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出版者:科学出版社

作者:雨宫好文

出品人:

页数:199

译者:

出版时间:2000-1

价格:20.00元

装帧:精裝本

isbn号码:9787030080707

丛书系列:

图书标签:

• 数字控制　入门
• 数字控制
• 自动控制
• 嵌入式系统
• 单片机
• 电机控制
• 控制理论
• MATLAB
• Simulink
• PID控制
• 工业自动化

《数字图像处理与分析》 本书深入探讨数字图像处理与分析的理论基础、核心算法及实际应用。从图像的获取、表示到各种增强、复原、分割、识别和理解技术，本书循序渐进，力求为读者构建一个全面而扎实的知识体系。 第一部分：数字图像基础 图像的表示与模型： 介绍数字图像的采样和量化过程，探讨不同灰度级和彩色模型的表示方法，如二值图像、灰度图像、RGB彩色图像、HSV图像等。理解像素的几何意义和空间关系，为后续处理奠定基础。 图像的数学变换： 重点讲解傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）、小波变换等在图像处理中的应用。阐述这些变换如何从不同域（如频率域）来描述和分析图像，以及它们在图像压缩、降噪、特征提取等方面的作用。 颜色空间与颜色模型： 详细介绍各种颜色空间，如XYZ、Lab、YCbCr，并分析它们与RGB空间之间的转换关系。探讨不同颜色模型在图像显示、打印、后期处理中的适配性。 第二部分：图像增强与复原 空间域增强技术： 点运算： 讲解灰度变换（如线性变换、对数变换、幂次变换）和直方图均衡化等，实现对图像亮度和对比度的调整，突出图像细节。 邻域运算： 深入介绍图像平滑（如均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及图像锐化（如Sobel算子、Laplacian算子）用于增强边缘和细节。 频率域增强技术： 讲解如何利用傅里叶变换对图像进行滤波，包括理想低通、巴特沃斯低通、高斯低通滤波器用于平滑，以及对应的高通滤波器用于锐化。 图像复原： 探讨退化模型（如运动模糊、离焦模糊、高斯噪声）的数学描述。介绍逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等复原方法，旨在恢复退化图像的原始信息。 第三部分：图像分割 阈值分割： 介绍全局阈值法、局部阈值法，以及Otsu阈值法等自动阈值确定技术。 区域分割： 讲解区域生长法、区域分裂与合并法，如何根据像素的相似性将图像划分为不同的区域。 边缘检测： 详细分析Canny边缘检测算法，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值等步骤。介绍Sobel、Prewitt、Roberts算子等基本边缘检测算子。 基于特定特征的分割： 探讨霍夫变换在检测直线、圆等几何形状中的应用。 第四部分：图像特征提取与描述 边缘、角点和区域特征： 讲解如何从分割结果中提取有意义的特征，如边缘的曲率、角点的连通性、区域的形状和纹理特征。 局部不变特征： 重点介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等算法，分析它们如何提取对尺度、旋转、亮度变化鲁棒的局部特征描述子。 纹理特征： 介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法，用于描述图像的纹理信息，如粗糙度、方向性等。 第五部分：图像识别与分析 模式识别基础： 简要介绍分类器的工作原理，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树等。 图像识别应用： 目标检测： 探讨经典的Haar级联分类器、HOG+SVM方法，以及深度学习方法（如R-CNN系列、YOLO、SSD）在目标检测中的应用。 图像分类： 介绍如何利用提取的特征或端到端的深度学习模型对图像进行分类。 人脸识别： 探讨人脸检测、特征提取和比对等关键技术。 图像配准： 讲解基于特征的配准和基于区域的配准方法，用于对齐不同来源或不同时间获取的图像。 第六部分：图像压缩与编码 无损压缩： 介绍游程长度编码（RLE）、哈夫曼编码、LZW编码等算法。 有损压缩： 重点讲解JPEG标准中使用的离散余弦变换（DCT）、量化和熵编码技术。 视频压缩基础： 简要介绍帧间压缩和帧内压缩的基本原理，为理解视频编码标准（如MPEG）打下基础。 第七部分：图像处理的高级主题与应用 形态学处理： 介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，及其在图像去噪、物体分离、形状分析中的应用。 图像配准与融合： 进一步探讨图像配准的挑战与方法，以及如何将多幅图像的信息融合，获得更丰富或更精确的结果。 三维视觉与重建： 简要介绍立体视觉、多视角几何，以及基于多视图的物体三维重建的基本概念。 计算机视觉中的深度学习： 概述卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测、图像分割等领域的革命性进展。 本书旨在通过理论讲解、算法分析和实例演示，帮助读者掌握数字图像处理的核心技术，理解其背后的数学原理，并能将其应用于实际问题中。内容涵盖了从基础概念到前沿技术的广泛领域，适合计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的学生、研究人员及相关领域的工程师阅读。

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说实话，我拿到这本书的时候，对它的期待值并没有特别高，因为市面上讲数字控制的书籍汗牛充栋，很多都大同小异，要么过于偏重数学推导，让人望而却步，要么过于偏向应用实例，缺乏理论深度。然而，《数字控制入门》却在这一点上做得相当巧妙。它并没有回避数字控制的核心难点——比如采样对系统的影响、量化误差的分析等，但处理这些难点的方式非常“接地气”。例如，在讲解脉冲响应和状态空间表示的互换性时，作者用了一种近乎于“侦探小说”的叙事方式，一步步引导读者去发现不同数学模型背后的物理意义和适用场景，而不是直接抛出变换矩阵。此外，书中对非线性系统的初步探讨也让我感到惊喜。虽然名字是“入门”，但它没有将这些内容简单化或略过，而是用非常直观的例子展示了线性化处理的局限性，并介绍了如滑模控制等几种基础的非线性控制策略的雏形。这种对知识边界的清晰界定和适度拓宽，让读者在掌握了基础之后，能清晰地看到未来可以深入钻研的方向，避免了陷入“井底之蛙”的困境。从阅读体验来看，作者的文笔流畅，逻辑严密，没有那种生硬的教科书腔调，读起来非常顺畅。

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这本书的特色在于其对“稳定性分析”的侧重点非常突出，可以说是贯穿始终的一条主线。不同于很多教材仅仅在章节末尾提及李雅普诺夫稳定性或根轨迹分析，此书似乎将这些分析工具视为数字控制系统设计的“健康检查表”。我注意到，每当引入一个新的控制器结构或一个新的系统模型时，作者都会立即引导读者去评估其在不同参数设置下的稳定性裕度。书中关于离散时间系统稳定判据的详尽介绍，特别是对Jury判据的几何解释，我花了很长时间才在其他地方找到如此清晰的阐述。而且，作者还非常细心地对比了连续时间系统（s域）和离散时间系统（z域）的稳定性判据之间的映射关系，这对于从经典控制理论转向数字控制的学习者来说，极大地降低了认知上的跳跃感。我个人特别喜欢书中关于“有限字长效应”的讨论。这部分内容往往在入门级教材中被简化或忽略，但作者不仅分析了其对系统性能的影响，还提出了几种缓解措施，这显示了作者深厚的工程实践经验，确保了读者学习的知识是真正面向实际工程应用的，而非纯粹的数学游戏。

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我必须承认，这本书在“系统辨识”和“自适应控制”的引入上，处理得非常得体，没有让“入门”二字成为敷衍的借口。通常，这些前沿内容要么被完全剥离，要么被塞入一些晦涩难懂的章节，让人难以消化。但《数字控制入门》似乎采取了一种“预备役”的教学方法。在讲解了传统PID控制的局限性之后，作者很自然地引入了“系统模型不确定性”这一概念，然后顺势介绍了如何通过简单的最小二乘法来进行在线参数估计，为后续的自适应控制打下坚实的基础。这些章节的篇幅控制得恰到好处，既让读者领略到了控制理论的现代发展方向，又不会因为引入过多新概念而冲垮读者已有的知识体系。尤其是关于自适应控制的案例分析，它没有采用复杂的自整定算法，而是聚焦于最基础的参数重置策略，并清晰地展示了它是如何解决模型漂移问题的。这种循序渐进、步步为营的教学策略，使得这本书不仅适合作为一门课程的教材，也完全可以作为专业人士在转岗或自学过程中的参考手册。

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从装帧质量和配套资源来看，这本书的出版方显然是下了不少功夫的。纸张的触感非常舒适，印刷清晰度极高，即便是那些密密麻麻的矩阵和积分符号，在反复翻阅后也依旧保持了极佳的可读性。更重要的是，书中在每个关键章节的结尾都设置了“思考与探索”环节，这些问题往往不是简单的概念回顾，而是需要读者进行深入的分析和证明，这极大地促进了主动学习。例如，其中有一道题要求读者推导一个特定形式的离散时间状态观测器，这完全超出了普通入门书籍的要求。另外，配套的在线资源中，作者似乎提供了一些算法的伪代码或者C语言片段，这对于那些希望将学到的知识直接移植到嵌入式系统中的读者来说，提供了无价的帮助。这本书的整体编排体现了一种对读者负责的态度，它不仅仅是知识的传递者，更像是一位耐心的导师，它鼓励读者去质疑、去探索，而不是被动接受。总而言之，这是一本值得反复研读的经典之作，其价值远超其定价。

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这本《数字控制入门》的排版和设计真是令人眼前一亮，作者在介绍复杂概念时，似乎非常注重读者的阅读体验。比如，当涉及到Z变换和离散化这些相对抽象的内容时，书里大量的图示和流程图穿插其中，将理论与实际应用紧密地结合在了一起。我记得有好几处，作者不是直接给出公式，而是先通过一个实际的物理系统（比如一个简单的机械臂或者温控系统）的建模过程来引出数学工具的需求，这种“问题驱动”的讲解方式，让学习过程变得不再枯燥。特别是对于初学者来说，能够清晰地看到“为什么我们需要这个工具”，而不是死记硬背公式，这对建立系统的认知框架非常有帮助。而且，随书附带的那些动手实践的例子，似乎都是基于MATLAB或Simulink环境的，这对于希望将理论知识快速转化为实际操作能力的读者来说，简直是福音。我尤其欣赏作者在讨论PID控制器设计时，没有仅仅停留在经典的Ziegler-Nichols方法上，而是深入探讨了如何通过对系统模型的理解来进行参数的精细整定，甚至还提及了一些现代控制理论的思想作为铺垫，使得整本书的深度和广度都得到了很好的平衡。可以说，这是一本理论扎实，同时又极具工程实践指导意义的教材，对于刚踏入自动控制领域的研究生或工程师来说，是一个绝佳的起点。

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有的公式推导部分比较跑火车，不过是个没接触过控制的不错入门

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有的公式推导部分比较跑火车，不过是个没接触过控制的不错入门

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