摄影测量与遥感 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国铁道出版社

作者:

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:1997-01

价格:18.20

装帧:平装

isbn号码:9787113027766

丛书系列:

图书标签:

• 摄影测量
• 遥感
• 图像处理
• 三维重建
• 地理信息系统
• GIS
• 遥感应用
• 测量学
• 计算机视觉
• 地球科学

好的，以下是针对一本名为《摄影测量与遥感》的书籍所撰写的一份不涉及该主题内容的详细图书简介。 --- 图书名称：数字图像处理与计算机视觉基础 作者：[此处留空，或填入其他虚构作者名] 书籍简介 本书是一部系统阐述数字图像处理与计算机视觉领域核心概念、基础理论与应用技术的专著。全书内容紧密围绕如何使计算机“看懂”和“理解”图像信息展开，旨在为读者，无论是初学者还是希望深化理解的专业人士，提供一条清晰、深入的学习路径。我们刻意规避了与航空、卫星影像获取及测量技术相关的叙述，将焦点完全集中在图像的数字化表示、分析、增强、识别与三维重建等基础计算方法上。 第一部分：图像的数字化与表示 本书伊始，我们首先深入探讨了图像的本质。图像不再仅仅是物理世界在胶片上的记录，而是被量化和数字化的信息载体。本部分详细介绍了连续图像到离散数字图像的转换过程，重点解析了采样（Sampling）和量化（Quantization）这两个决定图像质量的关键步骤。我们阐述了不同色彩空间——如RGB、HSV、Lab等——的数学模型及其在图像处理中的特定用途，强调了色彩模型的选择对后续处理算法性能的影响。此外，还涵盖了图像的基本数学表示，包括矩阵运算、灰度级、位深度等概念，为后续的算法理解奠定坚实的数学基础。 第二部分：图像的增强与复原 在获取图像之后，提高图像质量和对比度是至关重要的一步。本部分聚焦于如何通过算法改善视觉效果和提取有用信息。 在图像增强方面，我们系统介绍了空间域和频率域的增强技术。空间域方法包括直方图均衡化（及其自适应改进版如AHE和CLAHE）、点处理（如伽马校正、阈值处理）以及空间滤波（如线性滤波器如均值、高斯滤波，以及非线性滤波器如中值滤波、最大/最小滤波）。频率域增强则基于傅里叶变换，解释了如何通过设计高通、低通、带通滤波器，在频域实现图像的锐化或平滑。 图像复原部分则着重于解决图像降质问题。我们详细推导了退化模型（如点扩散函数PSF），并对比了盲解卷积、Wiener滤波等经典复原方法。特别地，我们探讨了如何利用迭代算法和约束条件来反演噪声和模糊过程，以期恢复出更接近原始场景的图像。 第三部分：图像的分割与特征提取 图像分割是将图像分解为有意义的、互不重叠的区域的过程，是实现高级视觉任务的前提。本部分内容丰富，从基础的阈值法（全局、局部、自适应）出发，逐步深入到更复杂的区域生长、区域合并与分裂技术。我们详细分析了边缘检测算子的工作原理，如Sobel, Prewitt, Roberts以及更先进的Canny边缘检测算法，阐述了它们如何利用梯度信息定位图像的边界。 特征提取是理解图像内容的核心。本书介绍了描述物体形状、纹理和区域的关键技术。纹理分析部分涵盖了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其在描述纹理特征方面的应用。形状描述方面，我们讨论了边界描述子（如傅里叶描述子）、骨架化以及矩不变量等方法。此外，我们还专门辟章讨论了局部特征描述符，如Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF等，这些技术是现代目标识别和图像匹配的基础。 第四部分：图像识别与模式分类 理解了图像的特征表示后，下一步便是如何利用这些特征进行决策和分类。本部分将图像处理与经典模式识别理论紧密结合。我们首先回顾了基本的分类器，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）在线性与非线性分类中的应用。 随后，本书重点介绍了基于神经网络的深度学习方法在图像识别中的革命性进展。我们详细解析了卷积神经网络（CNN）的结构，包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层的数学作用。从经典的LeNet到现代的ResNet、VGG等架构，我们不仅介绍了它们的结构，更重要的是阐述了反向传播算法和优化器（如SGD、Adam）如何驱动网络学习复杂的视觉特征。读者将清晰理解深度学习模型如何在海量数据中自动学习最优的特征表示，实现高精度的图像分类与目标定位。 第五部分：多视图几何与三维重建基础 虽然本书聚焦于数字处理，但为了理解空间信息的计算，本部分引入了多视图几何的基础概念。我们探讨了如何利用至少两幅或多幅图像来推断场景的几何结构。核心内容包括：相机内参数和外参数的标定过程，投影矩阵的建立，以及立体视觉中的视差计算和深度图的生成。我们详细分析了极线几何原理，解释了对极约束在匹配搜索中的应用。这些基础知识为后续进行场景的三维重建和定位打下了坚实的几何计算基础，尽管我们不涉及摄影测量中对大规模数据的专业处理流程。 总结 《数字图像处理与计算机视觉基础》结构严谨，理论与实践并重。书中配有大量的算法伪代码和实例分析，旨在帮助读者将抽象的数学原理转化为可操作的计算流程。它为希望在人工智能、机器人视觉、医学图像分析等前沿领域深耕的工程师和研究人员，提供了一个坚实而全面的技术基石。本书的最终目标是培养读者独立分析和解决复杂数字图像计算问题的能力。 ---

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这本书给我的最大感受是其无可替代的“实战指导价值”。它不仅仅停留在理论的殿堂中对概念进行抽象的阐述，而是将大量的篇幅用在了如何将这些理论付诸实践的细节上。作者似乎深谙工程师和技术人员在实际项目中所遇到的痛点。书中对于不同软件平台的操作逻辑、数据格式的兼容性问题、以及在特定应用场景下（比如无人机倾斜摄影测量与卫星影像对比分析）的参数设置优化策略，都有着非常务实的探讨。这使得这本书的价值超越了一本单纯的教材，更像是一本可以随时翻阅的“项目实施手册”。我尝试按照书中提及的某些步骤去操作，发现其给出的经验参数和流程建议，确实能有效规避我在过往工作中遇到的很多反复试错的低效过程。这种从理论到实践的无缝对接能力，让这本书在我的专业书架上拥有了无可替代的地位，它真正做到了授人以渔，而不仅仅是授人以鱼。

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这本《摄影测量与遥感》的文字功底实在令人佩服，作者在叙述复杂的理论知识时，那种深入浅出的能力简直是教科书级别的典范。我记得我第一次接触这方面的知识时，感觉就像面对一堵高墙，充满了晦涩的术语和难以捉摸的数学公式，完全不知道该如何下手。然而，这本书的结构安排极其巧妙，它不是一股脑地将所有知识点堆砌在一起，而是像一位经验丰富的老教授，循序渐进地引导你走进这个专业领域。开篇部分对摄影测量的基本原理介绍，就展现了作者深厚的学术积累和极强的逻辑思维。他用生动的比喻和贴近实际的案例，将那些抽象的几何关系和成像模型解释得清晰透彻，仿佛手把手地教你如何透过镜头去理解和重构真实世界的三维信息。读到后来，即便是涉及到像空中三角测量、数字地面模型（DEM）的生成这类相对硬核的内容时，作者依然保持着一种令人信服的节奏感和条理性，让人在不知不觉中消化了大量信息，从而建立起一个扎实而完整的知识框架。可以说，对于任何想要在这个领域打下坚实基础的学习者而言，这本书提供的知识脉络和阐述深度，是其他许多资料难以望其项背的。它不仅仅是一本工具书，更像是一份精心打磨的学术路线图。

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每次翻开这本书，我都会被那种对细节的极致追求所深深震撼。这绝不是那种敷衍了事的入门读物，它明显是倾注了作者多年一线经验和深思熟虑的结晶。尤其是在论述遥感技术的部分，作者对不同传感器的工作原理、数据获取的物理过程以及后续的数据预处理环节的描述，细致到了令人发指的地步。例如，在讨论多光谱和高光谱成像的区别时，作者并没有停留在表面概念的解释上，而是深入剖析了光谱分辨率对地物识别能力的影响机制，甚至连大气校正中的各个误差源及其补偿方法，都被详尽地摊开来分析，连同相关的数学模型和实际应用中的注意事项，都交代得一清二楚。这种“不放过任何一个细节”的写作风格，让读者在感到信息量巨大的同时，也收获了一种极大的安全感——因为你知道，这本书里提供的每一个参数、每一种算法，都经过了严格的推敲和实践的检验。对于那些追求精确度和可靠性的专业人士来说，这本书简直就是一座取之不尽的知识宝库，里面所蕴含的那些只有在实际工作中才会体会到的“坑”和“窍门”，都被作者提前帮你排好了雷。

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这本书在内容组织上的流畅度和层次感，简直是艺术品级别的。它成功地将摄影测量和遥感这两个看似关联紧密却又各具特色的领域，编织成了一个和谐统一的知识体系。我的阅读体验是，它从来不会让你感到知识点的跳跃和断裂。比如，当讲解完摄影测量如何获取高精度地形数据后，紧接着就能自然地过渡到遥感影像如何进行辐射定标和几何校正，两者之间的衔接是如此的丝滑，让人感觉它们本就应该这样被放在一起阐述。作者非常擅长使用对比和类比的手法，使得读者能够清晰地区分出两种技术在数据源、数据模型和最终产品上的核心差异，同时又能领悟到它们在现代地理信息科学中的互补性。这种宏观的架构设计，极大地提升了学习效率，它避免了将知识点碎片化的弊端，而是构建了一个完整的、可供迁移和拓展的知识网络。读完一个章节，你会清晰地知道自己在整个学科图谱中的位置，以及下一步该往哪里深入，而不是茫然无措。

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我必须强调这本书在图文排版和视觉引导上的出色表现。在这个信息爆炸的时代，一本技术性强的书籍如果图示不佳，往往会让人望而却步，但《摄影测量与遥感》在这方面做得极其到位。书中的插图，无论是剖面图、流程图还是复杂的光路示意图，都绘制得极其清晰、准确且富有信息量。它们并非简单的装饰，而是作为辅助理解的关键工具。那些原本需要花费大量时间去想象和脑补的立体关系和投影变换过程，仅仅通过一张精心设计的图示，就能瞬间豁然开朗。而且，图示的标注清晰规范，与正文的描述完美对应，读者在阅读时几乎不需要在文字和图形之间来回跳跃寻找参照，这极大地优化了阅读的沉浸感和效率。这种对阅读体验的重视，体现了作者对读者学习过程的深切关怀，使得即便是面对最抽象的数学模型，也能通过直观的视觉辅助轻松攻克，这一点对于自学者来说尤其宝贵。

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