脉冲耦合神经网络图像处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:140

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出版时间:2008-4

价格:18.00元

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isbn号码:9787040244632

丛书系列:国外信息技术优秀图书选译

图书标签:

• 脉冲神经网络
• 图像处理
• 深度学习
• 神经网络
• 脉冲耦合神经网络
• 模式识别
• 计算机视觉
• 机器学习
• 生物启发计算
• 神经计算

好的，这是一份关于一本名为《图像处理基础与应用》的图书简介，内容侧重于传统数字图像处理技术及其在现代工程实践中的应用，旨在为读者构建扎实的理论基础和实用的操作技能。 --- 图书名称：《图像处理基础与应用》 内容概述： 本书旨在为读者提供一个全面、深入的数字图像处理领域的入门与进阶指南。全书结构严谨，内容覆盖了从图像的数学表示到高级特征提取与识别的完整流程。我们致力于清晰阐述核心概念，强调理论与实际应用的紧密结合，帮助读者掌握现代图像处理技术栈中的关键工具和方法。 第一部分：图像的数字化基础与表示 本部分为后续所有图像处理操作奠定理论基石。我们首先探讨了光电转换的基本原理，详细解析了人眼视觉系统对图像采集的影响，并介绍了数字图像的数学模型——如何用矩阵和向量来精确描述二维或三维的图像数据。 核心内容包括： 1. 图像采样与量化： 深入分析了采样频率、量化比特深度如何决定图像的空间分辨率和灰度（或色彩）分辨率。探讨了混叠现象及其在数字成像中的影响，并介绍了抗混叠滤波器的设计基础。 2. 色彩空间理论： 详细对比了RGB、CMY、HSI/HSV等多种主流色彩空间。重点讲解了色彩空间的转换机制，以及为什么在某些应用（如图像分割或机器视觉）中，非RGB空间（如Lab或YUV）更具优势。我们通过大量的案例说明了色彩空间选择对后续处理效果的决定性作用。 3. 图像增强的预处理： 聚焦于如何改善图像的视觉质量和便于后续分析的预处理步骤。这部分内容覆盖了空间域和频率域的增强技术。在空间域，详细讲解了点运算（如灰度拉伸、伽马校正）和邻域运算（如平滑滤波器与锐化滤波器，包括均值、中值、高斯滤波器以及拉普拉斯算子和Sobel算子）。在频率域，则引入了傅里叶变换（DFT）在图像去噪和增强中的应用原理，讲解了低通、高通和带阻滤波器的设计与实现。 第二部分：图像的几何变换与复原 本部分关注如何对图像进行几何上的校正和失真修复，这是进行精确测量和对齐操作的前提。 1. 几何变换： 详述了仿射变换（包括平移、旋转、缩放、错切）的数学原理和齐次坐标表示法。重点讲解了如何通过控制点进行图像配准和几何校正，例如桶形畸变和镜头畸变的校正方法。 2. 图像复原： 本章区别于图像增强，着重于对由采集过程引入的模糊和噪声进行“反向”估计和去除。我们系统地介绍了点扩散函数（PSF）的概念，并详细推导和实现了维纳滤波（Wiener Filter）在抑制噪声的同时尽可能保持图像细节的能力。此外，还探讨了约束最小二乘滤波器的应用场景。 第三部分：图像分割与特征提取 图像处理的最终目标往往是将图像分解成有意义的区域或提取出可用于识别的特征。本部分是应用层面的核心。 1. 图像分割技术： 深入剖析了基于阈值的分割方法，包括Otsu’s二值化算法的原理及其局限性。随后，详细介绍了区域生长法、分水岭算法在复杂场景分割中的应用，并探讨了边缘检测在轮廓提取中的关键作用（如Canny边缘检测器的多阶段优化流程）。 2. 形态学处理： 基于集合论的图像形态学操作被系统阐述。我们详细讲解了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并展示了它们在去除椒盐噪声、填充孔洞、细化骨架化等任务中的有效性。 3. 特征描述与表示： 讲解了如何将分割出的对象量化为可供后续分类器使用的数值特征。内容包括几何特征（如周长、面积、矩、紧致度）和基于纹理的描述符（如灰度共生矩阵GLCM的计算与应用）。此外，还介绍了如何利用傅里叶描述符和霍夫变换进行特定形状（如直线和圆）的检测和参数提取。 第四部分：应用案例与工程实践 本部分将理论知识落地，通过实际案例展示图像处理在多个工业和科学领域中的应用框架。 1. 机器视觉系统集成： 介绍工业检测流水线中，如何将预处理、分割、测量组合成一个可靠的实时检测流程。 2. 医学影像分析初步： 探讨X光片和CT图像在对比度增强和特定结构（如肿瘤边界）初步勾勒中的处理流程。 3. 地理信息系统（GIS）中的遥感图像校正： 展示如何处理航空或卫星图像中的辐射失真和几何畸变，以确保后续的地理定位和信息提取的准确性。 本书特点： 强调数学基础： 所有算法均从数学公式推导开始，确保读者理解“为什么”有效，而非仅仅停留在“如何使用”的层面。 面向工程实现： 书中穿插了大量使用标准库（如OpenCV/MATLAB基础函数集）的实现思路和伪代码，指导读者将理论转化为可执行的代码。 内容连贯性强： 各章节内容层层递进，从像素点到全局特征，构建了一个完整的图像信息处理链条。 本书适合于电子工程、计算机科学、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，以及需要掌握传统图像处理技术的工程技术人员和研究人员。通过学习本书，读者将能够独立设计并实现大多数经典和基础的图像处理解决方案。

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从阅读体验上来说，这本书的文字风格是那种非常清晰、直接且富有逻辑性的叙述。它没有太多花哨的辞藻，专注于将复杂的概念以最简洁、最准确的方式表达出来。这对于技术文档来说是优点，因为它最大限度地减少了理解上的歧义。不过，我也注意到，这本书在某些章节的语言组织上，似乎更倾向于学术化表达，这对于那些刚刚接触该领域的新手来说，可能需要多次重复阅读才能完全消化。例如，在涉及参数空间探索的部分，文本的跳跃性略大，如果能增加一两个更贴近实际操作的中间步骤的解释，流畅度会更上一层楼。总的来说，这本书非常适合已经具备一定数学和编程基础的读者，他们能快速抓住核心要点。对于资深人士而言，它更像是一本可以随时翻阅查阅精确定义的参考手册，其内容的准确性和权威性毋庸置疑，确保了我们所学习和使用的知识是基于最扎实的基础。

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这本书的组织结构清晰得像一张精密的路线图。它将复杂的图像处理流程解构为一系列可独立学习、又相互关联的模块。这种模块化的编写方式极大地提高了学习的灵活性。我不需要强迫自己一次性掌握所有内容，可以根据自己的项目需求，选择性地深入研究某一特定模块，比如降噪、分割或增强部分。每一章的结尾似乎都设计了很好的知识点回顾和延伸阅读建议，这对于巩固学习效果非常有帮助。而且，书中对一些历史上的经典算法也给予了应有的尊重和详细介绍，这让读者能够理解当前先进技术是如何一步步演进而来的，避免了“只见树木不见森林”的弊端。阅读过程就像是走在一条精心规划的知识阶梯上，每攀登一级，视野都会变得更加开阔，对整个图像处理领域的认知也随之提升了一个层次。这本书无疑是一部值得反复研读的、具有极高参考价值的专业著作。

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我发现这本书的一个独特之处在于它对不同流派处理方法的兼容性。它没有将某一特定技术路线“神化”，而是以一种客观的、批判性的眼光去审视各种主流和非主流的图像处理方法。在讲解某项技术时，作者总是会将其置于更宏观的领域背景下进行比较，指出其在处理特定类型图像（比如低光照、高动态范围或特定纹理）时的相对优势和劣势。这种平衡的叙述方式让我得以跳出单一框架的束缚，学会从更全面的角度去评估和选择合适的工具。书中对每种方法的算法复杂度分析也非常到位，这对于关注实时性或资源受限环境下的读者来说，是非常实用的信息。作者似乎非常注重工程实现层面的考量，许多理论章节后面紧跟着的讨论，都会回归到“如何在有限资源下高效运行”这一核心问题上，体现了深厚的工程实践经验，让这本书的价值远超于理论教科书的范畴。

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这本书的封面设计得非常吸引人，简洁中带着一丝科技感，让人对内部内容充满好奇。我拿到这本书后，首先被它清晰的排版和高质量的印刷所吸引，这对于一本技术类书籍来说至关重要。当我翻阅前几页时，立刻感受到作者在构建知识体系上的匠心独运。作者没有急于深入复杂的算法细节，而是花了大篇幅来阐述背景知识，这种循序渐进的方式极大地降低了初学者的门槛。特别是关于基础信号处理和数字图像基础概念的介绍，既全面又易懂，为后续更深入的理论学习打下了坚实的基础。书中的图例和插图制作精良，许多抽象的数学概念通过可视化手段得到了直观的展现，这对于需要经常与图像打交道的读者来说，无疑是巨大的帮助。我特别欣赏作者在理论推导过程中所保持的严谨性，每一个公式的引入都有清晰的逻辑链条，让人感觉每一步都走得踏实而有力。这本书显然不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导读者从零开始构建起完整的知识框架，让人在阅读的过程中不断获得“原来如此”的顿悟感。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为这可能是一本偏向应用层面的速成指南，但事实证明，它深入探讨了支撑整个技术领域的底层数学原理和模型构建逻辑。书中对于不同处理阶段的算法剖析极为透彻，例如，在涉及到特征提取的部分，作者不仅罗列了成熟的算法，还详细分析了每种算法的优势、局限性以及在特定噪声环境下表现的差异。这种对比分析极大地拓宽了我的视野，让我不再满足于“会用”API，而是开始思考“为何要用”以及“如何改进”。更令人称道的是，作者似乎非常关注实践中的“陷阱”和“调优”技巧，穿插了许多在实际项目中遇到的典型问题及对应的解决方案。这些“经验之谈”比纯粹的理论推导更有价值，它们像是地图上的航标，能有效避免读者在实际操作中走弯路。整本书的知识密度非常高，但得益于作者优秀的组织能力，信息流没有显得杂乱无章，读起来虽然需要集中精神，但过程非常充实，读完后感觉知识体系得到了极大的扩充和加固。

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