售货技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787504429834

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好的，这是一份关于一本名为《数字图像处理与计算机视觉》的图书的详细简介，这份简介旨在详尽阐述该书的内容，同时避免提及您提到的《售货技术》一书，并力求自然流畅，不带有明显的AI写作痕迹。 --- 《数字图像处理与计算机视觉》 内容简介 本书是一部全面、深入探讨数字图像处理基础理论与计算机视觉核心技术的前沿专著。它系统地梳理了从底层图像获取、增强，到中层特征提取、分析，再到底层应用如目标识别与三维重建的完整技术链条。本书旨在为高等院校相关专业的本科生、研究生提供一份坚实的理论参考，同时也为从事图像处理、模式识别和人工智能领域的工程师与研究人员提供一本实用的技术手册。 全书结构严谨，逻辑清晰，兼顾了理论的深度与实践的可操作性。我们深知，在当前数据驱动的时代背景下，对图像信息的有效理解与智能处理是推动诸多领域进步的关键。因此，本书不仅着重介绍经典的算法原理，更融入了近年来在深度学习浪潮下涌现出的新范式和新方法。 第一部分：数字图像处理基础 本书的开篇聚焦于数字图像处理的基础概念与核心技术。我们首先建立了数字图像的数学模型，详细阐述了图像的采样、量化过程及其对图像质量的影响。 图像的获取与表示： 详细介绍了不同类型的成像传感器（如CCD和CMOS）的工作原理，以及如何将物理世界的连续光信号转化为数字矩阵。对图像的色彩空间（如RGB, HSV, Lab）的转换与特性进行了深入剖析，为后续的颜色处理奠定基础。 图像增强： 图像增强是改善图像视觉效果、突出有用信息的过程。本部分系统介绍了空域增强方法，包括点运算、灰度拉伸、直方图均衡化及其自适应变体（如限制对比度自适应直方图均衡化，CLAHE）。随后，我们深入探讨了频域增强技术，阐述了傅里叶变换在图像滤波中的应用，详述了低通、高通、带通滤波器的设计，如理想滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器，并对比了它们在去除噪声和锐化图像方面的优劣。 图像复原与重建： 图像复原被视为图像增强的逆过程，它试图利用数学模型来补偿成像过程中的退化。本章详细分析了常见的退化模型（如运动模糊、散焦模糊），并重点介绍了Wiener滤波、最小均方误差（MMSE）滤波以及盲复原技术，帮助读者理解如何在噪声和模糊共存的情况下恢复原始图像。 图像分割： 分割是计算机视觉中最基础也是最关键的步骤之一。本书不仅涵盖了传统的基于灰度的阈值分割方法（如Otsu’s法），还详尽讲解了基于区域的分割技术（如区域生长）和基于边缘的分割技术（如Sobel, Canny算子）。此外，我们还引入了形态学处理作为图像分割预处理和后处理的有力工具，包括腐蚀、膨胀、开闭运算及其在小目标分离和连接上的应用。 第二部分：计算机视觉核心技术 在掌握了图像处理的基石后，本书转向更具挑战性的计算机视觉领域，重点关注如何从图像中提取有意义的结构化信息。 特征提取与描述： 图像的特征是进行高级分析的基础。我们详细介绍了经典且高效的局部特征描述子，包括Harris角点检测器、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）。这些特征在目标匹配、图像拼接等任务中发挥着不可替代的作用。此外，还讨论了HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的应用。 图像变换与表示： 霍夫变换（Hough Transform）是识别图像中特定几何形状（如直线、圆）的经典方法，本书对其原理和优化进行了深入的讲解。同时，形态学骨架化、轮廓表示等内容也被纳入讨论，以支持后续的形状分析。 立体视觉与深度估计： 机器“看”世界的核心在于理解三维空间。本书专门开辟章节介绍立体视觉的基本原理，包括相机标定、双目几何关系、视差图的计算与稠密匹配算法（如BM, SGM）。这部分内容为读者理解自动驾驶、机器人导航等应用提供了理论支撑。 运动分析与目标跟踪： 视频序列是动态信息的载体。我们探讨了光流法（Optical Flow），包括Lucas-Kanade方法和Horn-Schunck方法，用于估计像素级的运动场。在目标跟踪方面，本书介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filter）在状态估计中的应用，以及更先进的基于相关滤波的跟踪方法。 第三部分：深度学习在视觉中的应用 鉴于卷积神经网络（CNN）在过去十年中对计算机视觉领域的颠覆性影响，本书的最后一部分将重点介绍基于深度学习的现代视觉系统。 卷积神经网络基础： 我们从神经元模型开始，逐步构建起前馈网络、卷积层、池化层、激活函数和反向传播机制。详细剖析了经典的CNN架构，如AlexNet、VGG、ResNet及其在分类任务中的性能优势。 目标检测与语义分割： 在目标检测领域，本书对比了基于区域的Two-Stage方法（如R-CNN系列）和基于回归的One-Stage方法（如YOLO、SSD），分析了它们在速度和精度上的权衡。在语义分割方面，则重点介绍了FCN、U-Net等全卷积网络结构，以及实例分割的Mask R-CNN等前沿技术。 实验与实践： 为了增强理论与实践的结合，本书在每一核心技术章节后都提供了基于主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的伪代码或实践指导，鼓励读者动手实现关键算法，真正掌握从理论到代码的转化过程。 总结 《数字图像处理与计算机视觉》力求成为一本面向未来的参考书。它不仅教授“如何做”，更深入解释“为何如此”。通过对经典理论的扎实讲解与对现代深度学习方法的融合创新，本书旨在帮助读者建立起对视觉信息处理的全局观，为未来在机器人、医疗影像、自动驾驶等领域的深入研究与工程应用打下坚实的基础。阅读本书，您将掌握解读和赋予机器“视觉”能力的钥匙。

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