智能SAR图像处理与解译(Intelligent SAR Image Processing and Interpretation)
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品牌: 焦李成
基本信息·出版社：科学出版社
·页码：665 页
·出版日期：2008年
·ISBN：7030211693/9787030211699
·条形码：9787030211699
·包装版本：1版
·装帧：平装
·开本：16
·正文语种：中文
·外文书名：Intelligent SAR Image Processing and Interpretation
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内容简介本书是智能SAR图像处理与解译领域的一本新著，是作者所在团队10年来在该领域工作的积累。本书在全面总结国内外研究进展的基础上，着重论述了SAR图像噪声抑制方法、桥梁和港口目标的检测和曲线目标检测、基于多尺度几何分析（亦称第三代小波分析、后小波分析等）的SAR图像融合新算法、SAR图像和三维高光谱图像的压缩技术、各种SAR图像分割技术以及SAR图像地物分类与目标识别新方法。本书侧重于新算法的描述和实例的分析，反映了近年来SAR图像处理与解译智能化处理的最新发展概况，为该领域的深入研究提供了借鉴。
本书可以为信息科学、电子科学、计算机科学与地球科学等领域的研究人员提供参考，也可以作为相关专业研究生和高年级本科生教学参考书。
目录
前言
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2SAR图像理解的研究现状
1.3SAR图像处理与理解的研究内容及进展
1.4几点思考
参考文献
第2章SAR图像相干斑抑制
2.1SAR成像原理及斑点噪声特性
2.2传统SAR图像滤波方法
2.3基于相关邻域模型的SAR图像滤波
2.4基于Jeffrey先验概率的贝叶斯估计小波去噪
2.5基于复小波的图像去噪
2.6基于复小波邻域隐马尔可夫模型的图像去噪
2.7基于Contourlet域CHMM的SAR图像相干斑抑制
2.8基于非下采样Contourlet变换的SAR图像相干斑抑制
2.9基于脊波域最小熵准则SAR图像相干斑抑制
2.10本章小结
参考文献
第3章SAR图像目标检测与变化检测
3.1引言
3.2SAR图像中桥梁目标检测和自动分割
3.3SAR图像中港口目标检测和自动分割
3.4基于脊波变换的曲线特征检测
3.5基于广义高斯混合模型的SAR图像变化检测
参考文献
第4章SAR图像融合
4.1融合规则及融合算子
4.2融合效果评价指标
4.3经典的图像融合方法
4.4基于概率模型的多传感器图像融合
4.5脊波变换在图像融合中的应用
4.6基于Contourlet变换的图像融合
4.7基于Wedgelet和平稳小波的图像融合
参考文献
第5章复杂图像压缩
5.1常用的图像编码方法
5.2压缩算法评价标准
5.3基于自适应方向提升变换的图像压缩方法
5.4Bandelet变换在SAR图像压缩中的应用
5.5三维多光谱遥感图像压缩
参考文献
第6章SAR图像分割
6.1概述
6.2基于纹理信息的图像分割
6.3谱聚类及其改进算法在SAR图像分割中的应用
6.4基于视觉信息的SAR图像分割
6.5基于似然差函数的SAR图像分割
参考文献
第7章基于马尔可夫统计模型的SAR图像分割
7.1引言
7.2基于多尺度马尔可夫随机场的贝叶斯图像分割
7.3基于变换域隐马尔可夫模型的多尺度图像分割
参考文献
第8章SAR图像分类与目标识别
8.1引言
8.2支撑矢量机
8.3基于免疫克隆特征选择的SAR图像分类
8.4基于商空间粒度计算的SAR图像分类
8.5基于进化神经网络的雷达目标识别
8.6基于自适应子波神经网络的雷达目标识别
8.7基于子波核函数网络的雷达目标识别
8.8基于谱协同网络的雷达目标识别
8.9基于特征选择SVMs集成的雷达目标识别
8.10基于免疫克隆算法的选择性SVMs集成
8.11基于SVM的SAR遮挡目标识别
参考文献
附录1逆Gamma分布和Dirichlet分布的概率密度函数
附录2中英文对照表
……[看更多目录]
序言对于合成孔径雷达的研究由来已久，但是这一领域的研究与发展多年来一直局限于军事领域，处于高度保密状态。近年来，随着该技术逐渐向民用领域的扩展，才缓缓地揭开了其真实发展的神秘面纱，并逐渐成为对地观测领域关注的焦点。
合成孔径雷达的概念，于20世纪50年代初提出。作为主动式雷达，SAR图像具有全天候、全天时、分辨率高、可侧视成像等优点。美国是最早开始SAR相关技术研究的国家，70年代末，美国突破了星载SAR的关键技术，于1978年成功发射了载有SAR的“海洋卫星-1”。其后欧洲、日本、加拿大、俄罗斯等国家和地区均发射了SAR卫星，在世界上掀起了发展SAR技术的热潮，在短短的50年问，SAR技术得到了迅猛发展。
近20年来，我国在SAR技术方面的研究也取得了重大进展。“九五”以来，机载SAR技术取得了突破性进展。目前，国内机载SAR正在向工程化、实用化方向发展，并已对星载SAR开始了研究，取得了一定的成果。
近10年，我国对SAR的研制给予了大量的投入，在获取SAR数据方面有了长足的发展，SAR成像技术也居于国际领先水平，获得了大量高质量的SAR图像。SAR图像作为一种特殊的复杂图像，对它的处理是近几年发展起来的一个新兴领域，也是与当今国民经济发展和国防建设密切相关的一个重要领域。然而，国内外在sAR图像处理与解译方面的研究进展相对缓慢，相对于光学图像的研究，还有很大的差距。由于sAR图像的信息表达方式与光学图像有很大的差异，并受到相干斑噪声和各种几何特征的影响，使得SAR图像的自动处理比光学图像困难得多。早期的遥感影像处理和分析都是通过目视解译，即依靠纯人工在相片上解译完成的。随着SAR技术的不断发展，由其获得的数据的空间和时间分辨率不断提高，相应的数据量也就急剧增加，传统的人工判读已经难以完成如此庞大的工作量，需要通过目标特征提取和自动目标识别技术来加快数据的处理和提高目标识别的精度。后来又发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果，利用图像的影像特征和空间特征与多种非遥感信息资料组合，运用相关规律，进行SAR图像理解。目前，随着计算机技术和超大规模集成电路（VLSI）的发展，我们有可能设计合适的算法，通过计算机实现SAR图像的自动解译。这是当前的一个正在发展的研究方向。如何利用计算机实现SAR图像的自动理解和解译，是当前迫切需要解决的难题。
文摘插图：
