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出版者:科学出版社

作者:于枫

出品人:

页数:241

译者:

出版时间:2004-1

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030126368

丛书系列:

图书标签:

• 电子系统仿真
• 仿真分析
• 电子技术
• 电路分析
• MATLAB
• Simulink
• 系统建模
• 信号处理
• 控制系统
• 高等教育

数字图像处理与计算机视觉：从理论到实践 图书简介 本书系统深入地探讨了数字图像处理和计算机视觉领域的核心概念、关键算法及其在实际工程中的应用。内容涵盖了从基础的图像采集、增强到复杂的图像识别、三维重建等前沿技术，旨在为读者提供一个全面而扎实的理论框架和实用的技术指南。全书结构清晰，逻辑严密，理论阐述深入浅出，并辅以大量的工程实例和代码实现，确保读者能够真正掌握并将所学知识应用于解决实际问题。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分是理解后续高级主题的基石。首先，我们将从光电转换的角度详细介绍图像的本质——数字图像的形成过程、采样与量化，以及不同类型的图像表示（如灰度图、彩色图）。随后，深入讲解图像在数字域中的数学描述，包括二维离散傅里叶变换（DFT）及其在频域滤波中的重要性。 核心内容集中在图像的增强技术上。在空间域，我们将详细分析直方图均衡化、灰度拉伸的原理与实现，并重点讨论各种空间域滤波器，包括线性滤波（如均值、高斯平滑）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在去噪和边缘保护方面的优缺点及适用场景。在频域，我们将剖析低通、高通、带通和带阻滤波器的设计，解释如何利用卷积定理高效地进行频率域的滤波操作，从而实现图像的平滑或锐化。此外，本书还将专门介绍彩色图像的处理技术，包括色彩空间（RGB, HSV, YCbCr）的转换及其在特定应用（如人脸识别中的肤色分离）中的作用。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分割是计算机视觉任务的关键步骤，它旨在将图像划分为具有特定意义的区域或对象。本部分将全面介绍经典的和现代的分割算法。在基于阈值的分割方面，我们将详述Otsu’s法、多阈值分割的原理，并探讨自适应阈值技术在光照不均场景下的应用。 区域分割方面，内容覆盖了区域生长法、分水岭算法的原理与实践，特别关注分水岭算法中“过分割”问题的解决方案，如标记控制分水岭。此外，我们将深入探讨基于边缘的分割技术，包括经典的Sobel, Prewitt算子，以及更为鲁棒的Canny边缘检测算法的完整流程。 特征提取是识别的基础。本书详细介绍了如何从图像中提取具有区分度的信息。我们将全面分析经典的几何特征（如形状描述子、矩不变量Hu矩）和纹理特征（如LBP、Gabor滤波器组）。特别地，本书将花费大量篇幅介绍局部不变特征描述符，包括尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的数学原理和实现细节，阐释它们在尺度、旋转变化下的鲁棒性。 第三部分：基于机器学习与深度学习的视觉技术 随着人工智能的迅猛发展，本书将深度学习技术作为核心内容之一进行阐述。我们首先回顾传统机器学习方法在分类中的应用，例如支持向量机（SVM）和AdaBoost分类器的使用，以及如何利用提取的特征（如HOG, SIFT）进行目标分类。 随后，全书的重点转移到卷积神经网络（CNN）的架构与应用。我们将从基本的卷积层、池化层、激活函数讲起，逐步深入到经典的网络结构，如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet的演进历程及其核心创新点。本书将详细解析深度学习模型在图像分类、目标检测和语义分割中的具体实现策略。 在目标检测方面，我们将对比分析两阶段（R-CNN系列）和单阶段（YOLO, SSD）检测器的架构、速度与精度的权衡。在图像分割领域，我们将重点讲解全卷积网络（FCN）以及U-Net架构，展示它们在医学图像分析等领域的强大能力。此外，本书还将介绍生成对抗网络（GAN）的基本原理，以及它在图像超分辨率、风格迁移等创意应用中的潜力。 第四部分：三维视觉与运动分析 本部分将视角从二维图像拓展到三维空间重建与运动理解。我们将详细讲解相机模型，包括针孔相机模型、内参与外参的标定过程，以及如何利用这些模型进行三维坐标的恢复。立体视觉是重建的关键技术，本书将深入剖析双目视觉中视差的计算方法，包括块匹配算法（BM）和更先进的全局优化方法（如Semi-Global Matching, SGM）。 运动分析方面，我们将介绍光流法的基本原理，从经典的Lucas-Kanade方法到Horn-Schunck的全局法，并讨论其在跟踪中的局限性。对于更复杂的场景，本书将介绍基于特征点的运动估计方法，包括对极几何理论、本质矩阵和基础矩阵的求解，以及如何利用RANSAC等鲁棒估计方法处理野外数据。 最后，本书还将简要介绍现代计算机视觉中的前沿方向，如视觉里程计（VO）和同步定位与地图构建（SLAM）的基本框架，使读者对未来的研究方向和工程挑战有一个宏观的认识。 全书配有大量的Matlab/Python代码示例和开源库（如OpenCV）的使用指导，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”，是一本理论深度与工程实践完美结合的专业参考书。

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这本书的排版和图文配合尚算工整，但其内容编排的逻辑性，却让人在阅读过程中时常感到困惑。例如，关于瞬态分析的章节，似乎把一些关于噪声分析的理论碎片塞了进去，使得原本应聚焦于时域行为讨论的主题被稀释了。我一直在寻找关于如何优化仿真速度和内存占用的实用技巧，特别是在处理包含成千上万个元件的大型系统时，如何进行有效的层次化建模和简化。遗憾的是，这本书提供的优化建议多停留在概念层面，缺乏具体的、可操作的脚本或高级设置指导。比如，对于分布式元件的建模，如何选择合适的传输线模型（如Lumped vs. Distributed），以及这些选择如何影响仿真收敛性和时间精度，书中只是轻描淡写地带过。读者从中得到的，似乎是对各种仿真类型的一种广撒网式的介绍，而不是针对特定工程挑战的深入挖掘和高效解决方案。它更像是一本“百宝箱”的目录，而非解决疑难杂症的“手术刀”。

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这本书在对仿真软件功能点的介绍上表现得较为详尽，如果你只是想知道某个按钮在哪里，或者某个菜单选项的作用，它或许能提供一定的帮助。然而，真正的“教程”理应教会我们“如何思考”——如何构建一个能准确反映物理现实的数学模型。遗憾的是，本书在“建模哲学”这一核心议题上显得尤为单薄。比如，在对反馈控制系统进行仿真时，书中更多地关注于如何输入传递函数，而没有深入探讨诸如采样时间对系统稳定性的影响，或者如何处理数字延迟引入的相移问题。对于一个复杂系统而言，模型的精确性远比软件的执行能力更重要。这本书似乎把“仿真”等同于“在软件中输入参数”，而忽视了模型假设的合理性检验。我读完后，感觉自己对软件操作的熟悉度提升了，但对如何用仿真来指导设计决策的能力提升甚微，缺乏那种“我可以通过仿真预测系统在任何工况下的表现”的信心和底层逻辑支撑，这对于一本强调“分析”的教材来说，无疑是一个遗憾。

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我希望一本名为“电子系统仿真分析教程”的书，能着重阐述如何将数学模型转化为可执行的仿真代码或设置。特别是对于诸如电磁兼容性（EMC）分析这类涉及场路耦合的复杂课题，仿真往往是唯一的有效研究手段。在这本书中，关于电磁场仿真与电路仿真之间的接口处理，或者说，如何将S参数模型无缝嵌入到时域电路仿真中以进行SI/PI分析的流程，几乎是缺失的。这种跨域整合能力，恰恰是现代电子系统工程师的核心竞争力所在。此外，书中对于仿真结果的可视化工具的应用介绍也显得力不从心，只是简单展示了波形图，而对于如何利用高级的后处理工具（如三维场分布图、眼图的统计分析等）来提炼关键设计信息，则缺乏深入的指导。这种对高阶分析工具的缺位，使得这本书的实用价值，尤其是在前沿的高速设计领域，大打折扣。它停留在基础电路分析的舒适区，不敢踏入需要多物理场耦合的深水区。

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这本关于电子系统仿真的书，从书名上看，确实让人充满了期待，希望它能深入浅出地讲解如何运用仿真工具来分析复杂的电子电路和系统。然而，当我真正翻开这本书时，发现它似乎更侧重于对某些特定仿真软件操作流程的罗列，而不是真正深入到仿真背后的物理原理和建模技巧。例如，在讲解直流偏置点的分析时，书中的例子多是教科书式的简单电路，缺乏对实际工程中遇到的非线性器件、热效应或者噪声分析的详细指导。我期待的是，作者能花更多篇幅探讨如何构建更贴近实际的仿真模型，比如如何处理器件参数的偏差，或者如何进行蒙特卡洛分析来评估系统鲁棒性。书中的图示虽然清晰，但往往是软件自带的默认设置，缺少对仿真设置（如网格划分、求解器选择）对结果影响的深入剖析。对于希望提升仿真技能、真正掌握“分析”而非仅仅是“运行”仿真的读者来说，这本书提供的工具箱层面的知识多于思维层面的指导，让人感觉在技术深度上略有不足，更像是一本操作手册的延伸，而非一本深入的分析教程。希望未来的版本能在模型建立的艺术和工程判断力上给予更多启发。

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拿到这本《电子系统仿真分析教程》后，我原本设想的是一场关于电路行为预测的思维盛宴，尤其是对于那些跨越模拟与数字边界的复杂系统。然而，阅读体验中，我总感觉这本书的叙事节奏有些跳跃，仿佛作者急于将所有已知的仿真案例塞进有限的篇幅里。对于初学者而言，从基础的SPICE级联到更宏观的系统级建模（如使用Simulink或SystemC）之间的过渡显得尤为生硬。书中对建立仿真环境的先决条件——比如如何准确提取半导体器件的非理想模型参数——着墨甚少，这对于希望进行高精度仿真的工程师来说是一个巨大的信息缺口。更令人遗憾的是，书中对仿真结果的“验证与校准”环节几乎没有提及。一个专业的仿真分析教程，理应包含如何将仿真数据与实际测量结果进行对比、如何识别仿真误差来源的系统性方法论，但这本教材似乎默认了仿真结果的绝对正确性，这在工程实践中是极不负责任的。它更像是一份孤立的软件使用指南，缺少了将仿真结果融入整体产品开发流程的视角。

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