微机原理及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育

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isbn号码:9787040140989

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• 微机原理
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数字图像处理基础与实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入的数字图像处理理论基础和实践技能指南。内容涵盖了从图像的数字化表示到高级图像分析与理解的各个关键环节。我们力求在保持学术严谨性的同时，注重其实际应用价值，帮助工程师、研究人员和高年级学生构建坚实的图像处理知识体系。 第一部分：图像的数字化与数学基础 本部分是理解后续所有图像处理技术的前提。我们从最基本的概念出发，详细阐述了模拟信号到数字信号的转换过程，重点解析了采样和量化这两个核心步骤。 图像的表示与结构： 深入探讨了灰度图像、彩色图像（RGB, HSV, YCbCr等色彩空间）的数学模型。对于彩色图像，不仅介绍了色彩空间的物理意义，还对比了不同空间在图像处理任务中的适用性。特别地，讨论了多光谱和高光谱图像的基础结构。 图像的矩阵代数基础： 图像本质上是二维（或多维）矩阵。本章回顾了必要的线性代数知识，如矩阵乘法、行列式、特征值与特征向量，并展示了这些概念如何应用于图像滤波和变换的理论推导中。 概率论在图像处理中的应用： 噪声建模是图像处理的重要一环。我们使用概率密度函数（PDF）来描述不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声、脉冲噪声），为后续的噪声抑制算法提供理论支撑。 第二部分：空间域图像增强 空间域处理直接作用于图像的像素值。本部分侧重于通过调整像素亮度、对比度和细节来改善图像的视觉质量，使其更适合人眼观察或后续的分析处理。 点处理技术： 详细介绍了一系列基本的点操作，包括灰度拉伸（线性、分段线性）、伽马校正（非线性变换）以及阈值处理。每种技术都配有清晰的数学公式和实际应用案例。 直方图分析与均衡化： 直方图是图像全局亮度和对比度的直观体现。我们不仅解释了直方图的构建原理，还系统性地介绍了均衡化（Histogram Equalization）及其改进方法，如自适应直方图均衡化（AHE）和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE），强调了CLAHE在局部对比度增强中的优越性。 空间滤波： 这是空间域处理的核心。我们区分了线性滤波和非线性滤波。 线性滤波： 重点讲解了卷积（Convolution）的数学定义，并详细分析了均值滤波器（平滑噪声）和高斯滤波器（平滑和降噪的黄金标准）。 非线性滤波： 深入探讨了中值滤波器在去除脉冲噪声方面的卓越性能，以及双边滤波器在保持边缘信息方面的独特优势。 第三部分：图像变换与频率域处理 频率域处理能够从不同的角度——即图像的纹理和周期性结构——来分析图像。本部分桥接了空间域与频率域。 二维傅里叶变换（DFT）： 详细推导了二维DFT的定义、性质（如平移性质、线性性质），并解释了其在图像处理中的物理意义（低频对应平滑区域，高频对应边缘和细节）。 快速傅里叶变换（FFT）： 介绍了FFT算法如何极大地提高了DFT的计算效率，并展示了如何利用FFT进行滤波操作（乘法定理的应用）。 频率域滤波： 分类讲解了理想滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器。针对每种滤波器，我们分析了低通滤波（平滑）和高通滤波（锐化）的效果，并着重讨论了振铃效应（Ringing Effect）的产生原因及解决方案。 小波变换基础： 作为傅里叶变换的延伸，小波变换提供了时频局部化分析的能力。本书介绍了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的基本概念，为图像压缩和去噪奠定基础。 第四部分：图像复原与重建 图像复原旨在逆转成像过程中引入的降质效应，恢复原始图像。 图像退化模型： 建立数学模型描述图像退化过程，包括运动模糊、离焦模糊和传感器噪声的叠加。 盲解卷积与逆滤波： 探讨了在模糊核（PSF）未知情况下的复原技术。详细分析了维纳滤波（Wiener Filter），该滤波器结合了噪声和模糊信息，是线性复原中最常用的方法之一，并解释了其最优最小均方误差（MMSE）的理论基础。 第五部分：图像分割 分割是将图像分解为有意义的、具有特定属性的区域的过程，是目标识别和分析的关键前置步骤。 基于阈值的分割： 重点介绍Otsu's Method（大津法），阐述其最大类间方差准则的原理，并讨论多阈值分割的挑战。 区域生长法： 讲解基于区域的分割策略，包括种子点的选择、相似性判据的设定以及停止准则。 边缘检测： 边缘是区域的边界。系统梳理了经典的边缘检测算子： 梯度算子： Sobel、Prewitt。 最优边缘检测： Canny算子的多级处理流程（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值跟踪），强调其在工程应用中的鲁棒性。 形态学图像处理： 将集合论引入图像处理。详细介绍膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）、开运算（Opening）和闭运算（Closing），以及它们在填充孔洞、分离粘连对象中的应用。 第六部分：特征提取与描述 本部分聚焦于如何从分割后的图像中提取具有代表性的、紧凑的描述符，用于后续的识别和分类。 区域特征描述： 讲解了形状特征的数学量化方法，如周长、面积、紧凑度、圆形度，以及如何利用Hu矩不变矩来描述目标形状。 纹理分析： 引入灰度共生矩阵（GLCM），并详细解释了如何从GLCM中计算出对比度、能量、熵等统计特征，以量化纹理的粗糙程度和规律性。 关键点检测与描述子： 介绍局部特征提取的现代方法，包括Harris角点检测器，以及SIFT (尺度不变特征变换)和SURF (加速鲁棒特征)的基本原理，强调它们在尺度和旋转变化下的不变性。 本书的特色在于结合了大量的MATLAB/Python（或其他常用编程语言）代码示例，确保读者不仅理解理论，还能立即动手实现算法，将理论知识高效地转化为解决实际问题的能力。每章末尾均附有挑战性的习题，以巩固学习效果。

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我是一个对历史抱有敬畏心的人。微机的发展史，其实就是一部浓缩的现代科技发展史。我希望这本书能带有一定的历史纵深感，不仅仅是介绍某个特定型号的微处理器，而是能描绘出整个技术生态圈的变迁。比如，从早期的4位、8位处理器到后来的16位、32位的发展过程中，软件和硬件之间的耦合度是如何变化的？这种“应用”层面的描述，能帮助我更好地将这些底层知识与我正在做的上层软件开发联系起来，形成一个更完整的认知闭环。

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哇，这本书的封面设计真有意思，用了一种复古的字体和暗色调的背景，一下子就把我带回了那个充满电子脉冲和逻辑电路的年代。我一直对计算机底层是如何运作的充满好奇，尤其是早期的微型计算机，它们是如何从一堆简单的元件中诞生出处理复杂指令的能力的。这本书如果能深入浅出地讲解这些概念，对我来说简直是宝藏。我期望它能详细阐述汇编语言的精妙之处，那种直接与硬件对话的感觉一定非常震撼。

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我一直觉得学习计算机科学，绕不开对“体系结构”的理解。如果这本书能清晰地梳理出指令集的设计哲学，以及数据如何在寄存器和内存之间高效流转的细节，那将是非常有价值的。我希望它不仅仅停留在“是什么”的层面，更要去探讨“为什么是这样设计”的深层原因。比如，为什么会选择那样的寻址模式？这种选择在当时的硬件约束下，带来的性能收益和设计复杂度权衡又是怎样的？这种对设计思想的挖掘，远比单纯的知识点罗列更有启发性。

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这本书的厚度看起来就很实在，这让我对它的内容深度充满信心。我特别想了解在那个技术相对受限的年代，工程师们是如何解决存储器寻址、I/O 控制这些核心问题的。是采用了哪些巧妙的硬件架构，还是在软件层面进行了哪些革命性的创新？我期待能看到那些奠定现代计算机基础的经典架构的剖析，比如那个时代的主流总线协议和中断处理机制。这对于理解我们现在使用的各种架构的演进脉络至关重要。

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说实话，市面上很多技术书籍都太偏理论了，读起来枯燥乏味，仿佛在啃一本字典。我最怕的就是那种只有公式和抽象概念堆砌起来的教材。我希望能在这本书里看到大量鲜活的、贴近实际的案例，比如如何用最少的资源实现一个特定的功能，或者某个经典微机系统是如何被设计出来的。如果能附带一些动手实践的项目或者仿真实验的指导，那就更棒了。毕竟，对于我们这些搞应用的人来说，理论最终还是要落地到实际操作中去检验的。

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