商品簡介
《數字攝影測量新技術》可作為本科生和研究生的教材和參考書,對從事數字攝影測量理論研究和工程實踐的技術人員也有很好的參考價值。
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目次
1.1 攝影測量與遙感的基本概念
1.2 數字攝影測量作業過程與研究內容
1.3 數字攝影測量的現狀與新發展
第2章 航空攝影數字影像的獲取與預處理
2.1 數字影像
2.2 航空攝影數字影像的獲取
2.3 數字影像插值與重採樣
2.4 數字圖像濾波
第3章 影像的尺度空間與特徵提取
3.1 數字影像的尺度空間理論
3.2 點特徵提取
3.3 線特徵提取
第4章 基於特徵的影像匹配技術
4.1 基於點特徵的影像匹配
4.2 SIFT特徵匹配
4.3 基於邊緣特徵的影像匹配
第5章 低空及近景攝影測量技術
5.1 低空攝影測量
5.2 多基線地面近景攝影測量
5.3 傾斜攝影測量
第6章 高分辨率航天攝影立體測圖技術
6.1 衛星遙感技術的發展
6.2 高分辨率衛星影像的幾何模型
6.3 線陣列CCD衛星影像的處理
6.4 基於RPC模型的立體定位技術
第7章 雷達攝影測量技術
7.1 合成孔徑雷達技術的發展
7.2 合成孔徑雷達的幾何構像方程
7.3 雷達立體測圖技術
7.4 雷達干涉測量技術
第8章 激光雷達測量技術
8.1 機載激光雷達
8.2 地面三維激光掃描
8.3 車載移動測量系統
參考文獻
附錄 主要的攝影測量機構及相關資源
書摘/試閱
3.3.8 其他
1.其他邊緣檢測方法
近年來隨著數學理論及人工智能的發展,涌現出許多新的邊緣檢測方法,如數學形態學、神經網絡、小波分析方法等。
數學形態學是圖像處理和模式識別領域中的一門新興學科,具有嚴格的數學理論基礎,可以用來解決噪聲抑制、特征提取、邊緣檢測等圖像處理問題,現已在圖像工程中得到了廣泛應用。其基本思想是用具有一定形態的結構元素去度量和提取圖像中的對應形狀,以達到對圖像分析和識別的目的。獲得的圖像結構信息與結構元素的尺寸和形狀都有關系,構造不同的結構元素,便可完成不同的圖像分析。數學形態學包括二值形態學、灰度形態學和彩色形態學,基本變換包括膨脹、腐蝕、開啟、閉合四種運算,并由這四種運算演化出了開、閉、薄化、厚化等,從而完成復雜的形態變換。目前隨著二值形態法的應用越來越成熟,灰度和彩色形態學在邊緣檢測中的應用也越來越引起人們的關注,并逐漸走向成熟。
人工神經網絡是一種新的計算結構模型,它是由大量的簡單處理單元(人工經元)廣泛互聯而成的一個具有自學習、自適應和自組織的并行分布式動態處理器。另外,還可以認為神經網絡是可以從大量的信息中自動抽取特征,進而形成某種分類模式的信息處理系統。神經網絡應用于邊緣檢測的主要方法有:基于前饋神經網絡的邊緣檢測、基于競爭神經網絡的邊緣檢測、基于混合神經網絡的邊緣檢測、基于遞歸神經網絡的邊緣檢測等。
多尺度邊緣檢測算法在Canny算法中首先得到運用,但受算法本身的限制,它的各個尺度的信息難以得到綜合應用。在其基礎上,Mallat把小波變換運用于多尺度邊緣檢測之中,充分利用了多尺度邊緣檢測的特性。基于小波分析的多尺度方法的基本思想是抑制噪聲,可靠地識別邊緣,在小尺度下精確定位,由粗到細跟蹤邊緣進而得到邊緣的真實位置。
2.邊緣檢測方法評價
梯度邊緣檢測方法利用梯度幅值在邊緣處達到極值來檢測邊緣。該法不受施加運算方向限制,同時能獲得邊緣方向信息,定位精度高,但對噪聲較為敏感。
Roberts算子采用對角線方向相鄰兩像素之差近似梯度幅值來檢測邊緣。檢測水平和垂直邊緣的效果好于斜向邊緣,定位精度高,對噪聲敏感。
Prewitt算子利用像素點上、下、左、右鄰近點灰度差,在邊緣處達到極值來檢測邊緣。對噪聲具有平滑作用,定位精度不夠高。
Sobel算子根據像素點上、下、左、右鄰近點灰度加權差,在邊緣處達到極值這一現象來檢測邊緣。
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