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《检测技术》参考了大量的相关书籍、论文和资料编写而成，力求论述全面系统、内容丰富新颖。《检测技术》主要作为全国高等学校"测控技术与仪器"专业的专业课教材，也可作为"仪器学与技术"学科内部分非本专业本产毕业的研究生教材，以及作为机械、电气类其他有关专业的教学参考书，同时可供广大测试科技工作参考。
《数字影像处理与分析导论》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字影像处理与分析领域的基础知识框架与实践指南。面对当今信息爆炸时代，视觉信息作为最主要的载体之一，其获取、增强、理解和应用已成为科学研究、工业制造、医疗诊断乃至日常生活中不可或缺的一环。《数字影像处理与分析导论》正是为满足这一需求而编写的，它不仅涵盖了从基础理论到前沿应用的完整体系，更注重培养读者的工程实践能力和批判性思维。 第一部分：影像基础与数字化（奠定基石） 本部分深入探讨了数字影像的本质。我们首先从光与物质的相互作用开始，阐述了人眼视觉系统的工作原理，为理解数字化的必要性做铺垫。随后，详细介绍了连续信号到离散信号的转换过程，即采样（Sampling）与量化（Quantization）。读者将学习如何选择合适的采样率以避免混叠现象，以及量化位数对图像灰度分辨率的影响。 图像的数学表示是本部分的核心内容。我们使用二维离散函数来精确描述图像，并引入了不同色彩空间的概念。除了读者熟悉的RGB（红绿蓝）模型外，本书着重讲解了HSV（色相、饱和度、明度）和Lab（亮度、色度）等感知均匀色彩空间在图像分析和颜色管理中的重要性，并提供了它们之间转换的详细算法。此外，对图像直方图的分析被提升到重要位置，因为它揭示了图像的灰度分布特性，是后续所有增强和分割操作的先验信息。 第二部分：图像增强与复原（提升质量） 增强和复原是图像处理中最直观的应用领域。本部分将技术路线清晰地划分为空间域处理和频率域处理两大板块。 空间域处理部分，我们详细讲解了点运算和模板运算。点运算方面，伽马校正、对比度拉伸和直方图均衡化（包括自适应的CLAHE）被系统介绍，旨在改善人眼视觉效果。模板运算则聚焦于卷积操作，这是图像滤波的数学基础。读者将深入理解均值滤波、中值滤波在去除不同类型噪声（高斯噪声、椒盐噪声）中的效果与局限性。高通滤波器的引入，如拉普拉斯算子和Sobel算子，为边缘检测做了理论准备。 频率域处理是理解图像结构的关键。本书基于傅里叶变换（FT）的性质，解释了图像的周期性、平移不变性以及与卷积的对偶关系。高通滤波和低通滤波在频率域的实现方式被清晰描绘，这使读者能从全局结构的角度理解图像的平滑与锐化过程。此外，小波变换作为一种多分辨率分析工具，被引入以处理图像的局部特性，尤其在有噪声的图像降噪中展现出优越性。 图像复原部分则侧重于数学建模。我们构建了模糊模型（退化函数），并探讨了逆滤波、维纳滤波等经典复原方法，重点分析了维纳滤波在噪声和退化同时存在情况下的最优估计准则。 第三部分：图像分割与特征提取（理解内容） 分割是将图像分解为有意义区域的过程，是实现图像理解的桥梁。本书系统地梳理了多种分割技术，从经典的阈值法到复杂的基于区域和边缘的方法。 阈值分割中，除了简单的全局阈值，我们重点讲解了Otsu’s法的推导及其在双峰直方图图像中的高效性。对于复杂光照下的图像，局部自适应阈值的原理被深入剖析。 边缘检测是识别物体轮廓的关键。我们不仅复习了梯度算子，还详细介绍了Canny边缘检测算法的五个步骤，强调了其在抑制噪声与保持边缘连续性之间的平衡。 区域分割方面，区域生长法和分水岭算法被作为基于区域的方法进行阐述。分水岭算法尤其重要，因其在复杂场景下能有效地分离粘连物体，但本书也坦诚指出了其容易产生过度分割的问题，并介绍了标记控制策略进行改进。 特征提取是量化图像信息的基础。本书涵盖了形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）在去噪和边界提取中的应用。随后，转向更高级的描述符，如Hu矩和傅里叶描述符，这些描述符在形状识别中具有旋转、平移和尺度不变性。 第四部分：图像识别与应用（走向智能） 本书的最后一部分将处理好的特征数据转化为可识别的模式。我们首先介绍了模式识别的基础理论，包括特征空间、距离度量和分类器的基本概念。 模板匹配作为一种直观的识别方法，被用于简单的目标定位。随后，我们转向更具鲁棒性的统计分类器，如K近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在二维特征向量分类中的应用。这些方法的优缺点和适用场景被明确区分。 此外，本书对基于深度学习的图像分析进行了前瞻性的介绍。虽然不深入复杂的网络结构设计，但我们解释了卷积神经网络（CNN）的基本结构，包括卷积层、池化层和全连接层的工作原理，以及它们在图像分类和目标检测任务中的革命性作用，为读者后续深入学习打下坚实的理论基础。 应用实例贯穿全书，从医学影像的增强与分析（如X光片对比度提升），到工业机器视觉中的缺陷检测，再到遥感图像的分类，力求让理论知识紧密贴合实际工程需求。 本书特色： 理论与实践并重： 每个算法均附有详细的数学推导和直观的几何解释。 算法选择指南： 提供了针对不同噪声环境和目标特征选择最优处理流程的实用建议。 面向工程化： 强调运算效率和算法在实际系统中的部署考量。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事图像处理和机器视觉相关工作的工程师和研究人员作为入门和参考教材。掌握本书内容，读者将能独立设计和实现一套完整的数字图像采集、处理、分析及识别系统。
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