正版现货新书 基于数学和统计学交叉模型构建遥感图像处理算法研究 9787118141443 成丽波，张学谦，李喆著
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北京丰台
作者成丽波，张学谦，李喆著
出版社国防工业出版社
ISBN9787118141443
出版时间2026-05
装帧平装
开本24cm
定价78元
货号202101798
上书时间2026-07-15
商品详情
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作者简介
成丽波，长春理工大学数学与统计学院教授。近五年，主要围绕小波分析、数学建模和图像处理等领域展开研究，承担了包括国家自然科学基金在内的3项科研项目，并发表论文12篇。
目录
第1章 基于剪切波变换和拟合优度检验的遥感图像去噪算法 1.1 剪切波变换的研究进展 1.2 剪切波变换与拟合优度检验的理论基础 1.2.1 离散剪切波变换 1.2.2 拟合优度检验的统计框架 1.2.3 Anderson-Darling检验的算法适配性 1.3 遥感图像噪声模型及质量评价体系 1.3.1 遥感图像噪声模型 1.3.2 客观评价指标的数理定义 1.4 ST-GOF去噪算法的原理与实现 1.4.1 算法核心流程设计 1.4.2 去噪阈值的双轨生成机制 1.5 仿真实验及性能分析 1.6 小结与展望第2章 基于NSST与稀疏先验的图像去模糊算法 2.1 稀疏性先验在图像复原中的研究进展 2.2 小波域稀疏先验与ADMM算法的理论基础 2.2.1 小波域稀疏先验 2.2.2 ADMM算法 2.3 复原模型算法的原理及适配性 2.3.1 极小化复原模型框架 2.3.2 复原模型的算法适配性 2.4 复原模型算法的实现 2.5 仿真实验及性能分析 2.6 小结与展望第3章 小波多重分形遥感图像混合噪声去除算法应用 3.1 遥感图像混合去噪的研究进展 3.2 小波分析与多重分形的理论基础 3.2.1 小波分析 3.2.2 多重分形 3.2.3 图像去噪效果评价标准 3.3 小波多重分形遥感图像混合噪声去除算法 3.3.1 小波半软阈值指数衰减法 3.3.2 基于小波的多重分形去噪算法 3.4 实验结果与分析 3.4.1 模拟实验 3.4.2 仿真实验 3.5 小结与展望第4章 基于曲波变换与拟合优度检验的遥感图像去噪方法 4.1 图像滤波方法的研究进展 4.2 遥感图像滤波基础理论 4.2.1 空间域滤波 4.2.2 频率域滤波 4.3 曲波变换与GOF检验 4.3.1 曲波变换 4.3.2 GOF检验 4.4 GOF-Curvelet滤波算法的实现 4.5 仿真实验及性能分析 4.6 小结与展望第5章 基于注意力机制的多级小波遥感图像去噪算法 5.1 遥感图像去噪算法与超分辨率重建算法的研究进展 5.2 卷积神经网络的理论基础 5.2.1 卷积神经网络相关概念 5.2.2 密集连接 5.2.3 注意力机制 5.3 多级小波遥感图像去噪算法 5.4 实验结果与分析 5.4.1 实验设置 5.4.2 实验结果 5.5 小结与展望参考文献
内容摘要
针对遥感图像去噪问题，本书将统计学方法与数学建模相结合，提出了一系列去噪算法，主要包括：基于小波分析与多重分形理论的去噪算法；基于非下采样剪切波变换与稀疏先验的图像复原算法；基于曲波变换与拟合优度检验的图像去噪方法；面向高斯白噪声的剪切波变换与拟合优度检验去噪算法。仿真实验表明，所提出算法能有效去除遥感图像中多种噪声，在显著提升图像质量的同时较好地保持边缘和纹理细节，去噪性能优于传统方法。
精彩内容
遥感图像在精准农业、城市规划、地物识别等领域应用广泛，但成像过程中易受高斯噪声、混合噪声及模糊退化干扰，导致边缘模糊、细节丢失，严重影响后续应用。本书围绕遥感图像去噪与去模糊核心问题展开研究，系统阐述多尺度变换、统计检验、稀疏先验及注意力机制等技术在遥感图像处理中的应用。全书共五章，分别提出五类创新算法：基于剪切波变换与拟合优度检验的去噪算法，解决传统阈值依赖经验的问题；基于非下采样剪切波变换与稀疏先验的去模糊算法，实现噪声抑制与细节保留；小波多重分形混合噪声去除算法，适配加性与乘性混合噪声场景；曲波变换与拟合优度检验融合的滤波算法，强化多方向特征处理；基于注意力机制的多级小波去噪算法，提升复杂噪声下的鲁棒性。各算法均通过仿真实验验证，在峰值信噪比、结构相似性等指标上优于传统方法，为遥感图像高质量预处理提供理论支撑与技术方案，兼具理论意义与实际应用价值。
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