本课件来自世界记忆大师经典课程：全脑图像记忆法介绍很有必要。前苏联著名教育家苏霍姆林斯基说：“小学生记忆力的强弱程度很大，可以说是决定性的，取决于孩子早期进入意识的语言的生动程度和情感色彩。童年。用生动的语言和情感的表达，唤起孩子记忆的兴趣。屏幕截图202202191612432894.g（17.93KB，下载次数：18）下载附件保存到相册【百度云网盘】世界记忆大师经典教程：全脑图像记忆入门必备2022-2-1916:12上传...

2022-12-08 世界记忆大师 超强大脑

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2023-02-09 塔罗占卜 塔罗牌奥义 塔罗占卜塔罗牌测试别人评价

图书名称：《侦察图像清晰化及质量评价方法》【作者】刘露【页数】174【出版社】合肥：合肥工业大学出版社,2021.01【ISBN号】978-7-5650-5095-4【价格】35.00【分类】军事侦察-军事地图-图像处理-研究-军事侦察-军事地图-图像分析-质量评价【参考文献】刘露.侦察图像清晰化及质量评价方法.合肥：合肥工业大学出版社,2021.01.图书封面：图书目录：《侦察图像清晰化及质量评价方法》内容提要：本书围绕战场侦察图像受多类因素影响造成的降质问题，运用图像处理、深度学习等相关技术展开相关清晰化技术和质量评价技术的研究，包含了绪论、图像特点分析及理论基础、雾霾天气、非稳定成像平台、低分辨率超分图像的清晰化技术及质量评价等章节。全书主要介绍战场侦察图像和国内外图像清晰化技术和评价方法的研究现状、战场侦察图像的特点及清晰化及质量评价的方法基础、云雾图像的形成机理以及清晰化方法并进行了质量评价、非稳定成像平台的成像特点、清晰化方法并进行质量评价、图像的超分重建技术、超分重建图像的质量评价、对所研究的内容进行了总结并展望。另外，本书书稿内容已进行脱密处理。《侦察图像清晰化及质量评价方法》内容试读第1章概述第1章概述1.1研究背景侦察图像作为一种可视化的战场信息载体，直观反映了感兴趣区域发生的场景。“一图胜千言”，侦察图像在现代战争中发挥着越来越重要的作用。借助先进成像技术手段，可实现多空间、全天候、不间断的图像信息获取，为后续军事动作和决策判断提供了坚实的支撑。成像过程会受到很多因素的影响，如大气干扰、平台震动、相对运动、成像器件分辨率、光谱受限等，导致图像降质，从而影响后续使用，所以需要对其进行清晰化处理。清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标之一，但图像清晰化(ImageClarity)却难以给出明确的定义和处理范围。一般认为其属于图像增强(ImageEhacemet)的一个分支或方向，可简单理解为将降质退化图像按照设定的模型(逆过程)实现图像细节、纹理或轮廓、颜色等信息增强的过程，主要包括图像去噪(ImageDeoiig)、图像去雾(ImageDehazig)、图像去雨(ImageDerai)、图像去模糊(ImageDelur)、图像超分重建(ImageSuer-ReolutioRecotructio)以及光谱重建(ImageSectralRecotructio)等内容。上述处理技术环节属于图像处理领域经典而常新的内容，每年的顶级会议(CVPR、ICCV及ECCV等)和期刊(TPAMI、TP等)会公布相当数量的成果。考虑到侦察图像降质退化的实际情况，本书重点研究前五个处理环节。侦察图像按照波段可分为微光图像、可见光图像、红外图像、多光谱（超光谱）图像、合成孔径雷达(SytheticAertureRadar,SAR)图像等类型；按照成像平台可分为单兵侦察图像、车载侦察图像、机载侦察图像、弹载侦察图像、舰载侦察图像和星载侦察图像等类型。考虑到技术的通用性和出版需要，本书选择陆基、空中拍摄的典型可见光侦察图像为研究对象，结合图像清晰化的五个方面进行阐述。在完成侦察图像去噪、去雾、去雨、去模糊、超分重建等清晰化处理后，如何进行科学量化以及清晰化效果评估也是本书另外一个重点研究内容。仅仅依赖人眼视觉感知的主观判定对图像的质量进行评价，既费时，代价又高，难以满足评估批量数据和嵌入自动化处理体系的要求。关于图像质量评价(ImageQuality1侦察图像清晰化及质量评价方法Aemet,IQA)的研究较早，取得了许多重要成果，利用图像质量评价技术对清晰化结果进行评价可满足既定算法的效果评定，也可实现算法选择和参数优化因此开展侦察图像清晰化研究并对清晰化后的效果进行评价，使得清晰化后的图像符合人眼视觉感知，具有一定的理论研究意义和军事应用价值。1.2图像清晰化方法及研究现状下面分别从图像清晰化的去噪、去雾、去模糊、超分重建、去雨五个方面进行介绍。1.2.1图像去噪技术研究现状由于成像设备（包括传输、存储设备）固有的物理局限性，图像在生成获取时不可避免地会掺杂一些随机噪声，噪声会妨碍图像观看和后续信息提取，可理解为一种基本的信号失真，严重影响了图像的可解释性。因此，对图像噪声的抑制和去除已成为图像分析和处理的基本环节，图像去噪领域取得的成果与进展反过来也有助于加深图像内容的深层理解。图1-1所示为典型含噪图像示例。(a)含噪医学图像()含噪水下图像(c)含噪遥感图像(d)含噪SAR图像图1-1典型含噪图像示例注：图像来自本章参考文献[2]第1章概述图像中存在的噪声类型众多，研究较多的有：加性高斯白噪声(AdditiveWhiteGauiaNoie,AWGN)、量化噪声(QuatizatioNoie)、泊松噪声(PoioNoie)和斑点噪声(SeckleNoie)。其中加性高斯白噪声主要发生在图像采集和传输期间的模拟电路中，而量化噪声、泊松噪声和斑点噪声等其他类型噪声的产生主要是由于生成编解码错误、传输误码和采集过程中的光子计数不足等原因。图像在表达实际场景的相关信息时，用像素值的高水平变化来“刻画”轮廓边缘和纹理细节特征，很显然，随机表现的噪声不可避免地破坏了像素的“刻画”信息，研究者们一直致力于寻找理想的去（降）噪方法，在去除混杂的噪声信号的同时最大限度地保留“刻画”信息，很多工作都是在细节保留和噪声降除上优化权衡，这一问题还未有效解决，图像去噪工作目前还有提升空间。二十多年来，人们设计并研究了多类有效的去噪方法，按照使用的技术理论可分为：基于光谱和多分辨率分析的去噪方法、基于偏微分方程的去噪方法、基于概率论和统计的去噪方法、基于神经网络（机器学习）的方法等；按照去噪算法类型可分为：基于滤波的方法（空间域、变换域及混合域）、基于稀疏表达的方法、基于低秩聚类的方法、基于统计模型的方法、基于字典学习的方法、基于深度学习的方法等；按照去噪的图像数量又可分为基于单幅图像去噪的方法、基于多幅图像去噪的方法。下面以采用算法分类的方式进行简要分析。人们提出的经典去噪方法有均值滤波、中值滤波以及维纳滤波等方法。它们的优点和缺点同样明显，如均值滤波可作用于颗粒噪声，同时带来的是估计图像的模糊，又如中值滤波方法对椒盐噪声十分奏效，缺点是细节易丢失。随着人们对去噪技术的要求越来越高，经典方法已难以满足技术要求，随后人们便设计了新的去噪方法一基于小波变换的图像去噪方法、基于双边滤波的图像去噪方法、基于非局部均值的图像去噪方法等。小波理论应用于图像噪声将其提升到一个显著水平，如平移不变量小波去噪法、GHM多小波去噪法、联合隐式马尔可夫链及多尺度随机过程去噪法。由于小波变换具备的时频局部分析以及多分辨率分析特性，使得它在去噪过程中能保留大部分有用的小波系数，故一般不会丢失图像细节。人们对平滑去噪和边缘细节保留方面（边缘维持）的去噪研究突出成果是双边滤波，后来著名的SUSAN框架被提出，学者Tomai及Maduchi将这一方法称为双边滤波(BilateralFilter)。由于该方法的非迭代特性，使其具有在去噪的同时不破坏细节边缘的优点，因此被广泛使用。人们在此基础上又研究了基于样图纹理合成的非局部均值(No-LocalMea,NLM)去噪算法。2006年，Elad基于清晰和噪声图像在变换域中的稀疏表现差异提出了K-SVD算法，K-SVD去噪效果显著，但有时会出现平滑现象。Foi等人改进了3侦察图像清晰化及质量评价方法稀疏表示的方法，即形状自适应离散余弦变换去噪方法，由于去噪同时兼顾了纹理细节信息，所以效果较好。同样人们将低秩矩阵逼近(Low-RakMatrixAroximatio,LRMA)理论应用于图像去噪也获得了显著效果，代表性方法有核范数最小化(NuclearNormMiimizatio,NNM)以及加权核范数最小化(WeightedNuclearNormMiimizatio,WNNW)算法。由于需要考虑奇异值的比重及分布估算，该类方法的计算代价较高。尽管以上大多数方法在图像去噪上都取得了相当不错的效果，但还有以下明显不足：(1)测试需要优化方法：(2)参数需要手动设置（暴力调参）：(3)模型限定降噪任务。深度学习理论渐趋成熟，在去噪领域也取得了令人瞩目的成果。机器学习方法最早在20世纪80年代就被Zou等人用于图像去噪，首先使用具有已知的移位不变模糊函数和加性噪声的神经网络来恢复潜在的“干净”图像；之后人们对神经网络使用加权因子并利用前馈网络在降噪效率和性能之间做出权衡；随后，更多的优化算法被用来加速训练网络的收敛并提高去噪性能，如结合最大熵和原始拉格朗日乘子来增强神经网络的表达能力，贪婪算法和异步算法相结合并应用于神经网络，增加深度或更改激活功能。尽管这些方法可以获得很好的去噪效果，但仍需手动设置模板的参数。为此人们又研究了梯度下降去噪方法，尽管取得了一定的效果，但这些网络模型相对固化，调整困难，从而限制了其实际应用卷积神经网络(CovolutioalNeuralNetwork,CNN)的出现给去噪工作带来新的源动力，CNN和LeNet在手写数字识别中都有实际应用。尤其是2012年AlexNet在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(Large-ScaleViualRecogitioChallege,ILSVRC)中取得了应用级的夺冠表现。之后，深层网络架构（如VGG和GoogleNet)被广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理和语音处理领域，尤其是低级计算机视觉。2015年Liag、Xu等人首次将深度网络应用于图像去噪，设计的网络模型去噪参数无须手动设置；一个完整的去噪CNN由卷积、批量归一化(BatchNormalizatio,BN)、整流线性单位(RectifiedLiearUit,ReLU)和残差学习(ReidualLearig,RL)等部分组成。同时，在图像噪声的盲去除方面，人们设计了一种快速灵活的降噪网络CNN(FFDNet)。2018年，有学者结合两个阶段生成对抗网络(GeerativeAdverarialNetwork,GAN)的CNN盲降噪模型(GCBD)来解决噪声图像中的不匹配和去噪效率低的问题。综上所述，空间域滤波器能够消除高频噪声，但以模糊低对比度信息为代价，而变换域方法能够保留均质区域中的细节，但可能会在边缘周围引入振铃伪影。字典学习和稀疏表示方法虽然具有冗余和不完整的字典，但它们常常带来计算负第1章概述担。一个理想的去噪算法应具有清晰的模型表示、非局部分组、自适应基函数以及计算代价小的特点。往往单个去噪算法无法展现出所需的适用性，因此，将不同领域中的去噪方法结合起来克服彼此的局限性是一个可发展的方向。最近几年人们对于规则的高斯噪声去噪研究取得了成功，但在实际应用中，噪声往往是复杂且不规则的。一方面，改善成像硬件设备性能以抑制噪声非常重要；另一方面，如何进一步设计从叠加的噪声图像中恢复“干净”图像的算法模型也同样关键。从去噪性能一致性、高视觉去噪质量、精细特征细节的保留、伪影的减轻、自适应处理等方面来看，去噪技术仍然在进步中。1.2.2图像去雾技术研究现状图像去雾属于图像处理领域中的基本问题，由于图像“雾度”取决于场景深度和随机天气，去雾问题约束项多，因此图像去雾也是极具挑战性的任务之一。室外条件下雾、霾、烟等不良天候条件会造成图像质量退化。这是由于光从场景点传播到观察者时，大气介质中的粒子会吸收和散射光。由于这些大气颗粒的存在，所拍摄图像的颜色和对比度会下降，有可能导致噪声增加和图像模糊，图1-2所示为同一场景的雾天和晴天对比图像。图1-2同一场景的雾天和晴天对比图像注：图像来自htt:/www.theguardia.com目前人们已经提出了许多图像去雾的方法，核心是如何消除不利因素，从含雾图像中恢复有用信息以提高图像质量，例如场景深度、对比度、颜色通道等。相关研究有些零散，还没有建立完整的理论体系，一般可分为图像增强（有时候人们也将基于Retiex的方法单独列出来)和物理模型恢复两大类。随着深度学习技术的发展，其在图像去雾领域也得以大展身手，因此也可以将其单独划为一类。这些方法可以统称为传统去雾方法和深度学习的去雾方法，下面对这两类方法进行简要概述1.传统去雾方法基于图像增强的典型去雾方法有直方图均衡、Retiex算法、模糊增强、小波变5侦察图像清晰化及质量评价方法换和单像素级去雾等。其中基于人类彩色视觉模型的Retiex算法又可分为单尺度Retiex和多尺度Retiex。此类去雾方法从含雾图像本身出发，而没有分析雾天图像降质退化的原因，因此在去雾过程中会损失大量细节信息，同时存在对比度降低等问题。基于物理模型恢复的典型去雾方法有多图像融合处理算法、偏微分方程方法、Ta和T.Fattal方法、MarkovadBayeia和He方法等。通常情况下，除雾过程需要融合几个不同的步骤才能获得显著的效果。例如，直方图均衡算法将图像分割与动态拉伸相结合，而H方法则将图像分割、直方图拉伸和双边滤波与滤波相结合，以消除光晕和块效应，并避免图像色彩过饱和。此类去雾方法对雾天图像降质的原因进行了分析和建模，据此复原出无雾图像，处理过程中图像信息丢失少，图像复原效果较为理想。2.深度学习的去雾方法深度学习技术凭借强大的特征学习能力被广泛应用于图像处理各领域，图像去雾方向也概莫能外。Cai等提出了DehazeNet网络结构实现端到端的单幅图像去雾，将有雾图和图像传输率之间的关系融入网络各层中，取得了较好的去雾效果，但将介质传输率和大气光值分开估计，去雾性能受损。Zhag等设计了一种将介质传输率和大气光进行联合优化的金字塔密集连接去雾网络。Che等提出了一种基于径向基函数思想构建去雾模型来实现去雾处理，该网络模型对图像可见边缘和细节信息恢复能力强。Re等对有雾图像综合运用白平衡、伽马校正及对比度增强的方法进行预处理，利用深度模型学习3张预处理图像对应的置信图，再通过多尺度融合得到无雾图像。Dog等人设计了一个带有融合鉴别器(FDGAN)的完全端到端的生成对抗网络，较好地实现了图像的去雾处理。刘宇航等人提出了一种基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法，采用多尺度特征提取模块从多个不同尺度中提取雾霾相关特征，利用残差密集连接模块实现图像特征的交互，由于其不基于大气散射模型，直接将图像的浅层特征和深层特征进行多尺度融合，所以克服了物理模型的不精确性。基于生成对抗网络的方法还有很多，这里不再赘述。还有一种以偏振特性为理论基础的去雾方法，其基于光具有偏振的特性，通过相机偏振片获取同一场景的不同偏振度的两幅图像，进而估计出环境光，复原清晰图像。但是由于偏振特性与雾霾浓度有关，所以该类方法在轻薄雾时复原结果较好，而对浓雾图像处理结果较差。1.2.3图像去模糊技术研究现状图像去模糊同样是经典且尚未有效解决的问题，众多学者对图像去运动模糊展开研究，取得了一系列重要成果，可归因于高效推理算法的出现、自然图像先验知识运用和普适性强的运动模糊模型的建立。几种典型运动模糊图像示例如图6···试读结束···...

2022-11-22 军事侦察 军事地图下载 侦察兵地图

软件介绍软件名称：公共图像处理软件：ImageJ文件目录公共图像处理软件ImageJ.rar成像...

2023-02-09

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2023-02-09 查看器 浏览器下载安装 查询浏览器

编辑评论：超强记忆的图像记忆方法df电子书是一门可以提高人类记忆力的专业课程。人类对图像和纯文本的记忆能力不同。颜色图案可以加深人的记忆能力。印象。什么是图像记忆图像记忆是目前最适合人脑操作模式的记忆方式。它可以让人瞬间记住上千个电话号码，而且可以持续一周不忘。这里有一些众所周知的图像记忆方法。房间法、基本法等房间法（大量数据的记忆法）也称为“罗马房间法”。它主要用作图像的存储场所。原则是将要记住的事物与已知事物联系起来。这种方法用于大量数据的存储，其目的是让图像能够被区分而不被混淆。主要系统（一种记住数字的方法）是一种用于记住数字的方法，最常用于记住电话号码。主要用于将数字转换为图像以供记忆。为什么要用图像来记忆？头脑通过图像进行操作。你所要做的就是知道一句话，[头脑在一个真实物体的形象中运作]。以下只是详细讨论。要谈论记忆，我们必须首先了解大脑是如何工作的。当我提到一个东西，说[马]时，首先想到的应该是马的形象。然后是马的分类，有【颜色】、【动物】、“哺乳动物”等属性。以进化为例。人脑更直接地处理树木、草、花和动物等真实物体。，而处理抽象关注点比较慢。如何使用罗马房间法房间法就是把你的房间当成“文件柜”来存放记忆。这种方法也称为罗马房间法。记录大量数据时，无法无限期地链接图像。一是回忆速度慢，二是一旦中途忘记，后面的图片就记不起了。所以分段。房间法就是为此而生的。最实用的方法是利用脑海中已有的信息来记忆。首先，在你的房子里找到十样东西。从门口，以顺时针的方式来回思考。以我的私人房间为例，我的房间是顺时针方向，门，书柜，衣柜，壁灯，床，床头柜，书桌，台灯，窗户，风扇。这样，如果我有50个图像要记住，我可以将它们分成5个一组，并将5个图像中的每一个附加到我房间里的10个物体上。那样的话，如果我要回忆什么是二十三像，我只想醒来想一想二十一，二十二，二十三，我不必开始从第一张图慢慢看。想到了二十三分。以房间法为例，你不仅可以使用你的房间，还可以使用客厅、厨房、教室、汽车、车库等，甚至校园、火车站……你心目中的火车站也可以变成上千个记忆中的档案柜。...

2022-05-13 十二个照片记忆 记忆的图像

编辑评论：ThikigwithImage:CoexitecewithAutimdf下载，这是一本关于情感和孤独的电子书。全书共十一章，作者写的非常精彩，值得一读。电子书内容简介在史无前例的《用意象思考：与自闭症共存》一书中，田宝带领杜青走进自闭症患者的世界，从科学家和自闭症患者的双重视角为我们呈现自闭症患者。她经历它的方式，以及她如何设法打破自己与外界之间的分界线。从而更好地适应后期绿色。在这本书中，我们见证了这位了不起的女士优雅地在她的世界和我们的世界之间架起了一座桥梁，揭开了我们共同身份的神秘面纱。PDF书籍作者博士。TemoGradi，生于1947年，是科罗拉多州立大学动物科学系的教授。他的著作《为什么我们不说话》获得了2004-2005年纽约时报畅销书作家奖。曾在美国主流电视媒体录制多部节目，如ABC的《黄金时间直播》、NBC的《今日秀》、《拉里金脱口秀》、《48小时》、《20/20》等，在多家媒体发表媒体，包括时代杂志、人物、福布斯、新闻与世界报道和纽约时报。根据天宝·格兰丁的生平故事改编的电影《坦普·格兰丁》获得了2010年美国电视艾美奖、美国电视电影金球奖和美国演员工会奖。1995年首次出版的《用图像思考》引起了各方的关注，改变了世界对自闭症谱系障碍的认知。范伟，毕业于北京师范大学，获教育学硕士学位。从小，他就向往着教师这一职业。从2000年开始，他在北京一所中学当了13年的童王，既充实又幸福。除了热爱自己的工作，他还热爱写作和写作。他曾在教育报刊杂志上开设专栏，试图将教育与文学结合起来。此外，他还利用业余时间从事翻译工作，翻译出版了八本书。主目录预览第一章用图像思考——自闭症和视觉思维第二章另类频谱——自闭症诊断第3章拥抱机器-自闭症的感觉问题第4章学习同理心-情绪和自闭症Chater5TheMovemetoftheWorld-我生来就是有用的第6章生物化学的信徒——药物和新疗法第7章约会达塔-自闭症和社会关系第8章：公牛的眼睛看世界-与动物的联系第9章艺术家和会计师-动物如何思考第10章爱因斯坦的表弟-自闭症与天才之间的联系第11章天国之路——宗教与信仰...

2022-05-09 自闭症 电子书籍 自闭症 电子书籍 下载

编辑点评：许恩辉SAR图像处理技术与SARcae实践研究该领域部分专家对SAR图像处理的研究工作及相关工作，介绍了SAR图像中的斑点噪声抑制、SAR图像中的边缘提取、SAR图像的分割与分类、SAR图像中的目标识别、极化SAR图像处理SAR图像处理的一些关键方法和技术，如并行SAR图像处理。图片预览SAR特征简介与光学遥感相比，SAR具有以下特点：全天候、不受云雾雪影响、全天降雨影响有限、主动传感系统对地表有一定的穿透能力，与土壤含水量有关，取决于波长-对植被有一定的穿透能力，取决于波长和入射角-高分辨率，与距离无关的分辨率独特的辐射和几何特性-干涉能力-多极观测能力SAR图像处理技术雷达数据的基本处理和分析数据输入、多视、配准、滤波、地理编码、正射校正等ISARamDISAR处理技术，分类、目标识别、定量分析等-DEM提取-变形监测SAR时序分析与干扰叠加技术-永久散射-PS-小基线-SBASPolSARamPol-ISAR处理技术单极化信号分析ar图像的总体特征1、SAR图像是斜距图像，方位角和距离方向的分辨率不一致（距离方向的分辨率更高，如2m*3m），斜距图像压缩为短距离（光学图像被长距离压缩）。）。2、SAR图像独特的几何特征（如透视、收缩、倒置、盲区、斜距显示图像的近距离压缩等）增加SAR图像判读的难度。3、SAR图像固有的散斑噪声使目标边缘模糊，清晰度下降，这也导致了SAR图像的解译方法完全不同。4、当俯仰角和方位角发生变化时，SAR图像会呈现出很大的差异。SAR图像需要结合具体的观测参数进行解释。5、有多重反射效应、虚假现象、多普勒频移等。什么是SAR图像合成孔径雷达（SAR）具有全天候、全天候高分辨率成像能力，在国民经济和国防建设中有着非常重要的应用。然而，SAR成像的特点决定了SAR图像具有较大的几何畸变，并含有大量相干散斑的相乘性噪声，使得传统的图像处理技术难以应用。在此基础上，本书介绍了SAR图像中的散斑噪声抑制、SAR图像中的边缘提取、SAR图像的分割与分类、SAR图像中的目标识别、极化SAR图像。SAR图像处理的一些关键方法和技术，如处理和并行SAR图像处理。SAR图像中散斑噪声的存在使得SAR图像的解释变得相当复杂。因此，研究SAR图像的信号和噪声分布特征对于SAR图像的各种处理任务非常重要。采用小波分析的方法研究了SAR图像信号和噪声在频域的分布特征，并在SAR图像滤波中进行了验证。基于以上对SAR图像中散斑噪声分布特征的研究，分析现有图像空间滤波算法，提出一种散斑滤波方法，即基于小波变换的SAR图像噪声滤波方法。该方法在SAR图像去噪中取得了较好的效果。在噪声SAR图像的边缘提取方面，提出了三种方法：（1）基于小波变换的SAR图像边缘提取。首先通过基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波，然后小波变换具有多分辨率分析的特点，结合模糊中值滤波、阈值化和差分梯度算子提取SAR图像的边缘.②基于分形的SAR图像边缘提取。首先通过小波变换方法对SAR图像进行滤波，然后根据计算得到的基于区域自选择的多尺度分形维数进行边缘检测。③基于支持向量机（SVM）的SAR图像边缘提取。利用噪声SAR图像中边缘点与非边缘点在邻域一致性、方向性和结构上的差异，采用三维特征向量描述边缘点，采用SVM方法提取边缘点。实验结果表明，对于SAR图像，本书提出的边缘检测方法优于传统的Roert算子、Soel算子、Cay算子等边缘检测算子。本书还从算法性能和效率等方面对提出的方法进行了分析和比较，并给出了各自的适用范围。在SAR图像分割与分类方面，提出了六种方法：①基于瑞利分布和模糊技术的SAR图像分割方法。该方法基于SAR图像灰度分布模型，结合像素灰度和区域信息，提取目标灰度隶属度信息作为特征，然后采用无监督聚类方法对SAR图像进行分割。②基于小波变换的SAR图像分割方法。在该方法中，用于SAR图像分割的特征向量由图像小波纹理特征和滤波后的灰度组成。③基于分形特征的SAR图像分割方法。该方法以分形理论为基础，结合SAR图像的特点。④基于模糊神经网络的SAR图像分割方法。该方法将提取的SAR图像的灰度共生矩阵特征和滤波后的灰度级组成一个特征向量，通过模糊神经网络对SAR图像进行分割。⑤基于树小波和灰度共生矩阵的SAR图像分类方法。该方法结合了图像的空间和频域特征。⑥利用小波尺度共生矩阵和灰度共生矩阵的SAR图像分类方法。该方法结合了反映图像纹理的动态和静态信息特征。实验结果表明，本书提出的SAR图像分割与分类方法是有效的。本书还从算法性能和效率等方面对提出的分割和分类方法进行了分析和比较，并给出了各自的适用范围。在SAR图像目标识别方面，提出了一种基于SVM的SAR图像目标识别方法。该方法首先对样本SAR图像进行预处理；然后提取目标区域的不变矩特征并计算灰度均值，形成特征向量训练SVM分类器；最后将训练好的SVM分类器用于识别SAR待识别图像进行目标识别。一些包含桥梁和坦克的SAR图像已被用于目标识别并取得了良好的效果。在极化SAR图像分类方面，提出了一种基于极化特征结合邻域信息统计特征的全极化SAR数据无监督分类方法。该方法计算极化SAR图像的极化特性：H（熵）、α（散射角）、A（各向异性度）和SPAN（总极化功率）。在极化总功率图像上还计算了空间统计特征：4个灰度共生矩阵特征。极化SAR图像是通过结合极化特征和空间统计特征来分类的。实验表明，该算法能较好地保留极化SAR图像的纹理和细节，其分类结果优于传统的极化SAR图像分类方法。在高性能计算中，并行集群计算系统具有很高的可扩展性，可以满足不同规模的大规模计算问题，因此越来越受到重视。本书将并行计算引入SAR图像处理以提高速度。针对SAR图像处理中计算量大的关键环节，结合并行计算，提出了并行SAR图像分类方法和SAR图像并行边缘检测方法，并通过实验验证了其有效性和高效性。本书通过对SAR图像并行处理的研究和实验，分析了影响图像并行处理的一些因素，并给出了提高SAR图像并行处理性能的一些措施。本书的工作得到了作者博士生导师赵荣春教授、张燕宁教授，作者博士后联合导师曾启明教授，作者共同导师狄丽萍教授的多次指点和帮助。实验室很多同事的帮助，对此也心存感激。本书还参考了许多国内外相关资料，在此向这些文献的作者表示感谢。在本书的写作过程中，我也得到了作者家人、单位领导和同事以及作者部分朋友的支持和帮助。我也想在这里表达我的感激之情。鉴于作者专业水平有限，时间仓促，本书的不足之处在所难免，欢迎广大读者和同行批评指正。...

2022-10-25 sar图像处理技术 SAR图像处理

编辑评论：本书是中国已故著名建筑师梁思成教授早年用英文撰写的简明中国建筑史。旨在用大量照片和图版来描述中国古代建筑的结构体系和演变过程。西方读者做出通俗的解释。简介了解中国古代建筑有机结构的入门读物。借助古建筑典型实例的照片和图解，阐释了30世纪以来中国古建筑结构的发展演变——孕育于史前，发展于汉代，成熟于展示它的傲慢。唐代，宋代完美圆润，明初呈现陈旧克制的迹象，直至当代面临现代化挑战。这是一幅不完整但独特的中国建筑史图景。之所以“不完整”，是因为它是1946年战时写于四川宜宾偏远江村李庄的。这幅英文作品被一位丢失了20多年的珍贵艺术品的老朋友WilmaFairak女士找回。1980年代后期，由梁思成先生之子梁从杰译成中文。关于作者梁思成（1901-1972），中国建筑史学家、建筑师、城市规划师和教育家，毕生致力于保护中国古代建筑和文化遗产。曾任中央研究院院士、中国科学院哲学社会科学部成员。一般顺序先生。梁思成是我国著名的建筑师和建筑教育家。他毕生致力于古建筑研究，取得了显著成就。他是中国建筑史和建筑理论的门司。梁思成运用了世界各国对古建筑的先进调查研究方法。自1930年代以来，他对中国古代建筑进行了长期的科学考察。对全国近200个县的2000多个古建筑项目进行了考察，并陆续撰写了详细的研究报告，积累了大量详细的文字和图片资料。正是在此基础上，梁思成在抗战极其艰苦的条件下完成了《中国建筑史》的写作。面向外国读者的《中国建筑图史》英文版。1946年，梁思成应邀赴美国讲学。他在东北大学带来了《中国建筑史》和《中国雕塑史》讲义。他第一次在国际学术界面面前展示了中华民族的文化瑰宝，获得了国际学术奖项。新中国成立后，梁思成继续对中国宋朝颁布的《庄法式》进行研究和批注，并于前夕完成了《致法法式》主体部分的批注工作。1965年“文化大革命”。2001年梁思成先生诞辰100周年之际，清华大学建筑学院与中国建筑工业出版社联合编辑出版了《梁思成全集》，这是梁先生留给人类的宝贵精神财富。现在，北京三联出版社从梁先生的作品中选择了《中国建筑史》。《中国塑料难史》、《有形象的中国建筑史》、《法式建筑笔记》以及历年古建筑勘察报告再版，这些作品可以说是梁先生的代表作和1930年代、1940年代和1960年代的重要学术成就。历年的古建筑考察报告，不仅为后人留下了珍贵的史料，也向我们展示了梁老师一生倡导的严谨的学风和质量意识。先生。梁思成一直认为建筑文化应该是大众文化，他本人也写过很多后期普及建筑文化的文章。三联出版社拥有大量的知识读者。梁先生作品的出版，不仅对中华文化和名家的尊重，而且对普及和提高公众对中国优秀传统文化的认识也将起到积极的作用。图像中国建筑史df预览目录目录英文致谢中文版小亮遵守诫命前言中国建筑结构体系原产地弧形屋顶和格斗棋两本语法书佛教传入前和百窟中木构建筑的证据间接来源的证据汉代的证据石窟中的证据木结构建筑的重要例子昊进时期（约公元850-1050年）酒精和谐时期（约公元1000-1400年）大约公元1400-1912年宝塔展卓时期（约公元500-900年）繁荣时期（约公元1000-1300年）混合时期（约公元1280-1912年）其他砖石建筑陵墓代金券屋顶建筑海外台湾包楼梁思成费薇梅传精彩的书摘宋初建筑特色在辽代契丹人依然恪守唐代严谨的传统的同时，宋代的建筑师们创造了一种以优雅和美丽为特征的新风格。这一时期持续了大约400年。风格演变中最引人注目的是棋局的尺寸逐渐缩小，从大约三分之一的柱高到大约四分之一到大约1400（图32）。但是twee铺贴的尺寸相对来说越来越大，组合也越来越复杂。最后，不仅它的形状与柱头铺地完全一样，而且由于使用了斜棋，它的复杂性甚至更高。和。这种补间铺装由于不支撑梁柱，增加了额头的负担。根据“打造法式风格”和一些示例，请注意不要使用两个补间。在补间作用下进行补间的情况下，由于镊子是斜向上延伸的，所以结构问题比较复杂。柱头铺贴时，将尾部压在梁头下方固定其位置；在补间的铺贴中，巧妙地成为上方横梁之间的支撑。Ag的设置为建筑师提供了一个很好的机会，可以发挥他们的才能，建造出各种不同且极其有趣的铺路材料，但它们的结构功能却从未被忽视。铺装的设置总是在支撑整个建筑中发挥自己的作用。它很少无效或纯粹用于装饰。在建筑物内部，柱子的布置往往会根据建筑物的用途进行调整，例如留出放置空间。佛像，容纳信徒等等。当内柱减少时，不仅会影响平面图，还会影响梁架（下面将讨论这种情况的几个示例）。除了这种不规则的柱子排列外，内柱子通常被加高以直接支撑上面的梁，但在任何两个水平和垂直构件相交的地方，...

2022-05-06 梁思成中国古代建筑史 梁思成中国古代建筑的特征

图书名称：《图像理论》【作者】兰丽英【丛书名】拜德雅·视觉文化丛书【页数】434【出版社】重庆：重庆大学出版社,2021.08【ISBN号】978-7-5689-2673-7【分类】构图学【参考文献】兰丽英.图像理论.重庆：重庆大学出版社,2021.08.图书封面：图像理论》内容提要：本书是一部图像理论研究著作。W.J.T.米歇尔是当代最重要的视觉艺术批评家和图像理论专家之一。在本书中，他以生动的理论阐述和具体的文本分析回答了以下这些在视觉研究中至关重要的问题：（1）什么是形象（2）形象与词语的关系如何（3）什么是图像（4）图像与文本的关系如何（5）图像理论是什么（6）图像理论在关于文化、意识和再现的批评理论中位置如何本书深入浅出、图文结合，Google学术引用统计高达3091次。它与其姊妹篇《图像学》一起，被认为宣告了批评理论中“语言学转向”的结束，而指明了“图像学转向”的新方向，为视觉文化研究铺垫了坚实的理论基石。《图像理论》内容试读第1部分图像理论···试读结束···...

2022-05-06 epub电子书下载 epub电子书阅读器

图书名称：《机器学习使用OeCV、Pytho和cikit-lear进行智能图像处理》【作者】（印）阿迪蒂尼·夏尔马（ADITYASHARMA），（印）维什韦什·拉维·什里马利（VISHWESHRAVISHRIMALI），（美）迈克尔·贝耶勒（MichaelBEYELER）著；刘冰译【丛书名】智能系统与技术丛书【页数】285【出版社】北京：机械工业出版社,2021.01【ISBN号】978-7-111-66826-8【分类】机器学习-图像处理软件【参考文献】（印）阿迪蒂尼·夏尔马（ADITYASHARMA），（印）维什韦什·拉维·什里马利（VISHWESHRAVISHRIMALI），（美）迈克尔·贝耶勒（MichaelBEYELER）著；刘冰译.机器学习使用OeCV、Pytho和cikit-lear进行智能图像处理.北京：机械工业出版社,2021.01.图书封面：图像处理》内容提要：《机器学习使用OeCV、Pytho和cikit-lear进行智能图像处理》内容试读■■■■■■■■■第一部分P6d机器学习与OeCV的基础知识在本书的第一部分，我们将回顾机器学习和OeCV的基础知识，首先介绍所需库的安装，然后转到基本的OeCV函数、监督学习的基础知识及其应用，最后，使用OeCV进行特征检测和识别。这部分包括以下章节·第1章机器学习体验·第2章用OeCV处理数据·第3章监督学习的第一步·第4章数据表示和特征工程■■■■面通道■是■厚■■■Choter/目第1章机器学习体验如果你已经决定进入机器学习领域，这太好了！如今，机器学习无处不在一从保护我们的电子邮件，到自动在图片中标记我们的好友，再到预测我们喜欢的电影。作为人工智能的一种形式，机器学习能够让计算机通过经验进行学习，利用收集到的过去数据对未来进行预测。最重要的是，计算机视觉是当今机器学习最激动人心的应用领域之一，深度学习和卷积神经网络驱动着诸如自动驾驶和谷歌的DeeMid等创新系统。可是，不要担心。为了从机器学习中获益，你的应用程序并不需要像前面示例那样的大规模，也不需要像前面的示例那样改变世界。在本章中，我们将讨论机器学习为何变得如此流行以及机器学习可以解决的各类问题。接着，我们将介绍使用OeCV解决机器学习问题所需的工具。在本书中，我们将假设你已经掌握OeCV和Pytho的基础知识，但是还有更多的学习空间。我们还将介绍如何在你的本地系统上安装OeCV,以便你可以自己尝试编写代码。那么你准备好了吗？本章将重温以下概念：口什么是机器学习？机器学习有哪些类别？▣重要的Pytho概念。口开始使用OeCV。▣在本地系统上安装Pytho和所需的模块。▣机器学习的应用。▣OeCV4.0有哪些新功能？6第一部分机器学习与OeCV的基础知识数据加载、数据可视化、统计、图像处理和自然语言处理等过程提供了大量开源库。使用Pytho的一个主要优势是能够应用终端或者诸如JuyterNoteook之类的其他工具直接与代码交互，稍后我们将会对此进行介绍。如果你通常将OeCV与C++结合使用，为了学习这本书中的内容，强烈建议你改用Pytho。做这样的建议并不是因为作者不喜欢C++!恰恰相反：作者在C/C++编程方面做了不少的工作一特别是通过NVIDIA的统一计算设备架构(ComuteUifiedDeviceArchitecture,CUDA)与GPU计算相结合。可是，如果你想学习一项新的技能，Pytho会是更好的选择，因为通过减少输入你可以做更多的事情。这将有助于减少认知负荷。与其被C+微妙的语法搞得心烦意乱，或者把时间浪费在将数据从一种格式转换成另一种格式上，不如选择使用Pytho。.Pytho将帮助你专注于手头的主题：成为机器学习的专家。1.5开始使用OeCV我相信你是OeCV的一个忠实用户，可能不需要再向你证明它的强大功能了。OeCV为计算机视觉应用提供了一个通用的架构，已经成为一套完整的经典且先进的计算机视觉和机器学习算法。根据其文档，OeCV已经拥有超过47000人的用户社区，下载次数超过700万次。这太惊人了！作为一个开源项目，研究人员、企业和政府机构利用和修改现有的代码很容易。尽管如此，在近期的机器学习热潮中，涌现出许多开源机器学习库，这些库所提供的功能远远超过了OeCV。一个突出的例子是cikit-.lear,它提供了许多先进的机器学习算法以及大量在线教程和代码片段。因为OeCV的开发主要是为了提供计算机视觉算法，所以OeCV的机器学习功能仅限于一个名为ml的模块。正如我们将在本书中看到的，OeCV虽然提供了许多先进的算法，但是有时在功能上却有些欠缺。在这些情况下，我们不会重新开发，而是简单地使用cikit-lear来实现我们的功能。最后且最重要的是，使用Pytho的Aacoda发行版安装OeCV,本质上是一行程序，我们将在下面几节中看到。如果你是想要构建实时应用程序的一个高级用户，那么OeCV的算法针对这项任务进行了很好的优化，而且Pytho提供了一些必要的加速计算方法（例如，使用Cytho,或诸如joli或dak之类的并行处理库)。1.6安装在开始之前，让我们确保已经安装创建一个功能完整的数据科学环境所需的所有工具···试读结束···...

2022-05-04

图书名称：《航天航空导航制导图像信息技术与系统研究丛书图像匹配导航定位技术》【作者】田金文，田甜作；张天序总主编【丛书名】航天航空导航制导图像信息技术与系统研究丛书【页数】187【出版社】武汉：华中科学技术大学出版社,2021.01【ISBN号】978-7-5680-6007-3【分类】卫星导航-全球定位系统【参考文献】田金文，田甜作；张天序总主编.航天航空导航制导图像信息技术与系统研究丛书图像匹配导航定位技术.武汉：华中科学技术大学出版社,2021.01.图书封面：图像信息技术与系统研究丛书图像匹配导航定位技术》内容提要：全书共分为14章，内容涵盖了可见光图像匹配、红外图像匹配和SAR图像匹配定位技术。第1章是绪论部分，全面总结自主导航技术应用需求、研究现状与发展趋势；第2章到第7章是光学图像匹配定位部分，重点研究图像匹配概念、匹配算法、匹配置信度分析等内容；第8章到第14章是SAR图像匹配定位部分，重点研究了基于图像尺度不变（SIFT）特征的SAR图像匹配、基于梯度方向图（HOG）特征的图像匹配、基于快速傅里叶变换（FFT）的快速图像匹配、SAR图像匹配飞行器定位模型及其求解方法。《航天航空导航制导图像信息技术与系统研究丛书图像匹配导航定位技术》内容试读第1章绪论卫星导航应用广泛，授时、定位精度都很高，但随着反卫星技术、电磁干扰技术的日益发展，卫星导航面临着前所未有的挑战，新型的、不依赖卫星的导航技术将成为未来的发展趋势。如美国国防部高级研究计划局(DefeeAdvacedReearchProjectAgecy,DARPA)在2013年提出的不依赖卫星的导航计划，澳大利亚在2013年提出的洛迦塔(Locata)系统等，都是基于此原因制定的，且目前已取得了初步进展。我国虽然已经初步建立了北斗卫星导航系统，但发展不依赖卫星的导航技术仍有重要的理论意义和现实价值。随着我国空间探索的不断深入，发展新的、高精度空间飞行器的自主导航定位技术具有十分重要的战略意义。1.1自主导航应用的需求分析1.高级自寻飞行器的自主导航应用的需求近年来，我国导弹技术水平不断提高，各种新型导弹不断出现。这也意味着对导航定位提出了更高要求。现代化的反导反卫星导弹要求导弹本身具有高度的自主导航定位能力，发展新的、高精度不依赖卫星的自主导航定位技术不仅具有十分重要的战略意义，也符合未来飞行器导航技术的发展方向。2.卫星自主导航方面的需求随着我国空间技术水平的提高，我国即将发射各种航天器。这就意味着对导航定位提出了更高要求，例如深空探测卫星就需要卫星有高度的自主导航定位能力；战时的侦察卫星（也包括无人机）也应具有自主导航定位功能。因此发展新的、高精度的卫星自主导航定位技术不仅具有十分重要的战略意义，也符合未来卫星导航技术的发展方向。3.卫星高精度定轨方面的需求为了满足日益增长的高定位精度目标图像的需求，也为了提高卫星本身的控制精度，发展高精度的卫星姿态测量技术和高精度的位置测量技术是非常必要的。如在深空探测卫星中，若卫星的指向精度低于0.01°，地面很可能就接收不到卫星发回来的无线电信息。因此提高卫星控制的精度是十分重要的。4.目标图像（影像）高精度定位的需求随着卫星影像的应用领域不断扩展和应用水平不断提高，我们对卫星影像的定位精度提出了越来越高的要求，例如在军事目标识别领域，要求目标图像的定位精度·2·图像匹配导航定位技术达到米的数量级；在土地利用变化监测领域，也要求目标图像的定位精度达到10m数量级；而在水坝监测应用中，更要求目标图像的定位精度达到厘米的数量级。因此，目标图像（影像）高精度定位要求卫星提供高精度的轨道信息。5.目前现有导航定位技术的限制传统的无线电定位方式，对近地卫星的定位精度尚不足百米，对高轨道卫星和深空探测卫星的定位精度将会更低。因此为了获取更高的卫星位置信息需要采用新的方法。1.2自主导航技术的概念以及国内外研究概况和发展趋势1.2.1空间飞行器自主导航技术1.位置测量空间飞行器在飞行过程中的自主位置测量是不可或缺的，位置测量的精度直接关系到飞行器最终能否到达目的地，或是到达地点与目的地的偏差大小。除了惯性导航系统之外，空间位置的测量需要寻找新的不依赖地面站或卫星的导航方式，实现自主定位。2.姿态测量随着国防科技和空间技术的发展，空间飞行器的应用已经越来越广泛，并成为未来飞行器发展的一种趋势。为了提高飞行器本身的控制精度，也为了满足日益增长的高定位精度目标图像的需求，发展高精度的飞行器自主姿态测量技术和高精度的位置测量技术是非常必要的。飞行器姿态的微小偏差可能引起空间位置上的巨大差异，而难以到达目标，因此提高姿态控制的精度是十分重要的。3.速度测量速度测量以空间定位和精确计时为基础，并与飞行器本身的控制、轨道确定等息息相关。惯性导航系统虽然能给出载体的瞬时速度，但需要新的速度测量方式来修正其随时间累积带来的漂移误差，故发展新的自主速度测量的导航技术尤其重要。4.时间测量时间的测量和时间基准的精确标定，在向外层空间发射飞行器时显得格外重要。在相对论效应的作用下，建立精确的时间与空间系统是精确自主导航的基础，精确的授时可以全方位地提高各种导航信息的精度，所以研究可以进行精确时间测量的导航技术显得很有必要」·4·图像匹配导航定位技术获取飞行器位置。地图匹配方法可有效修正惯性导航位置的累计误差，通过连续匹配也可以进行速度补偿和航向偏差补偿。匹配定位精度可以达到5~10m。6.地球物理场（重力和地磁）导航如果能够实时精确测量地球物理场的参数（如地磁、重力等），就可以与实现存储的地球物理场的参数基准图进行匹配，从而确定飞行器自身的位置信息，而且通过连续匹配也可以获取飞行器的速度信息。低空飞行器定位精度可以达到50m。上述导航方式中，只有地基无线电导航、卫星导航和X射线脉冲星导航可以提供时间基准，其他导航方式还需要另外的时钟基准。本项目中，由于我们研究不依赖卫星的空间飞行器自主导航技术，因此卫星导航技术不再论述。另外由于地球物理场导航精度较低、无线电导航也有电磁干扰等问题，因此下面重点阐述国内外在惯性导航、天文导航、地图匹配导航，以及组合导航技术方面的研究进展和发展趋势。1.2.3国内外在导航技术领域的研究现状与发展趋势1.惯性导航1)微机电系统惯性技术微机电系统(microelectromechaicalytem,MEMS)惯性传感器及惯性系统已成为未来导航技术中不可或缺的研究方向。MEMS惯性技术以其体积小、重量轻、功耗低、成本低，以及抗冲击等优点得到了广泛应用。美国国防部高级研究计划局自20世纪90年代起启动了一系列MEMS惯性技术的研究项目。受其资助，美国Draer实验室在该领域进行了大量研究工作，目前处于国际领先地位。表1-1所示的是21世纪以来MEMS-IMU研制进展。表1-1近年来MEMS-IMU研制进展年份2002200420042005200620122013型号HG1900HG1930SMU02MMQ50ADIS16350ADIS16480HG1930D研制机构HoeywellHoeywellBAEBEIADIADIHoeywell陀螺BI/(/h)164.15546.250.674仪BW/(h)0.060.090.50.34.20.30.046加速BI/mg0.30.30.530.70.10.003度计Bw/(m/(/))0.020.090.50.290.0290.041尺寸/cm2858212014712.228.9重量/kg0.50.160.210.2270.0160.048注：表中2013年的数据是2012年的预测值2)冷原子干涉陀螺仪自1910年航海上首次使用船载指北陀螺罗盘以来，陀螺仪已有100多年的发展第1章绪论·5·史，相继出现了多种不同结构的陀螺仪。陀螺仪从理论上可以划分为两大类：一是以经典力学为基础的陀螺仪，包括各类机械陀螺仪；二是以现代物理学为基础的陀螺仪，包括光学干涉陀螺仪。近20年来，随着原子光学实验技术的进步，特别是激光冷却和操控原子技术的发展，出现了一种新的物质波干涉陀螺仪一原子陀螺仪。美国国防部高级研究计划局(DARPA)下属的战略技术办公室(STO)于2006年开始了一项名为精确惯性导航系统(PINS)的项目研究计划，在这一计划的资助下，斯坦福大学等研究机构开展了原理验证实验，充分验证了原子陀螺、加速度计的灵敏度的优势。欧洲于2003年启动了“高精度冷原子空间干涉仪计划”(HYPER计划)和空间原子干涉计划(SAI),其中，HYPER计划于2020年左右将原子惯性器件发射到太空中。英国、荷兰、法国、德国、意大利等国家参与了这些项目的研究。在这些计划的支持下，各国积极开展了相关研究，并取得重要进展。几种典型陀螺仪主要性能如表1-2所示。表1-2典型陀螺仪主要性能陀螺仪类型零偏稳定性/（°/h)标度因子稳定性精度备注液浮陀螺仪3×10-32.5mile/d加静电监控技术体积庞大、静电陀螺仪1×10-2mile/15d造价昂贵激光陀螺仪3×1032×10-62mile/5d原子陀螺仪5×10-65×10-62mile/100d预期注：mile表示海里，1mile-=1852m:d表示天。2.天文导航按照观测星体数目多少，天文导航分为单星导航和多星导航等两种。单星导航也称为跟踪式导航，需要星跟踪器中有伺服转台保持对星体的跟踪；多星导航也称为星图匹配式导航，需要在星传感器视场中观测到三个以上的星体。各星体之间的方位角之差最好在60°~90范围（越接近90°越好），俯仰角之差最好在6°~15°范围，星图匹配式导航的精度要优于跟踪式导航。按照星体的峰值光谱和光谱范围划分，天文导航可分为星光导航和射电天文导航等两种。观测星体的可见光导航和红外导航叫星光导航，而接收天体辐射的射电信号进行导航的叫射电天文导航。1)星敏探测技术电荷耦合器件(CCD)是一种常用的探测器，它有许多排列整齐的光电二极管阵·6·图像匹配导航定位技术列，能感应光线，并将光信号转换成电信号，经采样放大及模/数(A/D)转换电路转换成数字图像信息。CCD主要包含感光二极管、移动信号积存器、并行信号寄存器、信号放大器、模/数转换器等。CCD电路较为复杂，成本也高。CCD主要应用于较高精度的天文观测、数码摄影等。动态像元传感器(APS)是一种新型光电探测器，也是光电二极管阵列，它采用CMOS(互补金属氧化物半导体)工艺，因此具有CMOS器件的各项优点，特别是抗辐射水平，其集成度可大大提高，从而使接口简单、电源电压单一化，并能大大降低其体积、重量和功耗；APS每个像元区还包括独立的电子开关、放大器、采样/保持等电路，因此，放大器频带低、读出噪声低，转换的电压直接送给输出放大器，且不需要电荷转换，故不会有电荷损耗及图像模糊的问题，即具有固有的抗渐晕特性。目前APS主要应用于较低精度的星跟踪器、相机、摄像机等。雪崩光电二极管(APD)单光子探测器是基于硅材料的雪崩光电二极管(Si-APD)和基于钢镓砷材料的雪崩光电二极管(IGaA-APD)阵列的未来型探测器。光子是光信号的最小单位，APD单光子探测器可以对单个光子进行探测和计数，达到光学探测的极限水平。APD单光子探测器可使探测系统的灵敏度相对于传统光电探测器提高4至6个数量级，最大工作距离可相应提高2至3个数量级。APD单光子探测器的应用将大大提升天文观测、数码摄影的性能。2)X射线脉冲星导航技术脉冲星是大质量恒星演化、坍缩及超新星爆发的遗迹，是一种具有超高温、超高压、超高密度、超强磁场、超强电场和超强引力场等极端物理条件的天体，其典型半径约为10km,而其质量却与太阳的质量相当，核心密度达到102kg/cm3。脉冲星属于高速自转的中子星，其自转轴与磁极轴之间有一个夹角，两个磁极各有一个辐射波束。当星体自转且磁极波束扫过安装在载体上的探测器时，探测器将接收脉冲星在射电电波、红外线、可见光、紫外线、X射线和伽马射线等电磁波频段产生的信号辐射。射线属于高能光子，集中了脉冲星绝大部分的辐射能量，特别是X射线脉冲星，易于对小型化设备进行探测与处理，适用于空间飞行器导航，但X射线脉冲星很难穿过地球的稠密大气层，不适用于大气层内的载体导航X射线脉冲星导航研究内容包括：X射线脉冲星的巡天观测与信号特征提取技术、脉冲到达时间测量与误差修正技术、X射线探测器研制技术、导航星表建立，以及自主导航信息处理等技术。3)导航星表及恒星视位置高精度归算技术导航星表及恒星视位置高精度归算主要的研究内容是对作为导航信标的天体辐射源和位置布局等进行统计分析，根据归算方法的要求来设计相应的导航星表，以便从影像上获取相应信息与之匹配，最终确定星象点与导航星之间的对应关系。它充分考虑天体之间的相互影响，以及地球自转和公转引起的观测偏差，修正恒星自行、···试读结束···...

2022-05-04 定位技术介绍 定位的技术

图书名称：《图像解读与发现》【作者】范达明著【丛书名】美术评论与研究书系【页数】819【出版社】杭州：浙江大学出版社,2018.09【ISBN号】978-7-308-17737-5【价格】108.00【分类】美术评论-文集【参考文献】范达明著.图像解读与发现.杭州：浙江大学出版社,2018.09.图书封面：图像解读与发现》内容提要：本书收入了作者1977年6月至2017年7月历时40年所撰美术评论文章131篇，除了中国画评论文章100篇曾先后结集《中国画：浙派传统与创新》《中国画：学问与研究》两书之外，它基本涵盖了作者自“而立之年”起始进入美术评论写作以来整个人生期内有关“非中国画”美术评论所累积的绝大部分写作文稿。全书含：思想前沿与艺术教育、绘画空间与构图、油画艺术与油画家、版画艺术与版画家、雕塑艺术与雕塑家、工艺美术与设计、水彩画与宣传画及其他、历史画与历史题材创作、全国美展与浙江美术创作、美术理论批评与评论家、雨夜楼藏画批判、艺术书评等12辑。《图像解读与发现》内容试读第一辑思想前沿与艺术教育本书作者在俄罗斯莫斯科克里姆林宫前(2012.7.9)关于绘画媒体转换的问题3关于绘画媒体转换的问题在浙江美术评论第八回研讨会上的发言国外的前卫艺术是在媒体不断革命、不断否定中延续的。国内的前卫艺术在架上绘画被否定后出现装置、行为、环境艺术，基本上因袭着国外的模式。但媒体改变后，艺术形态也改变了。我的观点是：绘画的媒体不能改变，改变了媒体就不是绘画。国画离不开宣纸、笔墨。媒体是决定一种艺术形态本性的东西。我认为王林热衷于媒体转换的理论是危险的。因为媒体不仅仅是语言，它是语言的“种”。语言可以转换，但“种”不可以换，否则就把汉语换成英语了，就成了另一“种”语种了。正像宁波话可以转换为上海话，却仍都属于汉语；即使是媒体的转换，也是有限度的。现在国外艺术家什么媒体都用过了，杜尚的作品连尿壶也用上了，已转换到人体身上。而以人体为媒体的艺术，无非是表演艺术，是从原始人的巫术活动、舞蹈艺术就开始存在的东西一本质上，它们并不是什么新东西。在这点上，我还是赞成艺术的有教养性。所谓有教养，就不是“这山望着那山高”，不是“打一枪换一个地方”，而是静下心思琢磨如何在同一种媒体下把艺术语言锤炼得更纯熟、更精到、更老到。整天坐在屋子里搞新发明、新花样，如果说在“85新潮”时期还有破一破旧传统的作用，那么，今天就显得很可笑了。在这一点上，我不主张“不断革命论”，而是持“革命发展阶段论”的态度。1994年9月29日于浙江美术评论第八回研讨会选自《浙江美术评论第八回研讨会纪要》，王文杰、张所照整理原载《浙江美术界》1994年第6期（总60）第23页“活动与消息”另见《美术评论十八年》第446-447页，范达明主编，浙江大学出版社2006年11月版···试读结束···...

2022-04-29 浙江财经大学出版社

书名：《图像模式识别》【作者】张善文编著【页数】304【出版社】西安：西安电子科技大学出版社,2020.02【ISBN号】978-7-5606-5588-8【分类】图象识别-模式识别-高等学校-教材【参考文献格式】张善文编著.图像模式识别.西安：西安电子科技大学出版社,2020.02.图书目录：图像模式识别》内容提要：本书系统地介绍了图像模式识别的基本概念和常用方法，内容包括图像模式识别基础、图像预处理、图像的不变性特征提取、聚类分析、图像分割、特征提取与选择、分类器和图像数据维数约简等，并给出了大部分方法的实现步骤和MATLAB仿真结果。本书可以作为高等院校相关专业的教材。《图像模式识别》内容试读第1章图像模式识别基础第1章图像模式识别基础模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分，是利用计算机实现人对客观事物的分类与识别能力的学科。本章介绍模式识别涉及的基本概念和知识。1.1基本概念样本:指具有某种特定性质的观察对象，是一个具体的研究(客观)对象，如某人的掌纹图像、某人写的一个汉字、某人制作的一幅图片等。模式:表示一类事物的统称。例如，印刷体A与手写体A属于同一模式，B与A则属于不同模式，而每一个具体的字母A和B是它的模式的具体体现，即样本。一个人的许多照片是这个人的多个样本，而这个人本身是一个模式。模式具有可观察性、可区分性、相似性等直观特性。模式与样本概念共同使用时，样本是具体的事物，是被分类或识别的模式的具体个体,而模式是对同一类事物概念性的概括。模式指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。模式可分成抽象和具体两种形式。前者属于概念识别研究的范畴，如意识、思想、议论等，是人工智能的一个研究分支。模式识别学科中所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理、化学、生物传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。特征:也称为属性，是人们对客体(研究对象)特征的定量或结构的描述，是来自客观世界的某一样本的测量值的集合。特征由样本的原始数据提取。如果样本有多个特征，则可以组合成特征向量。样本的特征构成了样本特征空间，空间的维数就是特征的个数，每一个样本就是特征空间中的一个点。特征用来体现类别之间相互区别的某个或某些数学测度，测度的值称为特征值。人类在识别和分辨事物时，往往是在先验知识和以往对此类事物的多个具体实例观察基础上产生对整体性质和特征的认识。其实，每一种外界事物都可以看作一种模式，人们对外界事物的识别，很大部分是通过把事物进行分类来完成的，已知样本:已经事先知道类别的样本。未知样本:类别标签未知但特征已知的样本。样本集:若干样本的集合，统计学中的样本即为样本集。数据加载失败，请稍后重试!第1章图像模式识别基础.3.个类型中的某个类型，是对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别定义2:“模式是指存在于时间和空间中具有可观察性、可度量性和可区分性的信息模式识别是对模式进行分析与处理，进而实现描述、辨识、分类与解释。”(谭铁牛院士在中国科学院学部“科学与技术前沿论坛”上的报告《生物启发的模式识别》，2017.5.16。)模式识别的研究目的:利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。分类器:用来识别具体事物的类别的系统称为分类器，模式识别系统:用来实现对所见事物(样本)确定其类别的系统。一个完整的模式识别系统基本上是由四个部分组成的，即数据采集、数据预处理、数据处理和分类决策或模型匹配，如图1.1所示。训练过程分类器设计设计数据采集数据预处理特征提取与选择，参数维数约简数据处理分类决策实现分类决策或模型匹配图1.1模式识别系统流程图模式识别系统广泛应用在语音识别、指纹识别、数字水印等领域。在设计模式识别系统时，需要注意模式类的定义、应用场合、模式表示、特征提取和选择、聚类分析、分类器的设计和学习、训练和测试样本的选取、性能评价等。针对不同的应用目的，模式识别系统四个部分的内容可以有很大的差异，特别是在数据处理和分类决策这两部分，为了提高识别结果的可靠性往往需要加入知识库(规则)以对可能产生的错误进行修正，或通过引入限制条件缩小识别模式在模型库中的搜索空间，以减少匹配计算量。数据采集(获取):利用各种传感器把被研究对象的各种信息转换为计算机可以接受的数值或符号串集合，对应于外界物理空间向模式空间的转换。习惯上，称这种数值或符号串所组成的空间为模式空间。这一步的关键是传感器的选取。为了从这些数字或符号串中抽取出对识别有效的信息，必须进行数据处理，包括数字滤波和特征提取。图像处理:图像处理包括图像预处理、滤波、增强、特征提取与选择和维数约简等过程，目的是消除输入图像中的噪声，排除不相干的信息，保留与被研究对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征，如表征物体的形状、周长、面积等。例如，在指纹识别时，指纹扫描设备采用合适的滤波算法(如方向滤波、二值滤波等)过滤指纹图像中不必要的部···试读结束···...

2022-04-27 epub电子书下载 epub电子书制作软件