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页数:242

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出版时间:2007-8

价格:18.00元

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isbn号码:9787801219619

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• 心血管介入
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《数字图像处理与分析：基础、算法与应用》 图书简介 第一部分：数字图像处理基础 本书深入浅出地阐述了数字图像处理的理论基础与核心概念，旨在为读者构建坚实的理论框架，并理解现代图像处理技术背后的数学原理。 1. 图像的数字化基础 本章详细介绍了图像的本质——如何将连续的物理世界信息转化为可计算的数字形式。重点阐述了采样（Sampling）和量化（Quantization）过程，解释了空间分辨率和灰度分辨率对图像质量的决定性影响。我们探讨了不同类型的图像模型，包括灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、CMYK等色彩空间）以及多光谱图像的数学表示方法。此外，对图像传感器的工作原理和常见的图像获取设备特性进行了深入分析，为后续的图像预处理奠定基础。 2. 图像增强：提升视觉质量 图像增强是提升图像可读性和细节可见性的关键技术。本章聚焦于空域和频域的增强方法。 空域处理： 详细讲解了点运算（如灰度拉伸、阈值处理、伽马校正）如何在线性或非线性地映射像素值以改善对比度。重点分析了空间滤波技术，包括平滑（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）用于去除随机噪声，以及锐化（拉普拉斯算子、Sobel/Prewitt算子、非锐化掩模）用于增强边缘和细节。对不同卷积核的设计思想和在实际应用中的优劣进行了详尽的对比。 频域处理： 阐述了傅里叶变换（DFT）在图像分析中的核心地位。通过二维傅里叶变换，我们将图像从空间域转换到频域，使我们能更直观地理解图像的频率组成。详细介绍了理想低通、高通、带通滤波器以及Butterworth和高斯滤波器的设计与应用，解释了如何利用频率特性去除周期性噪声或进行平滑/锐化操作。 3. 图像复原：对抗退化过程 图像复原旨在通过数学模型估计原始图像，以补偿图像在获取或传输过程中发生的退化。本章侧重于建模和逆滤波。 退化模型： 建立准确的退化模型（如运动模糊、散焦模糊）是复原的前提。分析了点扩散函数（PSF）在频域中的作用。 逆滤波与约束滤波： 详细推导了直接逆滤波的局限性，即对噪声的极端敏感性。重点介绍了维纳滤波（Wiener Filtering）作为一种最小均方误差（MMSE）的最佳线性复原方法，并讨论了其参数估计和在实际场景中的应用。此外，还涵盖了约束最小二乘滤波和其他迭代复原方法。 第二部分：图像分析与特征提取 本部分将焦点从图像的“美化”转移到图像内容的“理解”，涵盖了图像分割、特征描述和形态学分析等核心分析技术。 4. 图像分割：划分图像区域 图像分割是将图像划分为有意义、同质的子区域的过程，是高层视觉分析的基础。 基于阈值的分割： 深入探讨了确定最佳阈值的方法，包括全局阈值法（如大津法 Otsu's Method）和局部自适应阈值法。 基于区域的分割： 讲解了区域生长、区域分裂与合并等方法，并讨论了这些方法如何利用像素间的空间相关性进行有效的区域划分。 边缘检测与链接： 详细分析了经典的边缘检测算子（Canny边缘检测算法的优化步骤和参数选择），以及如何通过边缘链接和霍夫变换（Hough Transform）来检测和识别图像中的直线、圆等基本几何形状。 5. 图像形态学处理：结构化分析 形态学处理基于集合论，专注于图像中对象形状和结构的分析与修改。 基本操作： 详述了腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）操作，以及它们在去除小噪声斑点、连接断开的边界等方面的应用。 复合操作： 深入讲解了开运算（Opening，先腐蚀后膨胀）和闭运算（Closing，先膨胀后腐蚀）在平滑轮廓、填充小孔中的作用。探讨了形态学梯度、顶帽变换（Top-Hat Transform）在提取亮/暗特征中的应用。 高级形态学应用： 介绍了基于形态学操作的对象骨架化（Skeletonization）和拓扑保持简化技术。 6. 图像特征描述与表示 有效区分不同图像内容的关键在于提取具有区分性的特征。 纹理特征： 讲解了如何量化图像的纹理信息，包括灰度共生矩阵（GLCM）的构建、统计特征（对比度、能量、熵）的提取，以及小波变换在多尺度纹理分析中的应用。 形状特征： 讨论了如何从分割出的对象中提取形状描述符，包括矩不变量（Hu Moments）、周长与面积比、傅里叶描述符（Fourier Descriptors）以及傅里叶-梅林变换在处理尺度和平移不变性问题中的应用。 局部特征描述子： 重点分析了现代计算机视觉中不可或缺的局部特征提取技术，如尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理，它们如何通过关键点检测、尺度空间构建和描述子生成实现对视角变化的鲁棒性。 第三部分：现代图像处理与前沿应用 本部分将介绍基于概率和统计的方法，以及在现代计算环境中越来越重要的图像压缩与重建技术。 7. 图像压缩技术 图像压缩旨在减少存储空间或传输带宽，同时保持可接受的视觉质量。 无损压缩： 阐述了游程编码（RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码的基本原理，它们如何通过统计冗余消除实现无损压缩。 有损压缩与变换域编码： 详细解析了离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的核心地位。解释了量化过程对视觉质量的影响，以及如何通过量化矩阵实现有损压缩的性能权衡。介绍了小波变换在图像压缩中的优势，特别是JPEG 2000标准中的应用。 8. 图像重建与反卷积 本章探讨了如何从不完整或受限的观测中重建高质量图像，这在医学成像（如MRI、CT）和超分辨率（Super-Resolution）领域至关重要。 迭代重建方法： 详细分析了最大似然期望最大化（MLEM）算法和共轭梯度法在处理高维图像重建问题中的收敛性和效率。 正则化方法： 探讨了如何通过引入先验知识来稳定反卷积问题。重点分析了Tikhonov正则化和Total Variation（TV）最小化在抑制噪声和保持图像边缘方面的表现。 9. 图像处理的计算方法与工具 为了高效实现上述算法，本书最后介绍了一系列计算方法论。 概率模型与贝叶斯方法： 介绍了马尔可夫随机场（MRF）在图像分割和去噪中的应用，以及如何利用贝叶斯框架进行概率推理。 数值优化基础： 简要回顾了梯度下降法、牛顿法及其在求解图像恢复和参数估计问题中的应用。 GPU加速与并行计算： 讨论了如何利用CUDA或OpenCL框架将图像处理任务并行化，以满足实时处理的需求。 本书结构严谨，内容全面，不仅涵盖了经典的数字图像处理技术，也融入了现代计算机视觉中的关键算法，适合作为高等院校计算机科学、电子工程、模式识别等专业学生及相关领域研究人员和工程师的专业参考教材。

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仅仅从封底的宣传语和作者简介来看，就能感受到作者在编写此书时投入了巨大的热情和严谨的态度。他们显然是希望这本书能真正服务于大众，解决实际的困惑，而不是仅仅停留在学术层面。我特别期待书中对于一些常见误区的澄清，因为在网络信息爆炸的时代，辨别真伪健康信息变得越来越困难。一本由专业人士撰写的、结构清晰的指南，其价值是不可估量的。这本书散发出的那种“赋能于民”的气场，让我对它充满了信心，相信它能成为我家庭健康管理中的重要一员。

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这本书的整体视觉感受非常专业且值得信赖。我注意到封面上对主题的提炼非常到位，既抓住了核心，又暗示了内容的丰富性。在匆匆翻阅的过程中，我捕捉到了几个似乎是关键知识点的标题，它们都显示出对读者需求的高度洞察力。好的书籍应该能够激发读者的好奇心，引导他们主动探索未知领域，而这本书的目录设计和章节划分，似乎就具备这种引导性。我尤其看好它在提供清晰的决策支持方面的潜力，期待它能帮助我在面对健康问题时，做出更明智、更自信的选择。这本书的出现，无疑是健康科普领域的一股清流。

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这本书的封面设计得非常吸引人，色彩搭配沉稳又不失活力，字体选择既现代又易于阅读。在拿到这本书时，我就能感受到它在内容组织上的精心策划。虽然我还没有深入阅读，但仅仅是翻阅目录，我就对它涵盖的广度和深度有了初步的印象。作者似乎非常注重实用性，将复杂的医学概念以清晰的脉络呈现出来，这一点对于非专业背景的读者来说尤其重要。我期待它能在保护心血管健康方面提供具体、可操作的指导，而不是空泛的理论说教。希望它能真正成为一本可以放在床头随时查阅的工具书，帮助我们更好地理解和应对生活中的健康挑战。这种对细节的关注，从书籍的装帧到初步的章节划分，都体现出作者的专业素养和对读者的尊重。

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这本书的装帧质量确实超出了我的预期，纸张的质地摸起来很舒服，给人一种高品质的感觉，这绝对是市面上许多同类书籍所不具备的。更重要的是，我注意到作者在逻辑构建上似乎花了大量心思，从基础知识的铺垫到深入问题的探讨，过渡自然流畅，不会让人感到突兀或不知所措。这种循序渐进的讲解方式，对于希望系统学习相关知识的人来说，简直是福音。我深信，好的结构是好内容得以有效传达的前提，而这本书在这方面做得非常出色，预示着内在的知识体系也会是坚实可靠的。

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我非常欣赏这本书的排版风格，那种恰到好处的留白和清晰的章节标题，让人在阅读时感觉非常舒适，眼睛不容易疲劳。这种对阅读体验的重视，在当前的快节奏生活中尤为可贵。从书中的一些引言和摘要来看，作者在语言表达上力求精准与平易近人之间找到平衡点，避免了过度使用晦涩难懂的专业术语，这无疑会大大拓宽读者的受众范围。我个人对其中关于生活方式调整的部分特别感兴趣，相信作者会提供一些基于循证医学的有效建议，帮助我们在日常生活中筑牢健康的防线。整体而言，这本书散发着一种可靠和权威的气息，让人愿意花时间去细细品味其中的智慧。

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