图像处理技术实训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国铁道

作者:高文胜编著

出品人:

页数:297

译者:

出版时间:2006-12

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787113075101

丛书系列:

图书标签:

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

《数字图像传感器与成像系统原理》 本书深入探讨了数字图像传感器和成像系统的核心技术与前沿进展。全书共分为十七章，系统性地介绍了从光电转换的物理基础到复杂成像系统的设计与优化。 第一章 光电转换原理 详细阐述了光子与电子的相互作用，包括光电效应、半导体材料的导电机制、以及光子在不同材料中的吸收和传输过程。我们将追溯到量子力学的基本概念，解释为何光电转换能够实现，并引入光电导效应、光伏效应等关键物理现象。 第二章 图像传感器的基本结构与分类 聚焦于构成数字图像的基石——图像传感器。本章将详细介绍CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）两种主流传感器技术的发展历程、工作原理、结构特点以及优缺点。我们会对比分析它们在电荷传输、读出速度、功耗、集成度等方面的差异，为后续章节的深入理解打下基础。 第三章 光电二极管阵列 深入解析光电二极管作为最基本的感光单元如何工作。本章将详细介绍其PN结的形成、光照下的载流子产生与分离、以及信号的读取机制。同时，我们会探讨不同光电二极管结构（如PIN结、雪崩光电二极管）及其特性，分析它们在光信号检测中的应用。 第四章 像素设计与优化 聚焦于单个像素的设计细节。我们将探讨像素的几何形状、感光区域的尺寸、感光材料的选择，以及如何通过结构优化来提高量子效率、降低噪声。本章还将涉及像素内部电路的设计，包括复位晶体管、读取晶体管等，以及这些电路如何影响信号的准确性和速度。 第五章 噪声分析与抑制 噪声是图像质量的天敌。本章将系统性地分析图像传感器中存在的各种噪声源，包括热噪声、散粒噪声、闪烁噪声、暗电流噪声等。我们会详细阐述这些噪声的产生机制，并介绍在传感器设计和信号处理过程中常用的噪声抑制技术，如降噪算法、低噪声放大器等。 第六章 量子效率与光谱响应 量子效率（QE）直接决定了传感器将光子转化为电子的效率。本章将深入分析影响量子效率的因素，包括材料吸收特性、表面反射、内部电荷复合等。同时，我们将讨论传感器的光谱响应范围，以及如何通过滤光片和材料选择来调整传感器的颜色响应特性，以满足不同应用场景的需求。 第七章 动态范围与饱和度 动态范围是传感器能够同时捕捉从最暗到最亮点场景的能力。本章将详细介绍动态范围的定义、影响因素，以及如何通过改进像素结构和读取电路来扩展传感器的动态范围。我们还将讨论像素饱和现象及其产生的图像失真，并介绍避免饱和的策略。 第八章 成像系统光学设计基础 将视角从传感器扩展到整个成像系统。本章将介绍光学成像的基本原理，包括光的衍射、干涉、折射和反射。我们将探讨透镜的成像特性，如焦距、孔径、景深等，并引入像差的概念及其校正方法，为理解成像系统的光学性能奠定基础。 第九章 镜头技术与选择 镜头是成像系统的“眼睛”。本章将详细介绍不同类型的镜头，如定焦镜头、变焦镜头、广角镜头、长焦镜头等，并分析它们的结构特点、成像原理和适用场景。我们还将讨论镜头的技术参数，如MTF（调制传递函数）、畸变、色差等，以及如何根据应用需求选择合适的镜头。 第十章 成像系统集成与标定 本章将聚焦于如何将光学元件、图像传感器以及其他必要部件集成起来，形成一个完整的成像系统。我们将讨论系统的装配流程、接口标准、以及重要的系统标定过程，包括几何标定、辐射定标等，以确保成像系统能够输出准确、可靠的图像数据。 第十一章 图像信号处理链路 从传感器输出的原始信号到最终可见图像，需要经过一系列信号处理。本章将详细介绍图像信号处理的各个环节，包括模数转换（ADC）、增益控制（AGC）、白平衡、色彩校正等。我们会分析这些处理过程对图像质量的影响，并介绍常用的算法。 第十二章 图像文件格式与编码 图像数据的存储和传输离不开文件格式和编码。本章将介绍常见的图像文件格式，如JPEG、PNG、TIFF、RAW等，并深入分析它们的结构、特点以及在不同应用中的优劣。我们还将讨论图像压缩技术，包括有损压缩和无损压缩，以及它们对图像质量和文件大小的影响。 第十三章 特殊成像技术 本章将探索一些非传统的或具有特殊功能的成像技术。我们将介绍红外成像、紫外成像、X射线成像、高光谱成像、多光谱成像等技术的基本原理、传感器选择以及应用领域。这些技术能够捕捉人眼无法直接感知的光谱信息，为科学研究和工业应用提供独特视角。 第十四章 成像系统在科学研究中的应用 将重点关注成像系统在科研领域的广泛应用。本章将以天文学、生物医学、材料科学、环境监测等领域为例，详细阐述成像技术如何助力科学家进行观测、分析和实验。我们将展示不同类型的成像系统如何解决具体的科学问题。 第十五章 成像系统在工业生产中的应用 工业自动化和质量控制是成像技术的重要应用领域。本章将介绍机器视觉系统在产品检测、尺寸测量、表面缺陷识别、装配引导等方面的应用。我们将探讨工业相机、光源、镜头等关键部件的选择原则，以及如何构建高效的工业成像解决方案。 第十六章 成像系统在消费电子中的应用 从智能手机到无人机，成像技术已经渗透到我们日常生活的方方面面。本章将分析智能手机摄像头模块的设计、计算摄影技术的发展，以及它们如何提升拍照体验。我们还将讨论无人机、VR/AR设备等消费电子产品中成像系统的特点和挑战。 第十七章 成像系统的前沿技术与发展趋势 展望未来，本章将探讨成像技术的发展前沿。我们将讨论新型传感器材料、深度学习在图像处理中的应用、三维成像技术、光场成像、事件相机等新兴技术。同时，本章也将分析成像系统在人工智能、自动驾驶、智慧城市等未来领域的发展潜力。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的数字图像传感器与成像系统知识体系，无论是对相关领域的初学者，还是希望深化理解的专业人士，都将从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对很多技术书籍的耐心有限，但这本书的叙述风格非常引人入胜，读起来一点也不枯燥。作者的语言充满了活力和对这门学科的热情，不像某些教材那样冷冰冰的。特别是那些关于图像复原和识别的前沿技术部分，作者用生动的比喻解释了复杂的数学模型，让我这个对高深理论感到畏惧的人也能勉强跟上思路。它对性能的关注也令人印象深刻，不仅仅停留在“能跑”的层面，还探讨了效率和实时性问题，这在实际的嵌入式系统或高性能计算领域至关重要。书中穿插的“陷阱”提示和“最佳实践”建议，都显示出作者深厚的行业积累。我个人觉得，如果把这本书当作一本工具手册来用，它能提供的深度和广度远远超出了我的预期，绝对是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我曾经尝试过几本同类的教材，总觉得它们要么过于理论化，要么代码示例陈旧且难以运行。但这一本《图像处理技术实训教程》显然是站在了当前技术前沿。它的案例代码库维护得很好，很清晰地展示了不同算法在处理真实世界复杂图像数据时的鲁棒性差异。我尤其赞赏它对新兴技术如深度学习在图像处理中的初步引入，虽然篇幅可能不是重点，但为后续学习指明了方向。书中的图表制作精良，那些概念图和流程图清晰地梳理了复杂的处理流程，省去了我大量自己绘制结构图的时间。对于准备参加相关竞赛或进行毕业设计的人来说，这本书提供的实战框架几乎可以直接套用，极大地提高了我的工作效率和信心。它确实成功地架起了学术理论与工程实践之间那座难以逾越的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

哇，刚翻开这本《图像处理技术实训教程》，简直像是进入了一个全新的世界！里面的内容设计得太贴合实际操作了，完全不像有些书那样光说不练。从基础的图像表示、色彩空间转换，到后期的滤波、增强、形态学处理，每一步都有详实的理论讲解和配套的实操代码。特别是作者在讲解卷积核和傅里叶变换这些核心概念时，那种深入浅出的方式让我这个初学者也能很快抓住要点。书中大量的实例，比如如何用代码实现一个简单的图像去噪功能，或者如何进行边缘检测，都是手把手教你如何将理论知识转化为实际应用。我最欣赏的是它对不同算法优缺点的对比分析，这让我明白了在实际项目中选择哪种技术路线才是最优解。而且，教程似乎还兼顾了不同软件环境下的配置与使用，这对于我们这些经常需要在不同平台间切换的读者来说，简直是福音。整体感觉就是，这本书不是让你死记硬背公式，而是真正培养你的工程实践能力。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书后，我的收获是立竿见影的，它极大地提升了我对图像数据处理的信心。最让我感到惊喜的是，作者并没有将图像处理视为一个孤立的领域，而是巧妙地将其与其他学科（比如信号处理、模式识别）进行了关联，这种跨学科的视角让我对整个信息处理领域有了更宏观的理解。书中对于特定算子的数学推导和直观解释达到了一个完美的平衡点，既保证了严谨性，又确保了可读性。那些关于图像文件格式、数据压缩与加密的附录部分，虽然看似是“旁门左道”，但实际上是工业应用中经常会遇到的实际问题。总而言之，这本书不是那种读完就束之高阁的参考书，它更像是一个可以随时翻阅、随时实践的得力助手，其价值在于对读者动手能力的全面激发和长期培养。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑简直是教科书级别的典范，流畅得让人欲罢不能。它没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是循序渐进地引导读者建立起对数字图像的直观认识。初期的章节对像素操作、直方图分析的讲解非常到位，让你能清晰地看到“动手”前后的效果差异。随着章节深入，涉及到复杂的图像分割和特征提取时，作者巧妙地引入了经典算法的变种和优化思路，这极大地拓宽了我的视野。我特别喜欢它对“为什么”的解释，比如为什么某些算法在光照不均的环境下表现会变差，以及如何通过预处理来弥补这些缺陷。此外，书中对各种工具箱和库的集成运用也做了详尽的说明，这对于想要快速上手项目的人来说，无疑是极大的助力。我感觉这不仅仅是一本教程，更像是一位经验丰富的工程师在旁边为你指点迷津，让你少走了很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆