MATLAB图形图像处理应用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:田蕾

出品人:

页数:205

译者:

出版时间:2004-1

价格:18.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508418025

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• MATLAB
• 图像处理
• 图形处理
• 应用教程
• 算法
• 实例
• 编程
• 可视化
• 数字图像
• 工程应用

好的，这是一份基于您提供的书名《MATLAB图形图像处理应用教程》的反向设定，即不包含该主题的图书简介。这份简介将聚焦于其他领域，并以专业、深入的笔触展开。 --- 图书简介：面向工业物联网（IIoT）的边缘计算与数据驱动优化实践 导论：新工业范式的核心驱动力 在数字化转型的浪潮中，工业生产正经历一场深刻的变革。传统的集中式云计算架构已无法有效应对海量传感器数据产生的实时性、带宽限制和安全性挑战。本书旨在深入剖析面向工业物联网（IIoT）环境下的边缘计算（Edge Computing）范式，并结合数据驱动的优化算法，为读者提供一套从理论框架到实际部署的完整技术蓝图。我们聚焦于如何将计算能力推向数据源头，实现亚毫秒级的响应速度，并在此基础上构建具备自适应和自我优化的智能制造系统。 第一部分：边缘计算基础与IIoT架构重塑 本部分将系统性地梳理边缘计算在工业场景下的理论基础、关键技术栈及其对传统SCADA和MES系统的颠覆性影响。 1.1 IIoT生态中的边缘角色定位： 我们将首先界定边缘节点（Edge Node）、雾节点（Fog Node）与云平台之间的职能划分。重点讨论资源受限设备（如PLC、RTU）如何通过边缘网关接入，实现数据的预处理、聚合与清洗。内容将详述不同类型的边缘硬件平台（如基于ARM、FPGA或专用ASIC的系统）的选型考量，并深入对比其在功耗、处理能力和实时操作系统（RTOS）兼容性上的差异。 1.2 边缘计算的通信协议与互操作性： 工业现场的异构性是实施边缘计算的首要难题。本书将详细解析OPC UA、MQTT、TSN（时间敏感网络）在边缘层的应用，并着重阐述如何利用这些协议构建跨越不同代工厂商设备的统一数据模型。特别地，我们将探讨基于DDS（数据分发服务）的低延迟数据交换机制，及其在关键控制回路中的部署策略。 1.3 资源管理与虚拟化技术： 在资源受限的边缘环境中，高效的资源调度至关重要。本书将深入探讨容器化技术（如轻量级Docker、Kata Containers）在边缘侧的应用，及其与Kubernetes（K3s/K8s Lite）在边缘集群管理中的适配性。我们将提供一套针对低带宽和间歇性连接环境的资源调度算法，确保关键业务流程的优先级和可靠性。 第二部分：数据驱动的边缘智能与优化算法 本部分是本书的核心，重点在于如何在边缘侧部署和运行高效的、能直接指导生产决策的智能模型，实现过程优化。 2.1 轻量化机器学习模型的部署策略： 传统深度学习模型部署于边缘面临巨大的模型大小和推理延迟挑战。我们将介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术（如INT8/TFLite），以大幅压缩模型体积。针对时间序列数据，我们将深入研究如LSTM的简化变体、1D卷积网络以及基于Transformer的轻量级结构在故障预测中的应用，并提供实际的跨平台部署案例。 2.2 联邦学习（Federated Learning）在数据隐私保护下的应用： 在多站点、高安全要求的工业环境中，数据不出本地是刚性需求。本书将详细阐述联邦学习的架构设计，包括边缘节点的梯度聚合机制、安全聚合算法（如差分隐私保护）以及如何应对工业数据异构性（Non-IID data）带来的模型漂移问题。 2.3 实时过程控制的强化学习（RL）应用： 对于复杂的、非线性的动态过程控制（如化学反应器温度控制、机器人轨迹规划），基于模型的控制方法往往难以应对环境的实时变化。我们将介绍在线/离线强化学习算法（如PPO、SAC）在边缘侧的实施挑战与解决方案，重点探讨如何设计安全约束（Safety Constraints）的奖励函数，确保RL智能体在优化生产效率的同时，不违反操作安全规范。 第三部分：系统集成、安全与运维（DevOps for Edge） 成功的边缘计算部署不仅依赖于算法，更依赖于稳定、安全的工程实践。 3.1 边缘侧的DevOps与持续集成/持续部署（CI/CD）： 我们将构建一套端到端的CI/CD流水线，用于自动化测试、打包和安全部署边缘应用程序。内容将涵盖A/B测试、金丝雀发布策略在数十乃至数百个分布式边缘节点上的实现，确保系统升级的平滑过渡和快速回滚能力。 3.2 工业网络安全态势感知与零信任架构： 边缘节点是新的攻击面。本书将深入探讨基于PKI（公钥基础设施）的设备身份认证机制，以及如何在边缘层实施零信任网络访问（ZTNA）策略。重点分析针对供应链攻击的固件完整性验证（Secure Boot）和运行时异常检测技术，以应对复杂的工控网络威胁。 3.3 可靠性与可观测性： 在远程、无人值守的工业现场，对边缘节点的健康状态监控至关重要。我们将介绍如何利用eBPF技术实现低开销的系统级性能追踪，并集成分布式日志和指标收集系统（如Prometheus/Grafana），确保操作员能够实时掌握边缘应用的延迟、资源消耗和业务逻辑的执行状态。 结语 本书面向工业系统架构师、嵌入式软件工程师、数据科学家以及致力于推进智能制造落地的技术管理者。通过结合深厚的工业通信背景、前沿的边缘计算架构设计和可落地的优化算法实践，读者将能够构建出真正具备弹性、高效和智能的新一代工业基础设施。本书的目标是提供一个可操作的框架，将理论概念转化为工厂车间中可量化的生产力提升。

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这本书的定价和内容量来看，似乎是一本面向高校本科高年级或研究生入门的教材。我希望它的语言风格是既严谨又不失亲和力的。很多技术书籍的作者在描述复杂概念时，会不自觉地陷入术语的泥潭，使得初学者望而却步。我期待这本书能够用非常形象的比喻来解释诸如小波变换或主动轮廓模型这类复杂的数学概念。此外，一个好的教程应该教会读者如何“提问”——即在面对一个新的图像处理问题时，如何系统地分解问题，并选择最合适的工具箱函数去解决它。如果书中能加入“常见错误与解决方案”的附录，那将是极具价值的补充。我特别希望能看到对图像配准（Image Registration）技术的详细讲解，因为这在医学影像和遥感领域是至关重要的技术难点。

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这本教材的排版和字体选择让人阅读起来很舒服，长时间盯着屏幕看也不会觉得眼睛特别疲劳，这一点在技术书籍中常常被忽视，但对学习体验至关重要。从目录上看，它似乎涵盖了从基础的图像增强到更高级的特征提取和识别模块，这表明作者试图构建一个比较全面的知识框架。我个人对书中使用的数据集非常感兴趣，如果它提供了一套统一的、可供读者下载的、具有代表性的测试图片集，并在每章的例子中反复使用，那么读者就能更好地追踪算法的每一步变化，从而加深理解。我特别关注机器学习在图像分类中的应用部分，期待它能展示如何利用MATLAB内置的工具箱（如Deep Learning Toolbox）搭建一个简单的卷积神经网络（CNN）来进行图像分类，并且详细解释每层的权重更新机制，哪怕只是一个非常基础的示例，也比纯理论的讲解来得直观有力。

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这本书的装帧设计着实吸引人，封面色调沉稳又不失活力，布局清晰，一看就知道是面向实用操作的教材。我最近在学习图像处理的算法实现，手里也翻阅了不少资料，但很多书籍要么理论过于艰深晦涩，要么案例陈旧缺乏新意。这本教程的选材似乎非常贴合当前的研究热点，从基础的矩阵操作到复杂的形态学处理，它的章节安排呈现出一种循序渐进的逻辑感，非常适合自学者构建知识体系。尤其是它对不同图像格式的读取和写入的讲解，处理得非常细致，对于初学者来说，这往往是上手时最容易卡壳的地方。我尤其期待它在色彩空间转换方面的论述，希望能看到如何用MATLAB高效地实现RGB到HSV或Lab空间的转换，并且能结合实际的工业应用案例进行说明，而不是仅仅停留在公式的罗列上。如果它能深入探讨并行计算在图像处理中的应用，那就更完美了，毕竟在处理高分辨率或视频流数据时，效率是关键。

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作为一名在工业检测领域工作的工程师，我更看重工具的“可靠性”和“速度”。我翻阅过一些声称是应用教程的书籍，但往往停留在学术界对图像处理的探讨，很少提及如何将算法优化到能满足生产线要求的速度。因此，我对这本书中关于“性能优化”的章节抱有极高的期望。我希望看到具体的性能测试数据对比，例如，针对某一特定算法，使用标准C++库的实现与使用纯MATLAB代码实现的耗时对比，以及如何通过向量化操作来显著加速计算。如果书中能提供关于如何利用GPU加速图像处理任务的实例，那就太棒了。毕竟，在实际应用中，算法的优雅性是次要的，能否在规定的时间窗口内给出准确结果才是王道。我对那些只停留在理论层面，缺乏工程实践深度的书籍是敬而远之的。

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说实话，我对这类技术书籍的期待值通常不会太高，毕竟市面上很多教材都是将官方文档的例子简单复制粘贴，缺乏作者深入的思考和实践的总结。我希望这本书能在算法的“黑箱”内部给我们一个清晰的剖析。例如，在讲解傅里叶变换在图像去噪中的应用时，我更希望看到作者能对比不同滤波器的优缺点，比如高斯滤波、中值滤波与频域滤波的实际效果差异，并给出在特定噪声环境下（如椒盐噪声、高斯白噪声）的最佳实践建议。此外，如果书中能提供一套完整的、可以快速部署的项目代码模板，那将大大提升其实用价值。我非常关注章节中关于“调试技巧”的讲解，因为在实际编程中，如何快速定位和解决程序运行中的错误，往往比知道正确的代码本身更重要。一本优秀的教程应该教会读者如何“思考”而不是仅仅如何“输入”。

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