高分辨率卫星影像几何处理方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:浙江大学出版社

作者:柴登峰,张登荣

出品人:

页数:112

译者:

出版时间:2007-8

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787308055536

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 高分辨率影像
• 几何处理
• 影像校正
• 卫星影像
• 图像处理
• 地理信息系统
• GIS
• 遥感技术
• 大地测量

好的，这是一份关于《高分辨率卫星影像几何处理方法》的图书简介，内容翔实，不包含任何与原书内容直接相关的信息，旨在描述一个不同主题的、具有足够深度的图书内容。 --- 图书名称： 《深度学习在复杂环境下的语义分割与目标检测：理论、算法与应用实践》 图书简介 本书是一部专注于人工智能领域，特别是计算机视觉前沿技术——深度学习在复杂环境下的语义分割与目标检测应用的深度技术专著。全书立足于当前人工智能技术发展的前沿，旨在为高年级本科生、研究生、科研人员以及从事自动驾驶、遥感信息处理、医学影像分析等领域的专业工程师提供一套全面、深入且极具实践指导意义的知识体系。 本书的结构经过精心设计，从理论基础的夯实到前沿模型的剖析，再到复杂场景下的鲁棒性增强，层层递进，确保读者能够构建起扎实的理论框架和实用的工程能力。 第一部分：基础理论与深度网络架构回顾 本部分首先回顾了深度学习在图像分析领域的基础理论，着重强调了卷积神经网络（CNN）的核心机制，如卷积操作、池化、激活函数及其在特征提取中的作用。随后，本书深入探讨了现代目标检测与语义分割网络的基础架构，如 R-CNN 系列（Fast/Faster/Mask R-CNN）在目标检测中的演变，以及 U-Net、DeepLab 等在语义分割中如何实现像素级分类的关键设计思想。 重点关注了如何构建高效的特征金字塔网络（FPN）以解决多尺度目标识别的挑战，并详细分析了注意力机制（如 SE-Net, CBAM）如何被引入到基础骨干网络（如 ResNet, VGG）中，以增强模型对关键特征的敏感度。 第二部分：复杂环境下的语义分割技术深度解析 本部分是全书的核心之一，专注于解决现实世界中语义分割面临的严峻挑战，例如光照变化、遮挡、目标边界模糊、以及类别不平衡等问题。 首先，本书详细介绍了上下文信息利用的先进方法。这包括如何设计有效的空洞卷积（Dilated Convolution）以扩大感受野，以及如何融合全局上下文信息，例如使用空间金字塔池化（SPP）或非局部（Non-Local）模块，来弥补传统 CNN 仅依赖局部感受野的局限性。 其次，针对边界精细化这一难题，我们引入了多尺度特征融合策略，如多尺度特征的加权融合与残差连接的应用。深入分析了基于边缘监督（Edge Supervision）的分割方法，该方法通过显式地学习物体边缘信息来优化分割结果的精确度。 此外，本书还涵盖了小目标分割的特殊策略，包括引入高分辨率特征图、优化损失函数以提高对小目标敏感度（如 Dice Loss 或 Focal Loss 的变体），以及利用生成模型（如 GANs）进行对抗性训练以提升分割边界的锐度和真实感。 第三部分：鲁棒性目标检测与跨域泛化 在目标检测方面，本书将重点放在如何构建能够在真实、多变环境下稳定运行的检测系统。这包括对单阶段（如 YOLO 系列、SSD）和双阶段检测器的最新进展进行对比分析，特别关注了针对实时性要求下的模型轻量化设计与量化部署策略。 针对复杂场景中的遮挡与密集目标检测，本书探讨了基于聚类（Clustering-based）的检测方法，以及如何通过引入动态锚框（Dynamic Anchor Boxes）或基于Transformer的检测架构（如 DETR 及其变体）来更好地处理目标之间的相互关系，而非仅仅依赖于预设的固定锚点。 更重要的是，本部分专门设立章节讨论模型泛化能力。在数据分布偏移（Domain Shift）日益普遍的背景下，本书深入研究了无监督域适应（UDA）和领域对抗训练（Domain Adversarial Training）的技术。这包括如何利用生成模型在源域和目标域之间学习不变的特征表示，确保模型在面对训练数据之外的新场景时仍能保持高性能。 第四部分：高级应用与前沿研究方向 本书的最后部分将视角投向了更具挑战性的应用领域和未来的研究方向。 在视频目标检测与跟踪方面，本书探讨了时序信息的有效整合方法，例如如何利用光流信息或循环神经网络（RNN/LSTM）来保持目标在连续帧之间的身份一致性，并介绍了多目标跟踪（MOT）中的数据关联算法。 此外，针对医学影像分析这一特殊领域，我们讨论了如何处理三维数据的分割问题（如 CT 扫描），以及如何应对标注数据稀疏的挑战，通过迁移学习和弱监督学习来提高模型的实用性。 最后，本书对可解释性人工智能（XAI）在视觉任务中的应用进行了展望，介绍了诸如 Grad-CAM、LIME 等技术如何帮助我们理解深度模型做出决策的原因，这对于高风险决策领域（如自动驾驶）至关重要。 总结 《深度学习在复杂环境下的语义分割与目标检测：理论、算法与应用实践》不仅仅是一本算法汇编，更是一份系统性的工程指南。它以严谨的学术态度，结合大量最新的研究成果和详实的实验数据，旨在培养读者独立解决复杂视觉问题的能力，推动深度学习技术在实际工程中的深度落地。阅读本书，读者将掌握从底层原理到前沿实践的全方位知识体系。

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这本书的排版和插图质量，简直是教科书级别的典范。图文的配合达到了高度的和谐统一，几乎每一个复杂的概念，都能找到一张清晰、信息量适中的图示来辅助说明。我特别赞赏那些示意图的设计，它们并非简单的线条图，而是融入了对数据流向和空间关系的直观表达，极大地减轻了大脑处理高维信息的负担。即便是最复杂的数学模型推导过程，作者也通过精心的分步展示和图示化，变得清晰可循。这种对视觉辅助的极致追求，体现了出版方对知识传播效果的极致重视。可以说，这些插图本身就具有极高的信息密度和教育价值，让阅读体验从纯粹的文字输入，升华为多感官的综合学习过程。

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初翻这本书的目录，我立刻感受到了作者在内容组织上的宏大叙事能力。它并非局限于某个孤立的技术点，而是构建了一个完整、逻辑严密的知识体系框架。从基础理论的溯源，到复杂算法的剖析，再到实际应用的案例展示，层次分明，步步深入。这种结构安排，极大地降低了初学者的入门门槛，同时也为资深研究人员提供了深入探讨的深度。我注意到作者在关键概念的引入和过渡部分做得极其自然，不像有些专业书籍那样生硬地堆砌公式，而是通过清晰的逻辑推演，引导读者自然而然地理解每一个技术环节的必要性与可行性。这种“引人入胜”的叙事方式，使得原本可能枯燥的理论学习过程，变成了一场富有探索精神的智力冒险。

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阅读过程中，我被其中对历史脉络的梳理深深吸引住了。作者并没有急于展示最新的技术成果，而是花了大篇幅去回顾和梳理关键技术的发展历程和思想演变。这种对历史的尊重和深入挖掘，使得我们不仅知道了“是什么”和“怎么做”，更明白了“为什么会这样发展”。这种带有时间维度的审视，极大地拓宽了我对这个领域的全局观。我开始意识到，现在的每一种处理方法都不是凭空出现的，而是无数先驱者智慧的结晶与迭代。这种对知识体系构建逻辑的剖析，比单纯罗列公式和代码要深刻得多，它教会了我一种批判性思维，即审视现有工具背后的局限性与潜在的发展方向。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的风格，让它在书架上一下子就抓住了我的注意力。封面色彩的运用非常考究，深邃的蓝与冷静的灰调和在一起，仿佛在诉说着某种精密而深奥的技术主题。拿到手里，纸张的质感也相当出色，厚实而细腻，翻阅起来有一种非常愉悦的触感，让人忍不住想马上沉浸其中。我尤其欣赏它在细节上处理的用心，比如书脊的字体排版，既保证了清晰易读，又充满了专业书籍特有的那种严谨美感。我感觉作者或出版社在出版这本书时，是在进行一次非常认真的学术呈现，而不是简单地将文字堆砌在一起。这种对物理形态的重视，让我在尚未阅读内容之前，就已经建立了一种积极的期待，仿佛这本书本身就是一件精心制作的艺术品，预示着内部蕴含的知识也是经过精心雕琢的。

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这本书的语言风格非常独特，它成功地在学术的严谨性和科普的可读性之间找到了一个绝妙的平衡点。作者的用词精准、专业，确保了术语使用的无懈可击，但同时，作者又善于运用生动的比喻和贴切的现实场景来阐释抽象的原理。我发现自己在使用某些专业术语时，不再是死记硬背，而是真正理解了其背后的物理意义和数学内涵。这种“润物细无声”的教学方法，极大地提高了我的学习效率。特别是对于那些需要跨学科背景的读者来说，这种兼顾深度和广度的表述方式，无疑是一股清流。它让你感觉，作者不是在居高临下地灌输知识，而是在你身边，耐心地引导你一步步揭开事物的真相。

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