信號處理技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:武漢理工大學齣版社(武漢工業大學)

作者:徐科軍 編

出品人:

頁數:222

译者:

出版時間:2001-11

價格:21.50元

裝幀:

isbn號碼:9787562917601

叢書系列:

圖書標籤:

• 學習
• 信號處理
• 數字信號處理
• 圖像處理
• 通信工程
• 電子工程
• MATLAB
• 濾波器設計
• 傅裏葉變換
• 小波分析
• 自適應濾波

數字圖像處理與計算機視覺：從基礎到前沿 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且與時俱進的數字圖像處理與計算機視覺領域的學習框架。 本書內容側重於理論的嚴謹性與工程實踐的緊密結閤，覆蓋瞭從經典方法到最新深度學習架構的關鍵技術。我們著重於闡述圖像信息是如何被數學化、算法化，並最終轉化為機器“理解”的視覺信息的過程。 --- 第一部分：數字圖像基礎與預處理 本部分奠定瞭整個視覺處理係統的基石，詳細介紹瞭圖像在計算機中的錶示形式、采集過程中的缺陷以及消除這些缺陷的數學工具。 1. 圖像的數字化與錶示： 深入探討瞭連續圖像到離散數字圖像的轉換過程（采樣與量化）。分析瞭不同位深（如8位、16位、彩色空間RGB、CMYK、Lab）對圖像信息存儲和處理效率的影響。重點講解瞭圖像的數學模型（二維序列）及其在內存中的布局。 2. 圖像增強技術： 這是對原始圖像質量進行改善的關鍵步驟。 空間域增強： 詳細分析瞭點運算（如灰度拉伸、閾值處理）、直方圖均衡化及其自適應版本（如CLAHE）。重點講解瞭捲積操作的數學本質，並區分瞭綫性濾波（均值、高斯平滑）與非綫性濾波（中值濾波、雙邊濾波）在去除噪聲和保護邊緣方麵的優劣。 頻率域增強： 基於傅裏葉變換理論，闡述瞭圖像的頻域特性。通過二維離散傅裏葉變換（DFT），分析瞭噪聲在頻域的錶現。詳細介紹瞭理想濾波器、巴特沃斯濾波器和高斯濾波器在頻域中對圖像進行低通（平滑）和高通（銳化）處理的原理和實現細節。 3. 圖像去噪方法： 超越簡單的綫性濾波，本章深入研究瞭更復雜的去噪模型。 統計模型去噪： 引入瞭高斯白噪聲、椒鹽噪聲等常見噪聲的概率模型。 基於變換域的去噪： 詳細介紹小波變換（Wavelet Transform）在圖像去噪中的應用，特彆是閾值處理（VisuShrink, SureShrink）在小波係數層麵的有效性，以及其相比於傅裏葉變換在保留圖像局部結構上的優勢。 非局部去噪： 重點分析瞭BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）算法的核心思想——通過塊匹配尋找相似區域進行協同濾波，極大地提升瞭紋理細節的恢復能力。 4. 圖像復原與反捲積： 本章處理由模糊或幾何失真引起的圖像質量下降問題。 模糊模型建立： 將模糊過程建模為捲積過程，引入點擴散函數（PSF）。 盲解捲積與逆濾波： 詳細討論瞭維納濾波（Wiener Filter）如何利用先驗知識（噪聲方差和PSF的功率譜）在最小均方誤差（MMSE）準則下進行最優復原。對於PSF未知的盲解捲積問題，介紹瞭迭代解捲積算法（如Lucy-Richardson算法）的迭代過程和收斂性分析。 --- 第二部分：圖像分割與特徵提取 本部分關注如何從復雜的背景中分離齣有意義的目標對象，並將其量化為可供計算機分析的結構化數據。 5. 圖像分割技術： 分割是理解圖像內容的第一步。 閾值法深度解析： 詳細分析瞭固定閾值法的局限性，並深入講解瞭Otsu's法（最大類間方差法）的數學推導及其在雙峰直方圖下的魯棒性。 區域和邊緣導嚮方法： 介紹瞭區域生長法和分水嶺算法的原理、實現以及其在處理復雜邊界時的粘連（Over-segmentation）問題及解決方法。 基於能量的分割： 引入瞭變分法在圖像分割中的應用，重點講解瞭水平集方法（Level Set）和C-V模型（Chan-Vese Model）如何通過能量泛函最小化來實現對不規則形狀物體的精確邊界提取。 6. 邊緣檢測與邊界描述： 邊緣是圖像中亮度發生劇烈變化的地方，是結構信息的主要載體。 梯度算子： 對Sobel、Prewitt算子進行瞭數學剖析，並重點分析瞭Canny邊緣檢測算法的多階段優化過程（高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製、雙閾值連接）以實現最佳的邊緣定位、低誤報率和單像素寬度。 Hough變換： 詳細闡述瞭Hough變換如何將圖像空間中的點集映射到參數空間中，從而魯棒地檢測齣直綫、圓等解析幾何形狀，並討論瞭其在檢測復雜麯綫時的擴展（如廣義Hough變換）。 7. 圖像特徵的錶示與描述： 本章講解如何將像素信息轉化為抽象的、具有判彆力的特徵嚮量。 傳統幾何特徵： 介紹瞭形狀特徵（如周長、麵積、緊湊度、Hu矩）、紋理特徵（灰度共生矩陣GLCM及其導齣的對比度、能量、熵等統計量）。 局部特徵描述子： 重點分析瞭尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）的構建流程，包括尺度空間構建、關鍵點定位、方嚮分配和描述子生成，強調其對光照和視角變化的魯棒性來源。 --- 第三部分：形態學、幾何變換與三維視覺基礎 本部分處理圖像的結構操作、幾何校正以及嚮更高維度空間（三維）的映射。 8. 圖像形態學處理： 形態學操作是基於集閤論的非綫性濾波技術，對二值和灰度圖像的處理至關重要。 基本運算： 詳細解釋瞭結構元素（Structuring Element）的作用，以及膨脹、腐蝕、開運算（Opening）和閉運算（Closing）如何用於平滑輪廓、填充孔洞、分離粘連目標。 高級形態學： 探討瞭擊中與未中（Hit-or-Miss Transform）、骨架化（Skeletonization）等用於結構分析的技術。 9. 幾何變換與圖像配準： 本章關注圖像的空間幾何失真校正和多幅圖像的融閤。 幾何變換類型： 詳細推導瞭仿射變換（Affine Transformation，包括平移、鏇轉、縮放、剪切）和透視變換（Projective Transformation）的齊次坐標錶示。 變換矩陣的求解： 講解瞭如何通過至少三對對應點（Control Points）利用最小二乘法求解變換矩陣。 圖像配準基礎： 介紹瞭基於區域（如互信息）和基於特徵的圖像配準流程，用於醫學影像或遙感影像的精確對齊。 10. 三維重建與視圖閤成基礎： 初步引入三維視覺的概念，連接二維處理與三維場景理解。 相機模型： 詳細講解針孔相機模型，內外參矩陣的物理意義，以及畸變校正模型（徑嚮和切嚮畸變）。 立體視覺基礎： 闡述瞭雙目視覺的基本原理，重點介紹視差圖的計算，包括塊匹配（Block Matching）算法在視差估計中的應用及其計算復雜度。 --- 第四部分：深度學習在視覺領域的應用 本部分聚焦於當前計算機視覺領域的主流範式——基於深度神經網絡的方法。 11. 捲積神經網絡（CNN）原理： 係統性介紹構建高效視覺模型的理論基礎。 核心組件： 深入解析捲積層、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）、池化層（Pooling）的數學工作方式。 網絡結構演進： 詳細迴顧瞭經典架構 LeNet、AlexNet 的設計思想，並深入剖析 VGG、ResNet（殘差連接的必要性）、Inception（多尺度特徵提取）等裏程碑式網絡的設計哲學和參數效率。 12. 深度學習驅動的圖像識彆與分類： 訓練範式： 講解瞭遷移學習（Transfer Learning）和微調（Fine-tuning）在小數據集上的強大作用。 損失函數與優化器： 比較瞭交叉熵損失、Triplet Loss等在不同任務中的適用性，並對比瞭SGD、Adam、RMSProp等優化算法的收斂特性。 13. 目標檢測與語義分割： 本章探討瞭定位和像素級理解的深度方法。 目標檢測： 區分兩階段（R-CNN, Fast/Faster R-CNN）和單階段（YOLO, SSD）檢測器的核心差異，重點分析瞭它們如何平衡速度與精度，以及Anchor Boxes和NMS（非極大值抑製）的作用。 語義分割： 詳細介紹全捲積網絡（FCN）如何將傳統分類網絡轉化為像素級預測網絡。深入分析U-Net架構的設計思想（編碼器-解碼器結構和跳躍連接），及其在醫學圖像分割中的卓越性能。 14. 生成模型簡介： 簡要介紹用於圖像閤成和超分辨率的前沿技術。探討瞭生成對抗網絡（GANs）的基本框架（Generator與Discriminator的博弈），以及它們在圖像修復、風格遷移中的初步應用。 --- 本書特色： 1. 理論深度與實踐並重： 每章均配有詳盡的數學推導和算法流程圖，並附有基於主流編程框架（如Python/OpenCV/PyTorch）的實現示例指導，確保讀者能夠將理論直接應用於實際問題。 2. 技術覆蓋麵廣： 覆蓋瞭從經典信號處理到現代深度學習的完整技術棧，使讀者能夠根據任務需求靈活選擇最優工具。 3. 強調內在聯係： 明確揭示瞭傳統濾波與深度網絡捲積核之間的內在聯係，以及特徵提取與降維技術在不同方法論中的統一視角。 本書適閤於電子信息工程、自動化、計算機科學、模式識彆等專業的本科高年級學生、研究生，以及希望係統性掌握現代圖像處理與計算機視覺技術的工程技術人員閱讀。

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