具体描述
《信号处理技术》介绍信号处理技术的基本原理、方法和应用。全书共分为八章，内容包括：信号的基本概念；数据采集与模拟信号的数字化；离散系统与z变换和快速傅里叶变换和快速傅里叶变换；功率谱分析及应用，频率响应函数分析及应用；波形分析，相关分析及应用；数字滤波器设计；数字信号处理的硬件实理；小液分析、大部分章节附有习题和思考题。《信号处理技术》可作为工科专业本科生的教材和教学参考书，也供有关教师和工程技术人员参考。
数字图像处理与计算机视觉：从基础到前沿 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的数字图像处理与计算机视觉领域的学习框架。 本书内容侧重于理论的严谨性与工程实践的紧密结合，覆盖了从经典方法到最新深度学习架构的关键技术。我们着重于阐述图像信息是如何被数学化、算法化，并最终转化为机器“理解”的视觉信息的过程。 --- 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分奠定了整个视觉处理系统的基石，详细介绍了图像在计算机中的表示形式、采集过程中的缺陷以及消除这些缺陷的数学工具。 1. 图像的数字化与表示： 深入探讨了连续图像到离散数字图像的转换过程（采样与量化）。分析了不同位深（如8位、16位、彩色空间RGB、CMYK、Lab）对图像信息存储和处理效率的影响。重点讲解了图像的数学模型（二维序列）及其在内存中的布局。 2. 图像增强技术： 这是对原始图像质量进行改善的关键步骤。 空间域增强： 详细分析了点运算（如灰度拉伸、阈值处理）、直方图均衡化及其自适应版本（如CLAHE）。重点讲解了卷积操作的数学本质，并区分了线性滤波（均值、高斯平滑）与非线性滤波（中值滤波、双边滤波）在去除噪声和保护边缘方面的优劣。 频率域增强： 基于傅里叶变换理论，阐述了图像的频域特性。通过二维离散傅里叶变换（DFT），分析了噪声在频域的表现。详细介绍了理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器在频域中对图像进行低通（平滑）和高通（锐化）处理的原理和实现细节。 3. 图像去噪方法： 超越简单的线性滤波，本章深入研究了更复杂的去噪模型。 统计模型去噪： 引入了高斯白噪声、椒盐噪声等常见噪声的概率模型。 基于变换域的去噪： 详细介绍小波变换（Wavelet Transform）在图像去噪中的应用，特别是阈值处理（VisuShrink, SureShrink）在小波系数层面的有效性，以及其相比于傅里叶变换在保留图像局部结构上的优势。 非局部去噪： 重点分析了BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）算法的核心思想——通过块匹配寻找相似区域进行协同滤波，极大地提升了纹理细节的恢复能力。 4. 图像复原与反卷积： 本章处理由模糊或几何失真引起的图像质量下降问题。 模糊模型建立： 将模糊过程建模为卷积过程，引入点扩散函数（PSF）。 盲解卷积与逆滤波： 详细讨论了维纳滤波（Wiener Filter）如何利用先验知识（噪声方差和PSF的功率谱）在最小均方误差（MMSE）准则下进行最优复原。对于PSF未知的盲解卷积问题，介绍了迭代解卷积算法（如Lucy-Richardson算法）的迭代过程和收敛性分析。 --- 第二部分：图像分割与特征提取 本部分关注如何从复杂的背景中分离出有意义的目标对象，并将其量化为可供计算机分析的结构化数据。 5. 图像分割技术： 分割是理解图像内容的第一步。 阈值法深度解析： 详细分析了固定阈值法的局限性，并深入讲解了Otsu's法（最大类间方差法）的数学推导及其在双峰直方图下的鲁棒性。 区域和边缘导向方法： 介绍了区域生长法和分水岭算法的原理、实现以及其在处理复杂边界时的粘连（Over-segmentation）问题及解决方法。 基于能量的分割： 引入了变分法在图像分割中的应用，重点讲解了水平集方法（Level Set）和C-V模型（Chan-Vese Model）如何通过能量泛函最小化来实现对不规则形状物体的精确边界提取。 6. 边缘检测与边界描述： 边缘是图像中亮度发生剧烈变化的地方，是结构信息的主要载体。 梯度算子： 对Sobel、Prewitt算子进行了数学剖析，并重点分析了Canny边缘检测算法的多阶段优化过程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值连接）以实现最佳的边缘定位、低误报率和单像素宽度。 Hough变换： 详细阐述了Hough变换如何将图像空间中的点集映射到参数空间中，从而鲁棒地检测出直线、圆等解析几何形状，并讨论了其在检测复杂曲线时的扩展（如广义Hough变换）。 7. 图像特征的表示与描述： 本章讲解如何将像素信息转化为抽象的、具有判别力的特征向量。 传统几何特征： 介绍了形状特征（如周长、面积、紧凑度、Hu矩）、纹理特征（灰度共生矩阵GLCM及其导出的对比度、能量、熵等统计量）。 局部特征描述子： 重点分析了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构建流程，包括尺度空间构建、关键点定位、方向分配和描述子生成，强调其对光照和视角变化的鲁棒性来源。 --- 第三部分：形态学、几何变换与三维视觉基础 本部分处理图像的结构操作、几何校正以及向更高维度空间（三维）的映射。 8. 图像形态学处理： 形态学操作是基于集合论的非线性滤波技术，对二值和灰度图像的处理至关重要。 基本运算： 详细解释了结构元素（Structuring Element）的作用，以及膨胀、腐蚀、开运算（Opening）和闭运算（Closing）如何用于平滑轮廓、填充孔洞、分离粘连目标。 高级形态学： 探讨了击中与未中（Hit-or-Miss Transform）、骨架化（Skeletonization）等用于结构分析的技术。 9. 几何变换与图像配准： 本章关注图像的空间几何失真校正和多幅图像的融合。 几何变换类型： 详细推导了仿射变换（Affine Transformation，包括平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换（Projective Transformation）的齐次坐标表示。 变换矩阵的求解： 讲解了如何通过至少三对对应点（Control Points）利用最小二乘法求解变换矩阵。 图像配准基础： 介绍了基于区域（如互信息）和基于特征的图像配准流程，用于医学影像或遥感影像的精确对齐。 10. 三维重建与视图合成基础： 初步引入三维视觉的概念，连接二维处理与三维场景理解。 相机模型： 详细讲解针孔相机模型，内外参矩阵的物理意义，以及畸变校正模型（径向和切向畸变）。 立体视觉基础： 阐述了双目视觉的基本原理，重点介绍视差图的计算，包括块匹配（Block Matching）算法在视差估计中的应用及其计算复杂度。 --- 第四部分：深度学习在视觉领域的应用 本部分聚焦于当前计算机视觉领域的主流范式——基于深度神经网络的方法。 11. 卷积神经网络（CNN）原理： 系统性介绍构建高效视觉模型的理论基础。 核心组件： 深入解析卷积层、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）、池化层（Pooling）的数学工作方式。 网络结构演进： 详细回顾了经典架构 LeNet、AlexNet 的设计思想，并深入剖析 VGG、ResNet（残差连接的必要性）、Inception（多尺度特征提取）等里程碑式网络的设计哲学和参数效率。 12. 深度学习驱动的图像识别与分类： 训练范式： 讲解了迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）在小数据集上的强大作用。 损失函数与优化器： 比较了交叉熵损失、Triplet Loss等在不同任务中的适用性，并对比了SGD、Adam、RMSProp等优化算法的收敛特性。 13. 目标检测与语义分割： 本章探讨了定位和像素级理解的深度方法。 目标检测： 区分两阶段（R-CNN, Fast/Faster R-CNN）和单阶段（YOLO, SSD）检测器的核心差异，重点分析了它们如何平衡速度与精度，以及Anchor Boxes和NMS（非极大值抑制）的作用。 语义分割： 详细介绍全卷积网络（FCN）如何将传统分类网络转化为像素级预测网络。深入分析U-Net架构的设计思想（编码器-解码器结构和跳跃连接），及其在医学图像分割中的卓越性能。 14. 生成模型简介： 简要介绍用于图像合成和超分辨率的前沿技术。探讨了生成对抗网络（GANs）的基本框架（Generator与Discriminator的博弈），以及它们在图像修复、风格迁移中的初步应用。 --- 本书特色： 1. 理论深度与实践并重： 每章均配有详尽的数学推导和算法流程图，并附有基于主流编程框架（如Python/OpenCV/PyTorch）的实现示例指导，确保读者能够将理论直接应用于实际问题。 2. 技术覆盖面广： 覆盖了从经典信号处理到现代深度学习的完整技术栈，使读者能够根据任务需求灵活选择最优工具。 3. 强调内在联系： 明确揭示了传统滤波与深度网络卷积核之间的内在联系，以及特征提取与降维技术在不同方法论中的统一视角。 本书适合于电子信息工程、自动化、计算机科学、模式识别等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握现代图像处理与计算机视觉技术的工程技术人员阅读。
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