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出版者:人民邮电

作者:孙建华

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2002-2-1

价格:24.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115101440

丛书系列:

图书标签:

• 蒙哥汗的藏书
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好的，这是一份关于一本名为《数字影像处理与计算机视觉》的图书简介，内容详实，不涉及《网络系统管理》的相关信息。 --- 图书名称：数字影像处理与计算机视觉 作者： [此处可填写虚构的作者名，例如：李明，张华] 版次： 第一版 开本： 16开 页数： 约 780 页 定价： [此处可填写虚构的价格，例如：128.00 元] --- 图书简介：穿越像素的奥秘——深度探索数字影像与机器感知 导言：光影世界的数字化革命 我们生活在一个被视觉信息主导的时代。从智能手机的摄像头捕捉瞬间，到自动驾驶汽车对环境的实时感知，再到医疗影像分析的精准诊断，数字影像已不再仅仅是信息的载体，更是驱动现代科技进步的核心引擎。然而，图像的“智能”解读远比肉眼观察复杂得多。它需要一套严谨的数学框架、高效的算法模型以及对光电转换过程的深刻理解。《数字影像处理与计算机视觉》正是为渴望深入理解并掌握这一复杂技术体系的读者量身打造的权威指南。 本书不仅仅是简单地罗列图像处理的技术手册，它更像是一张精心绘制的地图，带领读者从最基础的信号处理原理出发，逐步攀登到前沿的深度学习驱动的视觉理解的高峰。我们致力于构建一个坚实的理论基础，确保读者不仅能“使用”工具，更能“理解”工具背后的科学逻辑。 第一部分：数字图像的基石——信号处理与数学基础 本部分为后续所有高级应用奠定不可或缺的数学和物理基础。 1. 图像的本质与采集： 深入剖析光与物质的相互作用，讲解CMOS/CCD传感器的成像原理、量化误差、噪声模型（如高斯噪声、泊松噪声）的来源与特性。重点阐述色彩空间理论，包括RGB、CMYK、YUV以及基于人眼感知的CIE XYZ空间之间的转换与应用，为后续的色彩校正和增强打下基础。 2. 图像的数学变换： 详细介绍傅里叶变换（DFT）及其在频域分析中的核心地位。对比一维与二维傅里叶变换，解释其在图像去噪、锐化等操作中的数学原理。接着，系统介绍小波变换（Wavelet Transform）的多分辨率分析特性，阐明其在图像压缩和特征提取中的优势。 3. 经典空间域处理技术： 涵盖点运算、线性滤波与非线性滤波。线性滤波部分深入讲解卷积（Convolution）操作，并对均值滤波、高斯滤波的平滑效果及其在抑制随机噪声中的作用进行量化分析。非线性滤波部分，如中值滤波、形态学滤波（腐蚀、膨胀、开闭运算），将结合实际应用场景，展示其在去除椒盐噪声和提取图像结构信息方面的强大能力。 第二部分：图像增强、复原与分割——面向质量的优化 本部分聚焦于如何提高图像质量并准确地识别出图像中的关键结构。 4. 图像增强与对比度拉伸： 系统梳理直方图均衡化、自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE）的原理。探讨 Gamma 校正和亮度/对比度调整在不同光照条件下的适用性。着重介绍如何通过优化局部对比度来增强视觉效果。 5. 图像去模糊与复原： 详细分析运动模糊和离焦模糊的数学模型（点扩散函数，PSF）。重点讲解逆滤波、维纳滤波等经典复原方法，并引入现代迭代解卷积算法，如Richardson-Lucy算法，以实现更逼真的图像复原效果。 6. 图像分割的艺术与科学： 这是计算机视觉任务中至关重要的一环。本书不仅介绍基于阈值的分割（如Otsu法），还深入探讨基于区域（Region-based）的方法和基于边缘的分割。形态学分割、Watershed（分水岭）算法的原理及其在复杂结构分离中的应用被详尽阐述。 第三部分：特征工程与模式识别——构建机器的“眼睛” 在成功地处理了原始像素信息后，我们需要从中提取出对机器有意义的、稳定的特征。 7. 边缘、角点与区域特征提取： 系统介绍梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts），并深入分析Canny边缘检测器的多阶段优化流程。角点检测方面，SIFT（尺度不变特征变换）、Hessian 矩阵响应分析等不变性特征提取方法被详细推导和实现。 8. 经典描述符与几何变换： 介绍如何使用Hough变换进行直线和圆的检测。阐述区域描述符（如形状、纹理描述）的构建方法。重点分析了图像配准和几何校正技术，包括透视变换、仿射变换的数学基础及其在图像拼接中的实际应用。 9. 传统模式识别与分类基础： 虽然深度学习占据主导地位，但理解传统分类器依然重要。本章回顾了K-近邻（KNN）、支持向量机（SVM）在图像特征分类中的应用，并对比了传统机器学习方法与神经网络在处理结构化特征时的优劣。 第四部分：深度学习驱动的现代计算机视觉 本书的最后部分将读者带入当前最前沿的研究领域，讲解如何利用强大的神经网络模型来解决复杂的视觉任务。 10. 卷积神经网络（CNN）的结构与原理： 详尽讲解卷积层、池化层、激活函数（ReLU, Sigmoid）的设计哲学。深入剖析经典网络架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet的创新点及其对模型深度的处理策略。 11. 前沿视觉任务：定位、检测与分割： 本书重点讲解当代目标检测的两大主流范式： 两阶段检测器： 如R-CNN系列，解析区域提议网络的生成机制。 一阶段检测器： 如YOLO（You Only Look Once）和SSD，强调其实时性与效率。 在实例分割方面，Mask R-CNN的框架及其对像素级分类的贡献被清晰阐释。 12. 生成模型与高级应用： 介绍生成对抗网络（GANs）的基本结构（Generator与Discriminator）及其在图像超分辨率、图像修复和风格迁移中的应用。最后，展望循环神经网络（RNN）和Transformer架构在视频处理和序列建模中的潜力。 结语：实践与展望 本书的每一章节都配备了丰富的理论推导、算法伪代码，并提供了基于主流编程语言（如Python/MATLAB）的实现示例。我们坚信，理论的深度与实践的可操作性是掌握这门学科的关键。 《数字影像处理与计算机视觉》不仅适合于计算机科学、电子工程、自动化等专业的本科高年级学生和研究生，更是希望从传统数字信号处理跨越到现代人工智能视觉领域的工程师、研究人员不可多得的参考资料。读完此书，您将不仅能驾驭现有的视觉工具，更能具备创新和设计下一代图像分析系统的能力。 --- 目标读者群体： 高等院校相关专业的学生（本科高年级、研究生）。 从事图像识别、模式识别、机器人视觉系统的研发工程师。 希望系统学习数字图像处理和深度学习在视觉领域应用的研究人员。

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这本书的阅读体验，如同跟随一位经验丰富的架构师进行深度访谈。它的内容厚度令人敬畏，但其最大的魅力在于**知识的整合能力**。它没有将网络视为一个孤立的系统，而是将其置于整个企业IT战略和业务连续性的宏大背景之下进行考量。我个人对其中关于**多云互联（Multi-Cloud Interconnectivity）**的章节情有独钟。如何高效、安全、低延迟地打通AWS VPC、Azure VNet和本地数据中心之间的连接，书中给出的基于Direct Connect/ExpressRoute的混合云路由策略，兼顾了成本、性能和冗余，简直是教科书级别的范本。作者的行文风格时而如哲学家般探讨抽象的连接本质，时而又像工程师般提供具体的配置片段，这种张弛有度的表达，让阅读过程既有深度思考的乐趣，又不失实践操作的指导性。它不仅仅是一本关于“网络”的书，更是一本关于“如何利用网络支撑复杂业务”的战略指南。读完后，我感觉自己对整个信息流动的脉络有了更清晰、更宏大的掌控感。

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如果非要用一个词来形容这本书带给我的体验，那就是“**系统性重构**”。我过去在处理网络问题时，往往是头痛医头、脚痛医脚，找到一个临时的配置技巧来解决眼前的麻烦。但这本书，它像是一个外科医生，指导我如何全面地审视整个网络生态。它的**自动化和基础设施即代码（IaC）**章节，简直是为DevOps时代的网络工程师指明了方向。书中对Ansible、SaltStack等工具在网络配置管理中的应用场景做了非常细致的对比和优缺点分析，这一点在其他书籍中很少见到如此深入的比较。更绝的是，它还探讨了**网络运维的敏捷性**，如何通过小步快跑的迭代来部署网络变更，以最小化风险。阅读这本书的过程，就像是接受了一次高强度的、实战化的训练。它不仅仅告诉你“应该用工具A”，更告诉你“在B场景下，工具A比工具C更适合，原因在于其状态管理机制的差异”。这种对技术选型背后的工程权衡的剖析，是极其宝贵的。

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坦白讲，我读过不少关于网络技术的书籍，很多都像是一份过时的产品手册，技术栈更新得太快，读完就落伍了。但这本书却展现出一种罕见的“恒久价值”。它似乎把焦点放在了**网络架构的底层逻辑和设计范式**上，而非某个特定厂商的命令行配置。比如，它对**网络安全体系的纵深防御**模型的讨论，从防火墙、入侵检测系统到零信任架构的演变，逻辑层次非常清晰。作者的文笔非常沉稳，带着一种老派工程师的严谨，但又不失对新技术的包容和前瞻。我尤其欣赏书中关于**可观测性（Observability）**的探讨，它不仅仅是关于指标的收集，更是一种思维方式的转变，如何将Metrics、Logs和Traces整合起来，形成一个闭环的反馈系统。这本书提供的是一套解决问题的通用工具箱，而不是一套具体的螺丝刀。它让你明白，无论未来技术如何迭代，良好的架构原则和设计思想永远是核心竞争力。

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这本书，我得说，简直是打开了我对现代信息世界的一扇全新大门。我原以为自己对计算机网络的一些基础概念已经有所了解，但读完它之后才发现，自己的认知还停留在非常初级的阶段。它不是那种枯燥的教科书，而是以一种非常生动的方式，将复杂的网络架构和管理逻辑娓娓道来。尤其让我印象深刻的是它对**大规模云计算基础设施**的剖析，书中详细讲解了如何构建高可用、高弹性的数据中心网络，从物理层的布线规范到上层虚拟化技术的应用，每一个环节的细节都处理得极其到位。作者似乎对这个领域有着深刻的骨髓级的理解，文字中流露出的那种自信和专业性，让人完全信服。我特别喜欢它对**软件定义网络（SDN）**概念的阐述，没有陷入过多的理论空谈，而是结合实际案例，展示了如何利用集中控制平面来革新传统网络的运维模式。书中的图示和架构图清晰明了，即便是初次接触这些概念的读者，也能迅速抓住重点。读完后，我感觉自己不再是网络世界中的一个迷茫过客，而是有了一张详尽的地图，知道该如何去规划和优化任何一个规模的网络环境。

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这本书的叙事节奏和深度，简直是为那些真正想“搞事情”的技术人员量身定做的。它完全避开了那些人尽皆知的、在网上随便一搜就能找到的基础知识点，而是直奔核心痛点和前沿技术而去。举个例子，它对**网络性能监控与故障诊断**那一章的深度，让我感到震撼。作者没有停留在简单的Ping和Traceroute层面，而是深入探讨了NetFlow、sFlow等数据采集技术的实际部署策略，以及如何利用时间序列数据库和机器学习算法来预测网络拥塞的发生。我记得书中有一个关于**BGP路径选择优化**的案例分析，那复杂的路由策略制定过程，以及如何通过调整AS-PATH、Local Preference等属性来实现流量工程，被讲解得逻辑严密，如同解谜一般引人入胜。阅读过程中，我甚至不得不频繁地暂停下来，打开虚拟机环境进行模拟操作，以求跟上作者的思维步伐。这本书的价值不在于“教你做什么”，而在于“教你怎么深入思考一个复杂的系统”。它强迫你跳出操作手册的限制，去理解背后驱动这一切的工程哲学。

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