Processing of Synthetic Aperture Radar (SAR) Images (Digital Signal & Image Processing Series (Iste- pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-ISTE

作者:Maitre, Henri 编

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2008-08-25

价格:USD 185.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781848210240

丛书系列:

图书标签:

• SAR
• 图像处理
• 合成孔径雷达
• 信号处理
• 遥感
• 微波遥感
• 雷达图像
• Digital Signal Processing
• Image Processing
• Iste-DSP

信号处理与数字成像的综合探索：超越合成孔径雷达的视角 本书旨在为读者提供一个横跨现代信号处理、数字图像分析与模式识别领域的广阔视角，其内容重点聚焦于那些不依赖于特定SAR数据处理流程的通用基础理论、算法及其在多个科学和工程领域中的应用。我们深入探讨了从基础数学理论到复杂系统建模的多个层面，力求构建一个坚实、全面的技术理解框架。 第一部分：基础理论与数学工具的重构 本部分奠定了整个技术探索的数学基础，着重于信号的抽象表征、变换方法以及统计学在不确定性处理中的关键作用。 1. 广义信号的数学表征与分析 我们首先回顾了信号作为函数空间的元素在数学上的严谨定义。重点讨论了傅里叶分析在信号分解中的核心地位，但超越了传统的周期性假设，深入研究了小波变换（Wavelet Transforms）的理论。小波基的选择、多分辨分析（Multiresolution Analysis）的构建，以及如何利用这些工具实现信号在时间和频率（或尺度）上的局部化分析，是本章节的关键。我们详细阐述了连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）在不同场景下的适用性，并探讨了S-变换（Stockwell Transform）作为一种融合时频局部化特性的替代方案。 2. 随机过程理论与最优估计 在处理真实世界的、充满噪声的数据时，随机过程理论是不可或缺的工具。本章系统地梳理了平稳随机过程（Stationary Processes）、马尔可夫过程（Markov Processes）的性质与演化。重点在于维纳-霍夫（Wiener-Hopf）方程在最优线性滤波中的推导与应用，这为后续的去噪与增强奠定了理论基础。此外，我们详细剖析了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的递推最优估计原理，并将其推广至扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），以应对非线性系统的状态估计问题。对于非高斯噪声环境下的估计，粒子滤波（Particle Filtering）作为一种基于蒙特卡洛方法的强大工具，被进行了详尽的算法描述和收敛性分析。 3. 矩阵分析与奇异值分解（SVD） 线性代数是数字处理的骨架。本章聚焦于矩阵分解技术，特别是奇异值分解（SVD）。SVD不仅是理解数据冗余和内在维度的关键，更是许多降维、去噪和系统辨识算法的基石。我们探讨了低秩近似（Low-Rank Approximation）在数据压缩和噪声抑制中的实际效果，并讨论了主成分分析（PCA）在特征提取中的应用，强调了其基于最大方差准则的理论基础。 第二部分：数字图像处理与计算机视觉基础 本部分将抽象的信号理论转化为对二维（及更高维）图像的实际操作，重点关注图像质量的改善、特征的提取以及场景的理解。 4. 图像增强与复原的通用方法 图像处理的起点是对图像质量的提升。本章首先系统地分析了噪声模型（如高斯白噪声、椒盐噪声、乘性噪声）的特性。在空间域，我们深入比较了均值滤波、中值滤波、高斯平滑等线性与非线性滤波器的优缺点，并着重介绍了双边滤波（Bilateral Filtering）在保护边缘信息方面的优势。在频率域，我们讨论了理想低通/高通滤波器的局限性，转而研究Butterworth和Chebyshev滤波器在图像复原中的应用，并探讨了同态滤波（Homomorphic Filtering）在同时改善亮度和对比度方面的独特机制。对于退化模型的反演，我们详细阐述了维纳滤波（Wiener Filtering）的原理，以及在退化模型未知时如何应用盲反卷积（Blind Deconvolution）方法进行尝试性复原。 5. 边缘、纹理与兴趣点检测 从像素到结构的转变依赖于有效的特征提取。本章全面覆盖了经典的边缘检测算子，包括Sobel、Prewitt、Roberts算子，并深入分析了Canny边缘检测算法的优化流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值双边缘跟踪）。在纹理分析方面，我们介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的构建及其导出特征（对比度、能量、熵），并讨论了Gabor 滤波器组在多尺度、多方向纹理特征提取中的有效性。对于场景匹配与定位，Harris角点检测器的原理及其对尺度和平移的敏感性分析被详细阐述，作为更高级特征提取（如SIFT/SURF，但不展开其全部细节）的理论前驱。 6. 图像分割与形态学操作 图像分割是将图像划分为有意义区域的过程。我们首先从阈值分割出发，比较了全局阈值法（如Otsu’s方法）与局部自适应阈值法的适用场景。随后，我们详细介绍了区域生长（Region Growing）算法的流程与局限性。在形态学处理（Mathematical Morphology）方面，本书对腐蚀、膨胀、开运算和闭运算进行了详尽的数学定义，并阐述了它们在去除小噪声点、连接断裂结构以及边界提取中的关键作用。我们还探讨了基于水平集（Level Set）方法的更高级、更鲁棒的活动轮廓模型，用于复杂形状的精确分割。 第三部分：数据压缩与信息编码 本部分关注于如何高效、无损或有损地存储和传输数字图像信息，侧重于信息论和变换编码的通用原理。 7. 信息论基础与无损压缩 本章从香农熵（Shannon Entropy）的定义出发，量化了信息源的不确定性。这直接导向了最优的无损编码方法。我们详尽分析了霍夫曼编码（Huffman Coding）的构造过程及其最优前缀码的性质。随后，我们介绍了算术编码（Arithmetic Coding）作为一种更接近信息熵极限的编码技术，以及它在处理高精度数据时的优势。这些方法强调的是信息量的有效压缩，而非对图像内容的感知优化。 8. 有损压缩的变换域原理 有损压缩的核心在于人眼对信息的敏感度差异。我们探讨了离散余弦变换（DCT）在去除图像数据冗余方面的优越性，阐述了其能量集中特性。重点在于，我们分析了DCT系数的统计分布，并解释了量化（Quantization）作为信息损失的主要来源，如何通过调整量化矩阵来平衡失真与压缩比。虽然不涉及特定的图像格式（如JPEG的具体流程），但DCT、量化和熵编码（如游程编码）的组合作为有损压缩的通用范式被彻底解析。 第四部分：系统建模与性能评估 本部分将视野扩展到系统层面的设计与评估，关注于度量处理效果的客观标准。 9. 信号处理系统的建模与辨识 任何处理系统都可以被抽象为输入-输出模型。本章探讨了线性时不变（LTI）系统的特性，并使用脉冲响应和传递函数来描述系统的动态行为。对于未知系统，我们引入了系统辨识（System Identification）的基本概念，特别是基于最小二乘（Least Squares）方法的参数估计，用于在观测数据的基础上逼近系统的真实模型。 10. 图像质量评价的客观指标 评价处理算法的优劣，需要可靠的客观指标。我们详细区分了基于失真度量和基于感知模型的评估方法。在失真度量方面，峰值信噪比（PSNR）和均方误差（MSE）的计算及其局限性被清晰界定。更进一步，我们介绍了结构相似性指数（SSIM）的原理，该指标通过模拟人眼对亮度、对比度和结构的敏感性来提供更贴近主观感受的评价，强调了评价指标选择对于算法迭代方向的重要性。 本书通过构建上述多层次、跨学科的理论框架，为读者提供了一套强大的、可应用于任何数字信号和图像处理任务的通用工具集，避免了特定应用领域（如SAR）的约束，专注于底层原理的深刻理解与实践。

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