计算机系统结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:郑纬民等

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:1998-1

价格:13.80元

装帧:

isbn号码:9787302009542

丛书系列:

图书标签:

• 计算机系统结构
• 计算机组成原理
• 汇编语言
• 体系结构
• 数字逻辑
• 存储系统
• 处理器
• 流水线
• 缓存
• 计算机硬件

《数字图像处理与分析》 作者： 王建国 教授 出版社： 电子工业出版社 版次： 第一版 字数： 约 85 万字 开本： 16 开 装帧： 精装 --- 内容简介 《数字图像处理与分析》是一本全面深入探讨数字图像的获取、处理、分析与应用的高级教材与参考专著。本书旨在为计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程以及相关交叉学科的研究生、高年级本科生以及一线工程技术人员提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。全书内容覆盖了数字图像处理领域的核心概念、经典算法及其在现代技术中的最新发展。 第一部分：图像基础与数字化（约 20% 内容） 本部分聚焦于数字图像的数学本质与物理基础。首先，详细阐述了光电转换原理、传感器技术以及图像采集系统的特性，为读者理解数字图像的“起源”打下基础。随后，深入剖析了数字图像的数学模型，包括二维离散函数、采样与量化理论。特别强调了图像在频域中的表示，引入了傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）等关键工具，解释了为何这些变换是后续图像增强和压缩的理论基石。 对图像质量的度量也是本部分的重要内容。探讨了噪声的来源、分类（如高斯噪声、椒盐噪声）及其对图像信息的影响。同时，系统介绍了客观的图像质量评价指标，如均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）以及感知质量评估方法。 第二部分：图像增强与复原（约 30% 内容） 图像增强是提高图像视觉效果和信息可读性的核心技术。本书在空间域增强方面，不仅涵盖了经典的点运算（如灰度拉伸、阈值处理），还详细讲解了直方图均衡化、空间滤波技术，包括线性滤波器（均值、高斯、拉普拉斯算子）和非线性滤波器（中值滤波、最大/最小滤波）。重点分析了边缘检测算子的优劣，如 Sobel、Prewitt、Roberts 算子以及更先进的 Canny 边缘检测算法，并探讨了它们在不同噪声环境下的鲁棒性。 在频率域增强部分，本书清晰地解释了如何利用傅里叶变换后的频谱特性进行滤波，包括理想低通/高通滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器。特别关注了提升图像清晰度的“锐化”过程，如高频提升和同态滤波。 图像复原则是处理图像退化问题的关键。本书系统讲解了图像退化的数学模型，包括点扩散函数（PSF）的估计。针对线性、可逆的退化模型，详细介绍了逆滤波、维纳滤波（Wiener Filtering）的原理、实现及其在实际中的应用和局限性。此外，还深入讨论了盲复原问题以及基于迭代的非线性复原方法。 第三部分：图像分割与特征提取（约 30% 内容） 图像分割是实现图像理解和分析的首要步骤。本章内容丰富，从基础的阈值法（包括Otsu's法）出发，逐步深入到更复杂的基于区域的方法，如区域生长（Region Growing）和区域分裂与合并。 重点章节详细介绍了基于边缘和轮廓的方法，如主动轮廓模型（Snakes）和水平集方法（Level Set Methods），阐述了它们在处理复杂边界和拓扑结构变化时的优势。 特征提取是连接图像数据与高级分析的桥梁。本书系统地介绍了多种描述符： 1. 边缘和角点描述符： 如 Harris 角点检测器、LoG (Laplacian of Gaussian) 算子。 2. 纹理描述符： 灰度共生矩阵（GLCM）的统计特征（对比度、能量、熵）及其应用。 3. 形状描述符： 基于傅里叶描述符、Hu 矩以及骨架化算法的形状表示方法。 4. 局部不变特征： 深入讲解了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理和计算流程，这些是现代计算机视觉的基础。 第四部分：图像识别与应用前沿（约 20% 内容） 最后一部分将处理后的数据提升到识别和理解层面。本书首先介绍了传统的模式识别基础，包括距离度量和分类器（如 K 近邻）。 随后，重点介绍了基于机器学习的图像识别方法。虽然不深入讲解深度学习的全部细节，但会清晰阐述卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测中的核心结构（如 LeNet, AlexNet 的思想）和工作流程，以及如何利用预训练模型进行迁移学习。 在应用方面，本书选取了几个具有代表性的领域进行深入探讨： 医学图像分析： 血管分割、肿瘤检测中的增强与分割技术。 遥感图像处理： 变化检测与地物分类。 三维重建基础： 简要介绍立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，如视差图的计算和深度估计。 本书特色： 1. 理论与实践并重： 书中包含大量经过验证的算法推导和数学证明，同时辅以清晰的伪代码和算法流程图，便于读者理解实现细节。 2. 技术覆盖全面： 囊括了从经典到现代（如小波、SIFT）的关键技术，为读者构建了完整的知识体系。 3. 面向工程应用： 强调了算法在真实世界数据中的性能考量，如计算复杂度和鲁棒性。 通过对本书的系统学习，读者将能够熟练掌握数字图像处理和分析的核心技术，为进一步从事相关领域的研究和工程开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆