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isbn号码:9787562408529

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• 控制工程
• 自动控制
• 系统分析
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• 数学模型
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• 稳定性分析
• 时域分析
• 频域分析

《数字图像处理与分析》 内容梗概： 本书深入探讨了数字图像处理与分析的理论基础、核心算法以及前沿应用。从最基本的图像采集与表示出发，循序渐进地阐述了图像增强、图像复原、图像分割、图像变换、形态学处理、图像压缩等关键技术。在此基础上，本书进一步介绍了基于统计和机器学习的图像分析方法，包括特征提取、目标识别、图像配准、三维重建等，并结合实际案例，展示了这些技术在医学影像、遥感、工业检测、计算机视觉等多个领域的广泛应用。 第一章：图像基础与表示 本章为读者打下坚实的图像处理基础。首先，详细介绍了图像的形成过程，包括光学成像原理、传感器类型（CCD、CMOS等）及其工作机制。接着，深入剖析了数字图像的数学模型，包括像素、灰度级、分辨率等概念，以及不同颜色空间（RGB、HSV、YCbCr等）的定义、转换及其适用场景。此外，本章还重点介绍了图像在计算机中的存储格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF等）及其各自的特点和优缺点。最后，通过讲解图像的采样和量化过程，阐述了数字图像的离散化原理，并讨论了采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）在图像处理中的重要性。 第二章：图像增强 本章聚焦于如何改善图像的视觉质量，使其更适合人类观察或后续处理。我们将从空域增强和频域增强两个主要方面展开。在空域增强方面，详细讲解了点处理技术，包括灰度变换（线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换等）和直方图处理（直方图均衡化、直方图规定化）的应用原理和实现方法，以及它们在调整图像对比度和亮度方面的效果。接着，深入探讨了邻域处理技术，包括平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Roberts算子）用于增强图像边缘和细节。在频域增强方面，本章将介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，讲解低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波的原理，以及它们在去除周期性噪声和增强高频成分方面的作用。最后，还将介绍同态滤波等更复杂的增强技术，以应对不同类型的图像退化问题。 第三章：图像复原 本章旨在恢复因噪声、模糊或其他失真而退化的图像。我们将区分两种主要的退化模型：噪声模型和模糊模型。在噪声模型方面，详细介绍了几种常见的噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声（脉冲噪声）、周期噪声、纹理噪声等，并针对每种噪声类型，讲解相应的降噪算法，包括空间域滤波（如非线性滤波、维纳滤波）和频域滤波。在模糊模型方面，我们将介绍点扩散函数（PSF）的概念，并讲解几种常见的模糊模型，如运动模糊、失焦模糊等。随后，重点讲解图像复原技术，包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波以及基于盲复原的算法（当PSF未知时），并讨论这些方法在应对不同模糊场景下的性能和局限性。 第四章：图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有相似属性的区域或对象的关键步骤，是后续图像分析的基础。本章将介绍多种经典的图像分割技术。首先，我们将讲解基于阈值的方法，包括全局阈值、局部阈值（Otsu法、自适应阈值）以及多阈值分割。接着，深入探讨基于区域的方法，包括区域生长法和区域分裂合并法，分析它们的实现流程和优缺点。此外，还将介绍基于边缘的方法，讲解Canny边缘检测算子等，并介绍如何利用边缘信息进行区域分割。图论方法，如Graph Cut，也将作为一种先进的分割技术进行介绍。最后，本章还将涵盖基于聚类的方法（如K-Means聚类）在图像分割中的应用。 第五章：图像变换与表示 本章将介绍一些重要的图像变换，它们能够改变图像的表示方式，便于进行分析或压缩。我们将详细讲解离散傅里叶变换（DFT）及其性质，以及如何利用傅里叶变换进行图像分析和滤波。接着，介绍离散余弦变换（DCT），重点阐述其在图像压缩（如JPEG标准）中的核心作用。此外，还将介绍小波变换，分析其在图像去噪、特征提取和多分辨率分析中的优势。沃尔什-哈达玛变换和离散辛变换等也将作为补充内容进行介绍。 第六章：形态学图像处理 形态学图像处理利用图像中对象的形状信息来对图像进行操作。本章将重点介绍基于集合论的两种基本形态学运算：腐蚀和膨胀。详细阐述它们的定义、计算方法以及对图像对象形状的影响。在此基础上，讲解由腐蚀和膨胀组合而成的更复杂的形态学运算，如开运算（Erosion followed by Dilation）用于去除小的连接成分和细微的毛刺，闭运算（Dilation followed by Erosion）用于填充小的空洞和连接小的间隙。此外，还将介绍形态学梯度、击中不击中变换（Hit-or-Miss Transform）等，并展示它们在提取对象轮廓、骨架提取、形状分析等方面的应用。 第七章：图像压缩 为了有效地存储和传输图像数据，图像压缩技术至关重要。本章将区分无损压缩和有损压缩两大类。在无损压缩方面，将介绍游程长度编码（RLE）、哈夫曼编码、算术编码等技术。在有损压缩方面，重点介绍基于变换编码的方法，如离散余弦变换（DCT）在JPEG图像压缩标准中的应用，包括量化、熵编码等过程。此外，还将介绍小波变换在JPEG2000标准中的应用，以及其他一些压缩技术，如分形压缩等。本章将分析不同压缩算法的压缩率、失真度以及计算复杂度。 第八章：特征提取与描述 特征提取是从图像中提取出能够代表图像内容的关键信息的过程。本章将深入探讨各种特征提取方法。我们将介绍点特征（如角点检测器 Harris, FAST, SIFT, SURF等）和线特征的检测与描述。接着，讲解局部特征描述子，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等，分析它们的原理、鲁棒性以及在图像匹配中的应用。此外，还将介绍形状特征、纹理特征、颜色特征等全局或局部特征的提取方法，并讨论这些特征在图像检索、目标识别等任务中的作用。 第九章：图像识别与目标检测 图像识别是识别图像中特定对象或场景的任务，而目标检测则是在图像中定位并识别出感兴趣的目标。本章将介绍多种图像识别与目标检测的经典方法。在传统的基于特征的方法方面，将讲解模板匹配、基于距离度量的方法。接着，深入介绍统计学习方法，包括支持向量机（SVM）、Adaboost等分类器在图像识别中的应用。近年来，深度学习在图像识别和目标检测领域取得了巨大成功，本章将重点介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构、工作原理，并讲解经典的CNN模型，如AlexNet、VGG、ResNet等。此外，还将介绍目标检测算法，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，分析它们的检测流程、性能以及在不同应用场景下的优势。 第十章：图像配准与三维重建 图像配准是将不同视角、不同时间或不同传感器采集到的图像对齐的过程，而三维重建则是在二维图像的基础上恢复场景的三维结构。本章将首先讲解图像配准的原理和方法，包括基于特征的配准（利用SIFT等特征进行匹配）、基于区域的配准（如互相关法）以及基于优化的配准。随后，将深入介绍三维重建技术。我们将从立体视觉入手，讲解双目立体视觉的原理，包括相机标定、特征匹配、视差计算以及深度图的生成。此外，还将介绍多视图立体视觉（MVS）以及基于运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）的技术。最后，还将提及一些其他的重建方法，如基于深度学习的重建技术。 第十一章：医学影像分析 医学影像在疾病诊断、治疗规划和手术导航中扮演着至关重要的角色。本章将聚焦于数字图像处理技术在医学影像领域的应用。我们将介绍各种医学成像技术，如X射线、CT、MRI、超声成像、PET等，并分析它们的成像原理和特点。接着，将详细讲解医学影像增强、去噪、分割等预处理技术，以及如何利用这些技术提高影像质量和信息提取的准确性。此外，还将介绍医学影像中的特征提取与分析，例如肿瘤检测与分割、器官识别、病灶量化等。最后，还将探讨医学影像在三维可视化、手术规划和虚拟现实辅助手术等方面的应用。 第十二章：遥感图像处理 遥感技术通过卫星、飞机等平台获取地球表面的图像信息，在资源勘探、环境监测、灾害评估等方面发挥着重要作用。本章将探讨遥感图像处理的特殊性与方法。我们将介绍遥感图像的获取方式、特点（如多光谱、高分辨率）以及常见的遥感图像类型。接着，将讲解遥感图像的几何校正（辐射校正、地形校正）、大气校正等预处理步骤。此外，还将介绍遥感图像的分类技术，包括监督分类（如最大似然法、支持向量机）和非监督分类（如Isodata、K-Means）在土地覆盖、植被类型等方面的应用。最后，还将讨论遥感图像在变化检测、目标识别（如建筑物、道路）、地形分析等方面的应用。 第十三章：工业图像检测 工业图像检测是利用机器视觉技术实现自动化生产过程中的产品质量检测、缺陷识别和尺寸测量。本章将介绍工业图像检测的关键技术和流程。我们将从工业相机的选择、光源的配置、图像采集等硬件方面入手，讲解如何构建高效的视觉检测系统。在软件方面，将深入介绍图像预处理（去噪、增强）、特征提取（边缘、纹理、颜色）、模板匹配、尺寸测量、条形码/二维码识别等技术。此外，还将重点介绍缺陷检测技术，包括基于规则的方法、基于统计的方法以及基于机器学习的方法（如深度学习）在识别表面缺陷、尺寸偏差、装配错误等方面的应用。 第十四章：计算机视觉中的高级主题 本章将触及计算机视觉领域的一些更高级和前沿的主题，为读者提供更广阔的视野。我们将介绍光流法的原理及其在运动估计、视频分析中的应用。接着，将探讨目标跟踪技术，包括单目标跟踪和多目标跟踪的方法。此外，还将介绍图像检索技术，包括基于内容的图像检索（CBIR）的原理和实现。最后，还将简要介绍一些新兴的研究方向，如生成对抗网络（GANs）在图像生成和编辑中的应用，以及可解释性AI在计算机视觉中的发展。 本书力求理论与实践相结合，不仅提供严谨的数学推导和算法分析，还通过丰富的图例和代码示例（虽然此处不具体展示代码，但提及概念），帮助读者理解抽象的概念，并具备解决实际问题的能力。希望通过本书的学习，读者能够掌握数字图像处理与分析的核心技术，并能够将其应用于各自的研究和工程实践中。

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这本书的实用性超乎我的预期，我原本以为“基础”二字意味着内容会比较空泛，但事实恰恰相反，它提供了许多可以立即应用到实践中的分析工具。我特别欣赏它在设计部分所花费的心力。比如在PID控制器设计这一块，作者没有简单地介绍三个参数的调整方法，而是详细对比了不同整定规则（如Ziegler-Nichols法、IMC法）的优劣，并结合实际工况给出了选择建议。书中给出的那些详细的表格和流程图，简直就是我工作台上的速查手册。更令人称道的是，它还触及了现代控制理论的一些前沿概念，虽然篇幅不长，但为后续深入学习打下了坚实的基础。例如，状态空间法的引入，虽然在基础阶段可能感觉有些抽象，但作者巧妙地将其与经典控制理论联系起来，说明了它的普适性和在多输入多输出系统中的优势。读这本书的过程中，我常常需要停下来，拿起笔在草稿纸上进行推导和验算，这种“动手”的学习过程，极大地巩固了知识点。对于那些希望从理论走向工程实践的读者来说，这本书的价值是无可估量的。

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这本名为《控制工程基础》的书，简直是为我打开了新世界的大门。我本来对自动控制领域只是有些模糊的概念，觉得它离我的日常工作很遥远，但这本书的叙述方式非常引人入胜。作者并没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是用了很多生动的例子来解释控制系统的基本原理。比如，它会从我们熟悉的恒温器、汽车的巡航控制系统讲起，让我们直观地理解什么是反馈、什么是开环。这种循序渐进的教学方法，让一个门外汉也能很快抓住核心概念。特别是关于系统建模的部分，书中对传递函数的解释非常透彻，通过一些简化的物理模型，展示了如何将实际问题抽象成数学语言。读完前几章，我已经能对很多自动化设备的工作原理有了自己的初步判断，不再是那种“它就是能自动工作”的盲目崇拜了。这本书的图示也非常精美，清晰地标示了各个环节之间的关系，对理解信号流图和框图非常有帮助。我特别喜欢它在讲解稳定性和瞬态响应时那种深入浅出的态度，既保证了理论的严谨性，又照顾到了读者的接受程度。总之，这是一本非常好的入门读物，能让人真正体会到控制理论的魅力。

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我必须得说，这本书的理论深度和广度达到了一个令人称赞的平衡点。它成功地避免了“高深莫测”和“浮于表面”这两个极端。在探讨系统的非线性问题时，书中简要介绍了相平面分析法和李雅普诺夫稳定性理论的初步思想。这些内容通常在后续的高级课程中才会详细讲解，但作者将其巧妙地嵌入到基础框架中，使得读者能对控制系统复杂性的全貌有一个大致的认识，为未来的学术探索指明了方向。书中的排版和符号规范性也值得称赞，每一次变量的定义和公式的推导都清晰明确，极大地减少了阅读中的认知负担。我注意到，书中对不同分析方法的适用范围和局限性进行了细致的讨论，这一点非常关键，它教会我们认识到工具的边界，避免在不适合的场景下使用错误的理论工具。这种严谨的科学态度贯穿始终，让读者在学习知识的同时，也培养了批判性思维。

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说句实在话，当我翻开这本书时，最大的感受是“踏实”。它没有被时下流行的各种花哨技术概念所干扰，而是专注于夯实控制理论的基石。从拉普拉斯变换的定义及其在控制中的应用，到系统的时间响应分析，每一步都走得稳健而有力。我最喜欢的部分是关于系统辨识和参数估计的简要介绍。虽然只是蜻蜓点水，但它让我意识到，在实际工程中，我们往往无法直接得到一个精确的数学模型，如何从实验数据中“反推出”模型的参数，是多么重要的一环。书中对这种不确定性做了充分的探讨，这使得整本书的视角更加贴近真实世界的复杂性。它不只是告诉我们“如何做”，更重要的是告诉我们“为什么要做”以及“在什么前提下才能这么做”。读完这本书，我感觉我的知识结构发生了质的变化，从零散的知识点汇聚成了一个严密的知识体系，为我后续深入学习更高级的数字控制、鲁棒控制等领域，铺就了一条平坦且坚实的大道。

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坦白说，我阅读这本书的时候，感觉就像在进行一场精妙的侦探游戏，每一页都在引导我去揭开系统背后的秘密。我之前接触过一些相关的技术文献，但大多晦涩难懂，充满了让人望而生畏的符号。然而，《控制工程基础》在这方面做得极为出色。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一位经验丰富的导师在手把手地教你如何“思考”控制问题。书中对于根轨迹法的讲解，简直是教科书级别的典范。它没有直接给出结论，而是通过一系列的案例分析，展示了如何通过改变系统的增益来观察闭环极点的移动轨迹，从而预判系统的动态性能。这种“探究式学习”的过程，极大地增强了我对该方法的理解和记忆。我甚至能想象出那些极点在s平面上跳舞的情景。此外，书中对频率响应分析的阐述也相当到位，波特图和奈奎斯特图的绘制过程被描述得井井有条，每一步的物理意义都解释得清清楚楚。读完这部分，我感觉自己已经具备了初步分析系统性能瓶颈的能力，不再仅仅满足于模型的结果，而是开始探究为什么会是这样的结果。这种由表及里的深入挖掘，是很多同类书籍所欠缺的。

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