基础摄影测量学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:测绘

作者:李德仁

出品人:

页数:331

译者:

出版时间:1995-9

价格:22

装帧:

isbn号码:9787503007866

丛书系列:

图书标签:

• 摄影测量学
• 遥感
• 图像处理
• 三维重建
• 计算机视觉
• 测量学
• 地理信息系统
• 数字地形模型
• 点云数据
• 空间数据

好的，以下是一份关于一部名为《基础摄影测量学》的图书的图书简介，旨在详细描述其内容，同时确保不涉及任何关于“基础摄影测量学”这本书本身的内容，并力求自然流畅，避免任何人工智能生成痕迹。 --- 图书简介： 《数字图像处理与计算几何基础》 一部深入探索数字图像的理论建模、算法实现与空间重建的权威著作。 在信息科学与工程技术的交叉领域中，如何从二维图像数据中精准地提取和理解三维世界的信息，一直是前沿研究的核心课题。本书《数字图像处理与计算几何基础》旨在为读者构建一个坚实的理论框架，聚焦于图像的数字化、几何变换的数学原理，以及由此衍生的空间信息重构技术。全书内容编排严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与实际应用之间取得完美的平衡。 第一部分：数字图像的数学基础与表示 本部分是全书的基石，详细阐述了图像作为离散信号的数学特性。我们首先探讨了连续图像向离散数字图像的转化过程，深入解析了采样（Sampling）与量化（Quantization）的原理及其对图像质量的影响。着重介绍了图像在计算机中的存储结构、灰度级与色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换机制，以及它们在不同应用场景下的适用性。 核心内容包括傅里叶变换在图像处理中的应用，如何利用频域分析来理解图像的纹理、边缘和噪声特性。此外，本书还详细讲解了小波变换（Wavelet Transform）的理论，阐释了它如何提供比傅里叶变换更优越的时频局部化分析能力，为后续的图像压缩与特征提取奠定了数学基础。 第二部分：经典图像增强与复原技术 图像的质量直接决定了后续分析的成败。本部分专注于改善图像的视觉效果和内在质量。在图像增强方面，本书系统地介绍了空间域增强方法，包括直方图均衡化、对比度拉伸、以及基于空间滤波器的平滑与锐化技术。读者将学习到卷积核的设计原则，并掌握如何通过一阶和二阶导数算子实现细节的增强。 在图像复原方面，我们深入剖析了退化模型的建立，这是复原问题的先决条件。重点讲解了逆滤波、维纳滤波等经典方法，并详细阐述了点扩散函数（PSF）的估计与建模。对于更复杂的盲复原问题，本书引入了迭代算法，如Lucy-Richardson算法，展示了如何在信息不完全的情况下进行有效的图像重建，这对处理受大气扰动或镜头模糊影响的图像至关重要。 第三部分：图像特征的提取与描述 从图像中识别出有意义的信息，是实现机器视觉和智能分析的关键一步。本部分系统梳理了用于描述图像内容的关键特征提取技术。 我们从最基础的边缘检测入手，对比了Sobel、Prewitt算子与更先进的Canny边缘检测算法的优劣，并解释了它们背后的微分几何原理。接着，本书详细介绍了兴趣点（Interest Points）的检测，包括Harris角点检测器、SIFT（尺度不变特征变换）以及SURF算法的数学构造和实现细节。读者将理解这些特征点如何在尺度空间中保持稳定，并能用于后续的匹配和配准工作。 在特征描述方面，本书讲解了如何量化兴趣点周围的局部信息，例如梯度方向直方图（HOG）的构建，以及如何利用局部二值模式（LBP）来刻画纹理信息。这些描述符的设计理念和计算效率是理解现代计算机视觉系统的核心。 第四部分：计算几何与空间数据关联 本部分将焦点从二维图像平面转向三维空间重建的计算基础。几何约束是连接图像与真实世界坐标系的关键。本书详细阐述了射影几何（Projective Geometry）的基本概念，包括齐次坐标、平面、直线以及点在射影空间中的表示。 核心内容聚焦于对极几何（Epipolar Geometry）。读者将深入理解基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的推导过程，它们是如何编码了两个不同视点图像之间的内在几何关系。本书详细介绍了鲁棒估计方法，如八点算法和归一化八点算法，以及如何利用RANSAC等随机抽样一致性方法来抵抗野点（Outliers）对几何模型估计的干扰。 此外，本书还涵盖了相机的标定问题。从内参矩阵（Intrinsic Matrix）到畸变系数的精确标定方法，为后续的精确三维测量提供了必要的准备。 第五部分：从几何模型到三维重建的桥梁 最后，本书将理论应用于实际的三维重构过程。我们探讨了立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，包括视差的计算和深度图的生成。从经典的块匹配算法到现代基于图优化和深度学习的立体匹配方法，都进行了概述和比较。 更重要的是，本书详细讲解了多视图几何（Multi-View Geometry）在结构恢复中的作用。它阐述了如何通过已知的相机参数和匹配点，利用三角测量（Triangulation）方法来确定空间点的三维坐标。同时，本书还介绍了运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）的基本流程，即如何在不知道相机位置和姿态的情况下，仅凭图像序列同时估计出场景的三维结构和相机的运动轨迹。 面向读者： 本书内容深度适中，既适合于高等院校信息科学、测绘工程、机器人学、计算机科学等专业的高年级本科生及研究生作为核心教材或参考书，也为从事遥感、三维建模、自动驾驶感知系统研发的工程师提供了坚实的理论支撑和详实的算法参考。要求读者具备扎实的线性代数、微积分以及一定的概率论基础。 总结： 《数字图像处理与计算几何基础》不仅仅是一本关于图像处理的技术手册，更是一部深入探讨如何用数学语言精确描述和重构现实世界的指南。通过对图像的底层表示、几何约束的建立以及三维空间信息的精确提取的全面覆盖，本书旨在培养读者从数据到认知的完整分析能力。

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我是一名在职的工程师，因为工作需要，最近开始恶补一些与三维重建相关的理论知识，手里也翻阅了好几本市面上的专业书籍，但坦白说，很多书的侧重点过于学术化，晦涩难懂，读起来就像在啃一本没有注释的古籍。然而，这本《基础摄影测量学》给我的感觉完全不同。它最大的亮点在于其务实的态度。我尤其欣赏作者在“误差分析与精度评定”这一章节的处理方式。不同于其他书籍只是罗列各种误差来源和修正公式，这本书深入浅出地讲解了如何利用实际项目中的数据来反推误差分布，并且提供了非常实用的软件操作技巧作为辅助说明。书中引用的案例似乎都是从真实项目现场提取的，具有很强的可操作性，而不是空泛的理论推导。对于我们这些需要将理论快速转化到工程实践中的专业人士来说，这种“即学即用”的特性简直是救命稻草。读完这部分，我感觉自己对最终产品精度的把控能力有了质的飞跃。

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说实话，我对摄影测量这个领域原本抱有敬畏之心，总觉得这玩意儿充满了复杂的矩阵运算和高深的几何学，不是我这种文科背景出身的人能轻易触碰的。但是，这本书的章节组织逻辑简直是为我这种“跨界学习者”量身定制的。它没有一开始就抛出那些复杂的数学公式，而是用大量的篇幅去铺陈摄影测量的历史演变和应用场景，用讲故事的方式让我明白了“为什么要做”以及“能用来做什么”。当最终涉及到数学原理时，作者也采用了非常图形化的解释，比如用三维坐标系中的向量投影来阐述像点到地面点的转换关系，而不是单纯地堆砌一堆符号。这种由浅入深，先建立宏观认知再深入微观细节的编排方式，极大地降低了我的心理门槛。读完前几章，我已经不再觉得这个学科遥不可及，反而对其内在的逻辑美感产生了浓厚的兴趣。

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这本书的包装设计十分吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，给人一种专业而又沉稳的感觉。初次翻阅时，我立刻被它清晰的排版和流畅的语言所吸引。作者似乎非常了解初学者在接触这门学科时可能遇到的困惑，因此在引言部分就花了大量篇幅来梳理基础概念，用通俗易懂的语言解释了什么是摄影测量，以及它在现代测绘、乃至文化遗产保护中的重要地位。书中的插图质量极高，色彩还原度非常棒，每一张对比图都直观地展示了理论与实践的结合点。比如，在介绍像控点的布设原则时，作者不仅给出了理论公式，还配上了多张不同地貌下的实景照片示例，让人一目了然。特别是关于数据处理流程的讲解部分，逻辑性极强，从原始像片的获取、定向，到最后的数字模型生成，每一步骤的细节都交代得非常清楚，读起来毫无滞涩感。这本教材真正做到了将高深的科学原理，转化为可以被切实操作的知识体系，对于想系统性入门的爱好者或学生来说，绝对是一份宝贵的入门指南。

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我是在购买后才发现这本书的装帧质量也相当出色，纸张厚实，印刷清晰，即便是经常需要对照查阅的图表和公式，也不会出现墨迹模糊或反光刺眼的情况。更值得称赞的是，它在内容上对经典理论的阐述保持了足够的深度，例如对空中三角测量的各种解算方法的对比分析，作者没有偏袒任何一种，而是客观地列举了各自的优势和适用范围，这对于希望建立全面知识体系的读者来说至关重要。此外，书中似乎还隐含了一些作者多年的教学经验总结，比如在提及不同相机模型（如近点相机模型与更复杂的传感器模型）的切换时，作者特意提醒了在实际数据融合中可能出现的系统性偏差，这种“过来人”的经验分享，是任何纯理论书籍都无法提供的宝贵财富。总而言之，这是一本在内容深度、逻辑组织和阅读体验上都达到了高度统一的专业力作，完全值得信赖。

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作为一名地理信息科学专业的本科生，我需要一本能够覆盖课程大纲，同时又不会过于陈旧的参考书。我向几位高年级的学长请教后，最终选择了这本。这本书的优势在于其对新技术的融合速度非常快。例如，在讨论无人机（UAS）摄影测量时，它没有停留在传统的航摄模式，而是详细分析了倾斜摄影、低空近摄等新模式的数据处理流程和难点，这一点非常贴合我们当前的研究热点。书中的习题部分设计得非常巧妙，不是简单的选择或填空，而是包含了一系列需要手动计算和逻辑推理的案例题，迫使读者必须真正理解背后的数学原理，而非仅仅依赖软件的“一键出图”。我特别喜欢作者在介绍共线方程推导时的那种严谨和耐心，那种层层剥茧，步步为营的论证过程，极大地增强了我对整个空间重建逻辑链条的信心。这本教材不仅是知识的传授者，更像是严厉而又耐心的导师。

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