SAR图像提高分辨率技术 王正明,朱炬波 9787030177858 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王正明，朱炬波 著

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• 图像超分辨率
• 王正明
• 朱炬波
• 科学出版社
• 遥感技术

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030177858

商品编码：29696623776

包装：平装

出版时间：2006-10-01

基本信息

书名：SAR图像提高分辨率技术

定价：52.00元

作者：王正明,朱炬波

出版社：科学出版社

出版日期：2006-10-01

ISBN：9787030177858

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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新定价链接：SAR图像提高分辨率技术（第二版）

内容提要

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本书系统介绍了星载合成孔径雷达(SAR)图像提高分辨率数据处理方法的有关理论与技术，主要包括SAR图像提高分辨率的内涵及处理的机理研究、SAR图像先验信息的开采与建模方法、SAR图像的相干斑抑制方法，并重点介绍了基于偏微分方程方法的保分辨率相干斑抑制方法、SAR图像提高分辨率处理的几种典型方法，给出了各种方法对先验信息的要求及应用的边界条件，后介绍了SAR图像的质量评价准则。
本书具有理论性与实用性，适合于从事SAR图像处理的科研人员、高等院校的教师、研究生和高年级大学生使用，还可供从事成像雷达系统研究、制造的工程技术人员参考。

目录

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前言
章 SAR图像提高分辨率的内涵
　1.1 分辨率的概念
　1.2 SAR图像提高分辨率的含义
　1.3 提高分辨率的机理
　1.4 SAR图像提高分辨率方法的研究现状及发展趋势
　参考文献
第2章 SAR图像先验信息的开采与建模
　2.1 SAR成像的基本原理
　2.2 SAR成像过程的先验信息
　2.3 噪声、杂波的先验信息
　2.4 目标的先验信息
　2.5 先验信息的统计建模方法
　参考文献
第3章 SAR图像的相干斑抑制方法
　3.1 概述
　3.2 不利用局域统计特性的滤波算法
　3.3 基于局域统计特性的自适应滤波方法
　3.4 相干斑抑制的偏微分方程方法
　3.5 应用效果分析
　参考文献
第4章 提高分辨率的谱估计方法
　4.1 概述
　4.2 基于RelaX的谱估计方法
　4.3 极大似然谱估计方法
　4.4 基于非线性回归模型的谱估计方法
　4.5 正则化谱外推方法
　4.6 应用效果分析
　参考文献
第5章 提高分辨率的正则化方法
　5.1 概述
　5.2 正则化方法
　5.3 正则化方法的参数选择
　5.4 正则化方法的求解
　5.5 应用实例及效果分析
　5.6 本章 小结
　参考文献
第6章 提高分辨率的基追踪方法
　6.1 概述
　6.2 常见的信号表示方法
　6.3 基追踪方法的基本原理
　6.4 基于紧致字典的基追踪方法
　6.5 基于Fourier字典的基追踪方法
　6.6 基于单位字典的基追踪方法
　6.7本章 小结
　参考文献
第7章 提高分辨率的偏微分方程方法
　7.1 概述
　7.2 光学图像提高分辨率的偏微分方程方法
　7.3 SAR图像提高分辨率的偏微分方程方法
　7.4 模型与参数选取
　7.5 应用效果分析
　参考文献
第8章 主要提高分辨率方法的联系
　8.1 概述
　8.2 提高图像分辨率的主要方法
　8.3 提高图像分辨率方法与相关稀疏先验的关系
　8.4 各主要方法之间的区别与联系
　8.5 主要提高分辨率方法的边界条件及分析
　参考文献
第9章 SAR图像质量评价方法
　9.1 概述
　9.2 SAR图像传统质量评价方法
　9.3 基于插值的SAR图像分辨率评价方法分析
　9.4 基于假设检验的分辨率计算方法
　参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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SAR图像超分辨率技术：原理、方法与应用 图书简介 在遥感科学与技术的广阔领域中，合成孔径雷达（SAR）以其全天候、全天时的工作能力，成为了获取地表信息的重要手段。然而，受限于成像系统、传输带宽以及计算能力等因素，原始SAR图像往往分辨率较低，难以满足精细化地物识别、监测和分析的需求。因此，SAR图像超分辨率（Super-Resolution, SR）技术应运而生，旨在通过先进的算法从低分辨率（LR）SAR图像中恢复出高分辨率（HR）SAR图像。 本书《SAR图像超分辨率技术》系统地梳理了SAR图像超分辨率研究的最新进展，深入剖析了其核心原理、主流方法以及在实际应用中的挑战与机遇。全书共分为七个章节，力求为读者构建一个全面、深入的SAR图像超分辨率技术知识体系。 第一章 SAR成像原理与低分辨率成因 本章首先回顾了SAR成像的基本原理，包括干涉测量、多普勒效应、回波信号处理等关键环节。在此基础上，详细阐述了导致SAR图像低分辨率的多种因素。这不仅包括了成像系统本身的空间分辨率限制，还深入探讨了由于信号传播过程中的大气扰动、传感器噪声、多径效应以及数据采集和传输过程中信息丢失等引起的模糊和失真。理解这些低分辨率的根源，是后续开发有效超分辨率算法的基础。本章强调了SAR图像与光学图像在成像机制上的根本差异，以及这些差异对超分辨率技术提出的独特挑战。 第二章 SAR图像超分辨率技术概述 本章为读者构建SAR图像超分辨率技术的研究框架。首先，对超分辨率技术按照成像过程中的处理阶段进行了分类，详细介绍了图像复原（Image Restoration）类方法和基于学习（Learning-based）类方法两大类。复原类方法主要依靠先验信息和退化模型来反演高分辨率图像，而学习类方法则通过大量数据训练，学习低分辨率与高分辨率图像之间的映射关系。其次，本书对SAR图像超分辨率的关键性能评价指标进行了详细介绍，包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等客观评价指标，并讨论了主观视觉效果评价的重要性。最后，本章对SAR图像超分辨率技术的研究现状进行了梳理，指出了当前研究的热点和发展趋势。 第三章 基于图像复原的SAR图像超分辨率方法 本章聚焦于经典的基于图像复原的SAR图像超分辨率方法。首先，详细阐述了基于正则化（Regularization）的超分辨率方法，例如Tikhonov正则化、Total Variation（TV）正则化等，它们通过引入图像的平滑性、边缘保持等先验信息来约束逆问题，从而获得更优的超分辨率结果。接着，本章深入探讨了迭代盲复原（Blind Deconvolution）技术在SAR图像超分辨率中的应用，特别强调了针对SAR图像的特定退化模型的建立和求解策略。此外，还介绍了多帧融合（Multi-frame Super-resolution）技术，通过整合不同角度或不同时刻获取的同一区域的低分辨率SAR图像，来提升图像的空间分辨率，并详细分析了SAR图像中由于相干性、几何形变等因素带来的多帧融合挑战。 第四章 基于学习的SAR图像超分辨率方法 本章是本书的重点和亮点，系统介绍了近年来发展迅速的基于学习的SAR图像超分辨率方法。首先，深入讲解了卷积神经网络（CNN）在SAR图像超分辨率中的应用，包括早期的SRCNN、FSRCNN等模型，以及后续引入残差连接（Residual Connection）和密集连接（Dense Connection）的更深层网络结构，如ESPCN, EDSR, RCAN等，这些结构有效地解决了深层网络训练的梯度消失问题，并增强了特征提取能力。其次，本章着重探讨了生成对抗网络（GAN）在SAR图像超分辨率中的应用，尤其是DCGAN, SRGAN, ESRGAN等模型，它们通过引入判别器来生成视觉上更逼真的高分辨率SAR图像，极大地提升了图像的细节纹理。此外，本章还讨论了注意力机制（Attention Mechanism）在SAR图像超分辨率中的应用，如何让网络更关注图像中的关键区域和重要特征，进一步提升超分辨率效果。最后，对近年来在SAR图像超分辨率领域涌现出的各种创新的网络结构和训练策略进行了详细的介绍和分析。 第五章 SAR图像的特有挑战与鲁棒性提升 SAR图像具有其独特的成像特性，这些特性对超分辨率技术提出了严峻的挑战。本章专门探讨了这些挑战以及相应的鲁棒性提升策略。首先，详细分析了SAR图像中的相干斑噪声（Speckle Noise）及其对超分辨率的影响，介绍了多种有效的相干斑抑制方法，并讨论了如何在超分辨率过程中同时抑制噪声并增强分辨率。其次，探讨了SAR图像的几何形变问题，如雷达平台的运动误差、地形起伏引起的几何畸变，以及这些形变对多帧融合和基于学习方法准确性的影响，并提出了相应的几何校正和鲁棒性设计思路。此外，本章还分析了SAR图像的“透视效应”（Layover）、“阴影”（Shadow）和“叠压”（Multipath）等特殊成像现象，探讨了如何设计算法来处理这些情况，并避免其对超分辨率结果的负面影响。 第六章 SAR图像超分辨率技术的应用领域 本章将理论与实践相结合，详细阐述了SAR图像超分辨率技术在各个领域的广泛应用。首先，在地物精细识别与分类方面，介绍了如何通过超分辨率技术增强舰船、车辆、建筑物、农作物等目标细节，从而提高分类精度。其次，在城市监测与规划方面，展示了超分辨率SAR图像在精细提取城市基础设施、监测非法建筑、分析城市扩张等方面的潜力。接着，在灾害监测与应急响应方面，分析了如何利用超分辨率技术快速、准确地评估地震、洪水、滑坡等灾害造成的损失，为应急救援提供决策支持。此外，本章还探讨了SAR图像超分辨率在军事侦察、环境监测（如森林覆盖变化、水体变化监测）、海洋监测（如海冰监测、船舶追踪）以及农业遥感等领域的应用案例。 第七章 SAR图像超分辨率技术的未来发展趋势 展望未来，SAR图像超分辨率技术仍有广阔的发展空间。本章对该领域未来的发展趋势进行了预测和探讨。首先，强调了多模态数据融合的重要性，例如将SAR数据与光学数据、LiDAR数据等进行融合，利用不同传感器数据的互补性来进一步提升超分辨率效果。其次，探讨了模型可解释性的需求，希望开发出不仅性能优异，而且能够理解其内部工作机制的超分辨率模型，为算法的优化和改进提供指导。再次，对实时性与高效性提出了更高的要求，特别是在处理大规模SAR数据集和满足快速响应需求的场景下，需要开发更高效、计算量更小的超分辨率算法。最后，展望了结合物理模型与深度学习的新思路，即在深度学习模型中融入SAR成像的物理规律，从而提高算法的泛化能力和鲁棒性。 本书适合于遥感、测绘、地理信息科学、计算机视觉等相关领域的科研人员、工程师、研究生以及对SAR图像处理和超分辨率技术感兴趣的读者。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握SAR图像超分辨率技术的核心理论和关键技术，并能够将其应用于实际问题的解决中。

评分☆☆☆☆☆

书评二 说实话，当我拿起这本专业领域的著作时，内心是充满敬畏又夹杂着一丝审慎的期待的。我是一个在学术圈摸爬滚打多年的研究人员，深知要在一篇综述或专著中真正做到“开创性”是多么困难。我对这本书的兴趣点主要集中在它对“噪声抑制”和“特征提取”这两大核心难题的突破上。现在的SAR数据获取环境日益复杂，大气湍流、电磁散射的非线性变化，都给后期的图像重建带来了巨大的挑战。我希望作者们能提供一些超越传统滤波方法的思路，比如结合深度学习中的生成对抗网络（GANs）或者自注意力机制（Self-Attention）的最新尝试。如果书中能详细阐述不同传感器平台（如L波段、C波段）对算法选择的影响，那将是极大的加分项。我尤其关注引言部分，它往往能体现作者对整个领域发展脉络的认知深度。如果能清晰地指出当前技术路线的局限性，并为后续章节提供明确的路线图，那么这本书的价值就不仅仅是一本技术手册，更是一份行业风向标。希望它能激发我一些新的研究灵感，而不是仅仅重复已知的公式和步骤。

评分☆☆☆☆☆

书评四 从文学审美角度来看，这本书的标题和作者组合，透露出一种严谨的学院派气息，这通常意味着内容会非常严密，逻辑链条清晰。我关注的焦点在于“技术提升”背后的物理意义阐释。很多图像处理的书籍在数学模型上做得很好，但往往在物理层面上解释不足，导致读者无法深刻理解为什么某种变换或迭代能“看到”原本模糊的信息。我期待这本书能填补这一空白，用清晰的物理图像和散射机制来解释高分辨率重建的内在原理。例如，关于多基线干涉测量（InSAR）如何辅助提高分辨率的讨论，能否深入到相干性损失与分辨率提升之间的权衡关系？此外，鉴于当前对三维重建的需求日益增长，我非常好奇作者是否探讨了如何利用提高的二维分辨率信息，反向约束或指导三维模型的精确构建。如果作者能提供清晰的图示来辅助解释复杂的电磁散射模型，那这本书的阅读体验会大大提升，它应该像一位经验丰富的导师，在你迷茫时指明方向，而不是扔给你一堆晦涩难懂的符号。

评分☆☆☆☆☆

书评一 这本书的封面设计得很有力量感，那种深邃的蓝色调一下子就抓住了我的眼球，仿佛预示着里面蕴含着对复杂问题的深度剖析。我最近在研究一个与地理信息系统紧密相关的项目，急需找到一套既有理论深度又能指导实践操作的参考资料。市面上关于遥感图像处理的书籍汗牛充栋，但很多都流于表面，要么是过于基础的入门介绍，要么就是将最新的算法堆砌在一起，缺乏系统性的梳理和不同技术路线之间的横向比较。我期待的是能看到作者们如何在高分辨率这个特定的瓶颈上，提出真正具有创新性的、可验证的解决方案。我希望这本书能像一把精密的瑞士军刀，不仅能解决我眼前遇到的问题，还能让我对未来可能出现的各种挑战都有所准备，毕竟技术迭代的速度太快了。特别是那些关于数据融合和先验知识引入的章节，我特别想看看他们是如何平衡计算复杂度和最终成像质量的，这才是决定一个算法是否能在工程界大规模应用的关键所在。这本书的厚度让人感到踏实，希望它真的能成为我案头必备的工具书，而不是另一本只能束之高阁的“知识展示品”。

评分☆☆☆☆☆

书评五 我带着一种既好奇又略带怀疑的态度翻开了这本书的目录。在这个信息爆炸的时代，如何“提高分辨率”似乎成了一个不断被重新定义的课题，新的传感器和新的机器学习范式层出不穷，如何在旧的经典理论基础上构建新体系，是衡量一本专著生命力的重要标准。我希望这本书能展现出对历史脉络的尊重，比如对早期迭代算法的批判性继承，而不是一味追求最新的“时髦”技术。我尤其关注书中关于不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的讨论。在生成高分辨率图像的过程中，引入的任何先验知识或插值操作都必然会引入误差和不确定性。一本成熟的专业书籍，应当明确告诉读者：我们得到了多高的分辨率，但这个结果的可靠性究竟有多大？如果书中能对不同分辨率提升策略带来的信息冗余和信息丢失进行量化分析，并给出相应的风险评估工具，那么这本书的价值将从“技术手册”跃升到“决策支持工具”的层面。我希望它能教会我如何审慎地对待每一个像素，理解其背后的数据来源和处理痕迹。

评分☆☆☆☆☆

书评三 我是一名在测绘行业工作多年的工程师，我们工作的核心就是“精度”和“效率”。对于SAR图像，我们最头疼的就是在保证空间分辨率的同时，如何有效地区分出细小的地物目标，比如管道、小型建筑的边缘细节。我更倾向于实用主义的评价标准，也就是这本书里的方法在实际数据处理流程中是否能无缝集成，以及是否需要投入天价的计算资源。我希望看到的是“落地”的案例分析，而不是纯粹的数学推导。比如，书中是否对比了不同分辨率提升算法在处理植被覆盖度高和沙漠化地表时的表现差异？处理速度是否能达到实时或近实时要求？如果是算法理论的深入探讨，那么我期望看到对计算复杂度的严格分析和优化建议，而不是只给出一个算法框架就草草收场。对于我们工程人员来说，一个能快速验证、稳定运行的流程比一个理论上完美但实施起来困难重重的“圣杯”要重要得多。这本书的装帧很扎实，这让我感觉作者对内容的把握是严谨和认真的，希望实际内容也能如此可靠。