強

    3.2.1  傅里葉變換
    3.2.2  傅里葉頻域濾波器
    3.2.3  離散餘弦變換
  3.3  航空圖像去霧
    3.3.1  圖像複原的概述
    3.3.2  航空圖像去霧的概述
    3.3.3  基於物理模型的去霧演算法
    3.3.4  基於暗通道先驗的去霧演算法
  3.4  圖像超解析度重建
    3.4.1  超解析度重建的概念
    3.4.2  多圖像超解析度重建技術
    3.4.3  單圖像超解析度重建技術
    3.4.4  基於稀疏表示的超解析度重建演算法
  3.5  遙感圖像幾何校正
    3.5.1  圖像的幾何變形
    3.5.2  多項式變形模型
    3.5.3  GCP的選擇和圖像聯合配準的自動化
  3.6  本章小結
第4章  圖像特徵分析與景象匹配
  4.1  邊緣信息
    4.1.1  邊緣檢測
    4.1.2  邊緣跟蹤
  4.2  特徵點提取和特徵描述
    4.2.1  Harris角點
    4.2.2  FAST角點
    4.2.3  SIFT特徵點
    4.2.4  SURF特徵點
    4.2.5  ORB特徵提取
    4.2.6  特徵點匹配
  4.3  紋理特徵表達
    4.3.1  紋理的概念
    4.3.2  紋理特徵類型
  4.4  形狀特徵提取
    4.4.1  圖像中形狀的概述
    4.4.2  形狀特徵的應用
    4.4.3  形狀的描述和表示
  4.5  景象匹配
    4.5.1  初始區域搜索
    4.5.2  灰度匹配法
    4.5.3  基於特徵的匹配方法
    4.5.4  基於深度學習的匹配方法
    4.5.5  景象匹配效果舉例
  4.6  本章小結
第5章  遙感圖像中的地物分類
  5.1  圖像分類基本知識
    5.1.1  圖像識別方法
    5.1.2  分類器的設計
  5.2  傳統地物分類方法
    5.2.1  非監督迭代聚類
    5.2.2  特徵空間迭代聚類

    5.2.3  聚類分裂
  5.3  監督分類
    5.3.1  監督分類演算法的一般範式
    5.3.2  光譜角度映射分類
    5.3.3  決策規則：差異性度量函數
    5.3.4  最優多數點重分配
    5.3.5  分類后平滑和準確性評估
  5.4  基於支持向量機的遙感圖像地物分類
    5.4.1  SVM理論基礎
    5.4.2  多分類SVM
  5.5  基於卷積神經網路的分類模型
    5.5.1  卷積神經網路
    5.5.2  全卷積神經網路
    5.5.3  UNet
    5.5.4  DeepLab系列網路
    5.5.5  基於SAM的遙感分類網路
  5.6  基於改進型DeepLabv3+的地物分類
    5.6.1  輕量化網路MobileNetv2
    5.6.2  條件隨機場
    5.6.3  基於改進型DeepLabv3+的遙感圖像地物分類
    5.6.4  分類實驗
  5.7  本章小結
第6章  對地觀測目標定位與跟蹤
  6.1  載體平台的位置與姿態
    6.1.1  全球導航衛星系統
    6.1.2  慣性導航系統
  6.2  地面目標檢測
    6.2.1  混合概率密度模型分割檢測
    6.2.2  基於深度學習的目標檢測
    6.2.3  紅外圖像小目標檢測
  6.3  基於機載光電吊艙數據的目標定位與測速
    6.3.1  目標地理定位
    6.3.2  目標測速
  6.4  視覺SLAM系統
    6.4.1  視覺SLAM基本概念
    6.4.2  ORB-SLAM2演算法
    6.4.3  顧及動態目標的改進SLAM演算法
    6.4.4  基於神經輻射場的SLAM演算法
  6.5  視頻目標跟蹤
    6.5.1  基於核相關的視頻目標跟蹤演算法
    6.5.2  基於卡爾曼濾波的視頻目標跟蹤演算法
    6.5.3  基於匈牙利演算法的目標關聯方法
  6.6  本章小結
第7章  基於航空圖像的三維重建
  7.1  引言
  7.2  對極幾何基礎
    7.2.1  對極幾何恢復
    7.2.2  求解二視圖的基礎矩陣
    7.2.3  三視圖和四視圖幾何計算
  7.3  攝像機位置姿態和場景結構恢復

    7.3.1  初始化圖像位置姿態和場景結構
    7.3.2  由本質矩陣提取攝像機矩陣
    7.3.3  更新結構和位置姿態
    7.3.4  PnP問題
  7.4  光束法平差
    7.4.1  光束法平差模型
    7.4.2  最小二乘原理
    7.4.3  高斯-牛頓演算法
    7.4.4  列文伯格-馬奎特演算法
    7.4.5  光束法平差的LM演算法模型
    7.4.6  稀疏光束法平差
  7.5  航拍軌跡和視點優化
    7.5.1  生成視點搜索空間
    7.5.2  量化視點收益
    7.5.3  路徑規劃
  7.6  城市場景建模
    7.6.1  城市場景的三維數據採集
    7.6.2  單體化建模
  7.7  基於NeRF和Gaussian Splatting的全新方法
    7.7.1  神經輻射場（NeRF）
    7.7.2  高斯潑濺
  7.8  本章小結
參考文獻

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