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出版者:清华大学出版社

作者:David G.Alciatore

出品人:

页数:420

译者:张伦

出版时间:2005-1-1

价格:39.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302094531

丛书系列:

图书标签:

• 机电一体化
• 测量系统
• 传感器
• 控制工程
• 自动化
• 仪器仪表
• 基础教程
• 工程教育
• 电子技术
• 工业控制

数字图像处理与计算机视觉基础 第一章 绪论 本章旨在为读者构建一个对数字图像处理和计算机视觉领域的宏观认知框架。我们将从人类视觉系统的基本原理出发，探讨视觉在信息获取中的核心地位，并引出计算机视觉作为一门交叉学科的重要性。我们将回顾其发展历程，从早期的模式识别到如今深度学习驱动的复杂场景理解，梳理出关键的技术演进节点。本章将详细阐述数字图像的数学本质，即如何将连续的物理世界信息转化为可计算的离散矩阵表示，并介绍图像在各个行业（如医疗、工业检测、自动驾驶、遥感等）中的广泛应用实例，为后续深入学习打下坚实的理论和应用基础。 第二章 图像的采集、表示与质量 本章聚焦于图像的物理生成过程及其在计算机中的量化表示。我们将深入探讨图像传感器（如CCD和CMOS）的工作原理，解析光电转换过程中的关键参数，如空间分辨率、灰度级数和帧率。随后，我们将详细介绍数字图像的数学模型，包括二维离散函数、像素、邻域、连通性以及图像拓扑结构的概念。图像质量的评估是本章的重点之一，我们将分析噪声的来源（如散粒噪声、高斯噪声）及其对图像信息的影响，并介绍客观的图像质量评价指标，如信噪比（SNR）和均方误差（MSE）。此外，本章还将覆盖图像的色彩模型，对比RGB、CMY、HSV等主流模型的特性、相互转换方法及其在不同应用场景中的适用性。 第三章 图像的预处理技术 图像预处理是后续复杂分析的基础步骤，其目标是增强图像的有用信息并抑制冗余信息或噪声。本章将系统介绍空域和频域的预处理方法。在空域处理方面，我们将详细讨论点运算，包括灰度拉伸、对比度扩展和灰度窗函数。重点将放在空间域滤波技术上，包括用于平滑图像的线性滤波器（如均值滤波器、高斯滤波器）及其对图像模糊的影响，以及用于增强边缘和细节的非线性滤波器（如中值滤波器、形态学滤波器）。在频域处理部分，我们将引入傅里叶变换（DFT）在图像分析中的作用，解释其如何揭示图像的周期性和方向性特征，并介绍利用低通、高通和带通滤波器进行图像增强和去噪的原理与实现。 第四章 图像增强 图像增强旨在改善人眼对图像的感知质量或为后续的机器识别提供更清晰的输入。本章将深入探讨各种增强技术。除了前一章涉及的基础点运算外，本章将重点剖析基于直方图的增强方法，包括直方图均衡化及其局限性，以及自适应的对比度增强技术，如限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）。此外，我们还将研究基于梯度的增强方法，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及更高级的如LoG（拉普拉斯算子）和Canny边缘检测算法，这些方法是精确特征提取的关键。本章还将介绍频域增强技术，如高频补偿和逆滤波，以期在理论上精确地逆转模糊过程。 第五章 图像分割 图像分割是将图像划分为具有特定意义的、互不重叠的区域的过程，是实现高层语义理解的关键一步。本章将从多个维度介绍分割算法。首先是基于阈值的分割方法，包括全局阈值、局部阈值和迭代自适应阈值法（如Otsu法）。其次是基于区域的分割方法，如区域生长法和区域分裂与合并法。接着，我们将探讨基于边缘的分割策略，回顾如何利用梯度信息来定位边界。形态学处理在分割中也扮演重要角色，本章将介绍使用腐蚀、膨胀、开运算和闭运算来去除噪声、连接断裂的边缘以及提取特定形状的目标。最后，我们将引入图割（Graph Cut）理论在复杂场景分割中的应用基础。 第六章 形态学图像处理 形态学处理是基于集合论思想处理图像的强大工具，尤其适用于分析和处理形状特征。本章将详细阐述形态学的基本操作，包括结构元素（Structuring Element）的定义、腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）。基于这些基本操作，我们将推导出复合操作，如开运算（Opening）用于平滑轮廓和去除细小突出物，闭运算（Closing）用于填充小孔和连接裂缝。随后，我们将介绍更高级的应用，如形态学梯度、顶帽变换和底帽变换，它们分别用于计算边缘强度和提取或移除亮/暗的孤立特征。本章将强调形态学在二值图像处理中的精确应用，并初步涉及灰度形态学。 第七章 图像特征的提取与描述 特征是连接原始图像数据与高级语义理解的桥梁。本章将深入探讨如何从图像中提取和量化具有区分度的特征。我们将从低级特征开始，详细分析边缘、角点和区域的检测算法。重点内容包括Harris角点检测器的工作原理，以及尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）等局部不变特征的提取和描述方法，理解它们对尺度变化和旋转的鲁棒性。对于区域特征，我们将介绍如何计算纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM）和形状特征（如矩不变量）。最后，本章将讲解如何将这些原始特征向量化，为后续的分类和识别任务做准备。 第八章 图像变换与表示 本章关注于如何将图像信息从空间域转换到其他更具描述性的域，以及如何用简洁的数学形式来表示图像内容。我们将深入研究傅里叶变换的二维形式及其在周期性分析中的应用，并介绍离散余弦变换（DCT）及其在图像压缩中的核心地位。另一种重要的表示是小波变换，本章将解释多分辨率分析（MRA）的概念，并介绍二维离散小波变换（DWT）如何实现图像在不同尺度和方向上的分解，这对于去噪和特征提取至关重要。此外，本章还将探讨霍夫变换（Hough Transform）在检测直线和圆等特定几何形状中的有效性。 第九章 模式识别基础与分类器 在提取了特征后，本章将转入模式识别的核心——分类。我们将介绍监督学习分类器的基本概念，包括训练集、测试集和泛化能力。重点讨论经典的统计分类器，如最近邻（k-NN）分类器，理解其基于距离测度的决策过程。随后，我们将详细讲解线性分类器，特别是支持向量机（SVM）的原理，包括最大间隔分类器、核技巧（Kernel Trick）在处理非线性可分问题中的应用。本章还将介绍贝叶斯分类器，阐述其基于概率论的决策规则，并讨论如何评估分类器的性能，例如使用混淆矩阵、精度、召回率和F1分数。 第十章 图像压缩与重建 图像数据量的庞大对存储和传输提出了挑战，因此高效的图像压缩技术至关重要。本章将首先区分无损压缩和有损压缩的原理和应用场景。对于无损压缩，我们将介绍游程编码（RLE）和霍夫曼编码。对于有损压缩，我们将深入探讨基于变换的编码方法，重点分析DCT在JPEG标准中的核心作用，包括量化、熵编码等步骤。在图像重建方面，本章将探讨如何利用先验知识和约束条件来恢复被模糊、退化或缺失的图像信息，介绍如维纳滤波（Wiener Filtering）等经典的反卷积方法，理解它们在噪声抑制和图像复原中的平衡艺术。

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这本书的配套资源和学习辅助功能设计得非常贴心，这在传统教材中是比较少见的。我指的是它在处理那些需要大量软件仿真验证的章节时，提供的不仅仅是概念上的指导。虽然我没有完全深入去操作每一个实验环节，但光是看书里提供的那些仿真脚本的结构和注释，就能感受到作者希望读者能够动手实践的良苦用心。书中提到的许多案例，都暗示了可以通过MATLAB或LabVIEW进行建模和验证。更重要的是，作者对这些仿真模型的设计思路进行了详细的阐述，而不是简单地给出代码片段。这种“教你如何思考如何建模”的理念，比“给你一个现成的模型让你跑一遍”要高明得多。对于自学者来说，这种引导性的设计，极大地弥补了缺乏实验指导老师的不足。

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我得说，这本书在理论深度上确实达到了一个相当高的水准，完全不是那种只停留在表面、讲些“是什么”而避开“为什么”的入门读物。对于我这种已经有一定基础，想往更深层次钻研的读者来说，这本书提供了很多宝贵的视角。它没有满足于简单地罗列现有的控制算法，而是深入剖析了这些算法背后的数学建模和物理意义。例如，在讨论PID控制器的参数整定时，书中不仅仅是给出了Ziegler-Nichols法，还花了大量的篇幅去解释不同参数对系统动态响应的影响，甚至提到了模糊控制和自适应控制的一些前沿思想的萌芽。这种对底层原理的深挖，让我在面对实际工程中出现的各种非线性问题时，不再仅仅是套用公式了事，而是能从根本上理解系统的局限性所在。我特别欣赏作者在推导过程中保持的严谨性，每一个假设、每一步变换都有明确的说明，这对于培养科研思维非常有帮助。

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从内容覆盖的广度来看，这本书几乎是涵盖了机电一体化领域的核心脉络，但其平衡性拿捏得恰到好处，没有因为追求广度而牺牲了关键部分的深度。它清晰地划分了“机电”与“测量系统”两大部分，但又通过中间章节的有机过渡，展示了二者如何相互依存、共同构成一个完整的控制回路。我注意到，它对各种传感器（光学、电磁、力敏）的选型原则和抗干扰能力进行了详尽的对比分析，这对于实际项目选型至关重要。很多教材在介绍完传感器后就戛然而止了，但这本书却延伸到了信号调理和数据采集环节，详细解释了如何进行量化、滤波和数字化，这是决定最终控制精度的关键一步。这种系统性的、端到端的知识链条构建，让读者对整个控制流程有了全局性的认知，而非零散的知识点堆砌。

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这本书的装帧设计真是没得挑，拿在手里沉甸甸的，纸张的质感也很棒，一看就是下了本钱的。我之前买过几本技术类的书，封面设计和内页排版都挺敷衍的，但《机电一体化与测量系统基础教程》在这方面做得相当出色。特别是那些图示和电路图，线条清晰锐利，标号规范，即便是初学者也能一眼看明白复杂的系统构成。我记得刚开始接触这门学科时，最头疼的就是那些抽象的原理图，看了半天也摸不着头脑。这本书的作者显然在这方面下了不少功夫，他们很巧妙地将理论与实际的工程图纸结合起来，让枯燥的知识点变得生动起来。比如，讲解传感器原理时，不仅有理论公式推导，旁边紧跟着的就是实际应用中的一个具体例子，配上高质量的实物照片，这种“理论+实物”的教学方法，极大地提高了我的学习效率。另外，书中的章节逻辑安排也很有章法，知识的递进非常自然，从最基础的机械传动概念讲起，逐步深入到电控系统的核心，最后再汇集到整体的集成应用，让人感觉每一步的学习都是在稳固前一个地基，而不是跳跃式的。

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读完这本书后，我最大的感受是作者群的专业背景非常扎实，他们的行文风格既有学术的严谨，又不失工程实践的务实。这本书的语言表达流畅自然，虽然涉及大量专业术语，但作者总能在关键点提供清晰的解释或引申。我曾试图去阅读一些国外引进的教材，但往往因为翻译的晦涩或者文化差异，导致对某些概念的理解有偏差。而这本本土化的教材，在描述那些特定于国内工业标准或教学习惯的例子时，显得尤为亲切和易懂。它成功地架起了一座桥梁，让复杂的现代制造技术不再遥不可及。这本书绝对是未来几年内，相关专业学生和工程师案头不可或缺的参考资料，它提供的知识深度和广度，足以支撑起从初级应用到中级系统集成的职业发展路径。

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