自适应光学图像复原理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:210

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出版时间:2010-4

价格:48.00元

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isbn号码:9787030271693

丛书系列:

图书标签:

• 自适应光学
• 图像复原
• 大气湍流
• 波前校正
• 光学成像
• 图像处理
• 信号处理
• 数值计算
• 光学工程
• 天文观测

图像处理与计算机视觉：基础理论与前沿应用 内容概要： 本书深入探讨了现代图像处理与计算机视觉领域的基石理论、核心算法及其在多个高新技术领域的实际应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的图像获取、表示与增强，到复杂的图像分析、理解与生成等多个层面。旨在为读者提供一个全面、深入且具有前沿视野的学习路径，以适应快速发展的数字化信息时代对视觉信息处理能力的需求。 第一部分：图像基础与信号处理 本部分奠定了整个领域所需的数学和物理基础。首先，详细介绍了数字图像的数学模型、采样与量化理论，重点阐述了人眼视觉系统的特性及其对图像采集标准的影响。随后，深入讲解了线性系统理论在图像处理中的应用，特别是卷积、傅里叶变换、小波变换等频域分析工具。内容细致地阐述了这些工具如何用于图像的滤波处理，包括空间域滤波（如均值、中值、高斯滤波）与频域滤波（如理想、Butterworth、切比雪夫滤波器的设计与性能对比）。特别地，本部分对多尺度分析技术进行了详尽的介绍，突出了小波变换在降噪、特征提取中的独特优势。 第二部分：图像增强与复原基础 图像增强是提升图像质量和可观测性的关键技术。本书系统地归纳了各种增强方法，包括对比度拉伸、直方图均衡化及其局部化改进（如限制对比度自适应直方图均衡化，CLAHE）。在图像复原方面，本部分侧重于对退化模型的建立与逆问题的求解。详细讨论了点扩散函数（PSF）的建模，以及各种盲/非盲去卷积算法。内容不仅包括经典的维纳滤波和最小均方误差（MMSE）估计，还引入了基于迭代的方法，如Lucy-Richardson算法，并分析了其在噪声和模型不确定性下的收敛特性和局限性。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是实现图像内容理解的首要步骤。本部分全面梳理了基于阈值、边缘和区域的分割技术。阈值法部分详述了Otsu法、最大熵法及其自适应改进。边缘检测部分聚焦于经典算子（Sobel, Prewitt, Roberts）与更先进的Canny边缘检测算法的原理与优化。区域分割方面，着重探讨了区域生长法、分水岭算法的优缺点，并引入了基于图论的分割方法，如Graph Cut，分析其能量函数设计。 特征提取方面，本书详尽介绍了传统描述子，如形状描述（傅里叶描述符、Hu矩）、纹理描述（灰度共生矩阵，GLCM）和局部特征描述子（SIFT、SURF、ORB）。重点剖析了这些描述子对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性，并对比了它们在不同应用场景下的适用性。 第四部分：深度学习在视觉中的应用 随着人工智能的飞速发展，本部分将焦点完全转向了基于深度学习的视觉技术。详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基本架构，包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等经典网络结构，深入剖析了残差连接、批归一化等关键技术的理论贡献。 在应用层面，本书重点阐述了深度学习在几个核心任务中的突破： 1. 深度图像分割： 讲解了全卷积网络（FCN）、U-Net及其变体的结构，用于像素级别的分类与定位。 2. 目标检测与跟踪： 涵盖了从两阶段检测器（R-CNN系列）到一阶段检测器（YOLO、SSD）的演变，分析了它们在速度与精度上的权衡。 3. 生成模型： 详尽介绍了生成对抗网络（GAN）的原理，包括判别器、生成器的训练机制，以及DCGAN、WGAN等变体在图像合成和超分辨率重建中的应用。 第五部分：高级主题与前沿交叉领域 本部分探讨了图像处理与计算机视觉领域更深层次的理论问题和新兴交叉方向。 几何视觉： 涵盖了相机标定、立体视觉中的立体匹配算法（如BM, SGM），以及多视图几何的基础，如对极约束和单应性矩阵。 图像超分辨率（SR）： 除了传统的基于插值和重建的方法，重点分析了深度学习超分辨率（如SRCNN, ESRGAN）如何通过学习先验信息来生成高频细节，提升感知质量。 图像信息隐藏与安全： 介绍了几种主流的数字水印技术，包括空域嵌入、变换域（DCT/DWT）嵌入，并分析了这些方法在面对压缩、裁剪等攻击时的安全性与鲁棒性。 结论与展望： 全书最后对当前视觉计算领域面临的挑战，如对大规模、多模态数据的有效整合、模型的实时性与可解释性等问题进行了总结和展望，引导读者思考未来的研究方向。 本书配有丰富的数学推导、算法伪代码和实际案例分析，适合高等院校计算机科学、电子工程、自动化及相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事图像识别、模式识别、远程传感、医学影像分析的工程技术人员作为参考教材或专业参考书。通过系统学习，读者将能掌握从基础理论到尖端应用的完整知识体系。

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