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页数:343

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出版时间:2010-7

价格:39.80元

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isbn号码:9787115229670

丛书系列:

图书标签:

• 无线通信
• 无线接入
• 移动通信
• 无线网络
• 通信工程
• 信号处理
• 无线电技术
• 物联网
• 5G
• 6G

数字图像处理与分析 内容概要： 本书系统阐述了数字图像处理与分析的核心理论、关键技术和实际应用。全书共分为六个部分，涵盖了从基础理论到前沿应用的完整知识体系，旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的参考。 第一部分：数字图像基础 本部分着重介绍数字图像的形成、表示与获取。内容始于光电效应与图像传感器的工作原理，详细解释了连续图像到数字图像的采样与量化过程，包括空间分辨率和灰度分辨率对图像质量的影响。随后，深入探讨了图像的数学模型，如二维离散傅里叶变换（DFT）及其在频域分析中的作用。图像增强的基础，如直方图均衡化、灰度拉伸和空间域滤波器的设计（如均值滤波、中值滤波和拉普拉斯算子），被详尽阐述。特别关注了如何通过傅里叶变换域中的滤波技术实现图像的平滑与锐化，并对比了空间域和频率域处理方法的优缺点及适用场景。 第二部分：图像增强与复原 本章是图像处理技术的核心环节之一。图像增强侧重于改善人眼对图像的视觉感受，不仅包括基础的灰度变换，还深入讲解了对比度增强技术，如自适应直方图均衡化（AHE）及其改进算法CLAHE，以解决局部对比度不足的问题。在图像复原方面，本书详细分析了图像降质模型，包括运动模糊、散焦模糊和高斯噪声的数学建模。重点介绍了逆滤波、维纳滤波的原理与实现，以及针对盲解卷积问题的迭代算法（如Lucy-Richardson算法）。此外，还探讨了基于小波变换的图像复原方法，展示了其在保留图像边缘信息方面的优势。 第三部分：图像分割技术 图像分割是实现图像理解的关键步骤。本书全面梳理了各类分割算法。首先从阈值分割技术入手，包括全局阈值（如Otsu’s法）和局部（自适应）阈值方法的优劣分析。随后，详细介绍了基于区域的分割方法，如区域生长、区域合并与分裂算法。边缘检测作为一种重要的分割前驱技术，被给予了充分的篇幅，涵盖了经典算子（Sobel, Prewitt, Roberts）以及更先进的Canny边缘检测算法，并分析了噪声对边缘检测精度的影响。最后，引入了基于能量函数和活动轮廓模型（如Snakes模型）的分割方法，展示了如何利用数学优化技术实现更精确的目标边界提取。 第四部分：特征提取与描述 有效的特征提取是后续识别与分析的基础。本部分系统介绍了用于描述图像内容的关键特征。在纹理特征方面，阐述了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其衍生特征（如对比度、能量、熵），以及基于小波变换的纹理分析。针对形状特征，详细讲解了傅里叶描述符、Hu矩等全局描述符，以及边界表示方法（如傅里叶描述符和傅里叶-梅林变换用于尺度和旋转不变性）。此外，本书还深入探讨了角点检测技术，包括Harris角点检测器和Shi-Tomasi角点检测器的原理，并介绍了它们在图像配准和目标跟踪中的应用。 第五部分：形态学图像处理 形态学处理是处理图像中物体形状和结构的有效工具。本书基于集合论，详细解释了结构元素（Structuring Element）的概念，并深入阐述了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的基本原理和应用。这些基础操作被扩展到更复杂的应用中，如形态学梯度、顶帽变换和底帽变换，这些技术在噪声抑制和灰度图像分析中发挥重要作用。此外，还介绍了基于形态学的图像分割技术，如“击中或未击中”变换，以及形态学骨架提取算法，用于分析连接组件的拓扑结构。 第六部分：深度学习在图像分析中的应用 作为现代图像处理的前沿方向，本书专门辟出一章介绍深度学习在图像分析中的最新进展。核心内容聚焦于卷积神经网络（CNN）的结构设计，包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层的具体作用。详细分析了经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG和ResNet，并解释了残差连接如何解决深层网络的训练问题。内容延伸至实例分割（如Mask R-CNN）和语义分割（如U-Net架构）。通过多个实际案例，展示了如何利用预训练模型进行迁移学习，以解决资源受限下的图像分类、目标检测和图像生成任务。 目标读者： 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事图像处理、模式识别和计算机视觉工作的工程师和研究人员。阅读本书需要具备扎实的线性代数和微积分基础。 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 每章节后均附有基于标准数据集的算法实现与性能分析，方便读者动手实践。 2. 全面覆盖： 涵盖了从传统经典算法到最新深度学习方法的完整技术栈。 3. 数学推导严谨： 对核心算法的数学原理进行了深入且清晰的推导，帮助读者透彻理解其内在机制。

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**评价三** 这本书的叙事风格非常独特，它不像传统的学术著作那样板着脸孔，而是带有一种温和的、循序渐进的引导性，仿佛一位经验丰富的前辈在身边耐心地为你答疑解惑。作者在构建知识体系时，似乎非常擅长抓住初学者的思维盲区，总能在最容易混淆的地方给出精准的比喻或类比。例如，在解释面向对象设计原则时，作者引用了建筑设计中的“模块化”概念，一下子就让抽象的SOLID原则变得具体可感。这种“故事化”的教学方法，极大地降低了学习的心理门槛。另外，我发现作者在引用历史背景和技术演进路径时，把握得非常到位，他没有把某项技术描述成凭空出现的“神迹”，而是清晰地勾勒出它在哪个时代背景下，为了解决哪一类现有问题而诞生的。这种对技术“来龙去脉”的梳理，使得我们不仅仅是学会了“如何做”，更理解了“为什么这样做”，这对于培养批判性思维和创新能力至关重要。我感觉自己在阅读这本书的过程中，不仅仅是知识的输入，更是一种思维模式的重塑。

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**评价二** 我最近在系统性地学习嵌入式系统开发，正好需要一本能够将理论与实践紧密结合的参考书来指导我的项目。这本书在这方面做得相当出色，它不仅仅停留在概念的阐述，更大量的篇幅投入到了实际操作案例的剖析之中。书中针对几个典型的应用场景，如低功耗传感器网络的搭建、实时数据采集模块的构建等，提供了详尽的软硬件协同设计思路。我特别关注了其中关于中断处理和资源调度的章节，作者不仅解释了不同中断优先级设置的优劣，还给出了基于某个特定RTOS的优化代码片段，这对于我解决当前项目中遇到的调度延迟问题简直是雪中送炭。更难能可贵的是，作者在每个关键技术的介绍后，都附带了“陷阱提示”或“性能调优建议”，这些经验之谈是教科书上往往缺失的，却是工程师们在实际工作中耗费大量时间摸索出来的宝贵财富。阅读过程中，我时不时地停下来，跟着书中的引导，在自己的开发板上复现那些代码示例，验证理论的有效性，这种沉浸式的学习体验极大地提升了我的技术掌握深度。

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**评价五** 这本书的编辑质量和校对工作做得极其认真，这一点对于技术书籍来说至关重要，因为一个小小的标点错误或术语不一致都可能导致读者对关键公式的误解。我翻阅了数个章节，几乎没有发现任何印刷错误或明显的逻辑跳跃。更值得称赞的是，书中对专业术语的处理非常严谨，作者在第一次引入一个新术语时，总会附带英文全称和相应的缩写规范，并且在全书范围内保持了高度的一致性，这对于跨国合作或查阅国际标准文献时极为方便。在章节末尾的习题设计上，也体现了极高的水准，它们不是简单的概念回顾，而是要求读者进行跨章节知识的综合运用，有些开放性问题的探讨甚至能延伸至最新的行业前沿研究方向。这本书的整体流畅度和精确性，体现了出版团队的专业素养和对知识传播的责任感，让人感到完全信赖。

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**评价四** 从内容深度来看，这本书无疑是为那些已经具备一定基础，希望向更高层次迈进的专业人士准备的。它没有在基础概念上做过多冗余的重复，而是迅速切入了复杂系统的分析与建模层面。书中对于性能瓶颈的分析，尤其让我印象深刻。它不仅仅给出了一个“慢”的结论，而是深入剖析了从物理层到应用层之间各个环节的延迟贡献因子，并提供了量化的分析工具和评估模型。例如，书中详述了如何运用特定的频谱分析仪数据，结合傅里叶变换来精确识别干扰源，这种硬核的工具应用指导，在其他同类书籍中是极为罕见的。此外，关于系统安全性的讨论也足够深入，作者探讨了针对特定传输协议的侧信道攻击模型，并提出了相应的抗干扰设计方案。阅读这本书需要一定的数学功底和对底层原理的熟悉，但一旦攻克了这些难点，你会发现自己对整个领域的技术栈的理解提升到了一个全新的、更为精密的层次，视野也随之开阔。

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**评价一** 这本书的装帧设计相当用心，封面采用了一种磨砂质感，配合着深邃的蓝色调，给人一种沉稳而专业的视觉感受。内页纸张选择也很不错，印刷清晰，字号适中，阅读起来非常舒适，即便是长时间研读也不会感到眼睛疲劳。我尤其欣赏它在章节排版上的匠心独运，每一章的开头都有一个引人入胜的导语，简要概述了本章的核心内容，这对于快速把握知识脉络非常有帮助。书中大量穿插的图表和流程示意图，绘制得极其精美且逻辑性强，复杂的概念通过图形化表达后，理解起来豁然开朗。比如，解析某个底层协议栈的交互流程时，作者没有采用枯燥的文字堆砌，而是用了一张结构清晰、色彩分明的UML图，直观地展示了数据包的流转路径，这比单纯阅读文字描述效率高出太多。此外，书中的参考文献列表非常详尽，可以看出作者在内容组织上做了大量的案头工作，为读者提供了深入探索的路径。总的来说，这本书在物理呈现和内容版式上都达到了教科书级别的高标准，让人忍不住想要细细品味每一页的内容。

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