曲波特征加權(quán)遙感圖像統(tǒng)計分割原理與方法

定　價：￥38.00

作　者：	王玉，周國清，劉立龍，李猛猛著
出版社：	北京郵電大學(xué)出版社
叢編項：	“十三五”科學(xué)技術(shù)專著叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787563560370	出版時間：	2020-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	183	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《曲波特征加權(quán)遙感圖像統(tǒng)計分割原理與方法》以多尺度分析與統(tǒng)計建模相結(jié)合的高分辨率遙感圖像分割方法理論與實踐為主線，重點闡述貝葉斯框架下和能量框架下的特征加權(quán)分割模型、光譜特征分割模型和無權(quán)重特征分割模型以及各類分割模型的分割解，并對每類分割問題給出相應(yīng)的高分辨率遙感圖像分割實例，以體現(xiàn)其分割模型的有效性和實用性。針對上述內(nèi)容，《曲波特征加權(quán)遙感圖像統(tǒng)計分割原理與方法》共5章，涉及高分辨率遙感圖像分割問題、基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用范例，具體的章節(jié)安排如下。第1章介紹了星載高分辨率遙感衛(wèi)星的技術(shù)發(fā)展，論述了高分辨率遙感圖像的特點及其分割問題，并根據(jù)高分辨率遙感圖像的特征綜述了目前高分辨率遙感圖像的分割方法。第2章介紹了《曲波特征加權(quán)遙感圖像統(tǒng)計分割原理與方法》涉及的基礎(chǔ)理論知識，包括多尺度分析理論中的小波變換和曲波變換、特征選擇中的過濾方法和封裝方法、統(tǒng)計建模中的貝葉斯定理和能量函數(shù)、統(tǒng)計模擬中的MC方法和MCMC方法等。第3章重點圍繞高分辨率遙感圖像中光譜、紋理和邊緣這3個基本特征的提取方法進行展開，并對各方法給出相應(yīng)的高分辨率遙感圖像特征提取實例。第4章從建立高分辨率遙感圖像分割模型的貝葉斯定理視角出發(fā)，重點討論了特征加權(quán)貝葉斯分割算法、光譜特征貝葉斯分割算法和無權(quán)重特征貝葉斯分割算法。第5章介紹了能量函數(shù)框架下的特征加權(quán)能量分割算法、光譜特征能量分割算法和無權(quán)重特征能量分割算法，并對比分析了特征和特征權(quán)重在高分辨率遙感圖像分割中的作用。

作者簡介

　　王玉，博士，桂林理工大學(xué)講師。主要研究方向為遙感數(shù)據(jù)處理理論與應(yīng)用基礎(chǔ)研究，包括空間統(tǒng)計學(xué)、隨機幾何、多尺度分析在遙感數(shù)據(jù)建模與分析方面的應(yīng)用，地物目標(biāo)幾何以及特征提取。

圖書目錄

目錄

第1章緒論1
1.1 星載高分辨率遙感衛(wèi)星1
1.2 高分辨率遙感圖像的特點14
1.3 高分辨率遙感圖像分割方法14
1.3.1 單一特征分割方法15
1.3.2 多特征分割方法17
第2章基礎(chǔ)理論20
2.1 多尺度分析20
2.1.1 小波變換20
2.1.2 曲波變換25
2.2 特征選擇30
2.2.1 過濾方法30
2.2.2 封裝方法32
2.3 統(tǒng)計建模與模擬33
2.3.1 統(tǒng)計建模33
2.3.2 統(tǒng)計模擬38
第3章高分辨率遙感圖像特征提取43
3.1 光譜特征43
3.2 紋理特征47
3.3 邊緣特征50
3.4 高分辨率遙感圖像特征提取實例52
3.4.1 光譜特征提取實例52
3.4.2 紋理特征提取實例56
3.4.3 邊緣特征提取實例58
第4章貝葉斯框架下的特征分割62
4.1 特征加權(quán)貝葉斯分割算法62
4.1.1 特征加權(quán)貝葉斯分割算法描述62
4.1.2 特征加權(quán)貝葉斯分割算法實例68
4.2 光譜特征貝葉斯分割算法101
4.2.1 光譜特征貝葉斯分割算法描述102
4.2.2 光譜特征貝葉斯分割算法實例106
4.3 無權(quán)重特征貝葉斯分割算法109
4.3.1 無權(quán)重特征貝葉斯分割算法描述109
4.3.2 無權(quán)重特征貝葉斯分割算法實例113

第5章能量框架下的特征分割117
5.1 特征加權(quán)能量分割算法117
5.1.1 特征加權(quán)能量分割算法的描述117
5.1.2 特征加權(quán)能量分割算法實例121
5.2 光譜特征能量分割算法153
5.2.1 光譜特征能量分割算法描述153
5.2.2 光譜特征能量分割算法實例155
5.3 無權(quán)重特征能量分割算法159
5.3.1 無權(quán)重特征能量分割算法描述159
5.3.2 無權(quán)重特征能量分割算法實例162
參考文獻(xiàn)166
附錄A 變量注釋表178
附錄B 縮略語清單182