具体描述
《电子电路实验与课程设计》分为5篇。第1篇为模拟电路实验，第2篇为数字逻辑电路实验，第3篇为OrcAD在电子技术基础中的应用实验，第4篇为在系统可编程技术实验，第5篇为课程设计。附录包括电子实验常用仪器使用介绍和常用元器件的参数及引脚排列、Cadence／PSpice9．2．3软件和ispLEVER软件的操作方法、硬件描述语言VerilogHDL和ABLE简介等内容。
《电子电路实验与课程设计》可作为高等学校“模拟电子技术”、“数字电路与逻辑设计”等课程的配套实验教材和课程设计教材，也可供从事电子技术、计算机应用与开发的科研人员和工程技术人员学习参考。
《数字图像处理与分析》 内容简介： 这是一部深入探讨数字图像处理与分析核心理论、算法及应用技术的专著。本书旨在为读者提供一个全面、系统的知识框架，从图像的获取、增强、复原、分割，到特征提取、描述以及最终的图像识别与理解，层层递进，详尽阐释每一个环节的关键概念与技术细节。本书不仅侧重于理论的严谨性，更强调实际应用的指导性，力求让读者在掌握理论的同时，能够有效运用所学知识解决实际问题。 第一部分：图像基础与预处理 本部分首先建立读者对数字图像本质的认知，介绍图像的数学模型、采样与量化等基本概念，为后续深入的学习奠定坚实基础。 数字图像基础： 详细讲解像素、灰度级、分辨率等基本术语，阐述图像的二维函数表示法，以及不同颜色空间（如RGB、HSV、CMYK）的特性与转换。理解图像在计算机中的存储方式与数据结构是至关重要的第一步。 图像增强： 针对图像质量不佳的问题，本书系统介绍多种图像增强技术。 点处理技术： 细致分析灰度变换（如对数变换、幂律变换、分段线性变换）的原理与应用，以及直方图均衡化和直方图规定化在改善图像对比度与细节方面的作用。 空间域滤波： 重点讲解线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在噪声抑制与图像平滑方面的效果差异与适用场景。此外，还深入探讨了锐化滤波（如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子）如何突出图像边缘与细节。 频率域滤波： 介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，详细解析低通滤波、高通滤波、带通滤波及带阻滤波在图像平滑、去模糊及边缘增强方面的机理。 第二部分：图像复原与重建 本部分聚焦于如何从退化的图像中恢复其原始信息，解决因传感器噪声、光学失真、运动模糊等因素造成的图像质量下降问题。 图像复原模型： 建立退化模型，分析退化函数（如模糊核）的性质，并介绍逆滤波、维纳滤波等经典复原算法的原理与局限性。 约束最小二乘方滤波： 针对逆滤波的敏感性，本书详细介绍约束最小二乘方滤波，如何在噪声存在的情况下获得更稳定的复原结果。 模糊复原： 重点研究各种类型的模糊（如高斯模糊、运动模糊、景深模糊）的复原技术，包括盲复原技术（在未知退化函数的情况下进行复原）。 图像去噪： 进一步深入探讨各种噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声）的特点，并介绍多种先进的去噪算法，如小波变换去噪、非局部均值滤波（NL-Means）等。 第三部分：图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有不同属性的区域的过程，是图像分析与理解的关键前置步骤。 基于阈值的方法： 详细讲解全局阈值和局部阈值的选择策略，如Otsu方法，以及其在二值化和多阈值分割中的应用。 区域生长法： 阐述基于种子点和生长准则的区域生长算法，以及如何优化生长策略以获得更准确的分割结果。 边缘检测： 介绍Canny边缘检测算法的完整流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理，并分析其他边缘检测算子（如Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian）的优缺点。 基于区域分裂与合并的方法： 讲解如何通过迭代地分裂与合并图像区域来达到分割目的。 Watershed算法： 深入解析Watershed算法的原理，它如何将图像视为地形图，并利用流域的概念进行分割，特别是在处理图像中的连通对象时。 主动轮廓模型（Snake）： 介绍基于能量最小化的主动轮廓模型，其如何通过形变来拟合图像中的目标边界。 第四部分：特征提取与描述 本部分关注如何从分割后的图像区域或图像整体中提取出有意义的特征，为后续的模式识别与分类提供基础。 形状特征： 讲解如何提取对象的几何形状特征，包括面积、周长、紧密度、偏心率、方向等，以及如何使用傅里叶描述符来表示形状。 纹理特征： 探讨多种纹理描述方法，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等，这些方法能有效地捕捉图像的局部纹理信息。 颜色特征： 介绍如何提取颜色直方图、颜色矩等颜色特征，以及在不同颜色空间下颜色特征的差异。 尺度不变特征变换（SIFT）： 详细阐述SIFT算法的原理，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述符生成，使其成为强大的尺度与旋转不变特征提取工具。 其他特征描述符： 简要介绍SURF、ORB等其他常用的局部特征描述符。 第五部分：图像识别与分析 本部分将前面所学的理论知识融会贯通，讲解如何利用提取的特征对图像中的对象进行分类、识别与理解。 模式识别基础： 回顾模式识别的基本概念，包括分类器设计、训练与评估。 分类器： 详细介绍多种经典的分类器，如K近邻（KNN）算法、支持向量机（SVM）、决策树，并阐述它们在图像识别任务中的应用。 机器学习在图像识别中的应用： 重点介绍深度学习在图像识别领域的突破性进展。 卷积神经网络（CNN）： 深入讲解CNN的基本结构，包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层，以及反向传播算法在CNN训练中的作用。 经典CNN架构： 分析AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等经典CNN架构的设计思想与优势。 迁移学习与数据增强： 介绍如何利用预训练模型进行迁移学习，以及数据增强技术在提高模型泛化能力方面的作用。 对象检测与跟踪： 简要介绍R-CNN系列、YOLO、SSD等对象检测算法，以及在视频序列中实现对象跟踪的基本原理。 图像检索： 探讨基于内容的图像检索（CBIR）技术，如何利用图像特征来搜索相似图像。 第六部分：高级主题与应用 在掌握了基础理论与核心技术后，本书进一步拓展至一些高级主题与实际应用领域，展示数字图像处理技术的广阔前景。 三维视觉： 介绍立体视觉、多视角立体几何、激光点云处理等三维重建技术。 图像合成与编辑： 探讨图像修复、风格迁移、超分辨率重建等技术。 医学图像处理： 介绍在医学影像分析中的应用，如CT、MRI图像的分割、配准与可视化。 遥感图像处理： 讲解遥感图像的分类、变化检测与目标识别。 人脸识别与行人检测： 深入分析人脸检测、特征提取与识别的流程，以及行人检测在安防监控等领域的应用。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节都力求在清晰阐述理论概念的同时，提供相应的算法流程与伪代码，鼓励读者动手实践。 循序渐进的结构： 从基础概念到高级应用，逻辑清晰，层层递进，适合不同基础的读者。 丰富的算法讲解： 涵盖了从经典到前沿的多种数字图像处理算法，为读者提供广泛的选择与参考。 注重数学原理： 在讲解算法时，会涉及必要的数学推导，帮助读者深入理解算法背后的数学原理。 面向工程应用： 强调算法在实际问题中的应用，帮助读者将所学知识转化为解决实际工程问题的能力。 本书不仅是图像处理领域研究者和开发者的重要参考资料，也是高等院校相关专业师生理想的教材。通过学习本书，读者将能够深入理解数字图像的奥秘，掌握先进的图像处理与分析技术，并在计算机视觉、模式识别、人工智能等领域大展身手。
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