具体描述
《多媒体技术应用基础》是中等职业学校计算机及应用专业核心课程的教材，由4个单元构成，通过对《多媒体技术应用基础》的学习，学生可以了解多媒体技术的基础知识，掌握多媒体素材的采集方法与技术，培养出信息获取、使用的道德意识，学会按不同的任务要求组织和加工多媒体素材，在完成任务的过程中学会沟通与合作，能基本胜任多媒体文档的管理、多媒体系统设备使用与维护等基础性工作，并为提高各专门化方向的职业能力奠定良好的基础。
《多媒体技术应用基础》编写以岗位职业能力分析和职业技能考证为指导，以《上海市中等职业学校计算机及应用专业教学标准》中的“多媒体技术应用课程标准 ”为依据，以岗位任务引领，以工作任务为载体，强调理论与实践相结合，体系安排遵循学生的认知规律，注意深入浅出的讲解，在将多媒体技术的最新发展成果纳入教材的同时，力争使教材具有趣味性和启发性。此外，《多媒体技术应用基础》还配有教学指导手册。
《数字图像处理与分析》 内容简介 本书全面系统地介绍了数字图像处理与分析领域的基础理论、关键算法和实际应用。内容涵盖了从数字图像的获取、表示到高级分析处理的各个环节，旨在为读者打下坚实的理论基础，并掌握解决实际图像问题的能力。 第一部分：图像基础与预处理 第一章 数字图像基础 本章首先界定了数字图像的本质，阐述了人眼视觉系统的工作原理及其与图像信息获取的关联。详细讨论了连续图像到离散数字图像的采样和量化过程，包括空间分辨率和灰度分辨率的概念及其对图像质量的影响。重点讲解了数字图像的数学表示形式，如二维矩阵和向量空间模型，以及常见的图像文件格式（如BMP、TIFF、JPEG的底层结构）。此外，引入了图像的灰度级分布直方图，作为图像内容和质量评估的直观工具，并介绍了直方图的计算与基本分析方法。 第二章 图像增强技术 图像增强是提高图像质量、突出有用信息的重要手段。本章分为空域增强和频域增强两大部分。 在空域处理方面，详细阐述了点运算，包括灰度线性变换、非线性变换（如对数压缩和幂律（伽马）变换），并分析了这些变换在调整图像对比度和亮度中的作用。随后深入讲解了基于灰度级分级的技术，如直方图均衡化（HE）和直方图匹配（Specification），重点剖析了这些方法在扩大图像动态范围的机理。本章还重点讨论了空间域滤波，区分了线性滤波和非线性滤波。线性滤波部分详细介绍了均值滤波器、高斯滤波器在图像平滑中的应用和理论基础，并分析了它们的模糊效应。非线性滤波方面，则侧重讲解了中值滤波、最大/最小值滤波在去除脉冲噪声（椒盐噪声）和保护边缘方面的优势与局限性。 在频域处理方面，首先介绍了二维傅里叶变换（DFT）的性质，特别是其平移、线性、对称性，以及幅度谱和相位谱的物理意义。接着，详细阐述了如何利用频域滤波器进行图像增强，包括理想低通滤波器（LPF）、巴特沃斯低通滤波器（BLPF）和高斯低通滤波器（GLPF）在平滑噪声中的表现。对于锐化，则系统介绍了高通滤波器（HPF），包括理想高通、巴特沃斯高通和高斯高通滤波器的设计，以及它们在增强图像细节和边缘上的效果。最后，介绍了同态滤波的概念，用于同时校正图像的照明不均匀性和增强对比度。 第三部分：图像恢复与重建 第三章 图像噪声模型与恢复 本章聚焦于对图像退化过程的数学建模和逆过程——图像恢复。首先分类讨论了常见的图像噪声模型，包括高斯白噪声、瑞利噪声、均匀噪声、脉冲噪声（椒盐噪声）和周期性噪声的统计特性和来源。接着，建立了图像退化模型，即退化图像是原始图像、退化函数（点扩散函数，PSF）和噪声的卷积，并引入了傅里叶域的退化模型。 图像恢复的核心在于逆滤波。本章详细介绍了线性恢复方法，包括维纳滤波（Wiener Filter）的理论推导，分析了它如何利用噪声和信号的功率谱来最小化均方误差（MSE），以及在已知退化函数和噪声统计特性的前提下的最佳估计效果。此外，还探讨了约束最小二乘滤波。对于无法准确得知退化函数的情况，本章重点介绍了盲复原技术的基本思想和迭代算法的初步概念。 第四章 图像重建：插值与超分辨率 本章关注如何通过数学方法重建或提高图像的有效分辨率。在图像缩放和配准中，插值技术至关重要。详细讲解了零阶保持（Nearest Neighbor）、双线性插值和双三次插值（Bicubic Interpolation）的原理、计算公式及其在图像放大中的效果对比。 超分辨率（Super-Resolution, SR）技术作为高级重建方法，被单独列出。本章介绍了基于插值的传统SR方法，并引入了基于学习的SR方法的基本框架，解释了如何通过训练数据来学习低分辨率到高分辨率的映射关系，以期获得更清晰的细节恢复。 第四部分：图像分割与特征提取 第五章 图像分割技术 图像分割是将图像划分成互不重叠的、具有相似特性的区域的过程。本章首先介绍了基于灰度阈值的分割方法，包括阈值选择的理论基础，重点讲解了Otsu（大津法）和迭代阈值法等全局和局部阈值法的原理与实现。 随后，系统介绍了基于区域的分割方法，如区域生长法（Region Growing），讨论了种子点的选择、相似性准则的建立。另一重要分支是基于边缘的分割，对Canny边缘检测算法的步骤（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和滞后连接）进行了深入的剖析。 最后，本章引入了基于模型和能量最小化的分割方法，特别是水平集（Level Set）方法的基本思想，展示了它们在处理复杂、不规则形状物体边界时的强大能力。 第六章 图像特征描述与表示 特征是图像信息处理的核心。本章首先讨论了如何使用边缘和区域作为基本特征。在边缘描述方面，重点介绍了边界表示方法（如链码、多边形逼近）。在区域描述方面，讲解了如何提取几何特征（如周长、面积、紧致度、矩形拟合）和拓扑特征。 本章的重点在于描述图像的纹理和形状。纹理分析部分详细介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的构建及其派生的统计特征（如对比度、能量、熵、相关性），这些特征是描述局部灰度模式的关键。形状描述部分则涵盖了傅里叶描述符和Hu矩不变矩的应用。 第七章 图像变换与特征提取 本章专注于那些能够从全局或特定局部区域提取鲁棒特征的数学变换。 霍夫变换（Hough Transform）被作为检测参数化曲线（直线、圆）的经典方法进行了详尽介绍，阐述了其如何从数据空间转换到参数空间进行投票和峰值检测，以实现对特定几何形状的鲁棒提取。 随后，本章深入探讨了图像的结构分析与特征点检测。重点介绍了角点和兴趣点检测算法，如Harris角点检测器的原理，以及尺度不变特征变换（SIFT）的核心思想，包括尺度空间构建、LoG/DoG生成、关键点定位和描述符的生成，强调了SIFT在尺度和旋转不变性方面的优势。 第八章 图像配准基础 图像配准是空间信息处理中的关键步骤，用于将来自不同传感器、不同时间或不同视角的图像对齐。本章首先介绍了图像配准的数学框架，包括几何变换模型的选择（如刚体、相似、仿射、投影变换）。接着，讨论了特征点匹配的方法，如基于描述符的匹配（如暴力匹配和FLANN）。最后，重点讲解了如何利用RANSAC（Random Sample Consensus）算法来鲁棒地估计和剔除误匹配点，从而精确计算出最优的几何变换参数。 全书结构严谨，理论与实践并重，适合作为高等院校计算机科学、电子信息工程、遥感科学等专业本科生和研究生的教材或参考书。
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