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出版者:电子工业

作者:伍疆

出品人:

页数:381

译者:

出版时间:2003-4

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787505384736

丛书系列:

图书标签:

• 无线网络
• 无线通信
• 网络系统
• 传输系统
• 系统设计
• 通信工程
• 无线技术
• 网络安全
• 信号处理
• 移动通信

数字图像处理与分析：从理论到实践 图书作者： [此处可填写虚构作者姓名，例如：张伟、李明] ISBN： [此处可填写虚构ISBN号，例如：978-7-123-45678-9] 出版社： [此处可填写虚构出版社名称，例如：科学技术文献出版社] 出版日期： [此处可填写虚构出版日期，例如：2024年5月] --- 内容简介 本书聚焦于数字图像处理与分析领域的前沿理论、核心算法及其在实际工程中的应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的图像采集、表示，到复杂的图像恢复、分割、特征提取以及深度学习驱动的视觉任务。本书旨在为计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的学生、研究人员及工程师提供一本全面、深入且具有高度实践指导意义的参考书。 第一部分：图像基础与信号处理 本书开篇深入阐述了数字图像的数学基础和物理模型。首先，详细介绍了光的传播特性、人眼视觉系统对图像信息的感知机制，以及不同类型的成像设备（如CCD、CMOS）的工作原理。随后，构建了数字图像的数学表示——离散化、量化过程，并讨论了图像在频域和空域中的描述方法。 核心内容包括二维傅里叶变换（2D DFT）及其在滤波设计中的应用。我们不仅讲解了理想滤波器（如理想低通/高通滤波器）的原理和局限性，还重点剖析了平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）用于去噪的机制，以及锐化滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel/Prewitt算子）对图像边缘增强的作用。此外，对小波变换在多分辨率分析中的优势进行了细致的讲解，为后续的图像压缩和特征提取奠定理论基础。 第二部分：图像增强与复原 本部分致力于解决图像质量的提升和失真校正问题。在图像增强方面，本书区分了点操作（如灰度拉伸、对比度增强）与空间滤波操作。特别地，对直方图处理技术进行了详尽的论述，包括直方图均衡化（HE）的原理及其局限性，并引入了自适应直方图均衡化（AHE和CLAHE），以应对局部对比度不足的问题。 图像复原是本部分的关键难点。我们系统地分析了图像退化模型，即退化函数、噪声模型与模糊核的估计。针对不同的退化情况，本书详细对比了逆滤波、维纳滤波的数学推导与实际性能。对于噪声问题，除了基础的线性空间域滤波，还深入探讨了非线性滤波，如中值滤波在处理椒盐噪声时的卓越性能，以及同态滤波在同时校正光照不均和增强对比度方面的应用。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是实现图像理解的第一步。本书按照不同的分割策略，系统地介绍了多种经典算法。 基于阈值的分割： 重点阐述了Otsu法（最大类间方差法）的推导过程及其在单峰和双峰直方图图像中的应用。同时，也探讨了局部自适应阈值方法的必要性。 基于边缘的分割： 详述了Canny边缘检测器的五个步骤，强调了其在抑制噪声和定位精确边缘之间的平衡机制。 基于区域的分割： 涵盖了区域生长法的实现细节，以及分水岭算法在复杂结构分离中的应用，并指出了其易产生过度分割的问题及其解决方案（如标记控制分水岭）。 在特征提取方面，本书聚焦于结构信息和纹理信息的量化描述。我们详细讲解了形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）在消除噪声、填充孔洞和连接断裂区域的应用。对于纹理分析，本书介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的构建、关键统计量（对比度、能量、熵）的计算及其在材质分类中的作用。同时，经典的关键点检测算法如Harris角点检测器的原理和实现也得到了充分介绍。 第四部分：现代计算机视觉与深度学习方法 随着人工智能技术的飞速发展，本书的后半部分将重点转向基于深度学习的现代图像处理范式。 深度卷积网络基础： 详细解析了卷积层、池化层、激活函数的基本原理，并介绍了经典的网络架构如LeNet、AlexNet的基本构建块。 图像分类与识别： 涵盖了迁移学习的概念，讨论了如何利用预训练模型（如ResNet、VGG）来解决小样本分类问题。 目标检测与语义分割： 深入探讨了当代主流的目标检测框架，包括两阶段方法（如R-CNN系列）和一阶段方法（如YOLO、SSD）的演变与性能权衡。在图像分割方面，本书详细阐述了全卷积网络（FCN）和U-Net架构，特别是在医学图像分析中的高效应用。 生成模型简介： 简要介绍了生成对抗网络（GANs）的基本框架，及其在图像超分辨率重建和图像修复等领域的潜力。 实践与工具： 本书的每一个理论章节后，都附带了Matlab/Python（使用OpenCV和PyTorch/TensorFlow库）的示例代码和实验指导。这些实践环节旨在帮助读者将抽象的数学概念转化为可运行的程序，加深对算法性能和参数敏感性的理解。 面向读者： 本书适合作为高等院校计算机科学与技术、电子信息工程、模式识别等专业的研究生和高年级本科生教材，也可作为从事人工智能、图像处理、遥感、医学影像分析等领域的工程师和科研人员的案头参考书。通过本书的学习，读者将不仅掌握数字图像处理的经典理论，更能熟练运用现代深度学习工具解决复杂的视觉工程问题。 --- （总字数已控制在目标范围内，内容聚焦于数字图像处理的各个核心模块，避免提及任何无线网络传输系统相关的内容。）

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我特别关注了书中关于网络安全与QoS（服务质量）保障的那几个章节，这部分内容处理得极为细致和前瞻。作者并没有停留在传统的防火墙和VPN技术上，而是深入探讨了在软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的大背景下，如何重构数据流的信任模型和资源分配策略。关于拥塞控制算法的剖析，更是细致入微，从经典的TCP Reno到最新的BBR算法，每一个迭代背后的动机和性能曲线变化都被剖析得淋漓尽致。最让我感到惊喜的是，作者对于低延迟通信（如自动驾驶或远程医疗对延迟的苛刻要求）的解决方案提出了自己的见解，并给出了一套基于时间敏感网络（TSN）的集成方案。阅读完这部分，我感觉自己对未来网络架构的理解提升了一个层次，不再局限于点对点的连接，而是着眼于整个生态系统的协同优化。

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说实话，一开始我对这本书的期望值是持保留态度的，毕竟市面上关于网络传输的专著实在太多了，很多都只是对标准文档的简单复述，读起来枯燥乏味，缺乏实际操作指导。然而，这本书的第三部分，关于高级调制技术和信道编码的论述，彻底颠覆了我的看法。作者在这里展现了惊人的深度，他们没有回避那些复杂的数学推导，而是巧妙地将傅里叶分析、小波变换等工具引入进来，清晰地解释了它们如何优化频谱效率和抗干扰能力。最赞的是，随书附带的那些关于MIMO系统波束赋形算法的伪代码和性能曲线图，简直是神来之笔。这不仅仅是一本书，更像是一套完整的、可用于工程实践的参考手册。我甚至花了一个周末，按照书中的步骤搭建了一个小型仿真环境来验证其中的某些优化算法，结果非常令人满意。对于那些致力于提升系统吞吐量和可靠性的研发工程师来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维框架。

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这本书的装帧设计真是太吸引人了，封面那种深邃的蓝色调，配上那些抽象的光路和节点图，一看就知道这不是一本泛泛而谈的入门读物。我刚拿到手的时候，光是翻阅目录就感觉自己被拉进了一个充满技术细节的迷宫。作者在章节安排上的匠心可见一斑，从最基础的物理层理论，到复杂的路由协议和安全机制，逻辑过渡得非常顺畅。尤其让我印象深刻的是关于多址接入控制（MAC）协议的那一章，作者没有停留在教科书式的定义上，而是用大量实际的案例和仿真结果来剖析不同协议在实际网络拥塞情况下的性能表现，那份对底层原理的执着探索，简直是技术硬核爱好者的福音。阅读过程中，我能深切感受到作者深厚的工程背景，他们不是在描述“是什么”，而是在深度剖析“为什么是这样”，以及“如何才能做得更好”。那种对技术细节的打磨，使得即便是像我这样接触过不少相关资料的读者，也能从中挖掘出新的洞察。这本书绝对是那种值得放在案头，时不时翻阅，每次都能获得新理解的宝藏级别书籍。

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这本书的叙事风格非常独特，它没有采用那种冷冰冰的学术语言，反而带有一种资深工程师对新一代技术充满激情的分享感。作者在探讨网络架构演进时，尤其擅长进行“历史的对比”。比如，在比较传统TDM/FDM与现代OFDM/CDMA的优势劣势时，作者引用的那些历史背景和早期遇到的瓶颈，让整个技术发展脉络变得异常清晰。这种“讲故事”的方式，极大地降低了理解门槛，使得那些原本抽象的概念变得触手可及。我尤其喜欢那些穿插在正文中的“设计陷阱警示”栏目，这些往往是作者在无数次项目失败和调试中总结出来的血泪教训，对于初入该领域的新人来说，这比任何理论指导都来得宝贵。它教会你如何避免走弯路，如何从宏观角度预判潜在的系统级风险，这种注重实战经验的传递，是很多纯理论书籍所欠缺的。

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从排版和索引的便利性来看，这本书的编辑工作做得非常出色，这对于一本技术参考书来说至关重要。索引部分做得非常详尽，查找特定的公式、术语或者特定的网络协议编号异常快速，这极大地提高了我的查阅效率。此外，书中大量使用的图表和流程图，配色科学且信息密度适中，避免了过度拥挤带来的视觉疲劳。很多复杂的协议状态机转换图，如果只是文字描述，很容易让人迷失，但在这里，它们被清晰地可视化了。我几乎没有遇到过因为排版模糊或图表标注不清而导致理解困难的情况。这本书的设计哲学似乎是：技术内容本身已经够烧脑了，那么阅读体验就必须做到极致的友好和直观。对于需要频繁查阅技术细节的专业人士来说，这种对用户体验的尊重，是衡量一本好书的隐形标准之一，这本书无疑是这方面的典范。

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