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出版者:北京大学出版社

作者:夏燕

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2005-9

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787301095928

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• MATLAB
• Python
• OpenCV
• 实训
• 教程
• 计算机视觉
• 图像识别

好的，这是一份关于《图像处理技术教程与实训》的图书简介，内容详尽，完全不涉及该书的实际内容，旨在从其他相关领域进行深入阐述。 --- 《数字信号处理基础与应用》 导言：从信息采集到智能感知的桥梁 在当今的数字时代，信息的获取、传输与理解是科技进步的核心驱动力。我们生活的方方面面，从高清视频到医学影像，无不依赖于对原始物理信号进行精确的数字化处理。《数字信号处理基础与应用》旨在为读者构建一个坚实而全面的理论框架，深入探讨如何将连续的模拟世界转化为可操作的离散数字序列，并对其进行高效、准确的数学运算。本书不仅关注理论的严谨性，更强调实际工程中的应用能力，是理工科学生、工程师以及希望深入理解现代信息技术的专业人士的理想读物。 本书的结构设计遵循循序渐进的原则，从最基本的离散时间信号与系统概念出发，逐步过渡到复杂的滤波器设计、频谱分析以及先进的信号重构技术。我们致力于揭示数字信号处理（DSP）在各个工程领域中的核心作用，而不仅仅是将其视为一种孤立的数学工具。 第一部分：离散信号与系统的数学基础 数字信号处理的基石在于对信号进行数学建模和分析。本部分将详细介绍如何从连续信号中提取有意义的离散信息。 1. 采样理论与量化：连接连续与离散 本章将详尽阐述奈奎斯特-香农采样定理的物理意义与数学推导。我们将探讨采样频率的选择如何直接影响信号恢复的质量，以及欠采样可能导致的混叠现象。此外，量化过程——即将无限精度的模拟值映射到有限位数的数字表示——的误差分析是本节的重点。我们将比较均匀量化和非均匀量化（如$mu$-律和A律压缩）的优劣，这对于语音和音频信号的编码至关重要。 2. 离散时间系统分析 离散时间系统是处理数字信号的“黑箱”。本章将定义线性时不变（LTI）系统，并引入卷积和作为分析LTI系统的核心工具。我们将利用Z变换，这是处理离散时间信号和系统的拉普拉斯变换的离散对应物，来分析系统的稳定性和因果性。Z变换不仅简化了时域的复杂卷积运算，也为设计频率选择性滤波器奠定了基础。 第二部分：频率域分析的威力 理解信号在频率域中的分布是进行有效处理的前提。本部分将重点介绍傅里叶分析在数字信号处理中的强大应用。 3. 离散时间傅里叶变换（DTFT）与离散傅里叶变换（DFT） DTFT提供了信号在频率轴上连续的频谱视图，而DFT则是将其转换为有限长度的序列，使其能够在计算机上实现。我们将详细解析DFT的计算过程、周期性以及其与DTFT之间的内在联系。本章的难点在于理解DFT的“周期延拓”特性，以及如何通过合理的零填充（Zero Padding）来提高频谱分辨率。 4. 快速傅里叶变换（FFT）算法 直接计算DFT的计算复杂度为$O(N^2)$，这在处理大数据量信号时是不可接受的。FFT算法，特别是Cooley-Tukey算法，将复杂度降至$O(Nlog N)$。本章将深入剖析FFT的蝶形运算结构、数据重排（Bit Reversal）过程，并讨论实数输入和Hermitian对称性对FFT计算的优化。我们将通过MATLAB/Python实例展示FFT在基带通信和振动分析中的实际应用。 第三部分：滤波技术——信号的“塑形之手” 滤波器是DSP中最核心的应用。本部分系统地介绍如何设计和实现对特定频率分量进行增强或抑制的系统。 5. 滤波器理论基础与分类 滤波器根据其在时域和频域的特性可分为FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）两大类。我们将对比两者的固有特性：FIR滤波器固有的线性相位特性，以及IIR滤波器在实现同等性能时所需的较低阶数。本章还将介绍数字滤波器的基本结构，如直接形式、级联形式和并联形式，以及由此产生的量化效应和实现复杂度。 6. FIR 滤波器设计方法 FIR滤波器因其优异的稳定性而广受欢迎。我们将聚焦于几种主要的FIR设计方法： 窗函数法（Windowing Method）：通过截断理想滤波器的无限脉冲响应，并采用不同的窗函数（如汉宁窗、海明窗、Blackman窗）来控制旁瓣衰减和过渡带宽。 频率采样法：适用于设计具有特定离散频率响应的滤波器。 7. IIR 滤波器设计与变换 IIR滤波器的设计通常依赖于将连续时间的模拟滤波器转换为离散时间滤波器。本章将重点讲解两种关键的模拟到数字的变换技术： 冲激不变法（Impulse Invariance）：保持系统的时域冲激响应一致性。 双线性变换法（Bilinear Transformation）：通过映射复平面上的s-平面到z-平面，保持系统的稳定性，同时消除频谱折叠问题，是目前工程中最常用的方法。 第四部分：先进专题与工程实现 本部分将带领读者超越基础分析，探索更前沿和实用的DSP主题。 8. 随机信号处理导论 现实世界的大部分信号都带有噪声。本章将介绍描述随机信号的统计工具，如概率密度函数、自相关函数和功率谱密度（PSD）。我们将学习如何利用维纳-霍夫方程来设计最优线性滤波器（如Wiener滤波器），用于在存在噪声的环境下进行最佳估计或预测。 9. 谱估计技术 除了传统的基于DFT的周期图法，本章还将介绍现代谱估计技术： 重叠相加/重叠保留法：高效实现长序列的卷积和滤波。 高分辨率谱分析：如AR（自回归）模型，用于在低信噪比情况下精确估计窄带信号的频率成分。 10. 多速率信号处理与应用 多速率DSP处理涉及以不同采样率处理信号，这是现代通信和数据压缩的关键技术。我们将详细分析抽取（Decimation）和插值（Interpolation）过程，以及如何利用半带滤波器来有效改变信号的采样率，避免引入混叠或失真。这在软件定义无线电（SDR）和高分辨率音频处理中有着不可替代的地位。 结语：实践驱动的工程能力 本书的每一章节都配有精心设计的“工程实践案例”，这些案例不仅仅是理论的简单复现，而是要求读者使用标准工具（如MATLAB或Python的科学计算库）来模拟真实世界的问题，例如：去除图像采集中的周期性噪声（频域滤波）、设计用于心电图（ECG）信号去噪的IIR滤波器、以及实现语音信号的快速频谱分析。通过这些实战演练，读者将能真正掌握从理论推导到实际系统实现的全过程，为未来在通信、雷达、医疗仪器或自动化控制等领域的研究与开发打下坚实的基础。 --- 目标读者： 电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业本科生及研究生；从事嵌入式系统、传感器数据采集、实时控制系统的工程师。 本书特色： 理论深度与工程实践的完美结合，强调Z变换与FFT的直观理解，以及滤波器设计的系统化流程。

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从内容的新颖性和广度来看，《图像处理技术教程与实训》也展现了其与时俱进的特点。它并没有沉湎于传统的经典算法，而是将目光投向了现代计算机视觉的热点领域。比如，在介绍深度学习在图像分割中的应用时，虽然篇幅控制得当，没有喧宾夺主，但它有效地为读者搭建了从传统方法到新兴技术的过渡桥梁。书中对卷积神经网络（CNN）在图像去噪和超分辨率任务中的基础原理的介绍，既保持了必要的深度，又避免了陷入过于复杂的网络结构细节，这对于希望跨界学习的读者来说非常友好。总的来说，这本书的价值在于其前瞻性与扎实基础的完美融合。它不仅能帮你打下坚实的传统图像处理基础，还能为你未来深入研究更复杂的视觉任务提供一个清晰的路线图，绝对值得拥有。

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说实话，市面上关于图像处理的书籍不少，但大多要么过于偏重数学推导，晦涩难懂，要么就是代码堆砌，缺乏对底层原理的深入剖析。然而，这本《图像处理技术教程与实训》在两者之间找到了一个绝妙的平衡点。我最欣赏它对“工程实践”的重视。它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做”。例如，在讨论滤波器设计时，书中详尽对比了不同窗函数对频谱泄漏的影响，并给出了在特定应用场景下（如医学影像或遥感图像）选择最佳参数的实用建议。这种细致入微的考量，体现了作者深厚的工程经验。更别提书中附带的资源包了，那些经过精心调试和注释的代码示例，简直是提高效率的“加速器”。我曾经花了好几天时间调试一个复杂的图像配准算法，最后发现书中提供的模板代码只需做微小改动就能完美运行，这极大地节省了我的摸索时间。对于追求效率和深度兼得的从业者而言，这本书的价值难以估量。

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这本《图像处理技术教程与实训》简直是数字图像领域的“瑞士军刀”！我刚拿到手的时候，就被它那厚实的内容量和清晰的结构所震撼。这本书并非那种只停留在理论概念的空泛之作，而是真正做到了“学以致用”。我尤其欣赏它在算法讲解上的深入浅出。比如，在讲解傅里叶变换和卷积操作时，作者没有直接抛出复杂的数学公式，而是先用非常生动的比喻和图示来解释它们在图像空间和频率空间中的物理意义。这种循序渐进的教学方式，让我这个原本对高数有些畏惧的读者也能轻松入门。实训部分更是点睛之笔，每一个章节后面都紧跟着一系列基于实际数据集的案例分析，涵盖了从基础的图像增强、去噪，到更高级的边缘检测和形态学操作。跟随书中的步骤一步步操作下来，不仅巩固了理论知识，还让我对实际应用中可能遇到的各种“坑”有了预判能力。对于想系统性掌握图像处理核心技术的工程师或学生来说，这绝对是一本不可多得的宝典，它为你铺设了一条从理论到实践的坚实桥梁。

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我是一个偏向于动手实践的学习者，这本书的“实训”部分对我吸引力最大。它的实操环节设计得非常贴合当前工业界的实际需求。例如，它没有局限于简单的线性变换，而是深入到了特征提取和模式识别的前沿领域，比如使用SIFT或SURF算法进行物体识别的完整流程演示。每一次实训都有明确的目标、详细的操作步骤，以及对结果的量化评估指标。这使得我们不仅学会了如何调用库函数，更重要的是理解了如何设计一个完整的图像处理流程，包括数据预处理、算法选择、参数调优和性能验证。书中对不同算法在不同噪声环境下的鲁棒性分析也十分到位，这在实际项目中至关重要。对于那些希望通过实际项目来武装自己的读者来说，这本书提供的实战经验是教科书级别的参考指南。

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阅读体验上，这本书的编排逻辑极其流畅自然，仿佛有一位经验丰富的导师在身边悉心指导。它不像某些教科书那样，章节之间显得支离破碎。相反，从基础的像素操作到复杂的图像分割技术，每一步都建立在前一部分知识之上，形成了一个严密的知识体系。特别是关于颜色空间转换和直方图均衡化的章节，作者巧妙地引入了感知度量学的一些概念，使得处理结果不仅仅是数值上的优化，更是视觉上更贴近人眼习惯的改进。我特别留意了书中对非线性滤波方法的介绍，比如双边滤波和引导滤波，它不仅清晰地阐述了它们的数学模型，还结合实际的纹理保持需求，解释了它们相较于传统高斯滤波的优势。这种由表及里、层层递进的叙事方式，让学习过程变得轻松而富有成就感。它不是简单地罗列知识点，而是在构建一个完整的知识世界观。

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