遥感图象的计算机处理和模式识别PDF电子书下载

绪论 1

遥感及其发展 1

遥感的类型 2

遥感的内容 2

遥感技术的特点 6

遥感的现状与未来 7

遥感的应用 9

第一章 陆地卫星概况及卫星图象 11

§1．1 概述 11

§1．2 陆地卫星的运行特征 21

§1．3 多光谱扫描仪MSS 30

§1．4 反束光导摄象仪RBV 38

§1．5 专题绘图仪TM 40

§1．6 多光谱扫描仪影象的几何特征 42

§1．7 多光谱扫描仪影象的光学物理特征 45

§1．8 CCT记录格式 47

1．8．1 信息、数据、记录、块、文件 48

1．8．2 磁带与磁盘 50

1．8．3 陆地卫星CCT的种类与格式 53

1．8．4 BIP_2格式 54

1．8．5 BSQ与BIL格式 64

1．8．6 关于CCT格式的说明及使用 73

§1．9 卫星图象象片的符号及注记 74

第二章 卫星图象的计算机处理 78

§2．1 图象数字化 78

§2．2 遥感数字图象处理内容及其应用软件系统 80

§2．3 遥感图象处理系统 83

2．3．1 硬件 83

2．3．2 软件 85

§2．4 I~2S101图象处理操作系统 88

第三章 数学预备知识 93

§3．1 向量和矩阵 93

3．1．1 向量 93

3．1．2 线性相关 95

3．1．3 行列式 96

3．1．4 矩阵 98

§3．2 随机矢量及其分布 112

3．2．1 随机矢量及其分布 113

3．2．2 正态分布 118

§3．3 数制转换及其他 121

3．3．1 数制及其转换 121

3．3．2 最小二乘法 124

§4．2 傅里叶变换 127

§4．1 变换问题的引入 127

第四章 图象变换 127

4．2．1 傅氏级数与傅氏积分 128

4．2．2 傅氏变换 133

4．2．2 傅氏变换性质 137

4．2．4 快速傅里叶变换(FFT) 145

§4．3 线性变换 146

4．3．1 线性变换 146

4．3．2 K-L变换 148

§5．1 几何畸变的原因与类型 152

第五章 图象的恢复处理(一)——几何校正 152

§5．2 几何粗校正 153

5．2．1 一些几何量间的关系 153

5．2．2 对引起几何畸变因素的定性、定量分析 155

5．2．3 校正卫片斜墨卡托投影为横向墨卡托投影 166

§5．3 几何精校正 167

5．3．1 几何精校正原理和方法 167

5．3．2 几何位置转换和亮度值确定 168

5．3．3 进行几何精校正的几个关键问题 173

5．3．4 几何精校正步骤和流程图 177

5．3．5 程序编写 177

5．3．6 几何精校正实例及精度分析 180

5．3．7 关于三角形线性法和二元多项式法的讨论 185

§5．4 影象配准时的几何校正 186

第六章 图象的恢复处理(二)——辐射校正 187

§6．1 卫星传感器对电磁能的接收 187

§6．2 辐射测量校正 189

6．3．1 大气散射 190

§6．3 大气散射及校正 190

6．3．2 大气散射校正 192

§6．4 条纹、斑点的判定和消除 194

§6．5 影象的灰度一致化 195

第七章 图象增强 197

§7．1 直方图 197

§7．2 修改直方图增强 201

7．2．1 直方图均衡化 201

7．2．2 直方图规定化 205

§7．3 反差增强 208

7．3．1 线性扩展 208

7．3．2 非线性扩展 210

§7．4 图象的平滑与锐化 212

7．4．1 图象的平滑化 213

7．4．2 图象的锐化(边缘增强) 216

§7．5 同态滤波 225

§7．6 定向滤波 226

§7．7 差值图象 229

§7．8 比值法增强 230

§7．9 密度分割 231

§7．10 数字图象的彩色处理 240

7．10．1 单波段彩色处理 240

7．10．1 多波段彩色合成 242

第八章 模式识别(一)——监督分类 243

§8．1 模式识别分类概述 243

8．1．1 模式识别原理 244

8．1．2 卫星信息的空间转换 246

8．1．3 特征选择 248

8．1．4 判别函数 255

8．1．5 类似度 258

§8．2 监督分类 261

8．2．1 监督分类概述 261

8．2．2 训练场地 262

§8．3 最小距离法 264

§8．4 逐次参数估计法 266

§8．5 梯度法 270

§8．6 最小均方误差法 275

§8．7 费歇准则法 277

§8．8 多类识别分类 288

§8．9 最大似然法(Bayes 准则法)判别函数 298

8．9．1 最大似然法判别函数 298

8．9．2 各种正态分布参数下的判别函数 300

8．9．3 参数估计 302

8．9．4 错误概率 304

8．9．5 分类步骤及流程图 309

8．9．6 程序设计 310

8．9．7 例 310

附录 Bayes 判别准则法数学推导 321

§8．10 特征曲线——窗口法监督分类 322

第九章 模式识别(二)——非监督分类 328

§9．1 概述 328

§9．2 按批修改的逐步聚类法 330

§9．3 等混合距离法 331

§9．4 非监督分类的图形识别 342

§9．5 非监督分类与监督分类的结合 344

第十章 应用程序 345

§10．1 回放CCT 345

§10．2 取子图 347

§10．3 合并若干小图象为一个大图象的程序及从数组图象中取子图的程序 350

§10．4 打印直方图程序 352

§10．5 密度分割程序 355

§10．6 比值程序 358

§10．7 几何精校正程序 362

§10．8 特征曲线——窗口法分类程序 368

§10．9 判别分析程序 371

§10．10 等混合距离(ISOMIX)法程 375

§10．11 最大似然法程序 384

§10．12 读入分割点的密度分割程序 389

§10．13 求每个亮度值象元频数的直方图程序 390

常表1～16 392

参考文献 446

英语缩写调及专用词汇注释 448