计算机文化基础上机实训及案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:西安电科大

作者:游鑫

出品人:

页数:166

译者:

出版时间:2007-8

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787560618944

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 文化
• 实训
• 上机
• 案例
• 教学
• 高等教育
• 信息技术
• 实践
• 入门

好的，这是一份关于《数字图像处理与计算机视觉基础》的图书简介，力求内容详实且具有专业性，完全不涉及您提供的《计算机文化基础上机实训及案例》的内容。 --- 图书简介：数字图像处理与计算机视觉基础 第一部分：图像的本质与采集 (The Essence of Imagery and Acquisition) 《数字图像处理与计算机视觉基础》一书，聚焦于现代信息科学领域中至关重要的两大分支——数字图像处理（DIP）与计算机视觉（CV）。本书旨在为读者构建一个从基础理论到前沿应用的坚实知识体系，特别强调数学原理在图像分析中的核心作用。 第一章：数字化世界的基石——图像的数学模型 本书伊始，便深入探讨了图像的数学本质。我们首先解析了连续图像到离散图像的转换过程，详细阐述了采样（Sampling）和量化（Quantization）的理论依据与实际影响。重点剖析了二维信号处理的基本概念，包括傅里叶变换（Fourier Transform）在图像空间和频率空间中的应用，特别是其在周期性噪声去除和图像压缩中的不可替代性。读者将掌握如何用矩阵代数来精确描述图像，理解像素、灰度级和色彩空间的内在联系。我们用大量的数学推导，解释了图像形成模型（Image Formation Model）如何描述光照、反射和传感器响应之间的复杂关系。 第二章：图像采集与增强的硬件与算法 本章着眼于图像的“生命起点”——采集设备。我们详细分析了各类图像传感器（如CCD与CMOS）的工作原理、噪声特性及其对最终图像质量的影响。随后，全书的重点转向了图像增强技术，这是后续复杂分析的前提。在空间域增强方面，我们系统介绍了灰度变换（如对数变换、幂律变换）如何调整图像对比度，以及直方图处理（均衡化、规定化）在优化视觉感知上的应用。频率域增强则涵盖了如何利用理想/巴特沃斯/高斯滤波器进行低通（平滑）和高通（锐化）滤波，并深入比较了这些滤波器在处理随机噪声和周期性噪声时的优劣。此外，本书还特别收录了形态学（Morphology）处理的基础，如腐蚀、膨胀、开闭运算，为后续的边缘检测和目标分割奠定形态学基础。 第二部分：核心处理技术与特征提取 (Core Processing and Feature Extraction) 第三章：图像的去噪与复原——消除干扰的艺术 噪声是图像处理中无法回避的挑战。本章提供了一整套噪声抑制策略。在空间域，我们详细对比了线性滤波器（如均值、高斯）和非线性滤波器（如中值、双边滤波器）在保护边缘细节方面的差异。针对特定噪声类型，如椒盐噪声和高斯白噪声，我们提供了最优的滤波选择依据。更进一步，本书进入图像复原领域，重点讲解了点扩散函数（PSF）的建模，并详尽阐述了维纳滤波（Wiener Filtering）的原理和实现，以及在逆滤波（Inverse Filtering）中如何应对噪声和PSF的不确定性问题。 第四章：边缘、角点与纹理——构建图像的骨架 特征提取是计算机视觉的“眼睛”。本章聚焦于如何从像素数据中提取出具有语义信息的高级特征。我们从梯度理论出发，系统讲解了一阶微分算子（如Sobel, Prewitt, Roberts）的特性。随后，深入探讨了Canny边缘检测算法的五个核心步骤，分析了其在实现最优检测、良好定位和单像素宽度边缘输出上的精妙设计。在角点检测方面，本书详尽介绍了Harris角点检测器的数学推导，并解释了如何通过非极大值抑制来获取稳定、可重复的兴趣点。此外，本章还涵盖了Hough变换在识别直线、圆和椭圆等几何形状中的强大应用，以及LoG (Laplacian of Gaussian) 和 DoG (Difference of Gaussians) 等基于二阶微分的特征提取方法。 第五章：图像分割的艺术——划分世界的边界 图像分割是理解场景内容的第一步。本书将分割技术分为三大类进行详细阐述。首先是基于阈值的方法，深入解析了Otsu’s方法的统计学意义，并介绍了多阈值分割的迭代策略。其次是基于区域的分割，包括了区域生长（Region Growing）算法的实现细节及其对种子点选择的敏感性分析。最后，我们详尽介绍了基于边缘的分割方法，重点分析了水平集（Level Set）方法在处理复杂拓扑结构分割问题上的优势，以及Watershed（分水岭）算法的原理、过分割问题及其缓解措施。 第三部分：现代视觉计算与深度学习融合 (Modern Vision and Deep Learning Integration) 第六章：多尺度分析与图像描述符 为了实现对图像中物体在不同尺度和视角下的鲁棒识别，多尺度分析至关重要。本章详细介绍了尺度空间理论（Scale-Space Theory），解释了高斯尺度空间如何自然地表示图像信息在不同尺度下的变化。我们全面梳理了经典图像描述符，包括SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 和 SURF (Speeded Up Robust Features) 的设计思路、关键点定位、描述符生成及其在目标匹配中的应用。读者将理解为何这些描述符能够抵抗仿射变换和光照变化。 第七章：几何变换与三维重构基础 计算机视觉的最终目标往往是理解三维世界。本章从二维图像的几何变换入手，包括平移、旋转、缩放、剪切，以及更复杂的透视变换。重点讲解了单应性矩阵（Homography）的计算及其在图像拼接（如全景图生成）中的应用。随后，本书将视角转向三维重建的基石——相机标定（Camera Calibration），解释了内参和外参矩阵的物理意义，并介绍了如何通过棋盘格等标定板实现精确标定。最后，对立体视觉（Stereo Vision）的基本原理进行了介绍，包括视差图的计算和匹配算法的初步概念。 第八章：从传统方法到深度学习的桥梁 面对海量视觉数据，传统算法在泛化能力上受到限制。本章作为连接传统方法与前沿深度学习的枢纽，首先回顾了传统机器学习在图像分类中的应用（如SVM，Adaboost）。随后，本书转向卷积神经网络（CNN）的基础结构，详细解析了卷积层、池化层、激活函数的数学运算及其在特征层次提取中的作用。重点剖析了LeNet、AlexNet等里程碑式网络的结构，并解释了反向传播如何训练这些复杂的网络模型。本章强调，理解传统DIP和CV的理论，是高效设计和优化深度视觉模型的前提。 --- 本书特色与适用对象： 本书内容组织逻辑严谨，理论深度与工程实践并重，每章均配有清晰的数学推导和算法流程图。我们强调读者应具备扎实的微积分、线性代数基础。本书非常适合高等院校计算机科学、电子工程、自动化专业的本科高年级学生和研究生作为教材或参考书，同时也是希望系统性掌握现代图像处理与计算机视觉技术的工程师和研究人员的理想读物。通过本书的学习，读者将能够独立开发复杂的图像分析和模式识别应用。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧实在是让人眼前一亮，那种朴实的封面设计，初拿到手中时，就能感觉到它蕴含的扎实内容。我尤其欣赏它在图文结合上的用心，很多复杂的概念，配上清晰直观的插图，瞬间就变得易于理解。比如讲解文件系统结构时，那种层层递进的示意图，比单纯的文字描述要有效得多。而且，这本书的字体选择也非常舒服，阅读起来一点都不费眼睛，长时间盯着屏幕学习后，再来看纸质书上的文字，感觉非常放松。装订方面也很结实，即便是经常翻阅，也不会出现散页的情况，这对于一本工具书来说至关重要。整体而言，作为一本技术的学习资料，它在视觉体验上做到了相当高的水准，让人愿意主动去翻阅和学习，而不是把它束之高阁。这种对细节的关注，体现了编者对读者的尊重，也为后续的学习打下了良好的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑简直是教科书级别的流畅，它没有急于抛出那些高深的理论，而是像一位经验丰富的老教师，循循善诱地引导我们进入计算机世界的大门。初学者最怕的就是概念的跳跃性太大，但这本书巧妙地设置了知识的“缓冲带”。它从最基础的硬件组成讲起，然后平稳过渡到操作系统的基本原理，每一步都像是为前一步做的铺垫。读到某个模块时，你可能会觉得“嗯，这个我好像在前面的章节里见过影子”，这种前后呼应的设计，极大地增强了知识的连贯性和整体性。我感觉自己不是在生硬地记忆知识点，而是在构建一个完整的认知地图。这种构建式的学习体验，让原本枯燥的理论学习过程，变得充满了探索的乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书在语言风格上的那种独特的“人情味”。它摒弃了许多技术书籍常见的、冷冰冰的、充满术语的表达方式，转而采用了一种更贴近日常交流的口吻。有时候，作者甚至会插入一些小小的、幽默的旁注或者历史花絮，让阅读过程充满了惊喜。比如在介绍某项网络协议时，它会用一个生动的比喻来解释其工作原理，让我这个对网络了解不多的人也能迅速抓住核心要点。这种将复杂概念“翻译”成易懂语言的能力，是很多专业书籍所欠缺的。它让我感觉，作者不是高高在上地传授知识，而是真正地坐在我身边，耐心指导我理解每一个技术细节，这种亲切感极大地降低了学习的心理门槛。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度来看，这本书的处理方式非常平衡，它既照顾了入门者的需求，又没有浅尝辄止，对有一定基础的读者也提供了深挖的空间。我惊喜地发现，在一些看似基础的章节后面，往往隐藏着深入探讨该技术发展历程或者底层机制的“拓展阅读”部分。这使得这本书的价值得到了延伸，它不只是一本教材，更像是一本可以伴随读者从初级向中级迈进的参考手册。例如，当讨论到内存管理时，它不仅解释了什么是虚拟内存，还简要地提及了不同操作系统的具体实现差异，这对于那些渴望了解“为什么”而不是仅仅知道“是什么”的读者来说，无疑是极具吸引力的。这种分层级的知识呈现，让这本书的生命周期得到了延长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性和时效性处理得相当到位，它并没有沉溺于过时的技术细节，而是将重点放在了那些具有长久生命力的核心概念上。在讲解软件操作或特定工具的使用时，它似乎很谨慎地选择了那些应用范围最广、变化相对较慢的基础工具，避免了因技术快速迭代而导致内容迅速过时的风险。同时，它通过引入一些经典的、经过时间检验的案例作为示例，确保了学习的有效性。我能感受到编者在选择案例时所下的功夫，每一个例子都像是精心挑选过的“最佳实践”，能够最大限度地展示理论在实际工作中的应用场景。这种对基础和普适性的聚焦，让这本书即便在未来几年内，依然能够保持其作为学习基石的地位，不会轻易被新的热点所取代。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆