具体描述
本书是我国第一部学成像领域的专著。专著对相关技术进行了全面而又独到的论述，为我国成像技术领域学科发展方向提供了科学依据，为不同成像技术融合、互补提供了理论与实验依据；为我国数字成像技术全面发展提供了有价值的参考；为国防与遥感成像技术提供了新的拓展空间；对我国数学成像产业乃至信息产业的发展将起到促进作用。
本书的主要内容有：数字成像系统技术；数字影像的静态获取技术，包括数字缩微系统：数字影像的动态获取技术，包括CMOS数字相机成像系统、高速数字成像感器传列系统；数字影像的硬拷贝技术，包括数字感光扩印系统；数字影响的硬拷技术，包括数字投影系统、数字液晶电视系统、数字武器瞄准系统、数字投影显示引擎系统；数字影像综合基础，包括图像处理的软件硬件化技术、电子稳像技术、图像自动拼接技术和成像质量评价技术等。
本书应用性强，可为读者全面了解数字成像理论、技术、方法提供指南，也为相关领导教师、学生、研究人员、工程技术人员、生产企业工程提供有价值的参考。
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用户评价
说实话，我对这本书的期待值是比较高的，毕竟“系统技术”这四个字听起来就很有分量。我从事的行业跟视觉检测息息相关，经常会遇到一些棘手的成像问题，比如在复杂的光照环境下，如何保证检测的稳定性和准确性？或者如何处理那些模糊不清、细节缺失的图像？这本书在图像处理这一块的内容，确实给了我不少启发。它详细讲解了傅里叶变换在图像去噪和特征提取中的应用，还有形态学处理，比如腐蚀、膨胀，这些对于去除图像中的噪声点或者连接断开的区域非常有帮助。我印象深刻的是它关于边缘检测的部分，介绍了 Sobel、Canny 等几种经典算法，并且给出了每种算法的原理和适用场景。这对于我们选择合适的算法来解决实际问题至关重要。另外，书中还提到了图像分割的一些技术，比如阈值分割、区域生长法等，这对于从复杂的背景中提取出我们关心的目标物体非常有价值。虽然有些地方的数学推导需要花些时间去理解，但总体来说，这本书的实践指导意义是很强的。
评分坦白说，我当初购买这本书，主要是看中了它的“系统性”。我想了解的不仅仅是某个单一的成像技术，而是整个数字成像领域是如何运作的，它有哪些关键的技术环节，以及这些环节是如何相互协作的。这本书恰恰满足了我的这个需求。它从一个宏观的视角出发，详细阐述了数字成像系统的组成部分，包括光学成像单元、图像传感器、图像信号处理器、以及图像存储和显示设备等。每一部分都进行了深入的剖析，并且解释了它们之间的相互关系。我特别喜欢它对于“图像信号处理器”这部分的介绍，它讲解了ADC（模数转换器）的作用，以及数字图像格式的编码和压缩技术，比如Huffman编码、DCT变换等。这些技术是理解图像文件大小和传输效率的关键。此外，书中还讨论了数字成像系统的设计原则和性能评估指标，这对于我理解如何优化成像系统的性能非常有帮助。总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的数字成像系统技术框架。
评分这本书，我拿到手里的时候，就觉得沉甸甸的，不是因为纸张多厚，而是因为里面承载的知识分量。我一直对图像背后的原理充满好奇，从手机里随手拍下的照片，到医学影像中那些精密的断层扫描，再到工业生产线上用来检测产品的视觉系统，这些“看到的”东西到底是如何被“理解”和“处理”的？这本书给出了我想要的一些答案。它没有上来就讲那些晦涩难懂的数学公式，而是从最基本的光学成像原理讲起，比如什么是传感器，像素又是什么，光信号如何转化为电信号。我特别喜欢它对于各种成像技术的对比和介绍，比如CCD和CMOS传感器的优缺点，还有不同波段成像的特点，这让我对手机摄像头和专业相机之间的差异有了更深刻的认识。而且，它还涉及到了图像采集、预处理等环节，像去噪、锐化这些操作，以前只是模糊的概念，现在有了更清晰的理解。总的来说，这本书为我打开了一扇了解数字图像世界的窗户，让我从一个纯粹的使用者，慢慢向一个理解者转变。
评分我一直觉得，如果想要深入了解一个领域，就必须从它的基础原理开始。这本书在“数字成像基础”这部分做得非常扎实。它没有回避那些必要的数学知识，比如采样定理、量化理论，但解释得相当清晰易懂，用了很多形象的比喻和图示，让我这个数学基础不算特别强的读者也能比较顺利地跟着思路走。它从光学的基本概念讲到数字成像的形成过程，细致地分析了影响图像质量的各种因素，比如分辨率、信噪比、动态范围等等。我特别感兴趣的是关于色彩空间的部分，RGB、CMYK、HSV这些不同的色彩模型，它们是如何表示颜色的，以及在不同的应用场景下，选择哪种模型更合适，书中都有详细的阐述。这本书还对各种成像传感器（CCD、CMOS）的工作原理进行了深入的分析，包括它们的结构、响应特性以及优缺点，这让我明白了为什么不同类型的相机在成像效果上会有差异。总的来说，这本书为我构建了一个坚实的数字成像理论基础。
评分这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是它将理论与实际应用紧密地结合在了一起。我是一个对图像识别和计算机视觉比较感兴趣的业余爱好者，平时会接触到一些开源的图像处理库，比如OpenCV。这本书在“系统技术”这部分，详细介绍了图像处理系统中各个模块的功能和实现，包括图像的获取、增强、复原、编码、压缩以及分析等。我尤其关注了书中关于图像复原的内容，例如如何利用点扩散函数来模拟退化过程，以及如何通过逆滤波、维纳滤波等方法来恢复原始图像。虽然实际应用中往往会面临更加复杂和不确定的退化因素，但书中提供的理论框架和算法思路，为我解决实际问题提供了重要的参考。此外，它还涉及了图像压缩的原理，比如JPEG编码的基本流程，这让我对日常使用的图片格式有了更深入的认识。总的来说，这本书为我学习和实践图像处理技术提供了一个系统的指引。
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