影像技术学考试实战训练题库精解

影像技术学考试实战训练题库精解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:北京科学技术出版社
作者:郭爱廷
出品人:
页数:210
译者:
出版时间:2005-1
价格:27.00元
装帧:
isbn号码:9787530430644
丛书系列:
图书标签:
  • 影像技术学
  • 医学影像
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具体描述

《影像技术学考试实战训练题库精解》是针对影像技术专业学生考试和参加全国影像技术专业资格考试的应试者而编写的,按解释题、填空题、判断题、选择题和简述题格式编排,以“三基”为主线,突出重点、难点和易混淆点。帮助考生全面掌握最新大纲和教材的知识体系,深刻理解影像技术学的概念、定义,掌握应用影像技术学基本知识解决临床实际问题的方法,拓展发散思维,提高考生的综合素质,增强考生的竞争能力。

《影像技术学考试实战训练题库精解》一书以《医学影像技术专业教学计划和教学大纲》为依据,以现行影像技术学教材为蓝本,参阅国内外影像技术学相关专著和期刊,共选编各种类型试题2000道,内容丰富,信息量大,知识覆盖面较广,基本能满足影像学专业各方面的理论考试。

图像处理与计算机视觉:理论基础与前沿应用 本书导览 本书旨在为图像处理、计算机视觉领域的学生、研究人员及从业者提供一套全面而深入的理论框架与实践指导。我们专注于构建坚实的数学基础,探讨核心算法的演进,并聚焦于当前最具活力和挑战性的前沿研究方向。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与应用的直观性,力求在概念阐释与实际操作之间架起一座坚实的桥梁。 第一部分:数字图像基础与信号处理 本部分是理解后续所有高级主题的基石。我们从人眼视觉系统和光电转换的物理原理出发,详细解析数字图像的采样、量化过程,以及由此带来的信息失真问题。 1.1 图像的数学表达与表示 深入探讨二维离散函数在数字域中的表示方法,包括灰度级、彩色空间(RGB、HSV、Lab)的转换与特性。特别关注色彩恒常性问题及其在不同光照条件下的数学建模。 1.2 图像增强与去噪 本章详细剖析空间域和频率域的图像增强技术。 空间域增强: 对直方图均衡化(包括自适应方法如限制对比度自适应直方图均衡化 AHE/CLAHE)的理论推导与实际性能评估。探讨点、线、区域运算在对比度拉伸和细节增强中的应用。 频率域处理: 从傅里叶变换(2D DFT)的理论基础出发,解释图像在频域中的能量分布特征。深入讲解低通滤波(理想、Butterworth、高斯滤波器)在平滑图像中的作用,以及高通滤波器的锐化效果。重点讨论了非线性滤波技术(如中值滤波、双边滤波)在处理脉冲噪声和保留边缘结构方面的优势与局限性。 1.3 图像复原:逆问题的解决 图像复原关注如何根据带有噪声和模糊的观测图像,估计出原始图像。本章核心在于理解退化模型(点扩散函数 PSF)的建立与逆滤波的挑战。 线性复原方法: 详细分析维纳滤波(Wiener Filter)的最小均方误差(MMSE)准则,讨论其在已知噪声和模糊特性下的优化过程。 盲复原技术: 探讨在PSF未知情况下进行图像复原的方法,包括迭代约束算法及其在实际应用中的收敛性分析。 第二部分:图像特征提取与描述 特征是连接原始像素数据与高级语义理解的桥梁。本部分系统梳理了经典和现代的特征提取范式。 2.1 边缘与角点检测 从微分算子(Sobel, Prewitt)的梯度计算,到二阶导数(Laplacian)的应用,理解如何捕捉图像的突变信息。重点讲解 Canny 边缘检测算法的五步流程及其对噪声鲁棒性的工程考量。深入分析 Harris 角点检测的响应函数及其在图像配准中的作用。 2.2 局部描述符的构建 本章聚焦于对图像局部纹理和形状信息的有效编码。 尺度不变特征: 详细阐述尺度空间理论,并深入研究尺度不变特征变换(SIFT)算法的构建流程,包括 Difference-of-Gaussians (DoG) 空间的构建、关键点定位与描述符生成。讨论 SURF 算法在近似计算上的效率优势。 描述子优化: 分析 LBP(局部二值模式)在纹理分析中的应用,以及 HOG(方向梯度直方图)在行人检测任务中的历史地位与数学构造。 2.3 图像分割技术 将图像划分为有意义的区域是理解场景内容的第一步。 基于阈值和区域的方法: 讨论 Otsu 法的统计学基础,以及分水岭算法(Watershed)在复杂结构分离中的局限与改进。 活动轮廓模型(Snakes): 阐述能量最小化框架下曲线演化在目标边界跟踪中的应用。 第三部分:几何变换与三维重建 理解图像与真实世界几何关系是实现深度感知和三维建模的关键。 3.1 几何变换基础 解析仿射变换和透视变换(单应性/Homography)的数学模型。重点讨论如何使用控制点进行图像配准(Image Registration)和校正,以及变换矩阵在图像拼接(Stitching)中的应用。 3.2 相机模型与标定 详细介绍针孔相机模型(Pinhole Model)的内参和外参矩阵。讲解二维到三维的投影关系。深入探讨相机标定(Camera Calibration)的原理,包括平面棋盘格法所需的数学步骤和误差最小化方法。 3.3 立体视觉与深度估计 本章探讨如何从多视图中恢复场景的三维结构。 多视图几何: 阐述对极几何(Epipolar Geometry)的基本概念,以及基础矩阵(Fundamental Matrix)和本质矩阵(Essential Matrix)的求解过程。 立体匹配: 对比基于局部窗口的匹配算法(SSD/SAD)和全局优化方法(如图割 Graph Cut)的优缺点。讨论视差图的计算、细化与不连续性处理。 第四部分:深度学习在视觉中的应用 随着计算能力的提升,卷积神经网络(CNN)已成为图像处理的主流范式。本部分将理论与实践紧密结合。 4.1 卷积神经网络基础回顾 快速回顾 CNN 的核心组件:卷积层、激活函数(ReLU, Sigmoid, Tanh)、池化层、全连接层,以及反向传播算法(Backpropagation)。强调感受野(Receptive Field)的概念。 4.2 经典网络结构与迁移学习 系统分析 LeNet, AlexNet, VGG, ResNet 等里程碑式网络的结构创新点,特别是残差连接(Residual Connection)对深层网络训练的贡献。详细介绍预训练模型(如 ImageNet 上训练的模型)在下游任务中的迁移学习策略(特征提取与微调)。 4.3 现代任务的深度学习解决方案 目标检测: 比较基于区域的两阶段方法(R-CNN系列)与基于回归的一阶段方法(YOLO, SSD)的性能权衡,理解 Anchor Box 的作用。 语义分割: 探讨全卷积网络(FCN)的设计思路,以及 U-Net 结构在医学图像分割中如何有效融合多尺度特征。 结语 本书的编写旨在提供一个结构化的学习路径,帮助读者不仅掌握现有成熟技术,更能理解其背后的数学原理,从而具备分析和解决未来图像领域复杂问题的能力。理论深度与工程实践的结合,是本书的核心追求。

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读后感

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用户评价

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我一直在寻找一本能够真正帮助我理解影像技术核心概念的图书,而《影像技术学考试实战训练题库精解》恰好满足了我的需求。它的优势在于,它不仅仅是一本题库,更是一本能够引导读者深入思考的“学习伙伴”。我尤其赞赏它在题目设计上的独特性。许多题目并非直接考查记忆性的知识点,而是通过模拟真实的临床场景或者技术应用场景,来考查我们对知识的理解、分析和应用能力。例如,它会给出一系列影像数据,要求我们分析其中的异常,或者根据某个技术指标,推断出最佳的成像参数。这种题目类型,对于我来说,是极具挑战性但也极具价值的。因为它迫使我不仅仅停留在“背诵”层面,而是要真正地“理解”影像技术是如何与实际问题相结合的。这本书的题目还非常注重考查知识点的关联性。它会通过一道题目,将几个看似独立的知识点串联起来,要求我们在解答时能够综合运用。这让我在复习过程中,能够建立起一个更加宏观和系统的知识体系,而不是碎片化的记忆。而且,它的题目解析还常常会引入一些“提示”,比如“在解答此题时,请注意……”、“此题的解题关键在于……”,这些提示就像是指南针,在我感到困惑时,能够迅速地把我引向正确的方向。这种设计,让我在做题的过程中,即使遇到难题,也不会感到绝望,反而会激发我的探索欲,想要去弄清楚其中的奥秘。

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这本书的出版,无疑为正在备考影像技术学专业的考生们提供了一份极其宝贵的资源。我注意到,《影像技术学考试实战训练题库精解》在内容编排上,充分考虑到了考试的真实性和前沿性。它不仅仅收录了大量的基础题,更重要的是,它包含了很多紧跟最新影像技术发展动态的题目,并且对这些新技术的原理和应用进行了深入的考查。这一点对于我这样需要时刻关注行业发展,提升自身竞争力的学生来说,是至关重要的。许多辅导资料可能只是停留在经典的知识点上,而这本书则展现出了它与时俱进的特点。例如,它在数字影像处理、三维重建、甚至一些新兴的医学影像技术方面,都设置了相当一部分有深度、有难度的题目,并且给出了非常专业和细致的解答。这些解答不仅仅是告诉我们结果,更是深入剖析了这些新技术背后的理论基础、算法原理以及实际应用中的注意事项。我曾经对某些新兴技术感到迷茫,但通过这本书的学习,我不仅能够理解其基本原理,还能对它们在考试中的可能考查方向有所预判。另外,这本书的题目难度跨度也很大,从基础入门到综合应用,再到一些拔高型的题目,都涵盖在内。这使得我可以根据自己的实际情况,有针对性地进行训练。我可以在基础薄弱的时候,先从简单题目入手,逐步巩固;在掌握一定基础后,再挑战高难度题目,锻炼自己的综合分析能力。这种循序渐进的学习方式,让我备考的过程更加高效和有条理。

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我必须说,《影像技术学考试实战训练题库精解》这本书的价值,远超其纸张本身的重量。它最大的贡献在于,它为我提供了一个非常系统和全面的实战演练平台。我曾经在备考时,最容易陷入的误区就是“眼高手低”,总觉得概念都懂,但一到做题就卡壳。这本书的题目类型非常丰富,涵盖了从基础概念的理解到复杂场景的分析,再到理论与实践相结合的应用题。这些题目,就像是真实考试的“预演”,让我能够提前感受到考试的压力和挑战。更重要的是,它的解析部分,做得非常到位。它不仅仅是告诉你“为什么”,而是会深入地剖析“如何”。例如,在遇到一道复杂的计算题时,它会一步步地展示出整个计算过程,并且解释每一步的逻辑依据。在遇到一道需要分析影像数据的题目时,它会详细地说明如何从影像中提取关键信息,如何进行比对分析,以及如何得出结论。这种“手把手”的教学方式,对于我这样需要具象化学习过程的学生来说,是极其有益的。我发现,通过不断地练习和反思,我逐渐掌握了在不同场景下,如何运用影像技术学的知识来解决实际问题。而且,这本书还会在一些题目中,提示我们相关的“核心术语”和“关键公式”,这让我能够有意识地去梳理和记忆这些重要的要素。这对于我构建一个完整的知识框架,具有非常大的帮助。

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拿到《影像技术学考试实战训练题库精解》这本书,我最直接的感受是它的“系统性”和“全面性”。它不仅仅是一本厚实的题库,更像是一本能够带领读者构建起完整影像技术学知识体系的“路线图”。这本书最让我赞赏的是,它在每个章节的题目设置上,都遵循了由浅入深、由易到难的原则。一开始的题目,主要是对基础概念的巩固和记忆的考查。随着章节的深入,题目的难度逐渐增加,开始考查我们对知识的理解、分析和应用能力。这种循序渐进的学习方式,非常适合我这样需要打牢基础的学生。而且,它在题目解析方面,做得尤为出色。解析不仅仅是提供一个正确答案,而是会深入地剖析每一个选项的原理,以及题目背后隐藏的考点。我特别喜欢的是,它在解析中还会引用一些相关的理论或者模型,来帮助我们更好地理解。这让我感觉,我不仅仅是在做题,更是在进行一次深入的学习和研究。我曾经在遇到一道难题时,花费了很长时间也未能理解。但当我仔细阅读了这本书的解析后,我不仅理解了这道题,还对相关的知识点有了更深刻的认识。此外,这本书的题目还非常贴近考试的实际要求,它会模拟考试中的各种题型,包括选择题、填空题、简答题,甚至是需要进行简单计算的题目。这让我能够提前适应考试的节奏和难度,从而在真正的考试中更加从容。这本书,是我备考影像技术学过程中,不可或缺的“战友”。

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拿到这本《影像技术学考试实战训练题库精解》之后,我最直观的感受就是它比我想象的要厚实许多,这让我一开始既有些欣慰(内容应该很充实)又有些小小的担忧(会不会太难啃?)。不过,当我翻开第一页,系统的排版和清晰的字体瞬间打消了我的疑虑。这本书显然是经过精心设计的,不仅仅是将题目堆砌在一起,而是围绕着影像技术的各个核心模块,层层递进地展开。我特别喜欢它在每个章节开头都设置了“考点梳理”和“核心概念解析”部分,这对于我这种需要系统复习基础知识的学生来说,简直是福音。它不是简单地丢给你一堆知识点,而是用一种非常有逻辑的方式,将复杂的影像技术概念进行拆解和重组,让我们能够快速抓住重点,理解其背后的原理。而且,它还穿插了一些“易错点提醒”和“经典案例分析”,这些细节的处理真的非常到位。我曾经在备考其他科目时,最头疼的就是那些模棱两可的题目,往往因为不熟悉一些细微的易错点而失分。这本书的这些提示,就像是为我量身定制的“避雷针”,让我能够提前预判,避免陷入相似的陷阱。另外,它的题型也非常丰富,不仅仅是传统的选择题和填空题,还包含了大量的案例分析题和简答题,这正好模拟了实际考试中可能遇到的各种题型,让我能够全方位地锻炼解题能力。尤其是一些需要结合实际操作场景的题目,它给出的解析往往非常详尽,不仅告诉了你正确答案,还深入剖析了错误选项的原理,让我们知其然更知其所以然。

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在众多影像技术学考试辅导资料中,《影像技术学考试实战训练题库精解》以其独特的内容和严谨的讲解脱颖而出。它最显著的特点之一,就是其题目与知识点的“高度匹配度”。我注意到,这本书的题目并非随意编排,而是紧密围绕着影像技术学的核心知识体系和考试大纲来设计的。每一道题目,无论是基础题还是难题,都能够清晰地反映出某个或某几个关键知识点的考查意图。这让我在做题时,能够非常明确地知道自己正在巩固哪些知识,以及自己还有哪些薄弱环节。而且,它的解析部分,同样具有很高的参考价值。它不会简单地给出答案,而是会详细地解释每一个选项的对错原因,并深入剖析题目背后的原理。这种“咬文嚼字”式的解析,对于我这样追求理解深度的人来说,是再合适不过了。我曾多次发现,即使我做对了一道题,如果我只看了答案,就无法真正掌握其精髓。而这本书的解析,则能让我看到题目背后隐藏的逻辑和考点。此外,它在解析中还会穿插一些“学习建议”,比如“在复习时,可以关注XX方面的内容”,或者“如果遇到类似的题目,可以尝试XX的解题思路”。这些建议,就像是备考路上的“锦囊妙计”,能够帮助我更高效地进行复习和提高。我发现,通过持续地运用这本书的题目和解析,我不仅对影像技术的知识有了更扎实的掌握,也对考试的题型和难度有了更清晰的认识。

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我一直认为,一本好的考试辅导书,不仅仅要提供题目,更要引导读者建立起独立的思考能力。《影像技术学考试实战训练题库精解》在这方面做得非常出色。它最让我欣赏的是,它鼓励我们“探究”而非“死记”。许多题目并不直接给出“标准答案”,而是要求我们进行分析、比较和论证。即使是选择题,它的解析也会详细地分析每一个选项的优劣,而不是简单地说“这个是对的,那个是错的”。这种讲解方式,极大地激发了我的学习主动性。我不再是被动地接受知识,而是主动地去思考,去权衡,去判断。我曾经对某个影像技术的原理感到困惑,但通过书中一道相关的分析题,我被迫去深入研究它的运作机制,最终豁然开朗。这本书的题目还非常注重考查我们对“细节”的把握。影像技术是一个非常精细的学科,很多时候,一个微小的参数变化,或者一个细微的操作失误,都会导致截然不同的结果。这本书的题目,恰恰能够捕捉到这些细节,并且要求我们在解答时,能够考虑到这些因素。而它的解析,则会详细地指出这些细节的重要性,以及它们可能带来的影响。这让我意识到,在实际操作中,我们必须时刻保持警惕,注重每一个环节的精确性。这本题库,就像一面镜子,照出了我在知识掌握上的不足,也帮助我建立了更严谨的学习态度。

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购买《影像技术学考试实战训练题库精解》是我为备考影像技术学所做的最明智的决定之一。这本书的优点非常多,但最令我难以忘怀的是它在“知识迁移”方面的引导。影像技术学涉及的知识点很多,很多时候我们会发现,即使掌握了一个概念,也很难将其应用到新的题目或者新的场景中。这本书的题目设计,恰恰解决了这个问题。它不仅仅是在考查某个孤立的知识点,而是将不同的知识点巧妙地结合起来,形成一些综合性的考题。例如,一道题目可能需要我们结合影像采集、图像处理和质量评价等多个环节的知识才能解答。通过解答这些题目,我能够清晰地看到不同知识点之间的联系,以及它们是如何相互作用的。更重要的是,它的解析部分,不仅解释了如何解答这道题目,还常常会提示我们,这道题目的解题思路,可以如何推广到其他类似的问题上去。这种“举一反三”式的教学,让我受益匪浅。我发现,随着我不断地做题和学习,我解决问题的能力得到了显著的提升,不再仅仅是“死记硬背”,而是能够灵活地运用所学知识。此外,这本书的题目还涵盖了许多“陷阱题”或者“迷惑题”。这些题目,看似简单,但稍不留神就容易出错。而它的解析,则会详细地分析这些陷阱的设置原理,以及我们应该如何识别和避免。这让我在考试中,能够更加自信,更加冷静地分析题目,从而减少失误。

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说实话,一开始对这本书并没有抱太高的期望,觉得市面上这种考试辅导资料太多了,内容大同小异。但当我深入研究《影像技术学考试实战训练题库精解》后,我彻底改变了看法。它最大的亮点在于其“精解”二字,绝非泛泛而谈。每一道题目,尤其是那些难度较高的题目,都附有详尽到近乎“唠叨”的解析。这种“唠叨”不是无用的信息堆砌,而是真正地将解题思路、关键知识点、甚至相关联的其他概念都清晰地罗列出来。我经常会遇到一些题目,即使知道答案,也无法完全理解为何是这个答案。而这本书的解析,就像一位经验丰富的老师,一步一步地引导我,直到我茅塞顿开。它不会简单地说“因为A是正确的”,而是会详细解释A为什么正确,B、C、D为什么错误,并且会关联到教材中的哪个章节,哪个理论。这种深度解析对于提升我理解的准确性和记忆的牢固性起到了至关重要的作用。我曾多次尝试跳过解析直接做题,然后对答案,再回头看解析,结果发现,如果不理解解析的逻辑,很多时候只是“记住了”答案,而不是“理解了”知识点。这本书的解析,真正做到了“授人以渔”,让我能够举一反三,触类旁通。我尤其欣赏的是,它在解析中还会加入一些“拓展阅读”或者“相关联的考试方向”提示,这让我能够有意识地去关注那些可能在考试中出现的变化或者延伸。

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拿到《影像技术学考试实战训练题库精解》之后,我立即被其严谨的学术风格和实用的备考价值所吸引。这本书最让我印象深刻的是它对每一个知识点的“深挖”。它不会满足于简单地给出定义和公式,而是会详细阐述这些概念的由来、发展历程、以及它们在影像技术领域中的具体作用和意义。我曾经在学习某个概念时,感到似懂非懂,翻阅了多本书籍也未能彻底理解。但在这本书的解析中,我找到了我需要的答案。它用非常清晰的语言,结合生动的比喻和图示(虽然这里我没有看到图,但从解析的逻辑可以想象),将复杂的原理层层剖析。这使得我对于一些抽象的概念,有了更直观的认识。而且,它在解析中还会引用一些相关的研究成果或者行业标准,这让我感觉这本书的内容非常权威和前沿。这对于我这样希望在学术上有所建树的学生来说,是非常宝贵的。这本书的题目设计也相当精妙,它不仅仅是为了考查知识的掌握程度,更是为了引导我们去思考影像技术背后更深层次的逻辑。例如,它会设计一些“反向思考”的题目,让我们去分析一个技术可能存在的局限性,或者在特定条件下,为什么会出现某种成像结果。这种题目类型,能够极大地锻炼我们的批判性思维和解决问题的能力。我发现,通过对这些题目的深入研究,我不仅掌握了考试所需要的知识,更重要的是,我培养了一种对影像技术领域进行深度探究的兴趣和能力。

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