印染助剂 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:385

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出版时间:2008-7

价格:58.00元

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isbn号码:9787122021311

丛书系列:

图书标签:

• 印染助剂
• 纺织化学
• 印染技术
• 表面活性剂
• 分散剂
• 匀染剂
• 固色剂
• 柔软剂
• 功能助剂
• 精细化工

好的，这是一本名为《数字图像处理与应用》的图书简介，其内容完全不涉及“印染助剂”： --- 数字图像处理与应用 内容简介 本书系统而深入地阐述了数字图像处理领域的核心理论、关键算法以及实际应用技术。旨在为计算机科学、电子工程、自动化、医学影像、遥感等相关专业的学生、研究人员及工程技术人员提供一本兼具理论深度与工程实践价值的专业参考书。 全书结构严谨，逻辑清晰，从基础的图像表示入手，逐步深入到复杂的图像分析与识别技术，覆盖了从二维到多维图像处理的广阔范围。 第一部分：图像基础与预处理 (Foundations and Preprocessing) 本部分奠定了数字图像处理的理论基础，并详细介绍了对原始图像进行优化和校正的关键步骤。 第一章 图像的数字化基础： 深入解析了图像的数学模型，包括连续与离散信号的差异。重点探讨了采样（Sampling）和量化（Quantization）的原理及其对图像质量的影响，特别是空间分辨率和灰度级的确定。讨论了图像表示的常见格式，如灰度图像、彩色图像（RGB、CMY、HSI色彩空间间的转换与特性）。 第二章 图像增强： 专注于改善人眼观察效果和后续分析的图像质量。详述了空间域增强技术，如点运算（如灰度拉伸、阈值处理）、直方图处理（均衡化、规定化）的数学原理和实现方法。引入频率域增强的概念，讲解二维傅里叶变换在图像处理中的应用，如低通、高通滤波器的设计及其在去噪和锐化中的作用。同时，探讨了非线性增强方法，例如幂律变换和小波变换在多尺度增强中的优势。 第三章 图像复原： 区分了增强与复原的概念，复原侧重于对已知退化过程的逆向补偿。详细分析了图像模糊的数学模型——点扩散函数（PSF）。重点介绍线性模糊的逆滤波（如维纳滤波、约束最小二乘滤波）的原理、优缺点及在实际噪声环境下的应用策略。此外，还涵盖了盲解卷积（Blind Deconvolution）的基本思路，试图在不知道退化模型的情况下进行复原。 第四章 图像分割基础： 分割是图像理解的关键第一步。本章介绍了基于灰度的分割技术，如阈值法（Otsu、自适应阈值）的推导和应用。深入讲解了边缘检测算子，包括梯度算子（Sobel, Prewitt）、二阶导数算子（Laplacian）以及更先进的Canny边缘检测算法的完整流程和参数选择。此外，还介绍了基于区域的分割方法，如区域生长（Region Growing）和分水岭算法（Watershed）在复杂结构分离中的应用。 第二部分：图像变换与特征提取 (Transformations and Feature Extraction) 本部分关注如何将图像信息转换到更适合分析的域，并提取出可用于识别和描述图像内容的有效特征。 第五章 图像变换： 详述了从空间域到变换域的映射方法。除了在第二章中提及的傅里叶变换，本章重点讲解了离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的核心作用，以及小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析中的优势，包括其在纹理分析和去噪中的应用。探讨了霍夫变换（Hough Transform）在线性特征（直线、圆）检测中的精确性和鲁棒性。 第六章 图像形态学处理： 基于集合论的形态学操作是处理图像中形状和结构信息的强大工具。详细解释了结构元素（Structuring Element）的概念，并系统介绍膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）、开运算（Opening）和闭运算（Closing）的数学定义及其在去噪、连接断裂、提取边界和骨架化中的应用。 第七章 图像特征描述与表示： 阐述了如何将像素信息转化为可量化的描述符。内容涵盖了低级特征，如纹理特征（GLCM灰度共生矩阵的计算及熵、对比度等统计量）、形状特征（矩不变量、傅里叶描述符）。同时，介绍了关键点（Keypoint）的检测与描述子，如Harris角点检测器以及SIFT（尺度不变特征变换）和SURF算法的原理，为后续的物体识别打下基础。 第三部分：高级应用与分析 (Advanced Applications and Analysis) 本部分将理论应用于复杂的识别和分析任务，并探讨了当前热点领域。 第八章 图像分割的进阶方法： 深入研究了面向特定目标的分割技术。详细分析了基于能量函数的活动轮廓模型（Active Contours, Snakes），以及水平集（Level Set）方法的优势。重点讲解了利用统计学方法实现的均值漂移（Mean Shift）聚类分割，以及如何结合图论方法（Graph Cut）进行全局最优的二值分割。 第九章 图像识别与分类导论： 将特征提取与模式识别技术相结合。介绍基于模板匹配的识别方法，并深入探讨了传统机器学习分类器（如支持向量机SVM、K近邻KNN）在图像特征分类任务中的应用流程。着重分析了特征向量的降维技术（如PCA主成分分析）如何提高识别效率和准确性。 第十章 深度学习在图像处理中的应用： 针对当前主流技术，本章详细介绍了卷积神经网络（CNN）的架构设计，包括卷积层、池化层、激活函数及反向传播机制。重点解析了AlexNet、VGG、ResNet等经典网络结构在图像分类、目标检测（如YOLO、Faster R-CNN的原理框架）和语义分割（如U-Net结构）中的核心思想和实现要点。 第十一章 医学与遥感图像处理实例： 提供了图像处理技术在特定领域的落地应用案例。在医学领域，讨论了MRI/CT图像的配准、病灶的自动检测与量化分析。在遥感领域，讲解了多光谱/高光谱图像的辐射校正、地物分类（如监督/非监督分类）以及影像融合技术。 全书配有大量算法伪代码和基于MATLAB/Python的实现示例，力求理论与实践紧密结合，帮助读者扎实掌握数字图像处理的工具箱，并能独立解决实际工程问题。 ---

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这本书的插图质量，嗯，这是一个非常值得商榷的点。我购买的是精装版，本以为印刷和配图会是精益求精的体现，毕竟涉及到化工和材料科学，清晰的结构图和反应机理图是至关重要的辅助工具。然而，书中的绝大多数配图，无论是化学结构式还是工艺流程图，都采用了极其低分辨率的扫描件，边缘模糊不清，很多细小的标注文字几乎需要用放大镜才能辨认。更令人费解的是，有些原本应该占据整页篇幅的复杂晶体结构图，被缩小到了只有巴掌大的一块，并且印在了深蓝色的背景上，这使得黑色的线条和深色的背景融为一体，几乎看不出三维结构。我尝试在电脑上搜索书中提及的几个关键的、似乎是专利图纸的示意图，但一无所获，这让我不得不相信，这些图是出版方从某个非常古老的、甚至是手绘的资料中直接复印下来的。对于任何需要通过视觉信息来理解物质形态和操作步骤的读者来说，这些图例起到的非但不是帮助，反而是严重的干扰，它们的存在感更像是一种形式上的交代，而非真正的教学工具。

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这本书的语言风格让我有一种在听一位非常健谈但逻辑跳跃的退休教授讲课的感觉，他似乎对自己的知识储备极度自信，以至于忽略了听众的需求。他的句子结构变化多端，时而使用非常古典的书面语，夹杂着一些我需要查字典才能理解的古老词汇，时而又突然冒出一些非常口语化、甚至略显戏谑的表达方式，比如在严肃讨论反应副产物时，突然插入一句“简直是多此一举的累赘”。这种风格的混搭，使得全书的情感基调非常不稳定，读者很难集中精力进入持续的、深度的思考状态。更让我感到困扰的是，书中关于“标准”和“规范”的引用显得极其混乱。一会儿引用了某个欧洲的ISO标准，下一页可能就引用了一份上世纪八十年代苏联的GOST标准，两者之间缺乏任何比较或过渡，读者很难判断在当前的技术背景下，应该以哪个标准为准绳。这种权威信息的随意并置，让我对全书的可信度产生了合理的怀疑。我希望能得到的是一个清晰、一致且具有现代参考价值的知识体系，而不是一场关于化学发展史的、充满个人色彩的即兴演讲。

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我对这本书的“理论深度”感到非常困惑，它似乎在努力地扮演一个百科全书的角色，却在每一个具体领域都显得浅尝辄止。它会提到某某新型聚合物具有惊人的耐热性和抗老化性，然后用一句话带过其合成的复杂性，接着笔锋一转就跑去讨论该聚合物在二十世纪初期的文化影响了。这种“拉远景”的叙事方式让人感到非常不满足。比如，当它谈到催化剂的负载技术时，只是轻描淡写地说“采用了纳米尺度的载体”，却没有深入探讨不同载体材料（如二氧化钛、沸石或碳纳米管）对催化效率和选择性的实际影响差异，更别提具体的制备参数控制了。如果作者的意图是提供一个宏观的历史和应用综述，那么这本书的篇幅显得过于臃肿，因为其中塞入了大量与核心主题关系不大的历史轶事。如果作者的意图是提供深入的技术指导，那么它又远远不够细致，所有的关键技术节点都被处理得过于模糊和概念化，完全无法用于实际的工程参考或实验室验证。这本书像一个巨大的信息漏斗，入口宽广，但真正有价值的“料”却很少能沉淀下来。

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我花了整整一个下午才啃完前三章，坦白说，这阅读体验相当具有挑战性，主要不是因为内容晦涩，而是叙事节奏的把控实在让人抓狂。作者似乎对某种特定的技术术语有着近乎偏执的热爱，开篇就抛出了一连串我完全陌生的专业名词，而且这些词汇在随后的段落中也极少被解释或简化。举个例子，书中描述一个复杂的合成过程时，能用上七八个嵌套的从句和定语来修饰一个核心的中间产物，读起来就像在绕迷宫，每读完一个长句，我都得停下来，在脑子里重新梳理一遍主谓宾的关系。我试图通过查阅附录（如果存在的话）来寻找线索，但非常遗憾，这本书的附录部分几乎是空白的，顶多是一些零星的图表，而且这些图表本身也缺乏足够的说明文字。我原以为，既然是技术类书籍，即便是再高深的理论，也应该有清晰的逻辑递进，用层层递进的方式将读者引导至结论。然而，这本书更像是将一个已经完成的、高度精炼的专家笔记直接摆在了我们面前，假设读者已经具备了相当的行业背景知识。对于入门者或者希望快速建立知识框架的人来说，这种写作风格简直是灾难性的，它更像是面向小圈子里资深人士的内部交流记录，充满了只有“圈内人”才能心领神会的“默契”。

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哇，这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种带着岁月痕迹的封面质感，仿佛能透过纸张触摸到历史的脉络。我本来是冲着它那个听起来就很专业的书名来的，心想这下终于能系统地了解一些前沿的化学工艺了。结果翻开目录，我的期待值就开始有点飘忽不定了。首先映入眼帘的是大量关于古代纺织品色彩变迁的考据，从植物染料的采集到矿物颜料的提炼，描述得详尽入微，连不同地域的染匠在特定历史时期所使用的工具细节都描摹得活灵活现。读着读着，我感觉自己不像是在看一本技术手册，更像是在参加一场穿越时空的文化之旅。书中花了很大篇幅探讨了不同文明对于“颜色”的哲学思考，比如某个朝代的帝王色是如何被垄断和推崇的，这部分内容无疑是引人入胜的，文学性和历史感非常强。但对于我这个期待能看到现代工业流程和配方革新的读者来说，这种偏向人文历史的叙事角度，虽然提升了阅读的广度，却在实用技术层面上显得有些“虚”。我原本想找的那些关于分子结构、反应动力学或是环保型助剂替代方案的硬核干货，在这里几乎找不到踪影，更多的是对传统技艺的缅怀与致敬。这使得这本书的定位非常独特，它更像是一部关于色彩文明史的鸿篇巨制，而非一本纯粹的工业技术指南。

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