红外图像处理理论与技术 陈钱 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈钱 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121323911

商品编码：29572952394

包装：平装

出版时间：2017-08-01

基本信息

书名：红外图像处理理论与技术

定价：65.00元

作者：陈钱

出版社：电子工业出版社

出版日期：2017-08-01

ISBN：9787121323911

字数：

页码：260

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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适读人群 ：本书可作为高等学校光电等相关专业的基础教材，也可供相关领域的工程技术人员学习、参考。

对红外成像开发理论和技术的全面总结

内容提要

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本书是作者近二十年来对红外成像开发理论和技术的全面总结，是作者搜集了外*新研究成果，并在研究生讲稿的基础上改编的。本书分7章，主要内容包括：～2章介绍红外探测器的成像原理；第3章介绍红外成像的硬件系统设计；第4章介绍红外图像的非均匀性校正算法；第5章介绍红外图像的数字细节增强算法；第6章介绍红外图像的超分辨率处理技术；第7章介绍红外成像系统的测试方法。 本书可作为高等学校光电等相关专业的基础教材，也可供相关领域的工程技术人员学习、参考。

目录

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作者介绍

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陈钱，教授，南京理工大学校长助理。美国光学学会会员，中国光学学会会员，江苏省光学学会副会长，总装光电火控组专家。主持和参与国家重大型号、专项、重点预研和基金等科研任务19项，获国家科技进步二等奖1项、省部级科技进步一、二等奖3项。获教育部首届青年教师奖、江苏省第六届青年科技奖、江苏省第三届十大杰出发明人和江苏省青年科技创业十大明星提名奖，入选首批'新世纪百千万人才工程”***人选，享受国务院特殊津贴。出版专著一部，申请36项，授权13项，发表学术论文100余篇，56篇被SCI和EI收录。

文摘

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序言

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红外图像的奥秘：从原理到应用，构建感知世界的新维度 人类的视觉感知能力受限于可见光光谱，但宇宙万物无不散发着电磁波，其中红外线作为一种不可见的能量形式，蕴含着丰富的环境信息。从微小的生命体温到庞大的工业设备散热，从星辰的微弱光芒到地形地貌的能量分布，红外线以其独特的“温度”视角，为我们揭示了隐藏在可见光之下的世界。本书旨在深入浅出地剖析红外图像的处理理论与技术，为读者打开一扇理解和利用这股“热能之眼”的新窗口，在科学研究、工业生产、安全监控、医疗诊断乃至天文学等诸多领域，提供强有力的技术支撑与广阔的应用前景。 第一章：红外线的物理基础与成像原理 要理解红外图像，首先必须回归到红外线本身。本章将从电磁波谱的角度出发，详细介绍红外线的波长范围、主要来源（如黑体辐射、分子振动等）及其与温度之间的普朗克定律关系。我们将深入探讨不同红外波段（近红外、中红外、远红外、长波红外）的特性差异，以及它们在不同应用场景下的适用性。 随后，本章将聚焦于红外成像的物理基础。我们将解析红外探测器的核心工作原理，包括热电探测器、光电探测器等不同类型探测器的结构、工作机制以及它们各自的优缺点。对于红外成像系统，我们将从光学成像部分（如红外镜头的设计、材料选择、视场角等）到信号采集与转换（如模数转换、图像传感器等）进行详细阐述。在此基础上，我们将深入剖析红外图像的形成过程，包括辐射亮度、发射率、反射率、透射率等影响因素，以及它们如何共同构成我们最终所见的红外图像。理解这些基础原理，是后续所有图像处理技术得以有效应用的前提。 第二章：红外图像的预处理与增强技术 获取到的原始红外图像往往存在噪声、对比度不足、畸变等问题，严重影响后续的分析和应用。本章将系统介绍一系列红外图像的预处理与增强技术，旨在提升图像的质量和信息可见度。 首先，我们将探讨噪声抑制技术。红外探测器在工作过程中会受到各种噪声源的干扰，如热噪声、读出噪声、闪烁噪声等。本章将介绍常用的噪声去除算法，包括空间域滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波等）和频率域滤波（如傅里叶变换滤波）。我们将分析不同滤波算法的原理、适用场景以及它们对图像细节的影响，帮助读者选择最适合特定噪声情况的滤波方法。 其次，对比度增强是提升红外图像信息量的重要手段。我们将介绍直方图均衡化及其改进算法（如自适应直方图均衡化AHE、对比度限制自适应直方图均衡化CLAHE），讲解它们如何重新分配像素灰度级，使图像的整体对比度得到提升。此外，我们将探讨基于 Retinex 理论的图像增强方法，如何分离图像的光照和反射分量，从而实现更自然的对比度增强，尤其在复杂光照或低对比度场景下效果显著。 最后，本章还将触及图像校正技术，例如辐射定标，将原始的灰度值转换为真实的温度值，实现定量分析。对于几何畸变，如镜头畸变，也将介绍相应的校正方法。通过这些预处理和增强技术，我们将为红外图像的深入分析打下坚实的基础。 第三章：红外图像的特征提取与分析 红外图像蕴含着丰富的热力学信息，如何从中提取有意义的特征，并进行有效的分析，是实现红外图像应用价值的关键。本章将聚焦于红外图像的特征提取与分析方法。 我们将首先介绍基于纹理的特征提取。红外图像的纹理特征，如粗糙度、方向性、均匀性等，往往与物体的材质、表面状态以及温度分布的细微差异紧密相关。本章将介绍多种纹理描述子，如灰度共生矩阵（GLCM）及其衍生特征（对比度、相关性、能量、同质性等）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等，并分析它们在红外图像分析中的应用，例如识别不同材料的表面温度分布模式。 接着，我们将深入探讨基于形状和轮廓的特征提取。对于具有特定形状或温度分布的物体，其轮廓信息是重要的识别依据。本章将介绍边缘检测算法（如Sobel、Prewitt、Canny等）在红外图像中的应用，以及如何基于检测到的边缘进行形状描述，例如 Hu 不变量、傅里叶描述子等。 此外，本章还将重点关注热特征提取。这是红外图像分析的核心。我们将介绍如何从图像中提取目标的温度分布信息，如峰值温度、平均温度、温度梯度、热点检测等。对于一些特殊的应用，例如目标探测与识别，我们将介绍如何利用温度信息与背景信息进行区分，以及如何构建基于温度特征的分类器。 第四章：红外图像的分割与目标识别 图像分割是将红外图像划分为若干具有不同语义含义的区域（如前景与背景、不同物体）的过程，而目标识别则是在分割出的区域中，根据其特征对目标进行分类和识别。本章将重点介绍红外图像的分割与目标识别技术。 图像分割方面，我们将从传统的阈值分割方法（如全局阈值、局部阈值、Otsu法）出发，探讨其在红外图像中的应用和局限性。随后，我们将介绍基于区域生长的分割方法，如何根据像素的相似性将其归入同一区域。水域分割（Watershed Segmentation）也将被详细讲解，它在处理具有复杂纹理和亮度变化的区域时表现出色。 近年来，深度学习在图像分割领域取得了革命性的进展，本章将介绍卷积神经网络（CNN）在红外图像分割中的应用。我们将解析 U-Net、Mask R-CNN 等经典的分割网络结构，并探讨如何针对红外图像的特点（如数据量相对较小、与可见光图像差异大）对网络进行优化和改进，以实现更精确的分割。 在目标识别方面，我们将介绍基于模板匹配、特征匹配等传统方法。然而，本章的重点将放在基于深度学习的目标识别技术。我们将解析卷积神经网络（CNN）在红外图像目标识别中的应用，包括其在特征提取和分类过程中的优势。我们将讨论不同的网络架构（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception等）及其在红外目标识别任务中的表现，并探讨迁移学习、数据增强等技术如何有效提升识别精度，尤其是在训练数据有限的情况下。 第五章：红外图像在不同领域的应用 红外图像处理技术的强大能力，使得其在众多领域展现出巨大的应用价值。本章将通过一系列典型的应用案例，直观地展示红外图像处理技术的实际落地。 在工业领域，我们将探讨红外热成像在设备状态监测中的应用，如检测电路板上的过热点、监测电机轴承的温度异常、发现管道泄漏等，从而实现预测性维护，避免生产事故。我们还将介绍红外检测在材料缺陷、焊接质量检测中的作用，以及其在无损检测方面的优势。 在安全监控领域，红外热成像的夜视能力使其成为重要的安防工具。本章将介绍其在目标探测、周界防护、人员追踪等方面的应用，尤其是在光照条件恶劣的环境下，其优势更为突出。 在医疗诊断领域，红外热成像被用于检测身体的温度异常，辅助诊断炎症、血液循环障碍、乳腺癌等疾病。本章将介绍热图谱分析在疾病诊断中的作用，以及其作为一种非侵入性诊断手段的潜力。 在遥感与环境监测领域，红外图像可以帮助我们监测地表温度、植被健康状况、火灾探测、水体污染等。我们将介绍其在土地利用变化、气候变化研究等方面的应用。 在天文学领域，红外望远镜观测到的星系、恒星、行星等天体发出的红外辐射，能够帮助我们穿透尘埃，揭示宇宙深处的奥秘。本章将介绍红外天文观测在暗物质、系外行星、早期宇宙研究中的重要作用。 第六章：前沿技术与发展趋势 红外图像处理技术正处于飞速发展之中，不断涌现出新的理论和技术。本章将展望红外图像处理的未来，探讨当前的一些前沿技术和发展趋势。 我们将关注多光谱与高光谱红外图像处理。与单光谱红外图像相比，多光谱和高光谱红外图像提供了更丰富的光谱信息，这有助于更精确地识别和区分物质。本章将介绍如何处理和分析这些高维数据，以及它们在物质成分分析、目标识别等方面的巨大潜力。 深度学习的进一步发展将持续推动红外图像处理的革新。我们将探讨生成对抗网络（GANs）在红外图像合成、超分辨率、域适应等方面的应用。同时，注意力机制、Transformer等新型神经网络结构在红外图像分析中的潜在优势也将被提及。 实时处理与边缘计算是未来红外图像应用的重要方向。随着嵌入式设备和物联网的发展，如何在资源受限的边缘端进行高效的红外图像处理，实现实时决策，将是关键的技术挑战。 最后，本章还将探讨红外图像与多模态数据融合的趋势。将红外图像与其他类型的数据（如可见光图像、雷达数据、声学数据等）进行融合，有望获得更全面、更鲁棒的目标感知和环境理解能力。 本书力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，通过清晰的逻辑结构、丰富的图示以及深入的案例分析，帮助读者建立起对红外图像处理技术全面而深刻的理解。无论您是希望深入研究红外成像原理的学生，还是致力于解决实际问题的工程师，亦或是对科技前沿充满好奇的探索者，本书都将成为您探索红外世界、构建全新感知维度的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机视觉领域颇有研究的人，我始终关注着那些能够带来突破性进展的新兴技术。《红外图像处理理论与技术 陈钱》这个书名，立刻勾起了我对红外领域前沿技术的好奇心。通常，红外图像处理与可见光图像处理有着显著的区别，比如在光谱特性、传感器噪声模型以及成像几何等方面。我非常想知道这本书是如何处理这些差异的，是否会专门讲解适用于红外图像的去噪算法、增强技术，甚至是目标跟踪和场景理解的方法。会不会深入探讨一些先进的红外图像分割技术，比如利用多光谱信息或者结合先验知识进行分割？我尤其对书中是否会涉及一些目前在学术界或工业界非常热门的深度学习在红外图像处理中的应用感到期待。例如，卷积神经网络（CNN）是如何被用来进行红外目标检测或分类的？是否有关于训练红外图像数据集、优化模型结构、以及评估模型性能的详细指导？如果书中能够提供一些关于红外图像数据增强、迁移学习等方面的讨论，那将极大地拓展我的研究思路和技术视野。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对军事和国防应用中的先进技术充满兴趣的读者，我一直密切关注着红外成像技术在这些领域的潜力。《红外图像处理理论与技术 陈钱》这个书名，立刻点燃了我深入了解这一主题的愿望。我猜测，书中很可能涵盖红外成像技术的军事应用基础，比如红外探测器的工作原理、红外辐射的物理学特性，以及红外图像的获取过程。在“理论”方面，我希望能够深入理解红外图像与可见光图像在光谱响应、噪声特性、以及信息提取方面的差异，并学习如何针对这些特点进行分析。而“技术”部分，我期待能看到一些用于提高红外图像质量和信息丰富度的具体方法，比如先进的去噪算法，能够有效抑制红外图像特有的散粒噪声或暗电流噪声；以及用于增强目标细节、提高探测概率的图像增强技术，例如对比度拉伸、伪彩色映射等。更重要的是，如果书中能探讨红外图像在目标识别、跟踪、以及战场态势感知等方面的应用案例，那就太棒了，能够让我更直观地理解这项技术的实际价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就让我眼前一亮：《红外图像处理理论与技术 陈钱》。我一直对红外成像技术在各个领域的应用非常感兴趣，比如安防监控、无损检测、以及医学诊断等等。了解到这本书的书名，我立刻联想到它可能会深入浅出地讲解红外图像的形成原理，以及那些支撑起复杂图像处理算法的数学模型和物理基础。想象中，书中应该会包含如何从原始的红外信号中提取有用的信息，例如如何抑制噪声，如何增强细节，如何进行目标识别和分割。而且，“理论与技术”这几个字，让我觉得它不仅仅停留在理论层面，更会结合实际的应用案例和编程实现，这对于我这样一个希望将理论知识转化为实践的读者来说，是无比重要的。这本书会不会从最基础的相机结构、探测器原理讲起，一步步过渡到先进的图像增强算法，比如拉普拉斯变换、直方图均衡化，甚至是更复杂的基于深度学习的方法？我特别期待能够了解到如何有效地处理红外图像特有的低信噪比、动态范围窄等问题。如果书中能提供相关的算法代码或者伪代码，那将是锦上添花，可以直接帮助我学习和复现。

评分☆☆☆☆☆

我最近在工作中遇到了一些关于夜间或恶劣天气下的视觉感知问题，这让我不得不重新审视可见光图像的局限性，并开始探索红外成像的可能性。《红外图像处理理论与技术 陈钱》这本书名，仿佛是为我量身定做的。我希望它能详细介绍红外探测器的基本原理，包括不同类型的红外探测器（如热电堆、焦电、制冷型红外CCD/CMOS等）的工作机制、优缺点以及它们在实际应用中的选择考量。对于“理论与技术”部分，我期待能够深入理解红外图像的数字表示，比如辐射率、亮度温度等概念，以及它们与可见光图像的根本区别。书中会否包含像红外图像的校正技术，例如辐射定标、几何校正等内容？在“技术”层面，我更希望看到一些实用的图像处理流程，比如如何通过滤波、边缘检测、形态学操作等经典方法来提取红外目标特征，以及如何应用一些高级的图像分割技术来区分不同温度的目标。如果能够学习到如何利用这些技术来克服可见光受限环境下的挑战，将对我非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我对科学图像处理在科研中的应用一直抱有浓厚的兴趣，特别是那些能够揭示隐藏信息的技术。《红外图像处理理论与技术 陈钱》这个书名，让我联想到它可能是一本内容翔实、讲解深入的学术著作。我期待书中能够详细阐述红外图像的形成机制，从物质的红外辐射特性到探测器的响应过程，再到最终的数字图像生成，都会有详尽的理论铺垫。对于“理论”部分，我希望能够深入理解红外图像的像素值所代表的物理意义，比如辐射率、亮温等，以及如何处理这些参数。在“技术”层面，我热切希望学习到如何有效地对红外图像进行预处理，包括如何进行辐射定标，如何去除探测器自身的噪声，以及如何进行几何校正以确保图像的准确性。此外，我对于如何在科研领域利用红外图像进行分析也充满期待，比如如何通过温度分布来研究材料特性，或者如何利用红外光谱信息来识别物质成分。如果书中能够提供一些具体的应用实例，并辅以必要的数学模型和算法分析，那将极大地帮助我将其应用到自己的研究工作中。