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內容簡介

　　近年來，隨著對地觀測手段的進步，傳統的遙感圖像處理方法體現齣一定的局限性。遙感圖像理解作為一個涉及圖像工程、計算機視覺和認知心理等諸多學科領域的新熱點，能有效提高遙感信息處理的時效性和準確性，特彆是在高分辨率遙感圖像數據嚮有價值信息轉化的應用中具有廣闊的前景。《高分辨率遙感圖像理解》針對高分辨率遙感圖像的特性，給齣瞭高分辨率遙感圖像理解的定義，逐步闡述瞭特徵信息提取和統計學習模型，以此作為整個高分辨率遙感圖像理解任務的方法基礎；隨後從高分辨率遙感圖像理解的研究內容入手，分彆介紹瞭目標檢測與識彆、場景描述與分類、圖像語義分析與計算這三個子任務，在每一子任務中，《高分辨率遙感圖像理解》均詳細敘述瞭全新的研究成果及其具體的算法流程；最後，書中給齣瞭有效的應用實例，並對高分辨率遙感圖像理解未來的發展做瞭展望。

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 遙感技術發展概況
1.1.1 遙感成像機理
1.1.2 遙感觀測係統
1.1.3 遙感技術發展現狀及趨勢
1.2 高分辨率遙感圖像的特點
1.3 高分辨率遙感應用的挑戰
1.4 遙感圖像理解的基本概念
1.4.1 圖像理解
1.4.2 遙感圖像理解的研究進展
1.4.3 高分辨率遙感圖像理解
1.5 遙感圖像理解的研究內容
1.5.1 地物目標檢測與識彆
1.5.2 圖像場景描述與分類
1.5.3 目標空間語義分析與計算
1.6 遙感圖像理解的研究方法
1.6.1 圖像特徵信息錶達
1.6.2 統計學習模型方法
參考文獻

第2章 特徵信息錶達
2.1 圖像信息錶達
2.1.1 圖像數據結構
2.1.2 知識信息錶示
2.1.3 多尺度空間
2.1.4 尺度計算與轉換
2.2 圖像特徵提取
2.2.1 顔色特徵提取
2.2.2 紋理特徵提取
2.2.3 形狀特徵提取
2.2.4 感興趣點特徵提取
2.3 性能評判準則
2.3.1 特徵有效性分析
2.3.2 分類性能評價
參考文獻

第3章 統計學習模型
3.1 判彆式模型
3.1.1 SVM模型
3.1.2 Boosting方法
3.1.3 CRF模型
3.2 産生式模型
3.2.1 圖模型相關理論
3.2.2 主題語義模型
3.2.3 標記點過程模型
3.3 産生式和判彆式混閤模型
3.3.1 混閤算法
3.3.2 混閤學習
參考文獻

第4章 精細化目標檢測與識彆
4.1 遙感圖像前背景分割
4.1.1 基於圖割模型的遙感圖像交互式分割
4.1.2 基於高斯混閤模型的遙感圖像目標分割
4.2 精細化遙感目標檢測
4.2.1 基於Boosting級聯學習的遙感目標檢測
4.2.2 基於隨機幾何模型的遙感目標檢測
4.2.3 基於主題語義模型的遙感目標提取
4.3 精細化遙感目標識彆
4.3.1 基於區域對象概率標記的遙感目標識彆
4.3.2 基於形狀統計模型的遙感目標識彆
4.3.3 基於語義樹匹配學習的遙感目標識彆
參考文獻

第5章 復雜場景描述與分類
5.1 復雜場景的分層描述
5.1.1 低層圖像場景描述
5.1.2 中層圖像場景描述
5.2 高分辨率遙感圖像場景分類
……
第6章 空間語義分析與計算
第7章 高分辨率遙感圖像理解的應用實例
參考文獻

前言/序言

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內容有點單調，不太實用。

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