Computer Analysis of Images and Patterns pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Hlavac, Vaclav; Sara, Radim;

出品人:

页数:960

译者:

出版时间:1995-12

价格:USD 144.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540602682

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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遥感图像的深度学习应用：从理论到实践 作者： [此处可填入虚构的专家姓名，例如：张伟，李芳] 出版社： [此处可填入虚构的出版社名称，例如：科技前沿出版社] 定价： [此处可填入一个合理的定价，例如：198元] ISBN： [此处可填入一个虚构的ISBN号，例如：978-7-5118-XXXX-X] --- 内容简介 本书《遥感图像的深度学习应用：从理论到实践》 旨在为研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一个全面、深入且实用的指南，涵盖利用深度学习技术分析和处理高分辨率遥感图像的前沿方法和技术。本书的视角独树一帜，专注于解决遥感领域特有的挑战，例如大规模数据的处理、复杂地物的高精度识别、以及跨传感器数据的融合问题，而完全不涉及计算机视觉领域通用的图像处理算法（如傅里叶变换、形态学操作、传统特征提取方法）或医学影像分析等不相关主题。 全书共分为五大部分，二十章内容，构建了一个从基础理论到尖端应用的完整知识体系。 第一部分：遥感数据基础与深度学习的桥梁（第1章 - 第4章） 本部分为后续深入探讨奠定坚实的基础，重点关注遥感图像的特点及其与深度学习框架的对接。 第1章：现代遥感数据特性与挑战： 本章详述了当前主流遥感数据源的特性，包括多光谱、高光谱、SAR（合成孔径雷达）和LiDAR数据的物理成像机制及其在数据立方体结构上的表示。重点分析了遥感图像固有的尺度效应、辐射定标的复杂性以及大规模空间数据管理面临的挑战。本章明确不讨论通用数字图像处理中的噪声模型或灰度直方图均衡化等基础操作。 第2章：深度学习在地球科学中的定位： 本章探讨了深度学习范式（特别是CNN、RNN的变体）如何有效替代传统基于统计学或专家知识的遥感分类方法。核心内容在于阐述深度神经网络处理高维、多通道遥感数据的内在优势，例如特征的自动分层学习能力。本章摒弃了关于神经网络历史起源或通用计算机视觉里程碑的介绍。 第3章：遥感数据集的预处理与增强： 专注于遥感特有的数据准备工作，包括大气校正、正射校正（Orthorectification）的物理模型，以及针对遥感场景的数据增强策略，例如基于传感器特性的谱间混合增强和几何失真模拟。本章不涉及通用图像库（如ImageNet）的数据集划分标准或通用数据增强技术（如随机裁剪、颜色抖动）。 第4章：高效的遥感数据加载与管理： 深入讲解了如何利用GDAL、Rasterio配合PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，实现TB级遥感数据集的惰性加载、切片读取和高效批处理。重点讨论了面向GPU优化的数据管道构建，特别针对多光谱和高光谱数据的维度处理。 第二部分：核心模型架构与遥感任务适配（第5章 - 第9章） 本部分是本书的技术核心，详细介绍适用于遥感图像分析的深度学习模型结构及其在特定任务上的调整。 第5章：卷积神经网络（CNN）的进阶应用： 聚焦于U-Net、DeepLab等用于语义分割的模型在像素级地物分类中的优化。讨论了如何修改上采样层以更好地重建细小地物边界。本章完全不涉及简单的LeNet或AlexNet结构回顾。 第6章：残差网络与注意力机制在遥感中的融合： 重点分析ResNet及其变体（如ResNeXt）如何解决深层遥感网络中的梯度消失问题，以及如何引入空间和通道注意力机制（SE-Net, CBAM）来增强模型对关键地物特征的敏感性。 第7章：多尺度特征融合策略： 针对遥感图像中地物尺度差异巨大的问题，深入剖析FPN（特征金字塔网络）在遥感目标检测中的应用，以及如何设计定制化的特征融合模块以平衡高分辨率细节和低分辨率上下文信息。 第8章：面向高光谱图像的深度学习： 专门探讨处理高光谱立方体的方法，包括将3D-CNN应用于光谱维度分析，以及如何使用混合网络（CNN+RNN/Transformer）同时提取空间和光谱特征进行精确分类。本章不触及任何非光谱数据的传统分类算法。 第9章：图神经网络（GNN）在遥感要素提取中的潜力： 介绍如何将遥感影像中的对象（Objects）构建成图结构，利用GCN或GATs进行对象级别的关系推理，例如城市规划中的建筑物组团分析。 第三部分：关键遥感应用场景的深度实现（第10章 - 第14章） 本部分将理论模型应用于三大核心遥感应用场景，侧重于特定任务下的模型定制与优化。 第10章：高精度地物提取与语义分割： 详细演示如何利用优化后的分割网络（如HRNet的变体）实现农作物、水体、裸土等大类地物的精确边界提取，并评估其在复杂城市环境下的鲁棒性。 第11章：遥感目标检测与小目标识别： 专注于Faster R-CNN、YOLO系列在航空影像中的适应性调整，特别是针对机场飞机、海上船只等极端小目标，如何通过引入上下文信息或特殊的锚框策略来提升召回率。 第12章：变化检测的深度学习框架： 探讨如何使用 Siamese 网络或对比学习框架，有效地比较同一区域在不同时间点的卫星图像，实现道路、建筑或植被覆盖的自动化变化监测。本章不涉及传统的基于阈值或差异图像的分析方法。 第13章：跨传感器数据融合与反演： 讲解如何利用深度网络实现多模态数据（如光学与SAR）的互补融合，例如利用深度生成模型（GANs）实现SAR到光学图像的模拟，辅助目标识别。 第14章：三维信息重建与倾斜摄影： 介绍基于深度学习的影像匹配、DSM/DTM生成流程，以及如何利用深度学习提升倾斜摄影模型的纹理细节和几何精度。 第四部分：模型的可解释性、泛化与鲁棒性（第15章 - 第18章） 解决深度学习模型在实际遥感工程应用中必须面对的可靠性问题。 第15章：遥感深度学习模型的可解释性（XAI）： 介绍Grad-CAM等可视化技术在遥感任务中的应用，帮助分析师理解模型为何做出特定判断，从而增强对模型决策的信任度。本章不会讨论任何通用的模型解释理论。 第16章：领域自适应与域泛化： 针对模型在不同地理区域、不同传感器（如Sentinel-2到Landsat）之间迁移时性能下降的问题，深入探讨元学习（Meta-Learning）和领域对抗训练（Domain Adversarial Training）在提高模型泛化能力方面的应用。 第17章：不确定性量化与贝叶斯深度学习： 探讨如何使用贝叶斯方法量化模型在特定地物分类预测中的不确定性，这对于高风险决策（如灾害评估）至关重要。 第18章：对抗性攻击与防御机制： 分析针对遥感分类器的特定对抗性样本攻击方式，并提出相应的鲁棒性加固策略，确保关键遥感数据的分析结果不受恶意干扰。 第五部分：部署、优化与未来展望（第19章 - 第20章） 第19章：模型轻量化与边缘部署： 讨论模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术，使复杂模型能够在资源受限的平台上（如机载处理单元或边缘服务器）快速部署，进行实时或近实时处理。 第20章：下一代遥感智能的展望： 总结当前研究热点，包括自监督学习在海量未标注遥感数据上的应用、物理信息约束的深度学习模型，以及AI在地球系统模拟中的集成潜力。 --- 本书内容聚焦于深度学习技术如何革命性地改变遥感图像的分析范式，提供大量基于Python和主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）的实战代码示例，确保读者能够快速掌握并应用于自己的研究或工程项目中。本书绝不涉及传统的图像处理代数运算、图像采集硬件的详细规格，或非地球科学领域的图像处理技术。

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《Computer Analysis of Images and Patterns》这本书，我预想它会是一次深度探索，一次关于数字世界“视觉”的奥秘之旅。我之所以被这本书吸引，是因为我一直觉得，图像并非仅仅是二维的点阵，它承载着丰富的信息，而计算机的分析能力，则为我们打开了挖掘这些信息的新维度。我希望这本书能够深入探讨图像的几何变换、色彩空间以及多分辨率分析等基本概念，这些是理解图像背后数学语言的基石。更重要的是，我期待书中能够详细介绍各种用于提取图像特征的方法，比如SIFT、SURF，甚至是更现代的深度学习特征提取器，以及它们在不同应用场景下的优劣。对于“模式”的分析，我希望书中能提供清晰的讲解，包括如何定义和量化模式，以及如何利用机器学习的技术（如支持向量机、神经网络）来训练模型，使其能够准确地识别和分类这些模式。我想要了解的是，计算机是如何从海量的数据中学习，并最终形成对图像内容的“理解”，这种理解不仅仅是简单的像素匹配，而是包含着更深层次的语义信息。我期待这本书能够提供一种严谨的学术视角，同时又不失对实际应用的关注，让我能够将所学知识与现实世界中的挑战相结合。

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《Computer Analysis of Images and Patterns》这个书名，就足以勾起我对计算机如何“感知”世界的好奇。我希望这本书能够深入浅出地介绍图像分析的整个流程，从图像的获取、预处理，到特征提取、模式识别，再到最终的理解和应用。我非常期待书中能够提供一些关于图像压缩和编码的原理，以及它们在数据传输和存储中的重要性。同时，对于“模式”的识别，我希望书中能够详细讲解一些常用的聚类算法和分类算法，例如K-means、DBSCAN，以及决策树、随机森林等，并解释它们是如何被应用于图像数据的分析。我更希望这本书能够提供一些关于图像检索和内容分析的技术，让我了解如何能够通过输入一张图片，快速地找到与之相似的图片，或者从大量的图像数据中提取出有用的信息，例如场景的描述、物体的类别等。我希望这本书能够用一种启发式的方式来引导读者思考，不仅仅是掌握现有的技术，更能激发我们去探索新的方法和解决方案，从而推动图像分析技术在各个领域的创新和发展。

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对于《Computer Analysis of Images and Patterns》这本书，我抱有非常高的期望，主要源于我对图像处理和模式识别技术在现实世界中应用的浓厚兴趣。我一直对那些能够让机器“看懂”世界的科技感到惊叹，而这本书的书名恰好触及了这一核心。我希望能在这本书中找到关于图像分析背后的理论基础，例如统计学、线性代数以及概率论在其中的应用。同时，我非常期待书中能够详细阐述各种经典的图像处理算法，比如滤波、边缘检测、图像增强等，并解释它们是如何被巧妙地设计来提取图像中的有用信息。此外，对于“模式识别”这一部分，我更关注的是它如何被用于对图像内容进行分类、聚类以及识别特定的对象。例如，如何训练一个模型来区分不同的物体，或者如何通过分析图像的纹理和形状来识别疾病的早期迹象。我希望这本书能够提供一些实际案例的研究，让我了解这些理论和算法是如何在医学影像诊断、自动驾驶、安防监控等领域发挥作用的。我期待这本书能够提供一种系统性的学习路径，让我从基础概念逐步深入到高级应用，从而构建起对这一领域扎实而全面的理解。

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这本《Computer Analysis of Images and Patterns》的书名本身就带着一种令人遐想的神秘感。当我第一次看到它时，脑海中浮现出的是那些曾经让我着迷的科幻电影，画面中那些精确、冰冷但又充满智慧的计算机系统，正在以超越人类的视角，解读着我们世界的每一个细节。这本书，我想，就是通往那样一个世界的钥匙。我期待它能带领我深入了解计算机如何“看见”和“理解”图像，不仅仅是像素的堆砌，更是背后隐藏的规律、结构和意义。想象一下，通过这本书，我或许能窥探到那些复杂的算法如何被设计出来，如何能够识别出一张人脸，区分出猫狗，甚至预测天气的变化。我好奇书中会详细介绍哪些具体的分析技术，例如模式识别、特征提取、图像分割等等，这些概念听起来就充满了科学的魅力。我更希望这本书能用一种引人入胜的方式来讲解，即使是复杂的数学原理，也能被恰当地比喻和可视化，让我这个非专业读者也能感受到其中的精妙之处。我希望它不是一本枯燥的学术论文集，而是能激发我更多好奇心和探索欲的读物，让我不仅仅是学习知识，更能体会到计算机科学在图像分析领域所展现出的强大力量和无限可能。

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在我看来，《Computer Analysis of Images and Patterns》这本书，可能是一扇通往理解信息时代数据本质的窗户。我们身处一个被图像信息洪流所包围的世界，而计算机分析能力，正是处理和解读这些信息的关键。我希望这本书能够从更宏观的角度，阐述图像分析在信息科学中的地位，以及它与其他学科（如计算机视觉、机器学习、信号处理）之间的联系。我期待书中能够详细介绍一些高级的图像复原和增强技术，例如去噪、去模糊、超分辨率等，以及它们是如何在科学研究和工程应用中发挥重要作用的。同时，对于“模式”的理解，我希望书中能够涉及一些更具挑战性的议题，例如动态图像分析、三维重建、以及如何从模糊或不完整的图像中提取有用的信息。我渴望能够了解，计算机是如何通过复杂的算法来模拟人类的视觉感知过程，并在此基础上进行更精确、更高效的分析。我希望这本书能够提供一些前沿的研究方向和未来的发展趋势，让我能够对这个领域有一个更长远的认识，并激发我对更深入研究的兴趣，或许还能为我未来的职业发展提供一些启示。

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