具体描述
《AutoCAD2000实例教程》是高等职业教育艺术设计专业系列教材之一。全书共分六章，主要包括：操作基础知识、绘图基础知识、平面图形的绘制、立体图形的绘制、布局与出图、绘图技巧等。书中介绍的平面图形和立体图形实例步骤详尽，包括装饰图案、家具、玩具、建筑装饰、包装和机械等设计领域。每章后都有小结和练习。《AutoCAD2000实例教程》可作为高等职业教育艺术设计专业用书，也可作为计算机爱好者自学用书。
《数字图像处理与分析：从理论到实践》 内容提要 本书系统深入地探讨了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书结构严谨，内容全面，不仅为初学者提供了坚实的理论基础，也为有经验的研究人员和工程师提供了深入研究和解决复杂问题的工具箱。 本书旨在构建一座连接抽象数学原理与具体图像处理实践的桥梁。我们相信，理解图像的本质、噪声的来源、滤波的机理以及特征提取的底层逻辑，是进行高效图像分析的前提。 第一部分：图像基础与数字化 本部分首先奠定了数字图像处理的数学和物理基础。我们将从电磁波谱与人眼视觉机制入手，解释光信号如何转化为可被计算机处理的数字信号。 图像的数学模型与表示： 详细阐述了连续图像到离散数字图像的采样和量化过程，讨论了常见的图像表示格式（如灰度图像、彩色模型如RGB、CMY、HSV及其相互转换）。重点剖析了像素、分辨率、位深等核心概念的物理意义。 图像质量度量： 引入了客观评价图像质量的指标，如均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）等，并讨论了人眼视觉系统（HVS）在图像感知中的作用，为后续的图像增强和复原提供评价标准。 图像增强的预备知识： 介绍了傅里叶变换（Fourier Transform）在图像处理中的重要性。详细推导了一维和二维离散傅里叶变换（DFT），解释了其频域特性，为后续的滤波操作打下坚实基础。 第二部分：图像的空间域处理技术 空间域处理直接在像素灰度值上进行操作，是实现直观、快速图像改善的基础方法。 点运算与灰度变换： 深入探讨了线性、非线性灰度变换函数，包括对数变换、指数变换、幂律（伽马）变换，重点讲解了直方图的统计、均衡化和规定化技术，以及如何利用这些方法有效扩展图像的动态范围。 图像滤波基础——卷积理论： 详细阐述了卷积操作的数学定义及其在图像处理中的应用。引入了图像滤波器的概念，区分了线性滤波器和非线性滤波器。 线性空间域滤波： 详细分析了平滑（低通）滤波器，如均值滤波、高斯滤波器的设计原理和性能比较，并讨论了锐化（高通）滤波器，如拉普拉斯算子和梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）。 非线性空间域滤波： 重点介绍了中值滤波在去除椒盐噪声方面的卓越性能，并探讨了其他统计排序滤波器（如最大/最小值滤波器）的应用场景。 第三部分：图像的频域处理与复原 频域处理通过分析图像的频率成分来执行滤波操作，是实现高精度滤波和复杂噪声去除的关键。 二维傅里叶变换的应用： 阐述了如何利用二维DFT在频域中设计滤波器，包括理想滤波器、巴特沃斯（Butterworth）滤波器和指数滤波器，并详细比较了它们在空间域中引起的振铃效应。 图像复原理论： 系统介绍了图像退化模型（退化函数、噪声模型）。重点分析了线性系统中的维纳滤波器的设计与实现，以及约束最小二乘滤波器的应用，用于处理模糊和噪声并存的情况。 盲复原技术概述： 简要介绍了在退化函数未知时如何估计图像和退化过程的方法，如Richardson-Lucy算法的原理。 第四部分：图像分割与特征提取 分割是将图像划分为有意义的区域的过程，是实现高级视觉分析的先决条件。特征提取则侧重于获取图像的本质描述符。 基于阈值和区域的分割： 详细讲解了全局和局部阈值法的原理，重点介绍了Otsu’s法（大津法）的推导和实现，以及区域生长法、分水岭算法的基本思想。 边缘检测： 深入剖析了经典边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts，并对Canny边缘检测算法的优化步骤（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理）进行了详尽的数学描述和代码级解析。 形态学处理： 引入了集合论和拓扑学在图像处理中的应用。详细讲解了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，以及形态学梯度和顶帽变换在提取物体结构信息中的应用。 描述子与特征点： 探讨了如何从分割出的对象中提取描述性特征，包括几何特征（如周长、面积、紧凑度）和灰度特征。初步介绍了角点和斑点检测的经典方法。 第五部分：高级主题与实践前沿 本部分将视角拓展到更复杂的分析任务，并引导读者关注当前的研究热点。 小波变换与多分辨率分析： 介绍了小波变换的原理，特别是离散小波变换（DWT）在图像压缩和去噪中的优势，解释了其在不同尺度上分析图像局部特征的能力。 彩色图像处理： 深入探讨了彩色空间的理论，包括如何利用HSI模型实现特定颜色的分离和操作，以及如何进行彩色图像的分割和量化。 图像压缩基础： 简要介绍了无损压缩（如游程编码、霍夫曼编码）和有损压缩的基本原理，并以JPEG标准为例，说明了DCT在图像压缩中的作用。 本书特色 1. 理论深度与实践广度并重： 每一算法的推导都基于坚实的数学基础，同时配有大量的算法伪代码和实现细节讨论，便于读者快速上手。 2. 注重核心概念的物理意义： 避免了纯粹的数学堆砌，力求解释每个处理步骤在物理世界中对应着什么操作（例如，高斯平滑对应于对噪声信号进行空间上的低通滤波）。 3. 结构化学习路径： 内容设计遵循“基础感知—空间操作—频域分析—高层理解”的逻辑链条，确保读者构建完整的知识体系。 适用对象 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的高年级本科生和研究生作为教材或参考书。同时也适用于希望系统学习和应用数字图像处理技术的软件工程师、算法开发人员及相关领域的研究人员。掌握一定的线性代数和概率论基础将有助于更深入地理解本书内容。
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