具体描述
本教材共9章，大体分为三部分，即基础部分、测控系统通信部分和自动测试系统通信部分。第1章概论，介绍了基于通信技术的自动化系统、智能仪器、虚拟仪器、自动测试系统的框架结构，测控系统通信研究的主要内容。第2章为数据通信的基础知识，介绍了数据通信的基本概念、原理和方法等。第3章是简单接口通信技术，介绍了基于微型计算机串行通信/并行通信接口技术在测控系统中的应用。第4章为共享存储区通信技术，介绍了基于共享存储区的CPU智能装置的物理结构，逻辑结构，相关的技术、方法和实例。第5章是标准总线通信，主要介绍了Multibus、STD两个工业常用标准总线，以及多CPU利用标准内总线组成多微机系统的共性问题和实例。第6章为工业控制计算机网络，主要介绍了计算机网络的基本概念、通信协议，工业局域网络标准，TCP/IP协议，服务模型以及基于WinSock的模型实例。第7章为现场总线，主要介绍了现场总线的基本概念以及LonWorks技术和LON总线。第8章为GPIB总线，详细介绍了GPIB的基本概念、原理和方法。第9章为仪器专用总线，介绍了CAMAC总线、VXI总线和PXI总线的组成、原理及结构。
数字图像处理与计算机视觉：从基础理论到前沿应用 作者： 知名学者与行业专家组成的跨学科研究团队 出版社： 权威科技文献出版社 页数： 约 850 页 定价： 人民币 188.00 元 --- 内容简介：深入探索视觉世界的基石与未来 本书是一部全面、深入、且紧跟时代步伐的数字图像处理与计算机视觉领域的综合性教材与参考手册。它旨在为高等院校的本科生、研究生，以及从事图像分析、模式识别、人工智能和相关工程领域的专业技术人员提供一个坚实而广阔的学习平台。全书内容覆盖了从基础的数字信号处理原理在图像学中的应用，到当前最前沿的深度学习驱动的视觉技术，结构严谨，逻辑清晰，理论推导详实，兼顾了数学的严谨性与工程实践的可操作性。 第一部分：图像的获取、表示与基础处理 本部分奠定了数字图像处理的理论基础。首先详细阐述了光电转换、采样与量化等图像获取的基本物理过程，并引入了数字图像的数学模型——二维离散信号。重点剖析了图像的灰度直方图、空间分辨率与灰度分辨率的概念，以及图像在不同颜色空间（如RGB、CMY、HSV、Lab）中的表示方法及其转换原理。 在基础处理方面，本书深入讲解了空间域滤波技术，包括线性和非线性滤波器的设计与应用，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波和各向异性扩散模型，用于实现图像的平滑与噪声抑制。随后，详细介绍了频率域处理的基础，基于二维傅里叶变换（2D-DFT）的理论推导，阐述了如何利用频域对图像进行滤波（如理想/巴特沃斯低通/高通滤波器），并讨论了圆周卷积定理在高效滤波中的应用。此外，还涵盖了图像增强的经典方法，如直方图均衡化、对比度拉伸、伽马校正以及同态滤波等。 第二部分：图像恢复、形态学与图像分割 本部分聚焦于如何“修复”和“划分”图像。图像恢复章节系统介绍了噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声）的特性，并深入探讨了图像退化模型（点扩散函数，PSF）。在恢复算法上，详细解析了逆滤波、维纳滤波的原理和局限性，并着重介绍了盲解卷积问题及迭代重建算法。 形态学处理部分，以集合论为基础，系统介绍了二值和灰度图像的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。在此基础上，进一步探讨了更复杂的形态学算法，如击中与未击中变换、骨架提取、Top-Hat变换和流域变换，这些是实现目标形状分析和分割的关键工具。 图像分割是计算机视觉的核心环节之一。本书全面对比了多种分割策略：基于阈值的全局与局部方法、基于边缘的梯度算子（Sobel, Canny等）的优化、区域生长法、以及基于能量泛函的活动轮廓模型（Snakes）。对于复杂背景下的目标提取，本书也详细分析了图割（Graph Cut）算法在二值分割中的强大应用。 第三部分：图像特征的提取与描述 本部分转向如何从像素层面提炼出具有语义信息的特征。本书详尽论述了局部特征提取，包括角点检测器（如Harris, Shi-Tomasi）、边缘检测器的细致对比与改进。对于兴趣点（Keypoint）的描述，本书系统介绍了尺度空间理论，重点讲解了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的数学构造与实现步骤，分析了它们对尺度、旋转、光照变化的鲁棒性来源。 此外，还深入研究了全局特征描述符，如傅里叶描述符、Hu矩（不变矩）等，以及纹理分析的方法，包括自相关函数、灰度共生矩阵（GLCM）的构建与特征提取，以及LBP（局部二值模式）在纹理分类中的应用。 第四部分：几何变换、立体视觉与运动分析 几何变换是图像配准和三维重建的基础。本书详细推导了仿射变换、透视变换（单应性矩阵）的数学模型，并介绍了如何使用RANSAC等鲁棒估计方法来计算和纠正图像间的几何失真。 立体视觉部分，本书从人眼视觉系统引入，详细阐述了双目视觉的基本原理，包括相机标定、本征参数与外在参数的确定。核心内容集中在视差图的计算，对比了块匹配算法、局部和全局优化方法（如置信度传播、Graph Cut立体匹配），最终实现三维点云的重建。 运动分析聚焦于视频序列的处理。从基础的光流法（如Lucas-Kanade算法）到更鲁棒的、基于能量最小化的全局光流法，本书提供了详尽的理论分析。同时，也介绍了运动估计的经典方法，如帧间差分法和背景减除法，为后续的目标跟踪奠定基础。 第五部分：深度学习在视觉中的前沿应用 本部分是全书的亮点，将传统技术与最新的深度学习范式相结合。系统介绍了卷积神经网络（CNN）的基本结构、反向传播机制及优化器。重点剖析了经典CNN架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的设计哲学及其在图像分类任务上的成功。 针对更复杂的视觉任务，本书详细介绍了： 1. 目标检测： 从两阶段检测器（R-CNN系列，包括Faster R-CNN）到单阶段检测器（YOLO, SSD）的演进路线，分析了Anchor机制、非极大值抑制（NMS）的优化。 2. 语义分割与实例分割： 深入讲解了全卷积网络（FCN）、U-Net及其在医学图像分析中的优越性，并介绍了Mask R-CNN在实例分割中的工作原理。 3. 生成模型： 探讨了生成对抗网络（GANs）的基本结构（Generator与Discriminator），并简要介绍了其在图像修复、超分辨率重建中的应用潜力。 特色与亮点： 理论与实践的完美结合： 每章均配有大量的数学推导和清晰的流程图，同时提供了基于主流编程环境（如Python及其相关库）的实现思路与关键代码片段（非完整代码）。 覆盖面广： 覆盖了从经典滤波到最新Transformer架构的视觉技术路线图。 结构化学习路径： 内容设计遵循认知规律，从基础的像素操作逐步过渡到高层次的语义理解。 本书不仅是高校教学的理想教材，也是希望在人工智能视觉领域进行深入研究与工程实践的专业人士不可或缺的工具书。它致力于培养读者系统化的分析能力和解决复杂视觉问题的创新思维。
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