具体描述
本书共分8章，主要介绍移动通信的基本原理、网络结构和当前广泛应用的典型移动通信系统。内容包括移动通信概述、移动信道中的电波传播与分集接收、移动通信的噪声与干扰、基站、移动台、移动通信天线系统、移动通信的网络结构和数字移动通信系统。 本书在内容组织上注重体现高等职业教育的特色，注重基本概念和实用性，没有太多太深的理论研究。本书为高职高专信息类专业的专业教材，也可供相关专业的大中专学生参考。
数字图像处理与计算机视觉基础 本书简介 第一部分：数字图像基础与处理 本书深入探讨了数字图像的获取、表示、存储、处理与分析的基础理论和核心算法，为读者构建了坚实的计算机视觉理论框架。 第一章 图像的数字化基础 本章从物理光学原理出发，系统阐述了光信号到电信号的转换过程，重点剖析了连续域信号采样与量化的数学模型。我们详细讨论了采样定理（如Nyquist-Shannon采样定理）在图像采集中的实际意义，以及量化误差对图像质量的影响。本章还对比分析了不同类型的图像传感器（如CCD与CMOS）的工作原理及其在噪声特性上的差异。图像的数字表示形式，包括灰度图像、彩色空间（RGB、CMY、HSV）的定义与相互转换，是本章的核心内容。此外，图像直方图的概念、构建及其在初步分析中的应用被置于显著位置。 第二章 图像增强技术 图像增强是改善图像视觉效果、突出感兴趣特征的关键步骤。本章聚焦于空间域和频率域的增强方法。在空间域，我们详述了点操作（如灰度拉伸、阈值处理）和邻域操作（如平滑滤波与锐化滤波）。对线性滤波器（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波）的数学原理、滤波核设计及其在去噪、边缘增强中的效果进行了细致的对比分析。频率域增强部分，则深入讲解了傅里叶变换在图像处理中的应用，包括低通滤波（用于平滑）和高通滤波（用于锐化）的实现细节，并引入了相位和幅度谱的概念及其对图像信息的影响。 第三章 图像复原与重建 图像复原旨在通过数学模型补偿图像在采集或传输过程中引入的退化。本章首先建立了图像退化模型，即 $g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + n(x, y)$。重点讨论了退化函数的估计，包括盲复原问题。在复原算法方面，系统阐述了逆滤波、维纳滤波的原理和局限性。对于更复杂的退化情况，我们详细介绍了约束最小二乘滤波和迭代方法。此外，本章还涵盖了运动模糊的消除技术和基于小波变换的图像重建方法。 第四章 图像分割 图像分割是理解图像内容的第一步，是连接低级处理和高级理解的桥梁。本章从不同的数学角度审视分割问题。首先介绍基于灰度阈值的分割技术，包括Otsu法、自适应阈值法等。其次，深入探讨了基于区域的方法，如区域生长、区域分裂与合并的策略。边缘检测作为分割的先导步骤，被进行了详尽的分析，包括梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）和二阶导数算子（Laplacian of Gaussian, LoG），以及Canny边缘检测算法的优化步骤。最后，本章引入了基于能量最小化的活动轮廓模型（Snakes模型）和图割（Graph Cut）分割方法，展示了更鲁棒的分割范式。 第五章 图像的形态学处理 形态学处理基于集合论，特别适用于分析和处理形状特征。本章基于二值图像，详细定义了腐蚀、膨胀、开操作和闭操作的数学定义及其对图像结构的影响。随后，我们将这些操作推广到灰度图像，引入了形态学梯度、顶帽变换和底帽变换，用于提取特定亮度的结构信息。本章还讨论了形态学骨架化、细化和击中与未击中变换（Hit-or-Miss Transform）在目标识别预处理中的应用。 第二部分：计算机视觉与模式识别 本部分将处理视野从二维图像扩展到三维世界的理解，重点关注特征提取、目标识别和几何变换。 第六章 特征提取与描述 局部特征是进行目标匹配和识别的基础。本章系统介绍了角点检测器，特别是Harris角点检测器的原理及其对尺度变化的敏感性。随后，我们将重点转移到尺度不变特征上，深入剖析了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）算法的构建流程，包括尺度空间构建、关键点定位和描述符生成。本章还介绍了HOG（方向梯度直方图）特征在人体检测中的经典应用，以及如何利用这些高维描述符进行向量化表示。 第七章 图像的几何变换与多视图几何 理解图像间的几何关系是三维重建和SLAM技术的前提。本章首先阐述了基本的二维几何变换，包括平移、旋转、缩放、错切，以及这些变换的齐次坐标表示和组合。核心内容聚焦于透视变换（单应性，Homography）的求解及其在图像拼接、矫正中的应用。对于更通用的相机模型，本章深入讲解了对极几何（Epipolar Geometry）的基本概念，包括基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的推导、计算（如八点法）及其在立体视觉中的核心作用。 第八章 经典模式识别与分类 本章将图像特征转化为可分类的决策。首先回顾了监督学习的分类器基础，包括k近邻（k-NN）和支持向量机（SVM）的核技巧。重点探讨了模板匹配方法，包括相关匹配和归一化互相关（NCC）。在统计模式识别部分，详细分析了贝叶斯分类器及其在噪声环境下的性能表现。此外，本章也介绍了降维技术，如主成分分析（PCA），用于特征的有效压缩和表示。 第九章 深度学习在视觉中的应用导论 鉴于现代视觉领域的发展趋势，本章提供了对卷积神经网络（CNN）的入门级介绍。内容包括卷积层的操作、激活函数的作用、池化层的意义，以及经典网络结构（如LeNet, AlexNet, VGG）的演进脉络。本章侧重于解释这些网络如何自动学习层次化的特征表示，并概述了在目标分类、定位和语义分割任务中的基本应用框架。 第十章 运动分析与跟踪 运动分析是理解视频序列的关键。本章首先介绍了光流法的基本原理，包括亮度恒定假设，并对比了块匹配法、梯度法（如Horn-Schunck法）的优缺点。随后，我们讨论了卡尔曼滤波在目标状态估计和跟踪中的应用，特别是在处理传感器噪声和预测未来位置时的优势。对于更复杂的场景，本章也初步引入了粒子滤波（Particle Filter）的概念。 全书特点： 本书理论与实践相结合，每一章节均配有大量的数学推导和算法伪代码，旨在培养读者扎实的理论基础和解决实际问题的能力。全书结构严谨，覆盖了从底层信号处理到高级场景理解的完整流程，是高等院校相关专业学生、研究人员及工程技术人员不可多得的参考资料。
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