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出版者:电子工业出版社

作者:钱晓捷

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1988-06-01

价格:26

装帧:

isbn号码:9787505360594

丛书系列:

图书标签:

• 汇编语言
• 程序设计
• 计算机科学
• 底层编程
• x86
• MASM
• 汇编
• 编程入门
• 计算机基础
• 技术

图书简介：《数字图像处理与计算》 内容概要： 本书深入探讨了数字图像处理与计算领域的前沿理论与实用技术。全书围绕图像的获取、增强、恢复、分割、特征提取以及模式识别等核心环节展开，旨在为读者构建一个全面而系统的知识框架。我们不仅涵盖了经典的二维离散信号处理方法，更聚焦于现代机器学习和深度学习技术在图像分析中的创新应用。 第一部分：基础理论与数学基础 本部分为后续高级内容奠定坚实的基础。首先，详细阐述了图像作为离散信号的本质特性，包括采样、量化理论及其对图像质量的影响。随后，深入解析了傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）和小波变换在图像频域分析中的核心作用。重点分析了这些变换如何揭示图像的内在结构和冗余信息，并为滤波和压缩技术提供数学工具。此外，本部分还系统介绍了概率论与随机过程在图像噪声建模中的应用，为图像恢复与增强的理论推导提供了必要的数学工具。 第二部分：图像增强与复原技术 图像增强的目的是改善图像的视觉质量，使其更利于人眼观察或后续处理。本书对比分析了空域增强方法（如直方图均衡化、空间滤波器的设计与实现）和频域增强方法（如维纳滤波、约束最小化方法）。 在图像复原方面，我们着重讨论了如何根据对退化过程（如运动模糊、散焦、加性噪声）的数学建模，来逆向估计出原始图像。重点介绍了盲解卷积技术，以及现代迭代优化算法（如GM-RES法、ADMM）在解决不适定逆问题中的高效性。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是机器视觉任务中的关键步骤，旨在将图像划分为具有特定意义的区域或对象。本部分系统梳理了基于阈值的分割技术（如Otsu法）、基于区域的分割方法（如分水岭算法）和基于边缘的检测技术（如Canny算子、LoG算子）。 针对更复杂的场景，本书详细介绍了基于能量函数最小化的主动轮廓模型（如Snake模型），以及如何结合图论方法（如Graph Cut）实现全局最优的图像分割。 特征提取部分聚焦于描述图像内容的关键信息。内容涵盖了局部特征描述符（如SIFT、HOG、LBP）的原理及其在尺度不变性、旋转不变性上的实现细节。同时，探讨了如何利用几何矩、形状描述符来量化对象的结构信息。 第四部分：模式识别与深度学习在图像中的应用 这一部分将传统模式识别方法与现代深度学习框架相结合。首先回顾了基于特征空间匹配的传统分类方法，如支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）。 随后，本书的核心内容转向卷积神经网络（CNN）。详细解析了CNN的基本结构单元，包括卷积层、池化层、激活函数的设计准则。重点讲解了经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet及其在图像分类、目标检测（如R-CNN系列、YOLO系列）和语义分割（如FCN、U-Net）中的创新应用。书中特别关注了迁移学习策略和模型微调技术，使读者能够有效地将预训练模型应用于特定领域的图像分析任务中。 第五部分：图像压缩与形态学处理 图像压缩旨在减少数据冗余，提高存储和传输效率。本书介绍了无损压缩（如霍夫曼编码、游程编码）和有损压缩（如基于DCT的JPEG标准）。对Luminance和Chrominance分量处理的差异进行了详细说明。 形态学处理部分基于集合论，主要应用于图像预处理和分析中。详细介绍了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的数学定义及其在噪声去除、边界提取、骨架化中的应用。 读者对象： 本书适合于计算机科学、电子信息工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及从事图像处理、模式识别、计算机视觉、遥感信息处理等领域的工程师和研究人员。具备一定的线性代数和微积分基础，对离散信号处理有初步了解的读者将受益匪浅。 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 每个章节均配有详尽的数学推导和实际的算法流程图，并辅以大量的工程实例分析。 2. 前沿性强： 充分覆盖了深度学习在图像分析中的最新进展，而非停留在传统算法层面。 3. 系统性高： 知识体系结构清晰，从信号基础到复杂的网络架构，层层递进，确保读者构建扎实的知识链条。 4. 代码示例（非本卷内容描述）： 书中提供的算法实现思路，旨在指导读者使用主流的编程环境（如Python/MATLAB）进行高效的验证与开发。

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我是一个偏向于系统优化的工程师，平时接触的都是高级语言的性能调优，对于底层汇编的理解一直停留在模糊的层面。这本书的出现，简直是及时雨。它没有过多纠缠于某种特定操作系统的API，而是聚焦于指令集本身，这种普适性让我的学习收获更大。作者在讲解循环优化和位运算技巧时，引用了大量的经典案例，这些案例不仅展示了汇编的强大，更重要的是，它们揭示了程序效率的瓶颈究竟在哪里。我以前认为优化就是写更少的代码行数，现在我明白，真正的优化是让CPU用最少的时钟周期完成任务。书中的图示和流程图部分做得极其出色，那些复杂的跳转逻辑，通过可视化呈现，变得一目了然，极大地降低了理解成本。如果说市面上很多书籍是教你“建房子”，这本书就是教你如何设计和烧制出最坚固的砖头，从根本上保证了建筑的质量。

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这本书对于理解现代编译器的目标代码生成机制，提供了绝佳的视角。我过去常常疑惑，为什么同一个C++代码片段，在不同的编译优化级别下，生成的汇编代码会天差地别。这本书详细阐述了指令集的限制和可能性，让我恍然大悟。它不只是教会你如何手写汇编，更重要的是，它让你学会“像编译器一样思考”。书中对浮点运算单元（FPU）的介绍非常详尽，涵盖了x87和SSE指令集的演变，这种历史和技术的结合，让知识点更加立体丰满。我个人感觉，读完这本书，不仅仅是学会了一门语言，而是对“计算”这一行为本身产生了更深刻的敬畏感。它让我明白了，我们今天使用的所有软件基石，都建立在这些精妙而又冰冷的二进制指令之上，那种洞悉底层的震撼感，是其他任何高级语言书籍都无法给予的。

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天哪，我最近刚啃完这本《汇编语言程序设计》，简直是打开了新世界的大门！我一直觉得编程离不开那些高级语言提供的便利，比如Python或者Java，写起来快速又直观。但这本书彻底颠覆了我的认知。它不是那种枯燥的理论堆砌，而是用一种非常实战的视角，带你深入到计算机的最底层。作者对寄存器、内存寻址模式的讲解，细腻得就像是给一块块电路板做精密的导览。我记得有一章专门讲I/O操作，以前总觉得那是操作系统的事情，但读完后，我竟然能清晰地想象出CPU如何通过端口与外部设备进行“对话”的过程。特别是关于中断处理的那部分，讲解得逻辑严密，让我这个刚接触底层的人也能摸到门道。这本书的难度系数不低，但正是这种挑战性，让我在解决每一个小实验时，都充满了成就感。它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么是这样做的”。读完后，我对整个计算机系统的运行机制有了更深层次的理解，这对于任何想在软件或硬件领域深耕的人来说，都是一本不可多得的宝典。

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说实话，这本书的排版和内容组织略显老派，它更像一本九十年代的经典教材，没有太多花哨的色彩和现代感十足的布局。但这种朴实无华恰恰是其魅力所在。重点在于内容的深度和广度。我特别赞赏作者对不同寻址方式的对比分析，那种深度挖掘指令集特性的做法，让我对“效率”有了全新的定义。它不像某些入门书籍那样，用C语言的等价代码来“翻译”汇编，而是坚守了汇编语言自身的逻辑体系。阅读过程中，我不得不频繁地查阅附录中的指令集手册，这种主动学习的过程非常费力，但记忆点也极其深刻。它强迫你必须将抽象的概念转化为具体的机器码操作，这是一种非常痛苦但卓有成效的思维训练。对于希望彻底掌握处理器工作原理的读者，这本书提供了无可替代的“第一手资料”。

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这本书的行文风格实在是太“硬核”了，就像一位经验丰富的老工程师在手把手教你打磨每一个零件。它没有过多地去迎合初学者的“舒适区”，开篇就直奔主题，各种操作码和十六进制指令扑面而来，初看之下确实让人有点眩晕。不过，如果你能坚持下去，你会发现这种直接的沟通方式非常高效。我尤其欣赏作者在讲解复杂数据结构操作时的那种严谨性，那种对位操作的精确把握，简直是艺术品。比如，书中对于栈帧的构建和销毁的剖析，清晰到我甚至能在不借助任何调试工具的情况下，在脑子里模拟出函数调用的完整生命周期。说实话，这本书不太适合那些只想快速搭建一个应用原型的人，它更像是为那些渴望探究“机器之心跳”的硬核玩家准备的“武功秘籍”。读完它，你会感觉自己像是解锁了某种隐藏技能，看普通程序运行，都多了一层看穿本质的透视眼。

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