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《高等院校规划教材·计算机应用技术系列·AutoCAD2008中文版机械绘图实例教程(第3版)》通过大量典型实例详细介绍了AutoCAD 2008中文版各种命令的操作方法以及利用AutoCAD 2008中文版进行机械绘图，即绘制零件图、装配图、轴测图和三维造型的方法。在绘图过程的讲解中还介绍了作者在教学过程和实际操作中摸索出来的很多绘图技巧，可以帮助读者全面提高绘图技能。书中每个实例均附有二维平面图和相应的三维实体图形，为读者看图提供了方便，复杂的实例中还附有操作流程，便于读者对照操作。
《精通现代数字影像处理技术：从原理到实践的高级应用指南》 内容概述： 本书并非关于计算机辅助设计（CAD）或机械制图的教程，而是深入剖析当代数字影像处理技术的专业参考书。它旨在为图像处理领域的专业人士、高级爱好者以及相关科研人员提供一套全面、系统且具有前瞻性的理论框架与实战指南。全书的焦点集中在图像采集、数字信号处理、高级图像重建、色彩科学以及新兴的计算摄影学等多个维度，力求将复杂的数学模型与实际应用场景紧密结合。 本书的第一部分着重于数字图像采集与基础理论。我们将从光电转换的物理基础讲起，详细阐述CCD与CMOS传感器的结构、噪声模型（如散粒噪声、暗电流噪声、读取噪声）的数学表述及其抑制方法。随后，深入探讨采样定理在二维离散信号处理中的具体应用，包括混叠现象的产生机理和抗混叠滤波器的设计。图像的数字化过程，如量化误差的分析，也将被细致剖析。 第二部分是高级图像空间域与频率域处理技术。不同于基础的线性滤波，本章详述了非线性滤波器的性能分析，特别是中值滤波、形态学滤波（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）在去除椒盐噪声和提取图像特征方面的优越性。在频率域，本书超越了简单的傅里叶变换（FT）应用，重点讲解了离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的核心地位，并引入了小波变换（Wavelet Transform）的概念及其在多分辨率分析、图像去噪和特征提取中的优势。对二维卷积的计算效率优化，例如使用快速傅里叶变换（FFT）进行加速，也会作为关键技术点进行阐述。 第三部分是图像恢复与重建的深度探索。这一部分是本书的技术核心之一，专注于解决图像退化问题。首先，对退化模型的建立（如点扩散函数——PSF的建模）进行详尽的数学描述。接着，深入讲解反卷积技术，包括维纳滤波器的设计原理、约束最小二乘法（C-LS）的迭代过程。对于更复杂的逆问题，本书引入了基于正则化的图像重建方法，如Tikhonov正则化和Total Variation（TV）正则化，并探讨了如何选择合适的正则化参数以平衡保真度和光滑性。此外，对盲解卷积（当PSF未知时）的现有算法，如Lucy-Richardson算法的收敛性分析，也将有所涉及。 第四部分聚焦于现代色彩科学与图像增强。本书对色彩空间理论进行了系统的梳理，从基本的RGB、CMY到感知均匀的CIELAB和CIECAM02模型。色彩管理系统（CMS）的实现机制，包括ICC Profile的生成与应用，被作为实际工作流的关键环节进行讲解。在图像增强方面，除了直方图均衡化外，我们重点分析了自适应直方图均衡化（如CLAHE）在局部对比度增强中的表现，并探讨了基于Retinex理论的图像亮度与色彩分离方法。 第五部分的前沿内容集中在计算摄影学与深度学习在图像处理中的融合。计算摄影学部分涵盖了高动态范围（HDR）成像的原理（曝光包围与色调映射算法，如摄影师辅助映射PEM）、光场成像技术的基本原理及其应用。在深度学习章节，本书介绍了卷积神经网络（CNN）如何被应用于图像去噪（如DnCNN架构）、超分辨率重建（Super-Resolution）以及语义分割任务。对于希望应用这些技术的读者，书中提供了PyTorch/TensorFlow框架下核心网络的结构解析和关键训练策略的讨论，但侧重于原理而非简单的代码复现。 本书特色： 1. 理论深度与实践广度兼顾： 每一章节的理论推导都严格遵循数学逻辑，同时配有针对性的工程案例分析，确保读者能将知识转化为解决实际问题的能力。 2. 聚焦前沿： 大量篇幅用于介绍小波分析、正则化重建和深度学习在图像处理中的应用，确保内容的时效性和先进性。 3. 详尽的数学分析： 对关键算法如维纳滤波、迭代反卷积过程的收敛条件和稳定性进行了细致的数学剖析，适合有较强数学背景的读者深入研究。 4. 跨学科视野： 本书将光学、信号处理、计算机科学和感知心理学知识融为一体，构建了一个完整的数字影像处理知识体系。 本书适合于从事数字图像处理、计算机视觉、遥感信息处理、医学影像分析等领域的工程师、研究人员，以及高年级本科生和研究生作为专业参考教材使用。阅读本书，读者将掌握从底层信号处理到顶层智能算法的全套数字影像处理工具箱。
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