智能图像处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:李弼程

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2004-7

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121000478

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
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• 图像处理
• 智能图像
• 计算机视觉
• 模式识别
• 图像分析
• 数字图像处理
• 人工智能
• 图像识别
• 机器学习
• 深度学习

好的，以下是一份为您构思的图书简介，该书名为《数字信号处理基础与应用》。 --- 《数字信号处理基础与应用》 本书简介 在当今信息爆炸的时代，我们无时无刻不被各种数字信号所包围——从移动通信中的语音和数据传输，到医疗影像的采集与分析，再到工业控制中的实时监测与反馈。对这些海量信息的有效获取、传输、存储和理解，离不开一项核心技术：数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）。《数字信号处理基础与应用》旨在系统、深入地阐述数字信号处理的理论框架、核心算法以及在现代工程领域中的广泛实践。 本书的编写遵循“理论先行，实践驱动”的原则，力求在保持数学严谨性的同时，突出工程应用的可操作性。全书内容涵盖了从最基础的信号表示到复杂系统的设计与实现，为读者构建一个完整而坚实的DSP知识体系。 第一部分：离散信号与系统的理论基石 本书的开篇，着重于奠定坚实的数学基础。我们首先深入探讨了连续时间信号和离散时间信号之间的关系，重点剖析了采样定理（即著名的Nyquist-Shannon采样定理）及其在实际应用中的重要性，包括抗混叠滤波器的设计考量。 随后，我们引入了离散时间系统的概念，区分了线性时不变（LTI）系统与其他类型系统。LTI系统的核心——卷积和——被详细阐述，它是理解任何线性系统动态响应的钥匙。通过对冲激响应的分析，读者将掌握如何通过输入信号与系统响应的卷积来预测系统的输出。 为了进行频率分析，本书全面介绍了离散时间傅里叶变换（DTFT）及其重要的离散化版本——离散傅里叶变换（DFT）。DFT是连接时域和频域的桥梁，其计算效率直接决定了实际系统的性能。我们不仅解释了DFT的数学定义，还详细分析了其周期性和共轭对称性等重要性质，为后续的快速算法打下基础。 第二部分：频率域分析与快速算法 本部分聚焦于如何高效地在频域内进行信号分析和处理。DFT的计算复杂度是$O(N^2)$，对于大规模数据处理而言效率低下。因此，本书投入大量篇幅讲解了快速傅里叶变换（FFT）算法，特别是经典的Cooley-Tukey算法的原理和实现细节。通过对FFT的掌握，读者将能够理解现代数字频谱分析仪和实时滤波系统的核心工作方式。 在深入理解DFT的基础上，本书继续探讨了傅里叶级数在周期信号分析中的应用，以及Z变换——这一被视为连续时间拉普拉斯变换在离散系统中的对等物。Z变换的引入，使得分析和设计线性时不变系统的稳定性、因果性变得更为直观和强大。我们详细讲解了Z变换的收敛域（Region of Convergence, ROC）概念及其在系统特性判断中的关键作用。 第三部分：数字滤波器设计与实现 数字滤波器是DSP技术中最具实用价值的部分之一。本章是全书的重点之一，系统地介绍了无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器的设计方法。 对于FIR滤波器，我们讲解了窗函数法（如汉宁窗、海明窗等）以及频率采样法，这些方法易于实现且保证线性相位特性，这在音频和通信系统中至关重要。对于IIR滤波器，本书则详细阐述了如何利用模拟滤波器（如巴特沃沃斯、切比雪夫滤波器）的双线性变换法或脉冲不变法，将其转化为高性能的数字滤波器。 此外，本书还涉及了滤波器组和多速率信号处理的基础概念，例如抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）技术，为后续的信道压缩和软件无线电打下基础。 第四部分：自适应滤波与高级主题 在现代复杂的信号环境中，系统参数往往是时变的，传统的固定系数滤波器难以适应。因此，本书的后半部分转向了更具挑战性的自适应信号处理。我们深入剖析了维纳滤波器的理论基础，并详细介绍了最小均方（LMS）算法及其变种，如归一化LMS（NLMS）。这些算法在噪声消除、回声消除和信道均衡等领域有着不可替代的作用。 最后，为了拓展读者的视野，本书还简要介绍了数字谱估计（如周期图法、Welch法、子空间法等）和随机过程在信号处理中的基础应用，使读者能接触到当前信号处理研究的前沿领域。 适用读者： 本书内容严谨，逻辑清晰，适合于电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等相关专业的高年级本科生、研究生作为教材或参考书。同时，对于需要将DSP理论应用于实际项目开发的工程师和技术人员，本书也能提供扎实而实用的指导。掌握本书内容，读者将具备设计和实现复杂数字信号处理系统的能力。

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坦白说，市面上关于图像处理的书籍汗牛充栋，但大多都停留在十年前的传统方法上，对于近年来AI大模型和生成式图像的进展鲜有提及。然而，这本书的视野却非常开阔。它不仅扎实地覆盖了经典的点处理、变换域分析等核心内容，更用相当大的篇幅探讨了最新的神经网络在图像生成、超分辨率重建等前沿领域的应用。我最欣赏的是，它将这些“高大上”的现代技术，通过清晰的框架图和模块化的讲解，分解成了读者可以理解和实践的单元。例如，在讲解对抗生成网络（GAN）时，作者没有仅仅停留在介绍生成器和判别器的结构，而是深入剖析了训练过程中的不稳定性问题以及相应的改进策略，这对于想进入这个领域的实践者来说，无疑是避开“新手陷阱”的宝贵经验。整本书的结构设计体现了作者对教学规律的深刻理解，它遵循“从传统到现代，从理论到应用”的逻辑主线，使得读者在掌握了经典功底后，能够更平稳地过渡到尖端领域。这本书的价值，就在于它成功地架起了经典理论与未来技术之间的桥梁。

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这本书的文字功底着实令人佩服，它没有掉入技术书籍常见的“术语堆砌”陷阱。相反，作者采用了一种近乎于“讲故事”的方式来阐述复杂的图像处理理论。比如，在介绍图像分割时，作者将阈值分割比作在一片迷雾中寻找清晰的分界线，而将区域生长描述为“细胞的自然扩散过程”，这种生动的叙事手法极大地降低了学习的门槛。我特别喜欢作者在讨论算法局限性时所展现出的客观和批判性思维，他不会一味鼓吹某种技术的优越性，而是会坦诚地指出不同方法在处理特定噪声或纹理时的优缺点，这使得我们能够更全面、更理性地评估和选择最适合当前问题的工具。书中的数学推导部分也处理得恰到好处，既保证了理论的严谨性，又避免了过于繁琐的公式轰炸，很多关键的推导步骤都配有清晰的几何解释，让人豁然开朗。读完关于图像增强和恢复的章节，我感觉自己对如何“修正”那些因环境或设备造成的图像缺陷有了全新的认识，不再是机械地套用公式，而是真正理解了背后光线传播和信号恢复的原理。这是一本真正能提升思维深度的技术读物。

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初翻开这本《智能图像处理技术》，我本以为会是一本枯燥的技术手册，没想到读进去后才发现，它简直是一部带领读者穿越数字图像世界的奇妙旅程。书中的内容编排得极其巧妙，从基础的像素操作和色彩空间转换讲起，循序渐进地深入到复杂的形态学分析和傅里叶变换。特别是关于边缘检测的部分，作者用非常形象的比喻将梯度、拉普拉斯算子这些晦涩的概念解释得淋漓尽致，让我这个非科班出身的读者也能很快抓住要点。书中穿插的大量实际案例和代码片段更是锦上添花，我尝试着跟着书中的步骤用Python实现了一个简单的图像去噪算法，那种亲手将理论付诸实践的成就感，是单纯看理论知识无法比拟的。这本书的图文并茂做得非常出色，几乎每一页都有清晰的插图来辅助理解复杂的算法流程，这对于视觉学习者来说简直是福音。我尤其欣赏作者在讲解深度学习在图像识别中的应用时所展现出的前瞻性，它没有停留在基础的CNN介绍，而是深入探讨了如何优化网络结构以适应特定应用场景的需求，这为我后续的研究方向提供了宝贵的启发。这本书无疑是近期我阅读过的技术类书籍中最具启发性和实用价值的一本。

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阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一次深度的思维重塑。它不仅仅是教你“如何做”图像处理，更重要的是让你明白“为什么这么做”。作者在讨论图像去噪时，巧妙地引入了信息论和统计学的视角，让我明白了去噪的本质是在“保留有用信号”和“去除随机噪声”之间寻找最佳的贝叶斯最优解。这种将不同学科知识融会贯通的讲解方式，极大地拓宽了我对这个领域的认知边界。书中关于图像质量评价（IQA）的章节尤其精彩，它没有止步于传统的PSNR和SSIM，而是深入探讨了人眼视觉系统的特性如何指导更贴近人类感知的评价指标的构建，这对于从事显示技术和媒体处理的同行来说，是极具参考价值的洞察。读完这本书，我不再将图像处理视为一系列孤立的技术操作，而是一个涉及信号、统计、认知科学等多个维度交叉的复杂系统工程。这本书的深度和广度，远远超出了我最初的预期，它更像是一位经验丰富的大师，在你耳边娓娓道来他的毕生所学，引导你独立思考，而不是简单地提供答案。

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这本书的排版和设计简直是一件艺术品。在阅读技术书籍时，我时常因为字体过小、图表模糊而倍感困扰，但《智能图像处理技术》在这方面做到了极致的用心。页边距的留白恰到好处，使得长时间阅读眼睛不易疲劳；关键公式和定义都采用了加粗或不同的字体样式凸显出来，重点一目了然。更值得称赞的是那些算法流程图，它们不仅仅是简单的流程图，更像是一幅幅清晰的“建筑蓝图”，每一个节点、每一步转化都标示得清清楚楚，配合旁边的文字解释，即便是最复杂的迭代算法，也能被清晰地“可视化”。我注意到，书中对于特定算法的复杂度分析也是非常详尽和严谨的，没有含糊其辞，这对于需要评估系统性能的工程师来说至关重要。此外，书末附带的资源列表和推荐阅读方向也异常丰富，可以看出作者在编纂此书时付出了巨大的心血，力求为读者提供一个全面的学习生态系统。总而言之，这是一本在细节处体现出专业素养和匠人精神的图书。

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看看而已

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04年出的书写的是90年代的技术 搞毛啊！

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看看而已