信号处理方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:王宏禹

出品人:

页数:275

译者:

出版时间:2008-6

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787111238843

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 数字信号处理
• 图像处理
• 通信工程
• 模式识别
• 机器学习
• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 谱分析

《数字图像处理与计算机视觉基础》内容简介 引言：探索图像世界的奥秘 在信息时代，视觉信息占据了举足轻重的地位。从日常的智能手机拍照到复杂的工业检测、自动驾驶系统，再到前沿的医学影像分析，图像的获取、理解与应用已成为现代科技的核心驱动力之一。本书《数字图像处理与计算机视觉基础》旨在为读者提供一个全面而深入的框架，涵盖数字图像处理的基础理论、核心算法以及在计算机视觉领域的前沿应用。我们力求构建一座理论与实践并重的桥梁，使读者能够扎实掌握从像素到场景理解的全过程。 第一部分：数字图像的本质与基础 本书的开篇将聚焦于数字图像的数学基础与物理本质。我们将详细探讨光与视觉的物理基础，解释如何将连续的光学信号转化为可供计算机处理的离散数字信号。 1. 图像的数字化表示： 深入解析采样（Sampling）和量化（Quantization）的过程，这是所有数字图像处理的基石。我们将讨论不同位深（如8位、16位）对图像质量和数据量的影响，并介绍常见的图像文件格式及其内部结构。 2. 图像的数学模型与空间域表示： 介绍二维离散函数如何精确描述图像，重点讲解图像的灰度级和空间分辨率。读者将学习如何用矩阵代数和线性代数的基本工具来操作和分析图像数据。 3. 图像增强的基础： 图像增强的目标是改善人眼对图像的感知质量或为后续分析提供更好的输入。本部分将详述空间域的增强技术，包括： 点处理技术： 亮度调整、对比度拉伸、伽马校正等非线性变换，及其在不同光照条件下的应用效果。 直方图处理的精髓： 深入分析图像直方图的统计意义，并系统介绍直方图均衡化和规定化的数学原理与实现细节，探讨其在增强图像动态范围中的关键作用。 第二部分：图像的滤波与变换——从噪声中提纯 图像在获取过程中不可避免地会受到噪声的干扰。本部分将系统介绍用于抑制噪声、提取特征的频率域处理方法。 4. 图像噪声的分类与建模： 详细剖析常见的噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声（冲激噪声）和周期性噪声，并学习如何利用统计学方法对噪声进行建模，为后续的去噪提供理论依据。 5. 空间域滤波技术： 讲解卷积（Convolution）作为核心操作，在空间域中实现线性滤波和非线性滤波。我们将详细比较均值滤波（平滑）与中值滤波（去椒盐噪声）的优缺点，并介绍高斯平滑核的构建及其在特征提取前的预处理中的地位。 6. 图像的频率域分析： 引入傅里叶变换（Fourier Transform）作为分析图像周期性结构和高低频信息的强大工具。读者将学习如何计算二维离散傅里叶变换（DFT），理解其在频域中对图像的意义。 7. 频率域滤波： 基于傅里叶变换，介绍低通滤波（如理想、巴特沃斯、高斯低通滤波器）用于平滑和去噪，以及高通滤波（用于锐化和边缘增强）。重点阐述卷积定理在频域实现高效滤波的原理。 第三部分：图像的恢复、重建与特征提取 在掌握了基础增强和滤波后，本书将转向更复杂的图像处理任务，如消除模糊和识别图像中的关键信息。 8. 图像复原的基础： 区别于增强（主观改善），复原（Restoration）追求尽可能地恢复原始图像。详细讨论图像退化模型（点扩散函数，PSF），并深入讲解逆滤波、维纳滤波（Wiener Filtering）在噪声和模糊共存情况下的优化策略。 9. 图像分割的核心技术： 分割是将图像划分为有意义区域的关键步骤。本书将覆盖多种主流分割方法： 阈值法： 介绍Otsu（大津法）等自适应阈值方法的原理。 边缘检测： 重点解析经典的梯度算子（Sobel, Prewitt）和更先进的Canny边缘检测算法的完整流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值连接）。 区域生长与形态学： 介绍形态学（腐蚀、膨胀、开闭运算）在去噪和连接断点中的作用，以及区域分析的基本方法。 10. 图像的表示与描述： 学习如何从图像中提取可量化的特征。讨论边界特征（周长、紧密度）、区域特征（面积、质心、矩不变量）的计算方法，为后续的模式识别打下基础。 第四部分：计算机视觉导论与现代方法 本书的最后一部分将视野拓展至计算机视觉领域，探讨如何让机器“看懂”世界。 11. 图像变换与几何校正： 介绍仿射变换和透视变换（单应性矩阵），讨论如何利用这些变换进行图像配准、矫正畸变（如镜头畸变）和三维场景的投影理解。 12. 特征点检测与描述符： 这是一个现代视觉系统的关键环节。详细讲解经典特征点检测算法，如Harris角点检测器，并深入剖析 SIFT（尺度不变特征变换）和 SURF 算法的理论基础、构建流程及其对尺度和旋转的鲁棒性。介绍描述符如何量化特征点的局部信息。 13. 基础模式识别与分类引言： 将前面提取的特征向量引入到简单的分类器中。介绍K近邻（KNN）算法和基础的线性分类器（如感知机）原理，展示如何基于提取的特征对物体或区域进行初步的分类和识别。 结语 《数字图像处理与计算机视觉基础》不仅是理论的阐述，更是工程实践的指导手册。书中融入了大量的数学推导和算法细节，并提供了丰富的案例分析，旨在培养读者独立分析和解决复杂视觉问题的能力，为未来深入研究机器学习在视觉领域的应用（如深度学习）奠定坚实的传统图像处理基础。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生、研究生，以及致力于图像技术开发的工程师和研究人员阅读。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的作者在选择案例上展现了一种非常“务实”的工程哲学。他没有选择那些听起来高大上但脱离实际的例子，比如量子通信中的纠缠态测量，而是专注于那些我们每天都在打交道的领域：音频降噪、雷达信号的脉冲压缩、以及工业设备的振动监测。这使得书中的每一个公式和每一个算法似乎都带着“温度”，仿佛作者就在我身边指导我如何一步步解决实际的噪声干扰问题。我尤其喜欢他讲解FIR滤波器设计时，对比了Parks-McClellan算法和频率采样法的优缺点，并且给出了一个清晰的决策树，告诉我什么时候该用哪种方法。这种决策支持的风格，对于项目经理和资深工程师的价值是无可估量的。如果一定要说不足，那就是配套的MATLAB/Python代码示例略显陈旧，很多函数调用需要根据最新版本的工具箱进行微调。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和印刷质量相当不错，纸张摸起来很有质感，长时间阅读也不会觉得眼睛很累。封面设计简洁大气，符合专业书籍的气质，让人拿在手里就觉得内容扎实可靠。我特意观察了一下排版，字号和行间距的处理都很到位，图表的清晰度更是令人惊喜，即便是复杂的波形图和频谱分析图，细节也能看得一清二楚，这对于我们搞工程应用的人来说至关重要。不过，我有点小小的遗憾，就是关于一些经典算法的推导过程，虽然结果是正确的，但中间的数学推导步骤略显跳跃，对于初学者来说，可能需要多花一些时间去补充一些基础的线性代数和概率论知识才能完全跟上作者的思路。总体而言，这是一本非常适合有一定基础、希望深入理解现代信号处理工具的工程师和研究人员参考的工具书。作者在对理论概念的阐述上，还是展现了深厚的功底和独到的见解，值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，说实话，一开始让我有点摸不着头脑。它似乎更倾向于一种“问题导向”而非传统的“理论先行”的编排方式。例如，在介绍自适应滤波器时，作者没有像我预想的那样，先详细铺陈LMS算法的收敛性证明，而是直接引入了一个实际的混响消除场景，让我们先感受一下传统方法（如Wiener滤波器）的局限性，然后再自然地引出基于最小均方误差准则的自适应算法。这种叙事手法非常新颖，它让枯燥的理论学习变得像是在解决一个具体的工程难题，极大地激发了我继续往下看的兴趣。然而，也正因为这种侧重应用的风格，使得一些更深层次的数学原理和证明被轻描淡写地带过了，如果你是想在理论上建立起完美的知识体系，可能需要搭配其他更偏理论的教材一起使用。对于我们这些应用层面的开发者来说，这本书无疑提供了极佳的“实战手册”。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个项目中需要快速掌握某个特定滤波器的设计方法时接触到这本书的。坦白说，市面上关于数字滤波器的书籍汗牛充栋，但大多要么过于偏向理论推导，公式堆砌，要么又过于浅显，流于表面。这本书的奇妙之处在于它找到了一个非常微妙的平衡点。它用了相当大的篇幅来讲解如何根据实际采样率和所需的阻带衰减特性来选择合适的窗函数和滤波器阶数，并且非常细致地展示了FFT的实际应用中边界效应的处理技巧。我特别欣赏其中关于“多相分解”在高速滤波实现中的应用章节，那段描述清晰有力，直接解决了我们在硬件加速器设计中遇到的性能瓶颈问题。虽然书中对于SDR（软件定义无线电）中信道化技术的介绍略显保守，没有太多前沿的MIMO处理内容，但对于基础的频谱分析和基带处理，它绝对是一本无可替代的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识深度和广度令人印象深刻，但阅读体验上，我必须提到其对阅读者的知识背景提出了较高的要求。如果你是信号处理的门外汉，这本书可能更像是一堵高墙，而不是一扇欢迎的门。作者在阐述诸如卡尔曼滤波或粒子滤波这些高级主题时，默认读者已经牢固掌握了随机过程和状态空间模型的基础。我个人花了相当长的时间去回顾这些前置知识，才能真正领会作者在构建最优估计器时所采用的巧妙的迭代更新方式。书中的图示虽然专业，但有时过于密集，一些流程图的符号体系不如一些国际标准文档那样统一，需要花时间去适应作者的个人表达习惯。尽管如此，一旦你跨过了最初的门槛，你会发现它提供了一个极其坚实和完整的理论框架，能够让你在面对任何新的信号处理挑战时，都能迅速定位到最合适的数学工具箱。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆