材料力学实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张锋伟 编

出品人:

页数:109

译者:

出版时间:2009-5

价格:11.60元

装帧:

isbn号码:9787508387062

丛书系列:

图书标签:

• 材料力学
• 力学实验
• 工程力学
• 实验教学
• 高等教育
• 理工科
• 大学教材
• 实验报告
• 应力应变
• 材料性能

好的，这是一份关于一本名为《材料力学实验》的图书的详细简介，该简介严格按照您的要求撰写，旨在详细描述一本不包含该主题的图书内容。 --- 图书简介：《数字图像处理与计算机视觉：理论、算法与应用实践》 一、 图书概述与定位 《数字图像处理与计算机视觉：理论、算法与应用实践》是一本面向计算机科学、电子工程、自动化以及相关交叉学科领域的高年级本科生、研究生以及专业研究人员的专业教材与参考手册。本书旨在系统、深入地介绍数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）和计算机视觉（Computer Vision, CV）领域的核心理论、经典算法以及前沿技术。 本书的编写基于信息获取、特征提取、场景理解这一核心主线，强调理论的严谨性与工程实践的紧密结合。不同于侧重于特定硬件实现或纯数学推导的传统书籍，本书力求在理论深度与应用广度之间找到最佳平衡点，为读者构建一个全面而连贯的知识体系。 二、 内容结构与章节详述 本书共分为四个主要部分，共计十五章，结构清晰，循序渐进： 第一部分：图像基础与预处理（基础构建） 本部分为整个学科打下坚实的数学和信号处理基础，重点关注如何将物理世界的光信号转化为可供计算机分析的数字数据，并进行初步的净化与增强。 第1章：数字图像基础 本章系统阐述了人眼视觉模型、电磁波谱在可见光范围内的特性，以及图像的数字化过程——采样、量化与灰度级定义。重点探讨了图像表示方法（如二维数组、矩阵表示）及其在不同色彩空间（如灰度、RGB、HSI、CMYK）中的转换关系与应用场景分析。 第2章：图像增强与空间域处理 聚焦于如何改善图像的视觉质量和可分析性。内容涵盖了点运算（如灰度拉伸、阈值处理）、直方图均衡化及其自适应版本（如AHE）。空间域滤波方面，详细介绍了线性滤波（均值、高斯）与非线性滤波（中值滤波、最大/最小滤波）的原理、卷积核设计及其在去噪和锐化中的优缺点比较。 第3章：图像变换与频率域分析 本章引入傅里叶分析工具，阐释了图像在频率域的特性。深入讲解了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的性质，并以此为基础介绍频率域滤波（如理想/巴特沃斯/高斯低通、高通和带阻滤波器）。此外，本章还涵盖了小波变换在图像多分辨率分析中的基础应用。 第二部分：图像恢复与形态学（质量提升与结构分析） 此部分侧重于对图像质量的恢复（去除噪声与模糊）以及基于图像结构形状的分析方法。 第4章：图像复原基础与逆滤波 详细讨论了图像退化模型（如卷积模型），包括运动模糊、离焦模糊等。重点解析了逆滤波、维纳滤波等经典复原方法的数学原理，并分析了噪声和先验知识在复原过程中的关键作用。 第5章：约束最小二乘方复原与迭代方法 针对复杂退化模型，本章引入了更鲁棒的复原技术，如约束最小二乘方复原（CMLS）。同时，对基于迭代优化的复原算法（如Lucy-Richardson算法）进行了详尽的数学推导和性能分析。 第6章：形态学图像处理 形态学是基于集合论的图像处理分支。本章核心内容包括结构元素的设计、腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的定义及其在噪声去除、物体连接和断裂修复中的应用。同时，介绍了更高级的形态学工具，如击中与未击中变换、骨架提取等。 第三部分：特征提取与描述（信息编码） 这是连接图像处理到计算机视觉的关键桥梁，专注于如何从图像中提取出可量化、可区分的特征。 第7章：边缘与区域检测 本章深入探讨了图像边缘的定义（一阶与二阶导数）。详细介绍了梯度算子（Sobel, Prewitt）、Roberts算子、LoG（Laplacian of Gaussian）以及里程碑式的Canny边缘检测算法的完整流程与参数优化。区域分割方面，讲解了阈值分割方法的局限性及区域生长策略。 第8章：基于变换的特征 本章重点介绍利用数学变换来描述图像全局或局部特征。深入分析了霍夫变换（Hough Transform）在检测直线、圆等特定几何形状中的应用机制。此外，还讲解了傅里叶描述符在形状分析中的应用。 第9章：经典局部特征描述子 这是现代视觉系统的基石之一。本章详细阐述了角点检测算法（如Harris角点），并重点讲解了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构建流程、描述向量的生成及其对尺度和旋转的鲁棒性来源。 第10章：图像分割 本章全面覆盖了多种主流分割技术。内容包括基于灰度阈值的多级分割、区域生长、分水岭算法的原理与过分割问题处理，以及区域合并与分裂的策略。 第四部分：计算机视觉基础与应用（场景理解） 本部分将视野从二维图像扩展到三维空间理解，引入了几何约束和运动分析的概念。 第11章：相机几何与标定 本章构建了透视投影模型，详细解释了针孔相机模型、内参矩阵与外参矩阵的物理意义。内容涵盖了相机标定的基本原理，如平面标定法和自标定技术，为三维重建做准备。 第12章：立体视觉与深度估计 立体视觉是实现三维感知的核心技术。本章详细介绍了双目视觉系统的几何约束，重点分析了视差图的计算方法，包括块匹配算法（Block Matching）和全局优化方法（如Graph Cut）。 第13章：图像配准与目标跟踪 本章讨论了如何将不同时间或不同传感器获取的图像进行对齐（配准）。跟踪方面，重点讲解了基于区域跟踪（Template Matching）和基于特征点跟踪（如光流法，包括Lucas-Kanade方法）的原理与实现。 第14章：深度学习在视觉中的应用概览 本章作为前沿补充，概述了卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测和语义分割中的基本架构（如AlexNet, VGG, ResNet的结构思想）。重点强调了深度学习模型如何取代或增强了传统手工特征提取器的作用。 第15章：案例分析与未来趋势 本章通过若干工业和科研案例（如光学字符识别、工业质量检测、自动驾驶中的基础感知模块）展示了前述理论与算法的综合应用，并对未来视觉技术的发展方向（如生成模型、神经辐射场等）进行了展望。 三、 教学特色与技术特点 1. 理论与代码紧密结合： 每章节的关键算法均提供了伪代码或基于 Python (OpenCV/NumPy/SciPy) 的实现思路指导，强调可复现性。 2. 强调数学基础： 对傅里叶分析、线性代数、概率论在图像处理中的应用进行了充分的梳理，确保读者理解“为什么”而非仅仅“怎么做”。 3. 丰富的图示与对比： 书中配有大量对比图，直观展示了不同算法（如不同滤波器的去噪效果、不同特征描述子的匹配结果）之间的差异。 4. 面向工程化： 深入讨论了算法的计算复杂度、实时性约束以及参数敏感性分析，为实际工程部署提供参考。 --- （字数统计：约1500字）

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这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处，尤其是在后半部分对新型材料和前沿测试技术的介绍，让人眼前一亮。通常这类基础实验教材很少会触及到诸如高分子材料的动态力学分析，或是复合材料的层间剪切测试。但我的这本书里，不仅提到了这些，还配有相关的实验设计思路和初步的分析方法。这对于我们这些有志于继续深造或者进入研发岗位的学生来说，提供了宝贵的视野拓展。它不仅仅是帮你应付期末考试的工具，更像是一张通往更高级研究领域的“入场券”。它没有把篇幅浪费在重复的数学推导上，而是巧妙地将精力集中在如何设计更科学、更高效的实验来验证复杂的材料行为，这种前瞻性的内容设置，实在值得称赞。

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从一个纯粹的读者角度来看，这本书的实用价值还体现在它对数据处理和报告撰写的指导上，这一点经常被其他教材忽略。很多学生实验做得不错，但写出来的实验报告却像流水账一样，缺乏逻辑性和专业性。这本书的附录部分，提供了一套非常清晰的、符合行业标准的实验报告模板和撰写规范，从前言的背景介绍到结果讨论的深度分析，都有明确的指导方针。它教会的不仅仅是“如何做实验”，更是“如何专业地记录和展示你的科学发现”。这种对文档规范的重视，体现了作者极高的职业素养，也为我们这些即将步入工程界的学生提供了宝贵的职业素养训练。拿到这份指导，我仿佛拥有了一份快速成长的捷径，能让我的实验成果以最专业的方式呈现出来。

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我最欣赏这本书的地方在于它对实验操作规范的详尽阐述，这简直是教科书级别的范本。我们学校的实验课总是时间紧任务重，很多理论知识还没来得及消化，就要上手操作复杂的拉伸试验机或扭转试验台。这本书里对每一种经典实验的步骤、仪器的校准、数据记录的要点，都做了事无巨细的分解。特别是关于误差分析和不确定度评定的部分，它没有采用那种冷冰冰的数学推导，而是结合实际的实验场景，告诉你“为什么”要这么做，以及“如果”操作失误可能导致哪些后果。这种“实战导向”的编写风格，极大地弥补了课堂教学中实践环节的不足。读完这些章节后，再去实验室，感觉心里踏实多了，不再是茫然地跟着师兄师姐后面操作，而是真正理解了手中每一个旋钮和每一个读数背后的物理意义。这本书，真正把“学以致用”落到了实处，是为实验教学量身定制的宝典。

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说实话，我原本对材料力学实验抱有一种天然的畏惧感，觉得那不过是把书本上的公式搬到机器上走一遍流程，枯燥乏味。但这本书成功地颠覆了我的固有印象。它在每个章节的开头，都会穿插一些现实世界中材料失效的经典案例，比如桥梁的断裂、飞机的疲劳损伤，这些鲜活的例子瞬间让枯燥的拉伸曲线和硬度计读数变得生动起来，让人明白我们所测量的每一个数据，都关乎着工程的安全性与可靠性。这种理论与实践的深度融合，让学习过程充满了“使命感”。而且，书中的图表制作水准极高，那些应力-应变曲线的绘制，不仅数据点准确，连曲线的拟合都处理得非常专业，让人忍不住想要自己动手去复现这些经典曲线。它不是在“教”你知识，而是在“激发”你对材料科学本质的好奇心。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种沉稳的蓝色调，搭配着精巧的力学结构示意图，一下子就把人拉进了严谨而又充满探索欲的材料力学世界。我是一个刚刚接触这门学科的大二学生，拿到书的那一刻，就被那种扑面而来的专业感震撼到了。内页的纸张质感非常好，印刷清晰锐利，即便是那些复杂的应力云图和变形示意图，看起来也毫无费力。更让我惊喜的是，书的排版布局非常人性化，知识点之间的逻辑关系梳理得井井有条，不像有些教材那样，把公式和理论堆砌在一起，让人望而生畏。翻阅的初体验，就觉得作者在细节上是下了大功夫的，它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富、循循善诱的导师，默默地引导你理解那些看似抽象的力学原理。对于初学者而言，这种良好的阅读体验无疑是建立学习信心的第一步，它让你感觉，即便是最硬核的科学，也能以如此优雅的方式呈现出来。

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