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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Rangayyan, Rangaraj M.

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2001-12

价格:1335.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471208112

丛书系列:

图书标签:

生物医学信号
信号处理
生物工程
医学工程
数据分析
机器学习
心电信号
脑电信号
肌电信号
生物信息学

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具体描述

The development of techniques to analyze biomedical signals, such as electro-cardiograms, has dramatically affected countless lives by making possible improved noninvasive diagnosis, online monitoring of critically ill patients, and rehabilitation and sensory aids for the handicapped. Rangaraj Rangayyan supplies a practical, hands-on field guide to this constantly evolving technology in Biomedical Signal Analysis, focusing on the diagnostic challenges that medical professionals continue to face. Dr. Rangayyan applies a problem-solving approach to his study. Each chapter begins with the statement of a different biomedical signal problem, followed by a selection of real-life case studies and the associated signals. Signal processing, modeling, or analysis techniques are then presented, starting with relatively simple "textbook" methods, followed by more sophisticated research approaches. The chapter concludes with one or more application solutions; illustrations of real-life biomedical signals and their derivatives are included throughout. Among the topics addressed are:* Concurrent, coupled, and correlated processes* Filtering for removal of artifacts* Event detection and characterization* Frequency-domain characterization* Modeling biomedical systems* Analysis of nonstationary signals* Pattern classification and diagnostic decisionThe chapters also present a number of laboratory exercises, study questions, and problems to facilitate preparation for class examinations and practical applications. Biomedical Signal Analysis provides a definitive resource for upper-level under-graduate and graduate engineering students, as well as for practicing engineers, computer scientists, information technologists, medical physicists, and data processing specialists. An authoritative assessment of the problems and applications of biomedical signals, rooted in practical case studies An Instructor Support FTP site is available from the Wiley editorial department: ftp://ftp.ieee.org/uploads/press/rangayyan

好的，这是一份关于一本名为《数字图像处理与计算机视觉》的图书简介，它不包含《Biomedical Signal Analysis》中的任何内容。 --- 图书名称：数字图像处理与计算机视觉：原理、算法与实践图书简介在信息时代，视觉信息已成为我们理解和与世界互动的主要方式之一。从智能手机上的面部识别到自动驾驶汽车的精确导航，再到医疗诊断中的辅助分析，《数字图像处理与计算机视觉》是连接物理世界与数字世界的桥梁。本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，涵盖从基础的图像采集与增强技术，到复杂的场景理解与三维重建算法。我们力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡，使读者不仅能理解背后的数学原理，更能熟练运用先进的工具和技术解决实际问题。本书结构清晰，内容翔实，涵盖了数字图像处理和计算机视觉领域的关键知识点。全书分为四个主要部分，循序渐进地引导读者构建知识体系。第一部分：图像基础与数字化本部分聚焦于视觉信息的数字化过程和基本操作。我们首先探讨人眼视觉系统的基本原理，为理解数字图像的形成打下基础。随后，深入讲解了图像的数学表示，包括灰度图像、彩色图像（如RGB、HSV色彩空间）的构建和转换。重点内容包括：图像采集与传感器技术：讨论了电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器的特性、噪声模型及其对图像质量的影响。图像数字化：详细阐述了采样定理（如奈奎斯特-香农采样定理）在图像处理中的应用，以及量化误差的控制。基本空间域处理：涵盖了点操作（如灰度变换、直方图均衡化与规定化）和邻域操作（如卷积、线性与非线性滤波，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波）。这些是后续复杂处理的基础。第二部分：图像增强与复原本部分着重于如何优化图像质量，以满足后续分析或人眼观察的需求。我们不仅探讨如何通过增强手段突出目标特征，也深入研究如何从退化图像中恢复出原始信息。核心主题包括：频率域分析：系统介绍了傅里叶变换（FT）在图像处理中的应用，包括二维离散傅里叶变换（DFT）及其性质。探讨了如何利用频域滤波（如理想低通/高通滤波器、巴特沃斯滤波器、高斯滤波器）实现平滑与锐化。图像复原：详细分析了图像退化模型（如运动模糊、散焦模糊），并介绍了逆滤波、维纳滤波以及迭代反卷积方法，用于估计和消除噪声与模糊效应。小波变换与多分辨率分析：介绍了小波变换在图像去噪和特征提取中的优势，特别是阈值处理在抑制噪声方面的应用。第三部分：图像分割与特征提取这是连接图像处理和计算机视觉分析的关键环节。本部分的目标是将图像内容分解为有意义的区域或提取出可用于识别和测量的特征集。本部分涵盖了以下关键技术：边缘检测：深入比较了经典算子（如Sobel, Prewitt, Roberts）与更先进的算法（如Canny边缘检测器），并讨论了亚像素边缘的提取。区域分割：全面介绍了阈值法（如Otsu's自适应阈值法）、区域生长法、分水岭算法。特别地，探讨了基于图论的分割方法，如最小割/最大流算法在复杂场景中的应用。形态学处理：详细讲解了集合论基础上的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，以及形态学重建技术，并展示了它们在边界提取和噪声抑制中的作用。特征描述符：介绍了局部特征提取，如Harris角点检测器、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF算法，以及如何利用HOG（方向梯度直方图）描述目标形状。第四部分：计算机视觉：几何与三维重建本书的高级部分将视野从二维图像扩展到三维世界的理解。这一部分是现代机器人技术和增强现实系统的核心。主要内容包括：相机模型与标定：详述了针孔相机模型及其非理想因素（如镜头畸变）。系统讲解了单目和双目相机的几何标定方法，以建立准确的像素坐标到世界坐标的映射关系。立体视觉与深度估计：深入探讨了立体匹配（Stereo Matching）问题，包括块匹配算法、BM（Block Matching）和SGM（Semi-Global Matching）算法，用于计算视差图并恢复场景深度。多视图几何：介绍了对极几何基础，包括本质矩阵（E）和基础矩阵（F），以及如何利用它们进行运动恢复结构（SfM）和三维重建。图像配准与变换：讨论了仿射变换、射影变换，以及如何使用RANSAC等鲁棒估计方法在存在噪声和外点的情况下精确计算变换参数。实践导向与工具支持本书不仅仅是理论的堆砌。在讲解每一个核心算法时，我们都提供了清晰的伪代码和数学推导。为了增强读者的动手能力，每章末尾都附有相关的编程实现建议和实践案例。我们推荐读者使用主流的开源库，如OpenCV，来验证和实现书中所述的算法。通过本书的学习，读者将具备独立开发图像处理和计算机视觉应用系统的能力，无论是用于工业检测、遥感分析还是人机交互领域。适用对象本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科高年级学生、研究生以及希望系统学习和应用数字图像处理与计算机视觉技术的工程师和研究人员。前提是读者具备扎实的线性代数、微积分和概率论基础。通过对本书的系统学习，读者将掌握一套强大的视觉信息处理工具箱，能够应对从基础图像增强到复杂三维场景理解的各类挑战。 ---