具体描述
本书按照电子线路课程设计要求，引入了一些实用性、综合性极强的设计性实例。在内容上力求新颖、翔实，便于阅读，具有指导性；注重理论与实际相结合，并以集成电路为主线来设计电子线路。书中重点介绍了模拟电子线路设计﹑数字电子线路设计和高频电子线路设计的方法和步骤： 查证资料，选定方案，设计电路和撰写设计报告等，使学生得到一次较全面的工程实践训练。其目的在于拓宽学生的知识面，培养学生的电子线路设计能力和创新能力，为后续课程的学习，毕业设计和毕业后的工作打下基础。
本书可作为高等院校电气信息类专业学生电子线路设计教学参考书，也供有关工程技术人员参考使用。
好的，这是一份针对您提供的书名“电子线路设计指导”而撰写的、不包含该书内容的图书简介，力求详尽且自然： --- 《数字图像处理与计算机视觉基础》 深度解析、前沿应用与实践驱动 图书简介 在信息爆炸的时代，我们越来越依赖视觉信息进行交流、决策与自动化。从智能手机中的人脸识别，到自动驾驶汽车对复杂环境的实时感知，再到医疗影像诊断的精确辅助，数字图像处理（DIP）与计算机视觉（CV）已不再是单纯的学术研究领域，而是驱动现代科技进步的核心动力。 本书《数字图像处理与计算机视觉基础》并非一本侧重于传统电子元件布局或PCB设计的指导手册，而是一部专注于如何让机器“看懂”世界的系统性技术专著。我们深入探讨了从原始图像采集到高层语义理解的完整技术链条，旨在为工程师、研究人员以及对人工智能前沿技术充满热情的学习者，提供一套扎实、前沿且极具实践价值的知识体系。 第一部分：数字图像处理的基石——从像素到特征 本部分奠定了理解一切视觉信息处理工作的基础。我们首先从物理光信号到数字信号的转换过程入手，详尽阐述了采样、量化等基础概念，解析了常见的图像文件格式（如JPEG、PNG、TIFF）背后的压缩与编码原理。 随后，我们将视角转向图像的增强与复原。这不仅仅是简单的亮度或对比度调整。我们系统讲解了空域滤波（包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波）的数学原理及其在噪声抑制中的作用。更重要的是，本书深入剖析了频域滤波的强大威力，通过傅里叶变换，我们能够精准地分离和处理图像中的高频细节（如边缘）与低频信息（如纹理和亮度）。对于图像复原，我们不仅涵盖了线性复原模型，还详细介绍了逆滤波、维纳滤波等算法，并讨论了在未知退化函数（盲解卷积）情况下的先进迭代方法。 色彩空间理论是本部分不可或缺的一部分。我们超越了RGB的局限，详细对比了HSV、Lab等感知均匀色彩空间，解释了为何在某些颜色操作和分割任务中，使用Lab空间能获得更符合人类视觉认知的效果。 第二部分：图像分析与特征提取的艺术 理解图像内容的第一步是识别结构。本部分聚焦于如何从噪声斑驳的像素阵列中提取出具有几何意义或统计学意义的特征。 我们详尽剖析了边缘检测的经典算法，如Sobel、Prewitt算子，并重点展示了Canny边缘检测算法的五个关键步骤（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理、边缘连接），强调了其在构建清晰轮廓中的核心地位。 针对纹理和区域的分析，本书介绍了形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）及其在连接组件分析、边界提取和形态学滤波中的应用。在特征点方面，我们不仅复习了Harris角点检测，还深入研究了更具尺度不变性的SIFT（尺度不变特征变换）和SURF算法，解释了它们如何通过构建特征描述符，实现图像间的匹配和目标识别。 为了进行更高级的分割，本书详细阐述了阈值分割（如Otsu自适应阈值）的原理，并引入了基于能量最小化的主动轮廓模型（Snake），展示了如何利用曲线演化来精确拟合复杂物体的边界。 第三部分：计算机视觉核心——从二维到三维的飞跃 计算机视觉的核心目标是赋予机器对场景的深度理解。本部分将读者从二维图像的平面分析带入到三维空间的重建与理解。 我们首先讲解了几何基础，包括相机模型（小孔模型）、内参与外参矩阵，这是理解任何三维重建工作的前提。随后，本书全面覆盖了立体视觉技术。我们详细对比了双目立体匹配中块匹配法、全局优化法（如Graph Cut）以及能量最小化方法的优劣。对于更复杂的场景，我们探讨了结构光与ToF（飞行时间）传感器的工作原理及其在深度图获取中的优势。 单目深度估计是当前研究的热点，本书专门辟出一章，介绍了基于学习的深度回归网络结构，包括其损失函数设计和训练策略。 此外，我们深入探讨了图像配准与运动分析。经典的光流法（Lucas-Kanckade）和更鲁棒的Horn-Schunck方法被细致分解，为跟踪移动目标奠定基础。对于图像配准，我们讲解了RANSAC（随机抽样一致性）算法如何有效抵抗野值点，实现稳健的变换估计。 第四部分：深度学习赋能视觉——前沿算法与实践 现代计算机视觉的飞速发展离不开深度学习的推动。本书的最后一部分，完全致力于介绍如何利用卷积神经网络（CNN）解决视觉难题。 我们不仅停留在理论层面，而是提供了详尽的代码级解析，说明如何构建和训练用于图像分类、目标检测和语义分割的网络。在分类方面，我们回顾了AlexNet、VGG、ResNet等经典网络架构的演进历程，并解释了残差连接等关键创新点的设计哲学。 目标检测部分，本书对比了两阶段方法（如Faster R-CNN）和一阶段方法（如YOLO系列、SSD）的性能权衡，帮助读者根据实际应用场景（如实时性要求）做出最佳选择。在像素级任务中，我们详细阐述了FCN（全卷积网络）和U-Net架构，并展示了它们在医学图像分割中的巨大潜力。 实践与展望 本书的每一个核心算法讲解后，都附带有Python/OpenCV或PyTorch的实践代码片段，确保读者能够立即动手验证理论。 《数字图像处理与计算机视觉基础》的目标是提供一个全面、深入且面向未来的技术指南。它旨在帮助读者建立坚实的理论框架，掌握前沿的实践工具，从而有能力参与到自动驾驶、工业检测、智能安防及前沿科学成像等领域的创新工作中去。阅读本书，即是掌握了通往“机器之眼”技术的钥匙。 适合人群： 计算机科学、电子工程、自动化、模式识别等相关专业的本科高年级学生及研究生、从事图像处理与机器视觉算法开发的工程师、渴望系统化学习AI视觉技术的跨领域专业人士。 ---
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