具体描述
快速检修彩电电视机需要积累大量的维修检测数据。彩色电视机由集成块和多种电子元器件构成，开机工作时，集成块、电子元器件及接插件引脚均有正常的电参数，不开机时，也同样存在正常的参数，将这些正常数据记录下来，就可以作为今后检修不同电路机型的通用数表资料。
“彩电维修通用数表”丛书分国产和进口两本，汇集了彩电常见机型、新型大屏幕数码、倍频、数字和背投影彩电的维修数据，对于检修不同电路的彩电具有很高的参考价值。
需要特别说明的是：由于实测者所使用的万用表型叼、测试档位不同，同型号集成块及电路的数据可能存在一定的差异，本书内容仅供借鉴与参考。读者在检修具体机型时，一定要细致分析，综合判断，以实践为准，以免造成误判与损失。
本书在编写过程中，得到了众多彩电厂家谁修人员的大力支持，在此深表感谢。
好的，以下是根据您的要求，为一本假设的、不包含《国产彩电典型电路实测数据手册》内容的图书撰写的一份详细简介： --- 图书名称： 《数字图像处理与计算机视觉实用算法解析》 图书简介： 本书全面深入地探讨了数字图像处理与计算机视觉领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。本书旨在为电子工程、计算机科学、模式识别等领域的学生、研究人员及一线工程师提供一本兼具理论深度与实践指导价值的参考著作。 第一部分：数字图像基础与预处理 本书伊始，系统地介绍了数字图像的数学表示、获取、存储和显示技术。重点阐述了图像的采样、量化理论，以及各种色彩空间（如RGB, YCbCr, HSV）之间的转换与特性分析。 在图像预处理部分，本书详细解析了提升图像质量的关键技术。针对噪声问题，我们不仅介绍了经典的空域滤波方法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波，还深入剖析了频域滤波器的设计原理与实现细节，包括理想滤波器、巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器的优缺点对比。此外，本书对图像增强技术进行了详尽的论述，涵盖了直方图均衡化、限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE），以及基于小波变换的图像增强策略。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分割是计算机视觉任务中的基石。本部分聚焦于如何有效地将图像划分为有意义的区域。内容涵盖了经典的阈值分割技术，如Otsu方法与迭代法，并扩展至更复杂的基于区域的分割方法，如区域生长法和分水岭算法。 在特征提取方面，本书投入大量篇幅讲解了边缘检测算法。从经典的梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）到对噪声鲁棒性更强的Canny边缘检测器，每种算法的数学推导、参数选择标准及在不同场景下的适用性均做了详尽的分析。此外，书中还详细介绍了角点检测技术（如Harris角点检测），以及局部描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征），阐明了它们在图像配准与目标识别中的核心作用。 第三部分：形态学处理与图像重建 形态学处理是处理图像中结构信息的有力工具。本书系统介绍了基于集合论的二值图像形态学操作，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并展示了它们在去除噪声、连接断裂结构和提取骨架等任务中的应用。对于灰度图像的形态学处理，本书也提供了相应的定义和实现示例。 图像重建部分则聚焦于如何从不完整或退化的数据中恢复原始图像。我们详细讨论了点扩散函数（PSF）的概念，并深入讲解了盲解卷积（Blind Deconvolution）与非盲解卷积（Wiener Filter）的算法流程与迭代优化方法。 第四部分：高级主题：变换域与小波分析 为了实现更高效的图像分析与压缩，变换域是不可或缺的工具。本书对傅里叶变换（DFT）进行了深入的讲解，并侧重于二维离散傅里叶变换（2D-DFT）在频域滤波和频谱分析中的实际应用。 随后，本书将视角转向小波分析。我们详细介绍了小波变换的理论基础，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），并重点讨论了Mallat算法在图像多分辨率分析和数据压缩中的高效实现。本书通过具体的代码示例，演示了如何利用小波包分解进行纹理分析和图像去噪。 第五部分：现代计算机视觉算法与实践 本书的最后一部分将理论与现代应用紧密结合。我们探讨了基于深度学习的图像分析方法，但重点并非停留在网络模型的堆砌，而是着重于如何将传统的数字图像处理技术（如特征工程、数据增强、几何校正）融入到现代卷积神经网络（CNN）的训练流程中，以提高模型的泛化能力和准确性。 此外，书中还包含了一个专门的章节，讲解了立体视觉的基础知识，包括相机标定、立体匹配算法（如BM、SGBM）的原理与性能比较，以及三维场景重建的基本流程。 技术特色与实践指导： 本书的代码示例主要基于 Python语言，并充分利用 OpenCV 库进行底层算法的实现，辅以 NumPy 和 SciPy 进行高效的矩阵运算。所有关键算法均提供了清晰的伪代码和可运行的源代码片段，帮助读者将理论知识迅速转化为实际项目能力。本书强调理解算法背后的数学原理，而非简单地调用库函数，确保读者能够根据具体应用场景灵活调整和优化算法参数。 适用人群： 高等院校相关专业（电子、自动化、计算机、信息工程）的本科生及研究生。 从事图像识别、机器视觉、医疗影像分析、遥感信息处理等领域的工程师和研究人员。 希望系统学习数字图像处理和计算机视觉基础理论与实践的高级爱好者。
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