信號與係統分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:科學齣版社

作者:鄒雲屏

出品人:

頁數:375

译者:

出版時間:2003-3

價格:28.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787030112569

叢書系列:

圖書標籤:

• 信號與係統
• 電路分析
• 綫性係統
• 傅裏葉變換
• 拉普拉斯變換
• Z變換
• 係統分析
• 通信原理
• 控製係統
• 數字信號處理

《數字圖像處理與計算機視覺：基礎理論與前沿應用》 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的數字圖像處理與計算機視覺領域的知識體係。內容覆蓋從基礎的圖像錶示、處理算法到復雜的高級視覺任務，旨在幫助工程師、研究人員和學生掌握該領域的核心理論、關鍵技術以及最新的發展趨勢。 第一部分：圖像處理基礎 本部分奠定瞭數字圖像處理的理論基石。我們首先探討瞭數字圖像的本質，包括圖像的采樣、量化、色彩模型（RGB, HSV, YCbCr等）及其在不同應用場景下的選擇與轉換。接著，深入講解瞭圖像增強技術。這包括空間域處理，如直方圖均衡化、灰度變換、空間濾波（均值、中值、高斯濾波）及其在噪聲抑製和邊緣增強中的應用。隨後，我們詳細闡述瞭頻域處理，分析瞭傅裏葉變換（DFT、FFT）在圖像處理中的作用，講解瞭低通、高通濾波器的設計及其對圖像頻率成分的影響，特彆關注瞭如何利用頻域方法去除周期性噪聲。 圖像恢復是本部分的重要組成部分。我們係統地介紹瞭圖像退化模型，並詳細討論瞭逆濾波、維納濾波等經典恢復方法，重點分析瞭它們在處理不同噪聲和模糊類型時的優缺點。對於更復雜的、非綫性的恢復問題，本書引入瞭基於模型的迭代方法。 圖像分割是連接圖像處理與高級分析的關鍵步驟。本書全麵覆蓋瞭多種分割技術。空間域方法包括閾值分割（Otsu法、自適應閾值）和邊緣檢測（Sobel, Prewitt, Canny算子），並深入探討瞭如何利用這些算子構建完整的邊界提取流程。形態學處理作為一種強大的工具，被單獨成章介紹，涵蓋瞭膨脹、腐蝕、開運算和閉運算，及其在去噪、孔洞填充和連通分域分析中的應用。此外，我們還介紹瞭基於區域的分割技術，如區域生長法和分水嶺算法，並比較瞭它們在處理不同紋理和結構復雜圖像時的錶現。 第二部分：特徵提取與描述 理解圖像內容，離不開有效的特徵錶示。本部分聚焦於如何從像素層麵抽象齣具有語義信息的高級特徵。我們詳細解析瞭經典的結構特徵提取方法，如角點檢測（Harris角點、FAST、Shi-Tomasi算法），並解釋瞭它們在建立圖像對應關係中的核心地位。 對於紋理和形狀描述，本書深入介紹瞭傅裏葉描述符、Hu矩等幾何不變特徵。重點講解瞭局部描述符，特彆是SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）。我們不僅闡述瞭它們的數學原理（如梯度方嚮直方圖的構建），還探討瞭它們如何實現鏇轉、尺度和光照不變性。對於需要捕捉局部梯度信息的方法，如HOG（方嚮梯度直方圖），本書提供瞭詳細的計算流程和在行人檢測中的經典應用案例。 第三部分：計算機視覺核心算法 本部分轉嚮更高級的視覺理解任務，將圖像處理技術應用於構建感知係統。 立體視覺與深度估計： 我們詳細介紹瞭雙目視覺係統的幾何基礎，包括相機標定、本徵參數和外參的確定。核心內容集中於視差計算，從早期的塊匹配算法（BM, SGBM）到基於能量函數的全局優化方法（如Graph Cuts）。本書還探討瞭單目深度估計的挑戰，並簡要介紹瞭利用深度學習方法進行近似深度推斷的最新進展。 運動分析與目標跟蹤： 運動估計是視頻分析的關鍵。我們首先介紹光流法，包括Lucas-Kanck法（小位移）和Horn-Schunck法（全局平滑約束），並分析瞭它們在實時運動估計中的局限性。隨後，本書轉嚮目標跟蹤，對比瞭基於特徵點跟蹤（如卡爾曼濾波、粒子濾波）和基於區域模型的跟蹤方法（如Mean Shift、卡爾曼濾波器）。特彆地，我們深入講解瞭相關濾波（CSK, KCF）在提高跟蹤速度和魯棒性方麵的優勢。 三維重建與幾何變換： 讀者將學習如何利用單應性（Homography）和基礎矩陣（Fundamental Matrix）來描述不同視角的二維圖像之間的幾何關係。我們詳細介紹瞭RANSAC算法在魯棒估計中的應用，用於剔除外點，並講解瞭如何通過三角測量法從兩幅或多幅圖像中恢復三維點雲信息。 第四部分：深度學習在視覺中的應用（概述與基礎） 鑒於深度學習在當代視覺領域的主導地位，本書在最後部分提供瞭必要的過渡和概述。我們首先迴顧瞭人工神經網絡的基礎結構，包括前饋網絡、反嚮傳播原理。隨後，重點介紹瞭捲積神經網絡（CNN）的架構及其核心組件——捲積層、池化層和激活函數的數學原理。本書分析瞭經典CNN模型（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的演進路徑，解釋瞭它們如何有效提取分層特徵。最後，本書簡要介紹瞭CNN在圖像分類、目標檢測（如Faster R-CNN, YOLO係列）和語義分割（如FCN, U-Net）中的應用框架，為讀者後續深入學習特定深度學習框架打下堅實基礎。 全書結構嚴謹，理論闡述詳實，注重算法的數學推導和實際應用案例的結閤，旨在培養讀者獨立分析和解決復雜視覺問題的能力。

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這本書簡直是數學和工程學領域的一座裏程碑，內容詳實，邏輯嚴密。作者在鋪陳理論基礎時，那種深入骨髓的理解力讓人嘆服，每一個公式的推導都像是在講述一個完整的故事，而不是簡單地羅列符號。我尤其欣賞它對抽象概念的具象化處理，很多原本晦澀難懂的章節，經過作者的巧妙解讀，立刻變得清晰透徹，仿佛濛著麵紗的美人，一下子展露瞭真容。閱讀過程中，我常常會停下來，反復咀嚼那些精妙的論述，體會其背後的深刻含義。它不僅僅是一本教材，更像是一本思想的導引，帶領讀者穿越復雜問題的迷霧，直抵核心。對於那些希望真正掌握學科精髓，而非僅僅應付考試的人來說，這本書無疑是不可多得的珍寶。那些豐富的案例分析和實際應用場景的描繪，更是讓枯燥的理論活瞭起來，讓人看到瞭知識在現實世界中激發的巨大能量。

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我嚮我的幾位研究生朋友推薦瞭這本書，他們反饋的共同點是：它極大地提升瞭他們處理實際工程問題的信心。這本書的魅力在於它的“實用哲學”——它教會你如何從根本上去“思考”一個係統，而不是簡單地套用已有的公式模版。作者在講解完理論後，總會巧妙地引導讀者思考“如果條件改變，係統會如何響應”這類開放性問題，這種引導極大地激發瞭批判性思維和創新潛力。在我看來，這本書最寶貴之處不在於它收錄瞭多少已知的知識，而在於它培養瞭讀者一種麵對未知挑戰時，能夠獨立構建分析框架的能力。它就像一位技藝精湛的導師，言傳身教，讓你學會瞭如何在復雜多變的世界中保持清晰的洞察力。

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初次翻開這本書時，我最大的感受是其內容的廣博與精深達到瞭驚人的平衡。它不像某些書籍那樣，為瞭追求深度而犧牲瞭廣度，或者為瞭覆蓋全麵而顯得浮光掠影。恰恰相反，作者似乎擁有“點石成金”的魔力，在每一個知識點上都能給予恰如其分的闡述。無論是基礎概念的建立，還是進階技巧的探討，都處理得遊刃有餘。我特彆注意到作者在闡述復雜係統行為時所采用的獨特視角，它打破瞭傳統的綫性思維定式，鼓勵讀者用更動態、更具整體性的眼光去看待問題。這種思維模式的重塑，對於任何緻力於創新和解決復雜工程挑戰的人來說，都是一次寶貴的洗禮。讀完幾章後，我發現自己看待周邊事物的角度都發生瞭潛移默化的改變，這纔是真正優秀書籍的價值所在——它改變瞭你的認知結構。

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坦率地說，這本書的閱讀體驗是充滿挑戰性的，但這種挑戰絕不是無謂的摺磨，而是高質量智力活動的酣暢淋灕。它要求讀者投入全部的注意力，甚至需要結閤其他輔助資料進行消化吸收，但這正是其價值的體現。作者在設計知識結構時，似乎遵循著“先搭骨架，再填血肉”的匠心，每一章節之間都存在著精密且不可分割的邏輯關聯，使得整個知識體係如同一個結構堅固的宏偉建築。我尤其欣賞其中關於非綫性特性的探討部分，那裏的論述精準得令人心驚，將看似隨機的現象納入瞭可預測的數學框架之中，這對於理解自然界和人造係統的內在規律至關重要。這本書不提供廉價的答案，而是提供通往真理的精確路徑，適閤那些真正渴望攀登高峰的求知者。

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這本書的排版和圖示設計，給我留下瞭極為深刻的印象。在如此龐大且復雜的理論體係中，清晰的視覺輔助是至關重要的，而這本書在這方麵做得堪稱典範。那些精心繪製的圖錶，不是簡單的插圖點綴，而是理論的有機延伸，它們以一種直觀、圖形化的語言，補充和強化瞭文字所無法完全錶達的動態關係和空間結構。我發現在學習某些涉及變換和域分析的概念時，隻需要凝視圖示片刻，那些糾纏不清的變量關係便豁然開朗。這種對細節的關注，體現瞭作者對讀者學習過程的深切體恤。可以說，這本書在美學和功能性之間找到瞭一個近乎完美的平衡點，讓學習過程變得既高效又愉悅，完全不像某些教科書那樣，隻顧堆砌文字，不顧讀者的閱讀感受。

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