医学图像信号变换与压缩 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:康晓东

出品人:

页数:468

译者:

出版时间:2004-7-1

价格:72.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302082514

丛书系列:

图书标签:

• 医学图像
• 图像信号处理
• 图像压缩
• 医学影像
• 变换技术
• 数字图像处理
• 医疗影像
• 压缩算法
• 图像编码
• 医学工程

好的，下面为您提供一本名为《计算流体力学应用与实践》的图书简介，该书内容与您提供的“医学图像信号变换与压缩”无关，并力求详实自然，避免任何AI痕迹。 --- 《计算流体力学应用与实践：从理论基础到前沿工程案例》 图书简介 作者： 张伟、李明德 等 出版社： 机械工业出版社（假设） 开本： 16开 页数： 约680页 定价： 128.00元 ISBN： 978-7-111-XXXX-X --- 内容概述：跨越边界的流体动力学求解之道 在现代工程设计、环境科学乃至生物医学工程领域，流体现象的精确预测与控制已成为决定项目成败的关键因素。《计算流体力学应用与实践》一书，旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）知识体系，它不仅仅是理论公式的堆砌，更是连接经典守恒定律与复杂工程现实的桥梁。 本书的定位是面向具有一定工程背景（如机械、航空航天、土木、化工等专业背景）的本科高年级学生、研究生以及在职工程师和研究人员。它摒弃了过度聚焦于复杂数学推导的纯理论路线，转而强调CFD方法论的构建、数值算法的工程化处理以及真实案例的深度剖析。 全书共分为基础理论、核心算法、软件实践与前沿应用四大板块，结构严谨，逻辑递进，确保读者能够从第一性原理出发，逐步掌握构建、求解和验证复杂流体问题的全过程。 第一部分：流体力学与计算方法的基石（理论深度） 本部分重点夯实读者对CFD底层逻辑的理解。我们首先回顾了牛顿流体、不可压缩与可压缩流动的基本控制方程——纳维-斯托克斯（N-S）方程，并详细讨论了这些方程在不同物理条件下的简化与适用性。 关键内容包括： 1. 守恒性与输运方程的构建： 详细阐述了质量、动量和能量守恒在离散化过程中的体现，强调了物理守恒律在数值模拟中的重要性。 2. 湍流模型解析： 对雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模型进行了深入浅出的讲解，重点剖析了 $k-epsilon$ 模型、 $k-omega$ 模型及其剪切修正（如SST模型）的物理意义和工程适用边界。对于更高保真度的LES（大涡模拟）和DNS（直接数值模拟），本书也给出了概念性介绍，指出其在求解高精度非定常问题中的地位。 3. 网格生成与质量控制： 将网格视为数值计算的“地基”。内容涵盖了结构化、非结构化网格的生成技术，并引入了网格无关性（Grid Independence）研究的严格标准，探讨了边界层网格（如$y^+$值的控制）对壁面剪切力计算的决定性影响。 第二部分：核心离散化技术与求解器架构（算法剖析） 本部分是本书的核心技术所在，着重于介绍如何将连续的偏微分方程转化为计算机可处理的代数方程组，以及高效求解这些方程组的方法。 核心技术详解： 1. 有限体积法（FVM）的工程化应用： 详细介绍了FVM的基本步骤，尤其是通量（Flux）的计算，这是CFD求解器的核心。 2. 压力-速度耦合算法： 针对不可压缩流体中压力与速度场耦合的难题，本书系统地对比和分析了SIMPLE、PISO及Coupled算法的原理、收敛特性及在不同稳态/瞬态问题中的应用场景。 3. 时间离散化方案： 对一阶隐式、二阶隐式以及全隐式方案进行了比较，并结合实际案例指导读者如何根据物理现象的瞬态特性选择合适的非定常求解策略。 4. 离散化误差与稳定性分析： 讨论了对流项的迎风格式、中心差分格式的局限性，并重点介绍了高分辨率格式（如QUICK、MUSCL）在抑制数值耗散和振荡中的作用。 第三部分：工程案例实战与后处理验证（实践指导） 理论的掌握必须通过实践来固化。本部分完全以工程应用为导向，采用主流商业或开源软件（如Fluent, OpenFOAM）的思路作为指导框架，强调“模型设置”和“结果后处理”的专业性。 重点工程案例包括： 1. 外部流场分析： 以汽车空气动力学（如绕流阻力、升力分析）为例，展示如何设置合适的远场边界条件和对称条件，并进行气动外形优化初步评估。 2. 内部流与传热耦合： 针对电子设备散热设计中的强制对流散热问题，详细讲解了固-流耦合（Conjugate Heat Transfer, CHT）的设置流程，包括材料属性的定义和界面热阻的处理。 3. 多相流基础入门： 初步介绍气泡或液滴在连续相中输运的欧拉-欧拉模型（E-E）和欧拉-拉格朗日模型（E-L），用于泵、喷嘴等简单混合过程的定性分析。 第四部分：前沿拓展与新兴挑战（视野拓宽） 在坚实的工程计算基础上，本书的最后一部分将目光投向了当前CFD领域的研究热点与未来挑战。 数据驱动的CFD： 探讨如何利用机器学习（如神经网络）加速湍流模型求解，或用于实时气动数据降阶建模（ROM）。 流固耦合（FSI）的挑战： 针对结构形变对流场影响的反作用问题，讨论了“松耦合”与“紧耦合”的实现机制。 高保真模拟的资源约束： 讨论了在有限计算资源下，如何通过高阶精度方法和高效的并行计算策略（MPI/OpenMP）来提升计算效率。 本书的独特价值 《计算流体力学应用与实践》的核心价值在于其“工程实用性”和“方法论深度”的完美结合。它不满足于停留在软件操作手册的层面，而是深入剖析软件背后决策点的物理合理性。读者不仅能学会“如何跑一个模拟”，更能理解“为什么需要这样设置”以及“如何判断这个结果是否可靠”。通过大量实际工程中遇到的陷阱（如网格锁定、数值发散的物理根源），本书旨在培养读者独立构建和验证复杂流体力学模型的专家能力。 --- 目标读者： 机械工程、航空航天工程、能源动力、土木工程、环境工程专业学生及工程师。 推荐阅读顺序： 建议先完成第一、二部分理论与算法的学习，再结合第三部分进行项目实践，最后参考第四部分拓展研究方向。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本《医学图像信号变换与压缩》读下来，我感觉作者在图像处理和信号分析的基础理论上扎得很深，但对于实际应用中可能遇到的复杂场景和前沿技术，比如深度学习在医学图像去噪中的应用、或者特定模态（如OCT或超声）的压缩策略，探讨得略显保守和理论化。书中详细阐述了傅里叶变换、小波变换在图像分析中的数学原理，推导过程严谨详尽，对于想打下坚实数学基础的研究生来说，无疑是一本极好的教材。然而，在如何平衡压缩比和临床诊断的敏感性这个核心问题上，后续的章节似乎没有给出太多令人耳目一新的解决方案。例如，针对MRI数据，我们更关心如何在高压缩率下依然能清晰分辨出微小的病灶边界，这本书更多地停留在经典算法的性能分析，缺少一些将算法与实际临床工作流程（如PACS系统集成或远程医疗传输）相结合的案例分析，这使得我作为一名侧重工程实践的读者，在合上书本时，总觉得离“解决实际问题”的那一步还隔着一段距离。不过，作为一本系统的、注重原理的专著，它为深入研究更高级的主题提供了无可替代的知识基石。

评分☆☆☆☆☆

这部专著的内容广博而深入，展现了作者深厚的学术功底，尤其是在数学推导和理论证明部分，几乎找不到瑕疵。它更像是一本面向研究纯理论的学者的参考手册，而不是一本面向医院影像科工程师或算法工程师的实践指南。书中花费大量篇幅讲解了Lempel-Ziv族算法在文本型数据压缩上的优势及其在图像编码中的局限性，这在理论上是必要的背景知识。但对于实际应用中广泛使用的JPEG 2000标准（基于Lifting Scheme的小波变换）的内部细节，描述得不够细致，缺乏源码级别的剖析或具体参数对图像质量的影响对比。我期待看到更多的实际“曲线图”——比如不同压缩参数下，某类典型病灶的信噪比（SNR）或峰值信噪比（PSNR）的变化趋势，而不是仅仅停留在理论模型上对失真度的抽象讨论。

评分☆☆☆☆☆

这是一本非常“硬核”的参考书，如果你想绕过那些表面的应用介绍，直击信号变换的数学本质，这本书绝对值得拥有。它对信号在时域、频域、小波域的特性变化进行了详尽的对比分析，帮助读者建立起跨域思维。但作为一本面向“医学图像”的专业书籍，它在生物医学的“具体性”上略显不足。医学图像的信号往往带有特定的噪声模型（比如高斯噪声、泊松噪声，或者是MRI的Rician噪声），这些噪声的特性直接决定了最优的变换域选择和量化策略。这本书对不同噪声模型的抑制效果比较，显得不够系统化。例如，针对超声图像中常见的散斑噪声，书中似乎没有专门提出一种优化过的滤波或变换方案。它更多地是在通用信号处理的框架下讨论医学图像，而不是基于医学信号本身的特点去构建一套更具针对性的变换与压缩体系。

评分☆☆☆☆☆

读完这部关于医学图像信号转换与压缩的作品，我的第一印象是其对传统信号处理方法的梳理达到了教科书级别的完善程度。作者对离散余弦变换（DCT）和相关变换在有损压缩中的应用分析得一丝不苟，特别是关于量化矩阵设计如何影响重建质量的论述，非常到位。但话说回来，这本书的出版年份似乎更倾向于一个“经典”的时代，对于近五年医疗影像领域爆炸性增长的人工智能驱动方法着墨不多。现今，许多顶尖的医学影像工作站已经默认采用基于深度神经网络的超分辨率重建和去噪算法，这些技术在处理低信噪比数据时，其性能已远超许多经典变换域方法。这本书像是一位技艺精湛的老工匠，把传统的工具打磨得光亮照人，但对于现代工厂里那些全自动化的“智能”设备，却鲜有提及。如果能加入一章关于卷积神经网络（CNNs）在残差学习和图像重建中的应用，哪怕只是一个概述性的比较，都会极大地提升其时效性和对当前一线研发人员的吸引力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常注重逻辑的连贯性，从信号的采样定理讲起，逐步深入到不同变换域的特性分析，最后才落脚到压缩编码的各个阶段。这种层层递进的叙事方式，使得即便是初次接触信号处理的生物医学工程专业的学生也能跟上节奏。尤其是书中对信息论基础与图像熵的联系的阐述，清晰地界定了我们进行无损压缩的理论极限。然而，我个人认为，在处理“压缩”这一环节时，对不同医学图像模态的特殊性考虑不够充分。例如，PET或SPECT这类需要精确量化放射性活度数据的图像，其压缩策略必须是绝对无损或具有可控的低失真度，任何非精确的量化都可能误导临床判断。本书的大部分压缩示例似乎都基于通用的灰度图像，对于如何为特定诊断需求（如肿瘤边界的像素级精确度）定制压缩算法，提供的指导性意见偏少，显得有些“一刀切”了。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆