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| 內容簡介： |
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本书面对航空特色专业和信息工程领域的发展需求，深入探讨现代航空图像处理与计算机视觉的专业知识，强调学科交叉，结合国内外航空领域的创新创业活动，开展编写工作。全书共7章，主要内容包括：绪论，机载成像传感器，航空图像增强、复原和几何校正，图像特征分析与景象匹配，遥感图像中的地物分类，对地观测目标定位与跟踪，基于航空图像的三维重建等。读者能够获得必要的航空图像处理知识与技能，以及分析和解决复杂工程问题的能力，以适应未来科学研究、产品开发和工程管理的需求。本书适用于面向高年级本科生与研究生的产教融合教学，也可供相关领域的工程技术人员学习、参考。
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| 關於作者： |
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李明磊，现就职于南京航空航天大学电子信息工程学院，副教授。2011年毕业于武汉大学，获得学士学位；2016年毕业于中国科学院大学，获得博士学位。曾在德国汉诺威大学、沙特阿卜杜拉国王科技大学从事访问学者工作。主要研究方向包括：三维计算机视觉、激光雷达系统研制、无人机自主感知和先进遥感技术等。截至2024年12月，主持中央军委装备发展部HY课题、国家自然科学基金面上项目等纵向课题7项，主持航天科工、航天科技、中航工业、中船重工、中国电科等下属研究所课题17项，发表学术论文40余篇，曾获得江苏省科学技术奖二等奖（排名1）、全国高校教师教学创新大赛三等奖（排名1）等省部级以上奖励4项。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论1
1.1 引言1
1.1.1 数字图像基础2
1.1.2 摄影测量与遥感3
1.1.3 计算机视觉5
1.2 航空图像的发展历史6
1.2.1 早期航空图像的获取6
1.2.2 航空飞行平台8
1.2.3 现代航空图像12
1.3 航空图像的应用举例15
1.3.1 地图制图学15
1.3.2 防灾应急16
1.3.3 军事与公共安全16
1.3.4 其他17
1.4 航空图像处理的问题与挑战17
1.5 本章小结19
第2章 机载成像传感器20
2.1 电磁波谱成像20
2.2 成像传感器的类型21
2.2.1 机载数码相机21
2.2.2 热辐射传感器23
2.2.3 多光谱传感器24
2.2.4 高光谱传感器25
2.2.5 微波辐射计26
2.2.6 合成孔径雷达（SAR）26
2.3 光学相机的数学模型29
2.3.1 成像模型的基本元素29
2.3.2 成像坐标系定义30
2.3.3 透视投影成像模型31
2.3.4 图像畸变数学模型33
2.3.5 光学相机的几何标定35
2.4 干涉合成孔径雷达成像38
2.4.1 雷达干涉测量的原理38
2.4.2 雷达干涉图和数字高程图40
2.4.3 DInSAR和变形测量43
2.4.4 多时间相干图像47
2.4.5 空间去相关和比率相干技术49
2.4.6 条纹平滑滤波器51
2.5 激光雷达扫描仪53
2.5.1 LiDAR成像特点53
2.5.2 飞行时间法54
2.5.3 系统基本组成55
2.5.4 三维点云特征分析58
2.6 本章小结60
第3章 航空图像增强、复原和几何校正61
3.1 空间域图像增强61
3.1.1 基本灰度变换61
3.1.2 基于直方图的图像增强64
3.1.3 基于空间滤波器的图像增强67
3.2 频率域增强73
3.2.1 傅里叶变换73
3.2.2 傅里叶频域滤波器77
3.2.3 离散余弦变换79
3.3 航空图像去雾81
3.3.1 图像复原的概述81
3.3.2 航空图像去雾的概述81
3.3.3 基于物理模型的去雾算法82
3.3.4 基于暗通道先验的去雾算法83
3.4 图像超分辨率重建86
3.4.1 超分辨率重建的概念86
3.4.2 多图像超分辨率重建技术87
3.4.3 单图像超分辨率重建技术89
3.4.4 基于稀疏表示的超分辨率重建算法91
3.5 遥感图像几何校正93
3.5.1 图像的几何变形93
3.5.2 多项式变形模型95
3.5.3 GCP的选择和图像联合配准的自动化98
3.6 本章小结100
第4章 图像特征分析与景象匹配101
4.1 边缘信息101
4.1.1 边缘检测101
4.1.2 边缘跟踪103
4.2 特征点提取和特征描述104
4.2.1 Harris角点105
4.2.2 FAST角点107
4.2.3 SIFT特征点108
4.2.4 SURF特征点112
4.2.5 ORB特征提取115
4.2.6 特征点匹配116
4.3 纹理特征表达120
4.3.1 纹理的概念120
4.3.2 纹理特征类型120
4.4 形状特征提取123
4.4.1 图像中形状的概述123
4.4.2 形状特征的应用124
4.4.3 形状的描述和表示124
4.5 景象匹配125
4.5.1 初始区域搜索126
4.5.2 灰度匹配法127
4.5.3 基于特征的匹配方法130
4.5.4 基于深度学习的匹配方法133
4.5.5 景象匹配效果举例139
4.6 本章小结139
第5章 遥感图像中的地物分类140
5.1 图像分类基本知识140
5.1.1 图像识别方法140
5.1.2 分类器的设计141
5.2 传统地物分类方法142
5.2.1 非监督迭代聚类142
5.2.2 特征空间迭代聚类144
5.2.3 聚类分裂145
5.3 监督分类147
5.3.1 监督分类算法的一般范式147
5.3.2 光谱角度映射分类147
5.3.3 决策规则：差异性度量函数148
5.3.4 最优多数点重分配149
5.3.5 分类后平滑和准确性评估150
5.4 基于支持向量机的遥感图像地物分类153
5.4.1 SVM理论基础153
5.4.2 多分类SVM154
5.5 基于卷积神经网络的分类模型155
5.5.1 卷积神经网络155
5.5.2 全卷积神经网络162
5.5.3 UNet163
5.5.4 DeepLab系列网络164
5.5.5 基于SAM的遥感分类网络167
5.6 基于改进型DeepLabv3 的地物分类168
5.6.1 轻量化网络MobileNetv2168
5.6.2 条件随机场171
5.6.3 基于改进型DeepLabv3 的遥感图像地物分类172
5.6.4 分类实验172
5.7 本章小结175
第6章 对地观测目标定位与跟踪177
6.1 载体平台的位置与姿态177
6.1.1 全球导航卫星系统177
6.1.2 惯性导航系统179
6.2 地面目标检测180
6.2.1 混合概率密度模型分割检测180
6.2.2 基于深度学习的目标检测187
6.2.3 红外图像小目标检测192
6.3 基于机载光电吊舱数据的目标定位与测速197
6.3.1 目标地理定位197
6.3.2 目标测速200
6.4 视觉SLAM系统202
6.4.1 视觉SLAM基本概念202
6.4.2 ORB-SLAM2算法204
6.4.3 顾及动态目标的改进SLAM算法206
6.4.4 基于神经辐射场的SLAM算法208
6.5 视频目标跟踪209
6.5.1 基于核相关的视频目标跟踪算法210
6.5.2 基于卡尔曼滤波的视频目标跟踪算法214
6.5.3 基于匈牙利算法的目标关联方法217
6.6 本章小结227
第7章 基于航空图像的三维重建228
7.1 引言228
7.2 对极几何基础229
7.2.1 对极几何恢复229
7.2.2 求解二视图的基础矩阵236
7.2.3 三视图和四视图几何计算240
7.3 摄像机位置姿态和场景结构恢复240
7.3.1 初始化图像位置姿态和场景结构241
7.3.2 由本质矩阵提取摄像机矩阵242
7.3.3 更新结构和位置姿态244
7.3.4 PnP问题245
7.4 光束法平差246
7.4.1 光束法平差模型246
7.4.2 最小二乘原理247
7.4.3 高斯 牛顿算法248
7.4.4 列文伯格 马奎特算法248
7.4.5 光束法平差的LM算法模型250
7.4.6 稀疏光束法平差250
7.5 航拍轨迹和视点优化252
7.5.1 生成视点搜索空间253
7.5.2 量化视点收益255
7.5.3 路径规划256
7.6 城市场景建模257
7.6.1 城市场景的三维数据采集257
7.6.2 单体化建模260
7.7 基于NeRF和Gaussian Splatting的全新方法265
7.7.1 神经辐射场NeRF265
7.7.2 高斯泼溅267
7.8 本章小结268
参考文献270
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