具体描述
高鸿锦等编著的《液晶与平板显示技术》是在清华大学液晶中心举办的“液晶与平板显示技术高级研讨班”使用多年的讲义基础上，由清华大学、北京大学的多位教授及业界资深专家撰写而成。
《液晶与平板显示技术》共分14章，内容涉及：平板显示器导论、光度和色度、图像质量与显示器性能、液晶化学、液晶物理、液晶光学、常用液晶显示器、薄膜晶体管液晶显示、液晶显示器件相关原材料、彩色PDP基础、有机发光二极管显示、场致发射显示、无机电致发光显示及投影显示等。本书对平板显示领域目前备受关注的各主要显示器的原理、工艺结构、驱动电路和应用范围，以及发展前景都作了全面介绍，但全书的重点则放在液晶显示器上。
《液晶与平板显示技术》可作为大专院校相关专业的本科生和研究生教材，也可供广大从事液晶与平板显示器工作的专业人士参考，更是众多平板显示器件爱好者的良师益友。
《数字图像处理原理与实践》 内容概要： 本书深入剖析数字图像处理的核心概念、数学原理与前沿技术，并结合丰富的实践案例，旨在为读者提供一个全面、系统且实用的学习框架。全书共分为十二章，循序渐进地引导读者从基础理论走向高级应用。 第一章：数字图像概述与基础 本章将从最基础的层面介绍数字图像的构成。我们将探讨数字图像的定义，理解像素（pixel）作为图像基本单元的概念，并介绍图像的采样（sampling）和量化（quantization）过程。读者将了解到模拟信号如何被转换为离散的数字信号，以及分辨率、位深度（bit depth）等关键参数如何影响图像的质量和信息量。此外，本章还会介绍不同类型的数字图像，如二值图像、灰度图像、彩色图像，并阐述它们在表示方式上的差异。同时，我们将简要介绍图像文件格式（如BMP, JPEG, PNG）的特点和应用场景。 第二章：图像增强的空间域技术 本章聚焦于在空间域中直接对像素值进行操作的图像增强技术。我们将详细讲解点运算，包括灰度变换（如对数变换、幂律变换、对比度拉伸）的原理及其在改善图像对比度和亮度方面的作用。随后，我们将深入研究邻域运算，重点介绍各种空间滤波器（filters），如平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波器（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子）用于突出图像边缘和细节。读者将理解卷积（convolution）在滤波器实现中的核心作用，并通过实例学习如何选择合适的滤波器来达到预期的增强效果。 第三章：图像增强的频率域技术 本章将把图像处理的视角转移到频率域。我们将介绍傅里叶变换（Fourier Transform）的基本原理，并解释图像的频率成分与图像细节之间的关系，高频分量对应细节，低频分量对应平滑区域。在此基础上，我们将详细阐述频率域滤波的整个流程，包括图像的傅里叶变换、滤波器的设计（低通滤波器、高通滤波器、同态滤波器）以及滤波后的逆傅里叶变换。读者将学习如何利用频率域技术去除周期性噪声、增强或抑制图像的特定频率成分，从而实现更精细的图像增强。 第四章：图像复原 本章旨在解决图像质量退化的问题，即图像复原。我们将分析图像退化的常见模型，包括模糊（blurring）和噪声（noise）。对于模糊，我们将介绍退化函数的概念，并深入讲解逆滤波（inverse filtering）和维纳滤波（Wiener filtering）等复原算法的原理和局限性。维纳滤波通过引入噪声统计信息来改善复原效果，将是本章的重点。此外，我们还会讨论限制性平均值滤波（constrained averaging）等启发式复原方法。 第五章：彩色图像处理 本章将拓展到彩色图像的处理。我们将介绍不同彩色模型，如RGB、CMY、HSV/HSL等，理解它们在颜色表示和应用上的区别。读者将学习如何在不同彩色空间之间进行转换，并理解彩色图像的通道分离和合成操作。本章还将探讨彩色图像增强的技术，如基于特定通道的增强，以及彩色图像的平滑和锐化。最后，我们将简要介绍彩色图像分割和边缘检测的基本概念。 第六章：图像分割 图像分割是将图像划分为若干具有共同属性的区域的过程，是许多图像分析任务的前提。本章将介绍几种主要的分割方法。首先是基于阈值的方法，包括全局阈值和自适应阈值技术（如Otsu's方法），它们通过像素灰度值差异来区分前景和背景。其次是基于边缘的方法，我们将复习边缘检测技术（如Canny算子），并探讨如何利用边缘信息连接形成封闭区域。最后，我们将介绍区域生长（region growing）和区域分裂合并（region splitting and merging）等基于区域的分割技术。 第七章：形态学图像处理 形态学（Morphology）是基于图像中对象形状和结构的一类图像处理技术。本章将详细介绍两种基本操作：腐蚀（erosion）和膨胀（dilation）。我们将解释它们如何改变图像的形状，例如腐蚀可以去除小的物体和细小的连接，膨胀可以填充小的空洞和连接断开的物体。在此基础上，我们将介绍更复杂的形态学操作，如开运算（opening）和闭运算（closing），它们是腐蚀和膨胀的组合，分别用于去除小的噪声和填充物体内部的小孔。此外，我们还会探讨骨架提取（skeletonization）、击中或不击中变换（hit-or-miss transform）等高级形态学应用。 第八章：图像特征提取 特征提取是识别和描述图像中重要模式的关键步骤。本章将介绍各种用于提取图像特征的技术。首先是边缘、角点和区域特征，我们将回顾边缘检测算子，并介绍Harris角点检测等角点检测算法。然后，我们将深入研究图像的纹理特征，如灰度共生矩阵（GLCM）的统计特征（对比度、相关性、能量、同质性）以及局部二值模式（LBP）等。此外，我们还会介绍一些全局特征，如形状描述符。 第九章：图像压缩 图像压缩旨在减少图像数据量，以便于存储和传输。本章将介绍两种主要的图像压缩技术：无损压缩（lossless compression）和有损压缩（lossy compression）。我们将深入讲解无损压缩的原理，如游程编码（Run-Length Encoding, RLE）和霍夫曼编码（Huffman Coding）。对于有损压缩，我们将重点介绍JPEG压缩标准的流程，包括离散余弦变换（DCT）、量化（quantization）和熵编码（entropy coding）。读者将理解有损压缩如何在牺牲少量图像信息的情况下实现高压缩比。 第十章：图像变换与表示 本章将介绍几种重要的图像变换，它们能够将图像映射到不同的域，从而便于分析和处理。除了已经介绍的傅里叶变换，我们还将深入探讨离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的应用，并介绍小波变换（Wavelet Transform）及其在图像去噪、特征提取和多分辨率分析中的优势。此外，我们将简要介绍Radon变换及其在医学影像重构等领域的应用。 第十一章：机器学习在图像处理中的应用 本章将介绍机器学习技术如何被应用于图像处理领域。我们将从基础的分类算法入手，如支持向量机（SVM）和K近邻（KNN），讲解它们如何用于图像分类和模式识别。随后，我们将介绍深度学习（Deep Learning）在图像处理中的革命性影响，重点讲解卷积神经网络（CNN）的结构和工作原理，以及其在图像识别、目标检测和图像生成等任务上的强大能力。我们将通过实际案例展示如何训练和应用CNN模型。 第十二章：高级图像处理应用与展望 本章将拓展到更广泛和前沿的图像处理应用领域。我们将讨论计算机视觉（Computer Vision）中的核心问题，如图像配准（image registration）、立体视觉（stereopsis）、运动估计（motion estimation）和目标跟踪（object tracking）。此外，我们还会介绍医学图像处理、遥感图像分析、视频处理等特定领域的应用。最后，本章将对未来图像处理技术的发展趋势进行展望，包括三维重建、生成式模型（如GANs）以及更高效、鲁棒的算法。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 理解数字图像的基本原理和表示方式。 掌握空间域和频率域的图像增强技术，并能根据实际需求进行选择和应用。 理解图像复原的原理，并掌握常用的复原算法。 掌握彩色图像处理的基本方法和技术。 熟悉多种图像分割技术，并能选择合适的算法进行图像分割。 理解形态学图像处理的原理，并能利用其进行图像分析和预处理。 掌握常用的图像特征提取方法。 理解图像压缩的原理，并了解不同压缩算法的特点。 熟悉多种图像变换技术及其在图像处理中的应用。 了解机器学习，特别是深度学习在图像处理中的基本应用。 初步了解计算机视觉和相关领域的先进应用。 目标读者： 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、信息科学等相关专业的学生、研究人员以及对数字图像处理感兴趣的工程师和开发人员。具备一定的数学基础（如线性代数、微积分、概率论）和编程基础（如Python、MATLAB）的读者将更容易理解本书内容。 《数字图像处理原理与实践》是一本理论与实践紧密结合的著作，它将带领您深入探索数字图像处理的奥秘，掌握核心技术，并为解决实际问题提供强大的工具。
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