AutoCAD 2002看图速成 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:肖军

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2001-7-1

价格:28.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302046172

丛书系列:

图书标签:

• AutoCAD
• 2002
• 看图
• 速成
• 绘图
• 教程
• 入门
• 机械
• 工程
• 设计
• 软件

《数字图像处理与分析：理论、算法与实践》 一、本书概览与定位 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导性的数字图像处理与分析知识体系。它不仅仅是一本理论教材，更是一本连接前沿研究与工程应用的桥梁。全书内容覆盖了数字图像从获取、增强、复原、压缩，到特征提取、模式识别和三维重建等核心领域。我们摒弃了仅仅罗列公式和软件操作的传统模式，而是着重于阐述各类算法背后的数学原理、计算复杂度，以及在不同应用场景下的适用性与局限性。 本书的读者对象非常广泛，包括但不限于： 计算机科学与电子工程专业的高年级本科生及研究生： 为他们提供坚实的理论基础和解决实际问题的能力。 从事图像识别、机器视觉、遥感、医学影像分析的工程师与研究人员： 作为一本深入参考手册，帮助他们快速掌握新技术并优化现有流程。 对人工智能领域中视觉感知技术感兴趣的自学者： 提供清晰的逻辑脉络和必要的数学铺垫。 二、核心内容深度剖析 本书的结构设计遵循了“基础奠定—核心技术—前沿应用”的逻辑主线，共分为七大部分，超过三十章内容。 第一部分：图像基础与数学模型（奠基） 本部分详细回顾了数字图像的本质——离散信号。我们深入探讨了连续信号到离散信号的采样与量化理论，重点讲解了傅里叶变换、小波变换在图像处理中的数学意义，特别是它们的时频分析能力。不同于一般的介绍，本章对二维离散傅里叶变换（DFT）的循环卷积性质进行了细致的推导和可视化展示，阐明了其在频域滤波中的核心作用。此外，随机过程理论也被引入，为后续的图像噪声模型和复原奠定基础。 第二部分：图像的空间域处理（基础操作） 这是图像处理的基石。我们详细分析了点运算（如灰度拉伸、阈值处理）和邻域运算（如卷积）。在邻域操作中，本书并未停留在简单的线性滤波（均值、高斯），而是深入对比了非线性滤波（中值滤波、最小/最大滤波）在去除脉冲噪声和保护边缘方面的优劣。尤其值得一提的是，本书专门开辟一章讲解了形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算），并结合实例说明了其在二值图像分割和结构分析中的强大能力。 第三部分：图像的变换域处理（频域增强） 本部分聚焦于通过变换将图像从空间域转换到频率域进行操作。除了标准的傅里叶变换滤波（理想、巴特沃斯、高斯滤波器），本书着重介绍了小波变换在多分辨率分析中的优势。通过小波域的阈值去噪和系数重构，读者可以理解如何实现“局部化”的去噪而不损伤图像的尖锐边缘。此外，对Hadamard变换和DCT（离散余弦变换）在特定数据压缩领域的应用也有所涉及。 第四部分：图像复原与重建（消除失真） 图像复原是解决退化问题的关键。本章系统梳理了退化模型的建立（点扩散函数PSF）。在盲复原和已知PSF的复原技术中，本书详细对比了维纳滤波的统计优化特性、逆滤波的局限性（对噪声敏感），以及约束最小二乘方滤波的实用性。对于更复杂的退化，本书引入了迭代复原算法，如Richardson-Lucy算法，并在医学影像（如CT重建）的案例中展示了其收敛特性。 第五部分：图像分割与特征提取（信息获取） 分割是将图像划分为有意义区域的过程，是机器视觉的第一步。本书将分割方法分为三大类： 1. 基于阈值的分割： 深入探讨了Otsu’s（大津法）的统计学基础，以及多阈值分割的迭代方法。 2. 基于区域的分割： 详细讲解了区域生长法（种子选择的重要性）和区域分裂合并策略。 3. 基于边缘的分割： 对经典算子（Sobel, Prewitt, Roberts）进行了性能对比，并引入了更先进的Canny边缘检测算法，分析了其多阶段流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值追踪）的精妙之处。 在特征提取部分，本书重点讲解了Hough变换在检测直线和圆等特定几何形状中的应用，以及局部二值模式（LBP）在纹理特征描述中的高效性。 第六部分：图像压缩与表示（效率与质量） 本部分聚焦于如何高效地存储和传输图像数据。内容涵盖了无损压缩（行程长度编码、哈夫曼编码）和有损压缩。本书对JPEG标准的流程进行了彻底的分解，从色彩空间转换到DCT、量化（介绍量化矩阵的设计哲学）再到熵编码。同时，本书也介绍了小波变换在有损压缩中的应用，对比了其在压缩比和视觉质量上相对于DCT的潜在优势。 第七部分：面向应用的高级主题（前沿视野） 最后一部分将理论应用于实际： 彩色图像处理： 深入分析了RGB、CMY、HSV、Lab等不同色彩空间之间的转换和应用场景（例如，在照明变化下使用HSV进行颜色恒常性处理）。 形态学重建： 介绍了一种基于特定模板的图像重构方法，在需要保留特定结构的复原任务中非常关键。 深度学习预处理： 简要介绍了卷积神经网络（CNN）在图像去噪和超分辨率任务中的核心思想，并讨论了传统方法在作为深度模型输入前的最佳准备状态。 三、本书的独到之处 本书最大的特点在于其深度与广度的平衡。我们不仅教授“如何做”（算法实现），更强调“为何如此”（背后的数学原理）。书中的所有关键算法都配有详尽的伪代码和流程图，方便读者在Matlab/Python等环境下快速实现验证。此外，本书特别强调了实际应用中的鲁棒性问题，例如在传感器噪声复杂、光照不均等非理想条件下，如何对经典算法进行修改和优化，确保工程实施的成功。 总而言之，《数字图像处理与分析：理论、算法与实践》将引导读者从一个对图像处理一知半解的初学者，成长为能够独立分析问题、设计并实现复杂视觉系统的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆