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出版者:清华大学出版社

作者:Fausto Saleri

出品人:

页数:236

译者:李敏波

出版时间:2005-1-1

价格:26.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302093022

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 科学计算
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• 科学计算
• 数值分析
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• 工程数学
• 数据分析
• 仿真
• 数学建模
• 信号处理
• 控制系统

《数字影像处理与分析》 内容简介 本书全面深入地探讨了数字影像的处理与分析技术，旨在为读者提供一个坚实理论基础和丰富实践经验的指导。从最基础的图像获取、表示方法，到高级的图像增强、复原、分割、识别以及三维重建等核心技术，本书都进行了详尽的阐述。本书的目标读者群体广泛，包括计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感、工业检测、多媒体技术等领域的研究人员、工程师、高级本科生及研究生。 第一部分：数字影像基础 图像的获取与表示： 详细介绍各种图像获取设备（如CCD、CMOS相机、扫描仪、CT、MRI等）的工作原理，以及数字图像在计算机中如何表示（像素、灰度级、颜色空间等）。我们将深入探讨不同颜色空间（如RGB、HSV、YCbCr、Lab）的特性及其转换方法，分析不同颜色空间在图像处理中的优势与适用场景。此外，还将讲解图像采样和量化的基本概念，以及它们对图像质量的影响。 图像的像素域处理： 灰度变换： 介绍点运算，包括线性变换、对数变换、幂律变换（伽马变换）等，并阐述如何利用直方图均衡化和直方图规定化来改善图像的对比度和细节。我们将通过大量实例，展示这些技术在弱光图像增强、黑白照片修复等方面的应用。 空间滤波： 详细讲解线性滤波和非线性滤波。线性滤波包括平滑滤波（如均值滤波、高斯滤波）和锐化滤波（如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子）。我们将分析不同滤波器的数学原理、核函数的设计以及它们对图像特征（如噪声、边缘）的影响。非线性滤波部分，我们将重点介绍中值滤波及其变种，分析其在去除椒盐噪声方面的有效性，并与其他平滑滤波方法进行对比。 第二部分：图像增强与复原 频率域图像增强： 傅里叶变换： 介绍一维和二维离散傅里叶变换（DFT）及其性质，理解图像在频域的表示。深入讲解傅里叶变换在图像处理中的应用，例如如何通过分析图像的频率成分来理解图像的结构。 频率域滤波： 讲解低通滤波器（如理想低通、Butterworth低通、指数低通）用于图像平滑，高通滤波器（如理想高通、Butterworth高通、指数高通）用于图像锐化。我们将分析不同滤波器在频域的特性，以及它们在空域实现时的效果和潜在问题（如振铃效应）。还将介绍同态滤波技术，用于同时增强图像的对比度和亮度。 图像复原： 噪声模型与点扩散函数（PSF）： 分析常见的图像噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等，并介绍其数学模型。讲解点扩散函数（PSF）的概念，以及它在描述模糊（如运动模糊、失焦模糊）中的作用。 逆滤波与维纳滤波： 介绍逆滤波的基本原理，并分析其对噪声的敏感性。重点讲解维纳滤波（Wiener Filter）的原理，分析其如何利用噪声和信号的统计特性来达到最佳的均方误差估计，从而在噪声存在的情况下有效地复原退化图像。 约束最小二乘滤波： 介绍约束最小二乘滤波，它在逆滤波和维纳滤波之间提供了一种权衡，可以根据实际情况调整复原效果。 盲复原： 探讨在不知道退化模型（PSF）和噪声模型的情况下进行图像复原的技术，介绍一些迭代式的盲复原算法。 第三部分：图像分割 阈值分割： 全局阈值法： 详细介绍Otsu方法（最大类间方差法）的原理和计算过程，分析其在图像分割中的广泛应用。 局部（自适应）阈值法： 讲解局部阈值法如何根据图像的局部特性选择不同的阈值，以应对光照不均等问题。 边缘检测： 梯度算子： 深入分析Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及Canny边缘检测算子。重点讲解Canny算子如何通过高斯平滑、非极大值抑制和滞后阈值化等步骤，实现鲁棒的边缘检测。 二阶微分算子： 介绍Laplacian算子及其零交叉检测方法，分析其对边缘的敏感性。 区域分割： 区域生长法： 讲解基于种子点的区域生长算法，分析不同生长准则（如灰度相似性、纹理相似性）的设计。 区域分裂合并法： 介绍如何通过递归地分裂和合并图像区域来完成分割。 基于图的分割： 介绍图割（Graph Cut）等现代分割方法，分析其在处理复杂场景和物体边界方面的优势。 分水岭变换： 讲解分水岭变换的原理，以及它在分离粘连对象方面的应用。 第四部分：图像特征提取与描述 点特征检测与描述： Harris角点检测： 详细讲解Harris角点检测器的原理，包括图像梯度的计算、Harris响应函数以及阈值选择。 SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等： 介绍这些经典的局部特征提取算法，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述符生成等步骤。分析其在尺度、旋转、光照变化下的鲁棒性。 线特征检测与描述： 介绍Hough变换用于检测直线、圆等形状。 形状描述： 轮廓描述： 介绍基于轮廓的特征描述方法，如傅里叶描述子。 区域描述： 讲解如何基于图像区域的几何和纹理特性进行描述。 纹理特征提取： 灰度共生矩阵（GLCM）： 介绍GLCM的生成原理，以及如何从GLCM中提取能量、对比度、相关性、熵等纹理特征。 局部二值模式（LBP）： 讲解LBP算子的原理及其在纹理分析中的应用。 第五部分：图像识别与分类 模板匹配： 介绍基于相似度测度的模板匹配方法。 基于特征的识别： K-近邻（KNN）分类器： 讲解KNN算法的原理和应用。 支持向量机（SVM）： 介绍SVM的基本原理，以及它在二分类和多分类问题中的应用。 决策树与随机森林： 讲解决策树的构建过程，以及随机森林如何通过集成多个决策树提高分类性能。 基于深度学习的图像识别（初步介绍）： 卷积神经网络（CNN）： 简要介绍CNN的基本结构（卷积层、池化层、全连接层）及其在图像识别中的强大能力，为读者后续深入学习打下基础。 第六部分：图像恢复与三维视觉（选讲） 图像超分辨率重建： 介绍基于插值、基于学习等多种超分辨率技术。 立体视觉与三维重建： 立体匹配： 讲解如何通过左右图像的匹配来计算视差图。 多视图几何： 介绍对极几何、基本矩阵、本质矩阵等概念。 点云生成与表面重建： 介绍如何从多视角图像生成三维点云，并进一步重建表面模型。 第七部分：图像处理的应用实例 本书将穿插介绍数字影像处理在各个领域的典型应用，例如： 医学影像分析： 肿瘤检测、病灶分割、器官识别等。 遥感图像处理： 土地覆盖分类、变化检测、目标识别等。 工业视觉检测： 产品缺陷检测、尺寸测量、目标跟踪等。 人脸识别与表情识别。 文档图像处理： 文字识别（OCR）、版面分析等。 本书特色： 理论与实践并重： 详细讲解每种技术的数学原理，并辅以丰富的代码示例，帮助读者理解算法的实现细节。 内容全面系统： 涵盖了数字影像处理的绝大部分核心技术，为读者构建了一个完整的知识体系。 深入浅出： 采用清晰易懂的语言，逐步引导读者理解复杂概念，适合不同层次的读者。 应用导向： 通过大量实际应用案例，展示图像处理技术的价值和潜力。 最新进展概述： 在特定章节对近年来发展迅速的技术（如深度学习在图像处理中的应用）进行介绍，为读者指明学习方向。 通过阅读本书，读者将能够深入理解数字影像的奥秘，掌握从图像获取到识别分析的完整流程，并能将所学知识应用于解决实际问题，推动相关领域的技术进步。

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我是在准备一次复杂的物理模拟项目时，才开始系统学习这本书的。坦率地说，刚开始我有点被它的厚度和内容密度吓到。它给我的第一印象是“内容详实到令人发指”。与那些只介绍基础命令的书籍不同，这本书像一本工具箱的说明书，但又有着教科书的严谨性。我特别关注了其中关于偏微分方程（PDE）求解的部分，这是一个公认的难点。作者处理这一部分的方式非常巧妙，他没有将所有类型的PDE放在一起讨论，而是根据问题的物理背景，分门别类地介绍了有限差分法（FDM）和有限元法（FEM）在MATLAB环境下的具体实现。书中给出的FDM示例代码清晰地展示了如何处理边界条件，这是一个在实际操作中极易出错的环节。而且，作者似乎非常了解读者的常见误区，时不时会插入一些“陷阱提示”，提醒我们在矩阵维度、索引顺序上需要特别留神的地方。阅读过程中，我感觉自己不是在看一本冷冰冰的书，而是在跟一位非常耐心的、深谙此道的专家进行一对一的辅导。

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这本书的书写风格极其成熟和内敛，它不追求花哨的辞藻或夸张的标题，所有的自信都来源于内容的扎实和逻辑的严密。它更像是一部权威的参考手册，而不是一本轻松的入门读物，但正是这种严谨性，让它在众多同类书籍中脱颖而出。我特别欣赏作者在处理复杂算法时的克制与精准。例如，在讲述蒙特卡洛方法时，作者没有大谈特谈其在金融建模中的魔力，而是脚踏实地地展示了如何通过MATLAB高效地生成随机数序列，并进行统计分析，用最朴素的语言阐释了随机性在数值计算中的价值。这本书的价值在于其**可复现性**，书中的每一个例子、每一段代码，我都能轻易地在自己的MATLAB环境中运行并得到预期的结果，这对于验证学习效果至关重要。对我而言，它更像是一本“实战手册”，帮助我将大学里学到的数学理论，真正转化成了可以解决实际工程问题的工具，那种成就感是无以言表的。

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这本书的封面设计简洁大气，色彩搭配沉稳，初看之下就给人一种专业可靠的感觉。我是在一次课程学习中偶然接触到它的，当时正好需要一本系统性的教材来巩固基础知识，书名《MATLAB科学计算》立刻吸引了我。刚翻开第一章，我就被作者清晰的逻辑结构和详实的内容所折服。它并没有直接跳入复杂的算法，而是从MATLAB的基础操作和编程环境开始讲解，这对于像我这样的初学者来说，无疑是铺设了一条平坦的入阶之路。作者对矩阵运算的讲解尤其到位，用大量的实例来阐述理论，使得那些抽象的数学概念变得生动易懂。例如，在讲解线性代数部分时，作者不仅仅是罗列公式，而是结合工程学上的实际应用场景，比如电路分析、结构力学中的模型建立，让人深刻体会到MATLAB作为工具的强大。这本书的排版也很人性化，代码块与文字说明穿插得恰到好处，阅读起来丝毫不觉枯燥。我特别喜欢它在每个章节末尾设置的“思考与实践”环节，它强迫读者动手动脑，将学到的知识立即应用起来，这比单纯的死记硬背要有效得多。总的来说，这本书为我打开了科学计算世界的大门，让我对MATLAB这门语言产生了浓厚的兴趣，并为后续更深入的学习打下了坚实的基础。

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从一个资深工程师的角度来看，评估一本技术书籍的标准在于其前沿性和实用性的完美结合。这本书在这两点上表现得尤为出色。它不仅涵盖了传统科学计算的基石——如傅里叶分析、小波变换这些经典内容，更令人惊喜的是，它在数据可视化和并行计算方面也进行了详尽的论述。我尤其欣赏它对三维数据渲染和交互式图形界面（GUIDE）的介绍。在现代工程和科研领域，如何有效地展示计算结果往往和计算本身同样重要，这本书提供的可视化技巧，让我能够清晰、美观地呈现我的仿真结果，极大地提升了报告的专业度。更难得的是，作者似乎对MATLAB的最新发展保持着高度的关注，书中的许多例子都采用了较新的函数语法和工具箱特性，避免了那种“老旧”工具书的通病。我记得书中关于模糊逻辑和神经网络工具箱的介绍部分，讲解得非常精炼，没有冗余的数学推导，而是聚焦于如何快速构建和测试模型，这对于需要快速原型开发的工程师来说，简直是福音。这本书的知识体系非常完整，从基础编程到高级算法应用，一脉相承，体系严密。

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说实话，我对市面上大部分号称“科学计算”的书籍都持保留态度，它们要么过于偏重理论的晦涩推导，要么就是代码堆砌的“菜谱”，真正能让人融会贯通的凤毛麟角。然而，这本《MATLAB科学计算》完全超出了我的预期。它的高明之处在于，它并没有将MATLAB工具箱的功能简单罗列，而是像一位经验丰富的导师，引导你如何“思考”问题，然后用最“MATLAB化”的方式去解决。我印象最深的是关于数值积分和微分方程求解的那几章。作者没有止步于调用`quad`或`ode45`这样的函数，而是深入剖析了这些算法背后的原理，比如梯形法则、龙格-库塔法的迭代过程，甚至讨论了它们在不同精度要求下的适用性。这种深入骨髓的讲解，使得读者不仅学会了“怎么做”，更明白了“为什么这样做”。我尝试着用书中的方法去解决我工作中遇到的一个非线性动态系统建模问题，结果发现，书中的优化算法模块给出的思路异常清晰，比我之前参考的几篇论文描述得还要直观。这本书的深度和广度是令人敬佩的，它真正配得上“科学计算”这四个字的分量，是一本值得反复研读的案头必备良书。

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3.19

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解决了我很多很多问题，怀念读这本书的日子

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