具体描述
《互换性与测量技术》一书涵盖机械测量技术基础、光滑圆柱的公差与配合、形位公差与检测、表面粗糙度与检测、光滑极限量规设计、圆锥和角度公差与检测、常用结合件的公差与检测、渐开线直齿圆柱齿轮的公差与检测、尺寸链等内容。每章后附练习题。《互换性与测量技术》书中采用最新国家标准，重点讲清基本概念和标准的应用，列举较好的选用实例，较全面地介绍了机械测量技术几何量的各种误差检测方法和原理。《互换性与测量技术》一书适用于高职高专院校的机械类和机电类各专业使用，也可供有关工程技术人员参考。
《数字图像处理与应用》 一、本书概述 《数字图像处理与应用》旨在全面而深入地介绍数字图像处理领域的基础理论、核心算法及其在现代工程实践中的广泛应用。本书内容涵盖了从图像获取、表示到分析、增强、复原、分割、特征提取以及模式识别等一系列关键技术环节。本书的编写风格力求严谨、系统，注重理论与实践的结合，旨在为读者构建一个坚实且富有洞察力的图像处理知识体系。 全书结构清晰，层次分明，共分为十二章。前三章主要建立理论基础，包括数字图像的数学表示、采集成像原理以及图像的数字化过程；接下来的四章深入探讨图像的空域和频域处理技术，重点解析了滤波、变换和压缩算法的内在机制；后五章则聚焦于图像的高级应用，涵盖了从复杂的图像分割方法到现代机器学习在视觉任务中的集成应用。 二、详细内容结构与章节解析 第一部分：基础理论与图像表示 (第 1-3 章) 第 1 章：图像处理基础与概述 本章首先界定数字图像处理的范畴、历史演进及其在各个行业（如医疗、遥感、安防、工业检测）中的地位和作用。详细阐述了人眼视觉系统对图像信息的感知特性，并据此引出图像处理算法设计的基本原则——如何使处理后的图像更符合人眼或机器的分析需求。本章还将对后续章节所涉及的信号处理基础概念进行回顾，为深入理解图像的频域分析奠定基础。 第 2 章：图像的数学描述与数字化 本章是全书的基石。详细讨论了连续图像到离散数字图像的转换过程，包括采样（Sampled）和量化（Quantized）的理论模型。重点分析了采样率、量化级别对图像质量的影响，引入了空间分辨率和灰度分辨率的概念。随后，使用二维序列、矩阵和多维数组来精确描述数字图像的数学结构，并探讨了图像的灰度级分布直方图及其在初步分析中的重要性。 第 3 章：图像增强基础——空域处理 本章专注于直接在空间域（像素级）对图像进行改善的操作。涵盖了点处理函数（如灰度线性变换、幂律变换、分段线性变换）和统计变换（如直方图均衡化、直方图规定化）。此外，还将详细介绍各种空间域的卷积操作，为后续的滤波章节做准备。着重分析了如何利用这些基本操作来改善图像的对比度和亮度，使有用信息更加突出。 第二部分：核心处理技术 (第 4-7 章) 第 4 章：图像平滑与噪声抑制 本章深入探讨图像噪声的来源、特性（如高斯噪声、椒盐噪声）以及抑制噪声的滤波技术。主要讲解线性平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）的原理及其带来的模糊效应。随后，重点介绍非线性滤波器，特别是中值滤波在去除椒盐噪声方面的优越性，并讨论双边滤波等边缘保持型滤波器的数学原理。 第 5 章：图像锐化与边缘检测 与平滑相对，本章讲解如何通过空间域微分算子增强图像的细节和边缘。详细分析了梯度算子（如 Sobel, Prewitt, Roberts 算子）和二阶微分算子（拉普拉斯算子）的实现机制和方向敏感性。此外，本章还引入了更高级的、抗噪性更强的边缘检测算法，如 Canny 边缘检测器的多阶段优化流程。 第 6 章：图像的频域表示与变换 本章将图像从空间域映射到频域。详尽阐述了二维傅里叶变换（2D DFT）的性质，包括平移性、线性、卷积定理等。重点讲解了如何通过快速傅里叶变换（FFT）实现高效的计算。随后，分析了在频域中进行滤波（如理想低通/高通滤波器、巴特沃斯滤波器、高斯滤波器）的优势和局限性，以及如何利用相位信息进行图像复原。 第 7 章：图像复原与重建 图像复原旨在消除或减轻成像过程中引入的退化（如模糊和噪声）。本章首先建立图像退化模型（点扩散函数，PSF）。针对线性、已知退化的模糊问题，详细介绍维纳滤波器的设计和实现。对于更复杂的盲解卷积问题，引入迭代算法（如 Lucy-Richardson 算法）进行估计与复原。 第三部分：高级应用与分析 (第 8-12 章) 第 8 章：图像分割的关键技术 图像分割是提取目标对象的基础步骤。本章系统地介绍多种分割策略。首先是基于阈值的分割方法，包括全局和局部自适应阈值（如 Otsu 法）。其次是基于区域的分割方法，如区域生长和区域分裂合并。最后，深入探讨了基于边缘的分割与形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）在连接和分离结构中的应用。 第 9 章：形态学图像处理 本章聚焦于基于集合论的形态学操作，这对于分析和处理图像中的形状特征至关重要。详细解释了结构元素（Structuring Element）的作用，并系统讲解了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算。在此基础上，引出更高级的应用，如形态学梯度、顶帽/底帽变换在背景分离和细节提取中的应用。 第 10 章：图像特征提取与描述 本章关注如何从分割后的图像中量化地描述对象的内在特性。内容包括几何特征（如周长、面积、矩、紧凑度）和拓扑特征。重点讲解了傅里叶描述子、哈尔小波特征在描述形状和纹理方面的应用。同时，对局部特征描述子（如 Harris 角点检测器）进行深入分析，为后续的特征匹配打下基础。 第 11 章：图像压缩原理 本章讲解如何高效地存储和传输图像数据。首先区分了无损压缩和有损压缩。详细介绍无损压缩中的行程编码（RLE）和霍夫曼编码。在有损压缩部分，重点分析了基于变换的压缩方法，特别是离散余弦变换（DCT）在 JPEG 标准中的核心作用，以及量化在信息损失控制中的机制。 第 12 章：深度学习在图像处理中的集成应用 作为现代图像处理的前沿，本章将介绍如何利用深度卷积神经网络（CNN）解决复杂的视觉任务。重点介绍 CNN 的基本架构（如 LeNet, VGG），以及它们在图像分类、语义分割（如 U-Net 架构）和目标检测（如 R-CNN 系列的思想）中的应用范式。本书将侧重于原理阐述而非特定框架的编程实现，强调模型如何学习和提取高级特征。 三、本书特色与目标读者 本书的突出特点在于其内容的广度和深度兼顾，理论推导详实，且紧密结合现代工程需求。每一个算法的介绍都包含了其数学模型、优缺点分析以及在实际数据集上的性能考量。 本书的目标读者群体包括： 1. 计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的本科高年级学生和研究生。 2. 从事机器视觉、遥感图像分析、医学影像处理等领域的工程技术人员和研发人员。 3. 希望系统学习并掌握数字图像处理核心技术的自学者。 通过阅读本书，读者将不仅掌握处理和分析图像的工具箱，更能深刻理解每种技术背后的科学原理，从而具备设计和优化复杂视觉系统的能力。
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