超声成像算法导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国科大

作者:彭虎

出品人:

页数:167

译者:

出版时间:2008-10

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787312021725

丛书系列:中国科学技术大学精品教材

图书标签:

• 信号处理
• 图像
• 医疗电子
• 超声
• 电气
• 数理
• 超声成像
• 医学影像
• 算法
• 图像处理
• 信号处理
• 超声技术
• 机器学习
• 深度学习
• 生物医学工程
• 模式识别

图像的奥秘：从像素到洞察的旅程 图书简介 本书旨在为读者打开一扇探索现代图像处理与分析世界的窗口，重点关注那些驱动我们日常技术进步的底层原理与前沿应用。我们不纠缠于特定的成像模态，而是将目光投向图像本身——作为一种信息载体，如何被捕获、量化、增强、识别和理解。 全书结构围绕图像生命周期的核心阶段展开，从最基础的信号采集与离散化，到复杂的模式识别与三维重建，构建了一套严谨且深入的知识体系。我们坚信，对基础理论的深刻理解是应对复杂工程挑战的基石。 第一部分：图像的数学基石与数字化过程 本部分奠定理解一切图像处理工作所需的数学和信号处理基础。我们深入探讨连续信号到离散系统的转化过程，这是数字图像诞生的物理基础。 1. 信号采样与重建理论：详细阐述奈奎斯特-香农采样定理在二维空间中的扩展应用。讨论采样频率的选择如何直接影响到图像的细节保留和混叠失真。在此基础上，深入剖析插值算法的精妙之处，从最简单的线性插值，到高阶的样条插值和重构滤波器设计，揭示如何从有限的样本点精确地“画出”原始连续图像的形态。 2. 图像的数字化表示与空间域基础：界定数字图像的本质结构——二维数组（矩阵）。着重分析灰度级和色彩空间的量化问题。对常见的颜色模型（如RGB、CMYK、HSV）进行细致的比较分析，探讨它们在不同应用场景（如显示、打印和色彩分割）中的适用性。本章还将介绍图像的拓扑结构和邻域概念，这些是后续所有空间运算的基础。 3. 图像变换与频域分析：这是理解图像增强和去噪策略的关键。我们从傅里叶变换（FT）出发，系统阐述其在图像处理中的核心作用。详细推导二维离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的计算效率优势。深入分析傅里叶谱的物理意义，解释如何通过频域滤波（如理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器）实现对图像高频细节和低频平滑区域的精确控制。此外，还将引入小波变换（Wavelet Transform）的概念，展示其在多分辨率分析和图像压缩中的优越性能。 第二部分：图像的质量提升与信息恢复 本部分聚焦于如何从受损、模糊或噪声干扰的图像中恢复出高质量、高信息量的内容。这部分内容是工程应用中最直接见效的部分。 4. 图像增强技术：本章内容涵盖了两种主要的增强哲学：点处理（如直方图均衡化和规定化）和空间滤波。在点处理方面，我们将详细探讨直方图的统计特性如何指导亮度和对比度的非线性拉伸，以最大化人眼的可感知信息。在空间滤波部分，重点分析卷积操作的本质，并详细介绍基于卷积核设计的增强技术，如锐化（拉普拉斯算子、梯度算子）和边缘检测的预处理。 5. 图像复原与逆问题：图像复原是一个严峻的数学挑战，本质上是求解一个病态的逆问题。本章建立退化模型的数学框架，即 $g = Hf + n$（其中 $g$ 是观测图像，$f$ 是原始图像，$H$ 是退化核，$n$ 是噪声）。重点介绍线性、非线性的去卷积（Deblurring）方法。我们将对比Wiener滤波器的最小均方误差准则，以及基于约束的正则化方法（如Tikhonov正则化），讨论如何平衡数据拟合与解的平滑性。 6. 噪声的建模与抑制：对图像噪声进行分类是有效抑制噪声的前提。详尽分析常见的噪声模型，如高斯白噪声、椒盐噪声（脉冲噪声）和散斑噪声。针对不同噪声特性，介绍相应的空间域滤波技术，包括均值滤波器、中值滤波器（及其改进型，如混合中值滤波器）和高斯平滑。更进一步，引入非局部（Non-Local）滤波的思想，如基于块匹配的降噪（BM3D），展示现代算法如何利用图像的冗余结构进行更精细的去噪。 第三部分：图像的结构化理解与特征提取 当图像质量得到保证后，接下来的任务是将像素信息转化为可供机器理解的结构化数据。 7. 图像分割的理论与实践：分割是将图像分解为有意义区域的过程。本章将系统梳理分割算法的演进脉络。从基于阈值的经典方法（如Otsu方法），到基于区域的生长和合并算法。深入探讨利用图像梯度和能量函数进行分割的变分法，特别是经典的活动轮廓模型（Snakes）。最后，介绍图论方法在分割中的应用，如Graph Cut优化，它将分割问题转化为最小割问题。 8. 边缘、角点与区域特征提取：特征是描述图像内容的核心要素。详细讲解经典的边缘检测算子（Sobel, Prewitt, Canny），着重分析Canny算法中非极大值抑制和双阈值追踪的精妙设计。针对角点检测，深入剖析Harris角点检测器的原理，探讨其对尺度和旋转的敏感性。此外，还将介绍描述符的构建，如局部二值模式（LBP）和HOG（Histogram of Oriented Gradients）等，为后续的识别和匹配打下基础。 9. 图像变换与描述符的稳健性：为了实现对图像中物体的识别和定位，特征描述符必须具备对变换（如旋转、尺度变化、仿射变换）的鲁棒性。本章将分析傅里叶-梅林变换在实现旋转不变性方面的局限性，并重点介绍尺度不变特征变换（SIFT）的原理，解释其构建尺度空间、关键点定位和方向赋值的完整流程，以及它如何在实践中成为物体识别的黄金标准。 第四部分：信息压缩与数据安全 在信息爆炸的时代，如何高效、安全地存储和传输图像信息至关重要。 10. 图像压缩原理：本章区分了无损压缩和有损压缩两大类策略。在无损压缩方面，介绍行程长度编码（RLE）和基于字典的编码（如LZW）在图像数据压缩中的应用。在有损压缩方面，聚焦于基于变换的编码技术。详述离散余弦变换（DCT）在静止图像压缩标准（如JPEG）中的核心地位，解释其如何利用能量集中性实现高效的量化和熵编码。 11. 数字水印与图像加密基础：图像安全是信息传输的最后一道防线。本章探讨数字水印技术，区分其在不可见域和可见域的应用，并分析了鲁棒性水印和脆弱性水印的制作原理。在加密方面，介绍如何将扩散和混淆操作应用于图像数据，讨论基本的置乱（Permutation）和替换（Substitution）加密模型，确保图像内容在传输过程中的机密性。 本书的编写风格力求清晰、严谨，理论推导与实际应用案例相结合，旨在培养读者不仅能“使用”现有算法，更能“理解”算法设计背后的科学逻辑，从而具备创新和改进现有技术的潜力。通过对这些核心概念的深入掌握，读者将能自信地应对未来任何涉及数字图像处理与分析的复杂挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名在医学影像诊断领域工作的医生，我深知清晰、准确的超声图像对于疾病诊断的重要性。长期以来，我对超声成像的质量提升所依赖的算法技术一直感到好奇。《超声成像算法导论》这本书，让我对超声成像的算法层面有了前所未有的认识。书中没有过多地陷入冗长的数学推导，而是侧重于解释各种算法的原理、作用以及它们如何影响最终的成像效果。我特别欣赏书中对不同算法在图像去噪、分辨率提升、伪影抑制等方面的应用分析。例如，书中对多普勒超声成像中血流速度估计算法的讲解，以及如何通过算法优化来提高速度测量的准确性，对于我理解和判读血流信号非常有帮助。此外，书中对一些新兴的超声成像技术，如相控阵成像、全息成像等算法原理的介绍，也让我对超声成像技术的未来发展有了更清晰的认识。我非常喜欢书中提供的对比分析，通过不同算法生成的图像对比，直观地展示了算法的优势和不足。这让我能够更深入地理解为什么在不同的临床应用场景下，需要采用不同的超声成像参数和算法。总而言之，这本书为我提供了一个从算法层面理解超声成像的新视角，让我能够更自信、更准确地解读超声图像，并更好地与超声工程师沟通。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信号处理和图像重建技术有浓厚兴趣的博士生，我一直在寻找一本能够全面、深入地介绍超声成像算法的教材。这本《超声成像算法导论》的出现，可以说是正好满足了我的需求。书中对超声成像的各个关键算法都进行了细致的讲解，从基本的傅里叶变换在成像中的应用，到更复杂的合成孔径成像、最小平方误差法等，都给出了详尽的数学推导和算法描述。我尤其欣赏书中对不同算法之间的联系和区别的分析，以及它们在提高成像质量方面的作用。例如，书中对全息成像与合成孔径成像的比较，让我对这两种重要算法的理解更加透彻。此外，书中还对一些先进的成像技术，如超声弹性成像、超声相干成像等进行了初步的介绍，并探讨了相关的算法挑战，这为我的毕业论文研究提供了重要的思路和方向。我非常喜欢书中对一些经典算法的推导过程都给出了详细的步骤，并且结合了大量的图示，使得原本抽象的数学公式变得易于理解。这对于我这种需要深入理解算法原理的研究生来说，是非常宝贵的。这本书不仅是一本优秀的教材，更是一本能够启发研究思路的参考书，它帮助我构建了扎实的超声成像算法基础，并为我未来的学术研究奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《超声成像算法导论》是一本非常出色的、面向读者的技术类书籍。我是一名软件工程师，正在涉足医学影像处理领域，希望能够深入理解超声成像的算法细节。在此之前，我阅读过一些相关的技术文档和学术论文，但内容往往碎片化，缺乏系统性。这本书的出现，恰好填补了这一空白。作者以一种非常易于理解的方式，详细讲解了超声成像的各个关键算法。从基本的信号处理技术，到复杂的图像重建算法，都给出了清晰的解释和直观的图示。我特别欣赏书中对每种算法的原理、优缺点以及在实际应用中的表现都进行了深入的分析。例如，书中对傅里叶变换、Radon变换在超声成像中的应用讲解得非常透彻，让我能够理解它们是如何将原始的回波数据转化为二维图像的。此外，书中还对一些先进的算法，如最小二乘法、奇异值分解等在图像重建中的作用进行了详细的阐述，这对于我进行算法优化和开发非常有价值。我喜欢书中提供了一些伪代码，虽然不是完整的实现，但足以帮助我理解算法的实现逻辑。总而言之，这是一本内容丰富、结构清晰、讲解透彻的优秀著作，对于任何想要深入了解超声成像算法的技术人员来说，都具有极高的参考价值，能够帮助我们快速掌握核心技术，并为后续的项目开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《超声成像算法导论》的出现，无疑是对超声成像算法研究领域的一大贡献。我是一名在超声设备研发一线工作的工程师，长期以来，我们团队在算法优化和新算法开发方面一直面临着技术瓶颈。市面上现有的资料要么过于陈旧，无法涵盖最新的技术进展；要么零散不成体系，难以形成完整的技术路线图。而本书的出版，犹如一道曙光，为我们提供了系统性的解决方案。书中对超声成像各个环节的算法都进行了深入的剖析，从数据采集、预处理，到波束合成、图像重建，再到后处理和可视化，几乎涵盖了超声成像算法的方方面面。我特别欣赏书中对不同算法的比较分析，作者不仅列出了各种算法的数学模型，还详细讨论了它们的计算复杂度、鲁棒性以及在实际应用中可能遇到的问题。这对于我们进行算法选型和性能优化提供了极大的参考价值。例如，在讲解超分辨率成像算法时，书中不仅介绍了基于频谱外延、采样扩展等传统方法，还对近年来兴起的深度学习在超分辨率成像中的应用进行了初步探讨，这为我们未来的研究方向指明了道路。此外，书中还包含了一些代码示例和伪代码，虽然不是完整的实现，但足以帮助我们理解算法的实现细节。这极大地缩短了我们从理论到实践的距离，提高了研发效率。总而言之，这是一本集理论性、实践性和前瞻性于一体的优秀著作，对于超声成像领域的从业者来说，绝对是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在医学影像分析领域工作的研究人员，我一直在寻找一本能够系统介绍超声成像算法并兼顾理论深度和应用广度的书籍。《超声成像算法导论》这本书的出现，可以说是恰逢其时，满足了我的迫切需求。在阅读之前，我对超声成像的一些算法概念仅有零散的了解，缺乏一个整体的框架。这本书以其清晰的结构和严谨的逻辑，为我构建了一个完整的知识体系。书中对超声成像的成像模型、信号处理、图像重建等关键环节的算法进行了详尽的讲解，并引入了许多前沿的研究成果。例如，在介绍干涉成像和相控阵成像时，书中不仅详细阐述了其基本原理，还分析了各种波束形成算法的优缺点，以及如何通过优化算法来提高成像分辨率和信噪比。此外，书中对于血流成像、弹性成像等特殊成像模式的算法也进行了深入探讨，这对于我拓展研究方向非常有帮助。我特别赞赏书中对算法的数学推导过程给出了清晰的解释，并辅以直观的图示，使得原本抽象的数学公式变得易于理解。书中还提及了许多重要的学术论文和研究方向，为我进一步深入研究提供了重要的参考线索。这本书不仅仅是一本教材，更是一本能够激发研究灵感的宝贵文献，它帮助我打开了新的视野，对超声成像算法的研究有了更深刻的认识和更明确的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本《超声成像算法导论》绝对是我近期阅读过的技术类书籍中最令我感到惊喜的一本。作为一个在图像处理领域有多年经验的开发者，我一直对超声成像这一分支的技术细节感到好奇。然而，市面上关于超声成像算法的书籍，要么内容过于基础，无法满足我深入探索的需求；要么技术性太强，公式推导过于繁杂，难以理解。这本《超声成像算法导论》则很好地平衡了这两者。书中从声波的产生与传播的物理原理出发，逐步引申到各种成像算法的数学模型和实现方法。我特别喜欢书中对多种算法的对比分析，通过图表和实例，清晰地展示了不同算法在成像分辨率、信噪比、伪影抑制等方面的优劣。这让我能够更直观地理解每种算法的适用场景和技术局限。例如，书中对不同类型的波束形成算法（如延迟求和、全息成像）的讲解，以及它们如何影响最终的成像质量，让我受益匪浅。此外，书中对图像重建算法的讲解也非常到位，从早期的菲涅尔衍射成像到后来的最小二乘法、奇异值分解等，都进行了清晰的阐述。这种由浅入深、循序渐进的讲解方式，对于我这样有一定基础但并非超声领域专业人士的读者来说，非常容易接受。这本书不仅让我学到了知识，更激发了我对超声成像算法更深入研究的兴趣，为我后续的工作和项目开发提供了重要的技术参考。

评分☆☆☆☆☆

一本难得的、深入浅出的关于超声成像算法的著作，让我受益匪浅。作为一名初涉超声医学影像领域的学生，我曾经因为这个领域算法的复杂性和专业性而感到困惑。市面上许多书籍要么过于理论化，公式堆砌，让人望而却步；要么过于浅显，仅介绍一些基本概念，无法满足深入学习的需求。而这本《超声成像算法导论》恰好填补了这个空白。作者以清晰的逻辑、循序渐进的讲解方式，将复杂的超声成像原理和算法娓娓道来。从最基础的声波传播、成像模型，到各种先进的重建算法，如F-K、Radon变换、最小二乘法等，书中都给出了详尽的阐述。尤其让我印象深刻的是，作者并没有仅仅停留在算法的数学推导，而是结合了大量的实际应用场景和图示，帮助我理解算法的物理意义和工程实现。例如，在介绍图像去噪算法时，书中不仅分析了不同噪声的来源和特性，还详细讲解了多种去噪方法的原理、优缺点以及适用范围，并通过对比实验展示了算法的效果。这种理论与实践相结合的讲解方式，极大地提升了我对超声成像算法的理解深度和应用能力。这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步揭开超声成像算法的神秘面纱，让我不再感到束手无策，而是充满自信地去探索这个充满魅力的领域。我相信，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从这本书中获得宝贵的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对计算成像技术充满好奇心的跨学科研究者，长期以来一直对超声成像这一重要技术领域的技术原理感到着迷。然而，对于非专业背景的研究者来说，深入理解超声成像的算法层面并非易事。市面上许多书籍要么过于偏向医学应用，算法细节介绍不足；要么过于偏向工程实现，理论基础不够扎实。这本《超声成像算法导论》则巧妙地找到了一个平衡点。它以一种非常友好的方式，将复杂的超声成像算法呈现给读者。书中从最基础的物理原理讲起，循序渐进地引入各种成像算法，并着重于算法的内在逻辑和数学原理。我特别喜欢书中对各种算法的推导过程都给出了详细的步骤和清晰的解释，让我能够理解算法是如何从基本原理推导出来的。例如，在讲解最小二乘法在超声成像中的应用时，书中不仅给出了数学公式，还解释了为何需要采用这种方法，以及它在实际应用中能够达到的效果。同时，书中也并没有回避算法的局限性，而是对各种算法的优缺点进行了客观的分析，并介绍了如何通过算法的改进来克服这些局限性。这种严谨和客观的态度，对于一个研究者来说非常重要。虽然我尚未能完全掌握书中的所有算法，但这本书已经为我打开了一扇通往超声成像算法世界的大门，让我能够以更专业、更深入的视角去理解和思考相关技术问题。

评分☆☆☆☆☆

在我接触到这本《超声成像算法导论》之前，我对超声成像的算法层面一直感到模糊不清。我是一名在生物医学工程领域工作的工程师，日常工作中需要处理大量的医学影像数据，但对于超声成像的底层算法原理，我缺乏系统的认识。这本书的出现，就像为我打开了一扇新的大门。作者以一种非常清晰、逻辑性强的风格，将复杂的超声成像算法娓娓道来。从最基础的声波传播模型，到各种复杂的成像算法，如相控阵成像、合成孔径成像、最小二乘法重建等，都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏书中结合了大量的图示和实际案例，帮助我理解抽象的数学公式和算法原理。例如，在讲解图像重建算法时，书中通过生动的图示，清晰地展示了不同算法是如何将采集到的回波信号转化为可视化的图像，以及这些算法在抑制伪影、提高分辨率方面所起到的作用。此外，书中还对一些先进的超声成像技术，如微泡造影、弹性成像等相关的算法原理进行了初步的介绍，这对于我拓展工作领域非常有帮助。这本书的语言通俗易懂，即使是初学者也能很快掌握其核心内容。总而言之，这是一本内容翔实、讲解清晰、应用广泛的优秀著作，对于任何想要深入了解超声成像算法的人来说，都具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《超声成像算法导论》绝对是超声成像领域的一部力作，它以一种极其精炼而又深入的方式，为读者展现了超声成像算法的魅力。我是一名在学术界从事图像重建研究的博士后，对于各类成像算法都抱有浓厚的兴趣。超声成像作为一个重要的医学成像技术，其背后的算法原理一直是我关注的重点。在这本书中，作者以一种严谨而不失生动的笔触，将复杂的超声成像算法呈现出来。书中不仅详细介绍了如菲涅尔衍射成像、全息成像、合成孔径成像等经典算法，还对近年来发展迅速的微束合成、相控阵成像等先进技术进行了深入的探讨。我尤其欣赏书中对每一种算法的数学推导过程都进行了详尽的讲解，并辅以大量的图示，使得原本晦涩的公式变得易于理解。例如，书中对最小二乘法在超声成像中的应用，从原理到具体实现都进行了细致的阐述，这让我对该算法有了更深刻的认识。此外，书中还对一些算法的局限性以及如何进行优化进行了探讨，这对于我进行前沿算法研究具有重要的启发意义。这本书不仅是一本优秀的教材，更是一本能够激发研究灵感的宝贵参考书，它帮助我构建了扎实的理论基础，并为我未来的学术研究提供了重要的方向和思路。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆