计算机系统结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:西安电子科技大学出版社

作者:李学干

出品人:

页数:16

译者:

出版时间:2006-5

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560601397

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 系统结构
• 教材
• 计算机系统结构
• 计算机科学
• 设计
• 自考本科
• 私藏
• 计算机系统结构
• 计算机组成原理
• 汇编语言
• 存储系统
• 处理器
• 流水线
• Cache
• 虚拟内存
• 指令集
• 系统性能

《数字图像处理与分析：原理、算法与应用》 内容提要： 本书系统阐述了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法及其在工程实践中的广泛应用。全书内容严谨、深入浅出，不仅覆盖了图像采集、表示与增强等基础环节，更聚焦于现代图像分析中不可或缺的分割、识别、特征提取以及三维重建等高级技术。本书力求在理论深度与工程实用性之间取得完美平衡，旨在为读者提供一套完整、前沿且可操作的图像处理知识体系。 第一部分：图像基础与表示 第一章：图像的本质与数字化 本章深入探讨了光、颜色与人眼视觉系统的工作原理，为理解数字图像的形成奠定基础。我们将详细介绍连续图像到数字图像的转换过程，包括采样（Sampling）和量化（Quantization）的理论依据、精度影响及其在实际采集设备（如CCD/CMOS传感器）中的实现机制。重点解析了图像的数学模型，包括灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、Lab等颜色空间）的数学表达方式，以及图像在计算机中的存储结构和基本数据类型。此外，还将讨论图像质量的客观评价指标，如信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）。 第二章：图像变换与空间域处理 本章致力于讲解图像在空间域中的基本操作。首先，系统梳理了线性、非线性滤波器的设计原理和应用场景。线性滤波方面，详细推导了均值滤波、高斯滤波的卷积核生成过程，并分析了其在噪声抑制中的优缺点。非线性滤波方面，着重讲解了中值滤波、双边滤波（Bilateral Filter）在处理脉冲噪声和保护边缘细节方面的独特优势。随后，深入探讨了图像增强技术，包括直方图均衡化（HE）的原理、限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）的改进，以及幂律变换和对比度拉伸等操作如何有效地改善图像视觉效果。 第三章：频率域分析与滤波 本章将视角从空间域转向频率域，这是理解图像结构和高频细节的关键。首先，详细介绍二维傅里叶变换（2D DFT）的数学基础、性质及其在图像处理中的应用。通过频率域的分析，读者将清晰理解图像中周期性噪声的来源及去除方法。随后，重点讲解了低通滤波（如理想、巴特沃斯和高斯低通滤波器）在平滑图像中的作用，以及高通滤波（用于边缘和细节增强）的设计准则。最后，探讨了小波变换（Wavelet Transform）作为一种时频局部化工具，在图像压缩和多分辨率分析中的优越性。 第二部分：图像增强与复原 第四章：图像去噪技术 本章专注于当前图像去噪算法的研究前沿。除了基础的空域滤波，本章将重点介绍基于变换域的去噪方法，如傅里叶域滤波和小波域阈值去噪。同时，深入剖析了非局部均值（Non-Local Means, NLM）滤波器的核心思想，即利用图像中相似块的冗余信息进行加权平均，这在保持纹理细节方面表现卓越。最后，引入基于稀疏表示和深度学习的现代去噪模型（如BM3D及其思想基础），为读者展示高性能去噪的实现路径。 第五章：图像复原与反卷积 本章系统研究图像模糊的数学建模，包括点扩散函数（PSF）的估计。我们将探讨逆滤波、维纳滤波（Wiener Filter）等经典复原方法的原理和局限性。重点讲解了盲解卷积（Blind Deconvolution）问题，即在PSF未知情况下进行图像复原的技术，包括基于迭代算法和正则化的方法。本章旨在使读者掌握如何量化和补偿成像系统引入的失真。 第三部分：图像分割与特征提取 第六章：图像分割技术 图像分割是理解图像内容的第一步。本章首先介绍基于阈值的分割方法，包括全局阈值（如Otsu法）和局部阈值法的选择与优化。接着，详细讲解基于区域的分割技术，如区域生长法（Region Growing）和分水岭算法（Watershed），并分析分水岭算法中“过分割”问题的解决方法。此外，本章还将介绍基于边缘信息的分割，如Canny边缘检测算法的优化步骤，以及现代图论方法在图像分割中的应用，如Graph Cut（图割）算法。 第七章：形态学图像处理 形态学处理是处理二值图像和灰度图像结构特征的强大工具。本章系统阐述了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的数学定义及其在去噪、连接断开结构和填充孔洞中的应用。随后，深入讲解了更复杂的形态学操作，如击中与未中变换（Hit-or-Miss Transform）、骨架提取（Skeletonization）和形态学重建（Morphological Reconstruction），这些技术在目标形状分析中至关重要。 第八章：特征点检测与描述 本章聚焦于如何从图像中提取具有稳定性和辨识度的信息点。详细介绍了一系列经典和现代的特征点检测器，包括Harris角点、Shi-Tomasi特征点。随后，重点阐述了尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）和定向FAST与评估（ORB）等局部不变特征描述子的生成原理、描述向量的构建以及它们在图像配准、目标识别中的核心作用。 第四部分：高级应用与分析 第九章：图像配准与几何变换 图像配准是将多幅图像（来自不同时间、传感器或视角）对齐到同一坐标系的过程。本章首先讲解了仿射变换、透视变换等几何变换模型的建立与参数估计（如使用RANSAC算法）。随后，深入探讨了基于特征点、基于灰度相关性以及基于互信息的图像配准方法，并讨论了多模态图像配准面临的挑战。 第十章：三维视觉基础与立体匹配 本章引入三维重建的基础知识。首先解释了相机标定（Camera Calibration）的基本步骤和针孔模型的几何约束。随后，核心内容聚焦于立体视觉中的核心问题——立体匹配（Stereo Matching）。详细介绍块匹配算法、视差图的生成，以及全局优化方法（如置信度传播、图优化）如何提高视差计算的准确性。 第十一章：模式识别与深度学习在图像中的应用 本章将传统图像分析与现代深度学习技术相结合。首先回顾传统模式识别（如SVM、KNN）在图像分类中的应用。然后，详细介绍卷积神经网络（CNN）的结构（如LeNet, VGG, ResNet）如何高效地从图像中学习层次化特征。重点讲解了目标检测（如YOLO, Faster R-CNN）和语义分割（如U-Net）的最新进展及其在复杂场景理解中的强大能力。 附录： 常用编程库（OpenCV, MATLAB）在上述算法实现中的接口调用与实践指导。 本书特色： 理论与实践并重： 每个核心算法均提供详尽的数学推导，并辅以清晰的伪代码和实际案例分析。 前沿覆盖广： 涵盖了从经典滤波器到最新的深度学习驱动的图像分析技术，确保内容的时效性。 结构逻辑清晰： 内容组织遵循从基础到高级的递进路线，便于自学和系统学习。 本书适用于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事图像处理、机器视觉和人工智能领域的工程师和研究人员。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格，坦率地说，非常具有挑战性，它更像是一份为资深工程师准备的内部技术规范手册，而非面向广泛读者的科普读物。作者的学术严谨性毋庸置疑，每一个术语的引用都附带着扎实的理论支撑，这一点值得称赞。但是，这种过度“精确”的表达方式，极大地抬高了读者的理解门槛。例如，在讨论虚拟化技术时，作者并未采用比喻或简化的模型来铺垫概念，而是直接切入到页表转换和内存管理单元（MMU）的复杂交互层面。对于那些尚未完全掌握操作系统底层原理的读者来说，这无疑是一次陡峭的攀登。我不得不频繁地中断阅读，去查阅十几个相关的专业词汇和背景知识，这极大地分散了对核心思想的把握。阅读过程变成了大量的“外部跳转”，而非流畅的“内部学习”。我希望书中能有更友善的引导，比如在引入复杂概念前，提供一个更容易消化的类比场景，或者增加一些“思考题”来引导读者进行主动的概念构建。现在的阅读体验更像是参加一场高水平的学术研讨会，你听得懂教授们在讨论什么，但如果没有事先做足功课，你很难跟上他们思维的跳跃速度和深度，很多巧妙之处也因此错过了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计颇具匠心，那深邃的蓝色背景仿佛是浩瀚的宇宙，点缀其间的抽象电路图纹理，又像是复杂算法的具象化表达，初看之下便让人心生敬畏。我带着极高的期待翻开了第一页，希望能够进入一个关于信息处理核心奥秘的殿堂。然而，接下来的阅读体验却像是在一座布置了无数精美艺术品的画廊中漫步，每件展品都光彩夺目，但它们之间似乎缺乏一条清晰的叙事主线将它们串联起来。作者在描绘那些精妙的指令集设计时，笔触细腻得如同雕刻家打磨象牙，每一个细节都精确无误，读者仿佛能触摸到晶体管的物理边界。但当你试图从这些细节中提炼出一个宏观的系统演进脉络时，便会感到一丝迷茫。书中对特定型号处理器的性能优化策略进行了深入的剖析，那种对流水线深度、缓存一致性协议的探讨，无疑是技术硬核的体现。但对于一个渴望理解“为何是如此设计”而非“如何实现特定性能”的初学者而言，这种专注于“术”的讲解，使得“道”的阐述显得有些单薄。我更期待的是一种历史的纵深感，看到不同架构思想是如何在资源和需求的博弈中相互碰撞、融合，最终塑造出我们今天所见到的计算基石。这里的每一章都像是一颗独立的、打磨得近乎完美的珍珠，晶莹剔透，只是缺少一根将它们串成动人项链的丝线。

评分☆☆☆☆☆

装帧和排版是这本书另一个让人感到矛盾的地方。纸张的质感相当不错，印刷清晰，足以应对高强度的查阅需求。然而，图表的运用却显得有些保守和不足。在讲解诸如超标量处理器中的乱序执行逻辑或者多核系统中的缓存一致性协议时，一个精心绘制的、动态的流程图胜过千言万语的文字描述。遗憾的是，许多关键性的、需要空间想象力的结构，仅仅依靠文字进行冗长的说明。例如，描述数据流如何在一个乱序执行引擎中被调度和重排序的过程，其复杂性要求读者在脑海中构建一个三维的时间-资源模型。书中尝试用段落来描述这种时序关系，结果往往是读者的注意力被分散在如何追踪指令的“发射窗口”和“重排序缓冲区”的指针状态上，而不是理解其背后的性能提升原理。如果能在这些关键的结构性章节增加更具解释力的示意图，甚至增加一些简单的动画演示链接（即便是在纸质书中暗示），这本书的教学效果将会提升数个量级。目前的图表数量，不足以支撑起其所承载的技术深度。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书像是一座为顶尖专家开设的“高级进修班”教材，它聚焦于细节的极致打磨，但在如何将这些高深的技术融入一个易于理解的认知框架方面，略显不足。作者似乎假设读者已经对计算机科学的基本概念了如指掌，并且已经对某些主流体系结构有深入的接触。书中对现代计算中一些前沿热点问题，例如特定领域架构（如AI加速器）的硬件抽象层设计、功耗效率与性能的权衡艺术，并没有给予足够的篇幅进行探讨。我期待的是一本既能深入剖析底层机制，又能宏观地描绘未来计算趋势的书籍，一本能够启发思考“下一代系统结构会是什么样子”的书。而这本书，更像是在对“当前最优解”进行详尽的考古记录，其内容虽然精确，但似乎缺少对未来的展望和对当前范式局限性的批判性反思，整体上偏向于对既有知识的巩固和深化，而非对新视野的开拓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排给我留下了一种强烈的“拼图感”，但拼图的说明书似乎丢失了。章节之间的衔接显得有些突兀，仿佛是独立撰写的研究论文被强行装订在一起。某一章还在深入探讨内存墙问题与新型存储介质的潜力，下一章却突然跳跃到编译器优化对特定RISC架构的微观影响，中间缺少一个平滑过渡的桥梁，让人很难建立起对整个计算机系统宏观架构演化路径的整体认知。我原以为这本书会提供一个清晰的时间轴或逻辑树，展示从冯·诺依曼模型到并行计算范式的演进路径，让我们理解为什么我们需要从串行转向并行，以及并行化带来的复杂性是如何被硬件和软件层层抽象和管理的。然而，这里的内容更像是对现有技术栈的静态快照扫描，而非动态的演进记录。它详细罗列了不同设计选择的优缺点，但对于选择背后的历史必然性和设计哲学的冲突与妥协，着墨不多。这使得读者在合上书本时，脑海中留下的是一堆精妙的“零部件清单”，而不是一个可运行的、有生命力的系统蓝图。

评分☆☆☆☆☆

不知道为啥评分这么高，真的不咋滴

评分☆☆☆☆☆

很烂，内容不友好，不适合自学用。例子很少，很多知识凭空而来，没有一点铺垫与解释，很怀疑作者写这本教材的目的。

评分☆☆☆☆☆

很烂，内容不友好，不适合自学用。例子很少，很多知识凭空而来，没有一点铺垫与解释，很怀疑作者写这本教材的目的。

评分☆☆☆☆☆

硬件为嘛就学不好呀~~~~

评分☆☆☆☆☆

什么玩意……