数据库技术基础及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:刘国燊

出品人:

页数:461

译者:

出版时间:2008-2

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787121058011

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 数据库
• 应用
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• 计算机基础
• 信息技术
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《数字图像处理与计算几何基础》内容简介 绪论：视觉世界的数字化与几何的基石 本书旨在深入探讨数字图像处理与计算几何这两大交叉学科的核心理论与前沿应用。随着信息时代的飞速发展，图像数据已成为我们理解和交互世界的主要载体，而几何学则是描述空间结构和形态变化的基础工具。本书紧密围绕如何有效地获取、分析、理解和重构视觉信息展开，为读者构建一个从理论到实践的完整知识体系。 第一部分：数字图像处理的理论与实践 第一章：图像的数字化与表示 本章从最基础的层面入手，详述了连续光信号如何转化为离散的数字图像。内容涵盖采样（取样）和量化（灰度级或色彩深度）的基本原理，详细介绍了不同的图像模型，包括灰度图像、彩色图像（RGB、CMYK、HSV等模型）的数学表示。特别关注了图像在计算机内存中的存储结构，如位图、矢量图的特性差异，以及不同数据结构（如四叉树、八叉树）在图像表示中的优势与应用场景。此外，对图像的质量度量标准，如信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）进行了深入的分析。 第二章：图像增强与复原 图像增强是改善图像视觉效果的关键步骤。本章系统梳理了空域增强方法，重点解析了点处理技术（如灰度变换、对比度拉伸）和空间滤波技术。空间滤波部分，详细阐述了线性滤波（均值滤波、高斯滤波）和平滑噪声的机制，以及非线性滤波（中值滤波、最大/最小值滤波）在去除椒盐噪声和脉冲噪声中的有效性。 在图像复原方面，本章深入探讨了噪声模型的建立（如高斯白噪声、瑞利噪声），并重点介绍了逆滤波、维纳滤波等基于频域的复原技术。对于图像模糊问题的处理，详细讲解了点扩散函数（PSF）的建模，以及盲解卷积在实际应用中的挑战与解决方案。 第三章：图像的空间变换与形态学处理 图像的空间变换是实现图像配准、校正和特征提取的基础。本章详述了基本的几何变换，如平移、旋转、缩放，并深入解析了更复杂的仿射变换和透视变换的数学原理，包括齐次坐标的使用和变换矩阵的构建。 形态学处理是处理图像中物体形状和结构信息的强大工具。本章以集合论为基础，详细介绍了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的定义、数学公式及其在去除小噪点、连接断裂结构等方面的应用。同时，扩展讲解了Top-Hat变换、Bottom-Hat变换以及基于梯度的形态学（如形态学梯度），为后续的分割和特征提取奠定基础。 第四章：图像的分割技术 图像分割是识别和定位图像中感兴趣区域（ROI）的核心步骤。本章首先介绍基于灰度阈值的分割方法，包括全局阈值法（如Otsu法）和局部自适应阈值法。接着，深入探讨了基于区域的分割方法，如区域生长法和区域分裂合并法。 边缘检测作为分割的先导步骤，被专门详细论述，涵盖了一阶微分算子（Sobel, Prewitt）和二阶微分算子（Laplacian、LoG）。此外，本章还对Hough变换在检测特定几何形状（直线、圆）中的应用进行了详尽的解析，并引入了基于活动轮廓模型（如Snakes模型）的先进分割思想。 第二部分：计算几何的基础理论与应用 第五章：几何对象的基本表示与拓扑 本部分聚焦于如何在计算机中精确、高效地表示和操作几何实体。本章首先界定了点、线、多边形、曲线等基本元素的数学定义。重点介绍了参数曲线（如Bézier曲线、B-样条曲线）的构建原理、控制点插值特性以及局部修改能力。 拓扑结构是几何处理的底层语言。本章详细阐述了欧拉公式在平面图和三维流形中的应用，以及如何使用半边数据结构（Half-Edge Data Structure）来高效存储和遍历复杂网格的邻接关系，这对于后续的网格处理至关重要。 第六章：几何运算与碰撞检测 精确的几何运算是计算机图形学和机器人学的基础。本章详细介绍了二维和三维空间中的向量代数、仿射变换在计算中的应用。内容涵盖了线段交点计算、多边形内部测试（射线法、缠绕数法）的算法细节和鲁棒性分析。 碰撞检测是实时系统中不可或缺的一环。本章系统介绍了分离轴定理（SAT）在检测凸多面体碰撞中的应用，以及AABB（轴对齐边界框）树和OBB（定向边界框）树在加速复杂场景碰撞查询中的构建与遍历策略。 第七章：网格与曲面重构 三维扫描和数据采集产生了大量的点云数据，如何从这些离散点重建出光滑、可用的表面是计算几何面临的重大挑战。本章详细介绍了体素化方法（如Marching Cubes算法）从隐式函数或点云中提取等值面。 在表面重构方面，本章深入讲解了Delaunay三角剖分（DT）和其对偶结构——Voronoi图，分析了它们在平面区域化和最近邻搜索中的优势。同时，重点介绍了基于径向基函数（RBF）和隐式曲面（如Poisson重建）的点云重建技术，比较了它们在处理噪声和空洞数据时的表现。 第八章：计算几何的高级主题与应用 本章将理论知识扩展到更广阔的应用领域。详细讨论了计算几何在空间数据结构（如k-d树、八叉树在范围查询和最近点搜索中的应用）中的优化策略。内容还包括计算几何在路径规划中的应用，如可见性图和配置空间的概念。 最后，本章引入了计算拓扑学（Topological Data Analysis, TDA）的初步概念，探讨如何利用持久同调等工具从复杂数据中提取稳定、可解释的形状特征，为大数据分析提供新的几何视角。 结语：融合与展望 全书的知识体系紧密围绕“图像数据的几何化分析”这一核心目标构建。数字图像处理技术为我们提供了视觉信息的量化和初步分析能力，而计算几何则提供了处理这些数据背后空间结构和形态变化的严谨数学工具。掌握本书内容，读者将具备进行复杂多媒体分析、三维重建、虚拟现实环境构建以及高级计算机视觉算法设计的能力。

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这本书编著的还是挺好的，知识点很有序，内容虽然有点旧，但是比起国内许多书来说已经是本良心书了，而且价格也很划算。

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