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页数:76

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出版时间:2009-2

价格:8.60元

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isbn号码:9787508382821

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• 高等教育

《数字图像处理与计算机视觉导论》 书籍简介 本书旨在为读者提供数字图像处理和计算机视觉领域全面而深入的入门知识。我们相信，理解图像的本质、掌握处理图像的原理，并在此基础上构建智能的视觉系统，是当前科技发展中一个至关重要且充满挑战的领域。本书的编写，力求在理论深度与实践应用之间取得平衡，既能为读者打下坚实的理论基础，又能引导大家动手解决实际问题。 核心内容概述 全书共分为五个部分，层层递进，系统性地构建读者的知识体系。 第一部分：数字图像基础 在开始探索复杂的图像处理技术之前，我们首先需要理解数字图像的本质。本部分将从最基础的概念入手，详细讲解： 图像的形成与采集： 探讨光线如何通过光学系统成像，以及CCD、CMOS等传感器如何将模拟信号转化为数字信号。我们将介绍像素的概念、色彩空间（如RGB、灰度、HSV）的表示方式及其转换原理，使读者理解图像在计算机中的基本存储形式。 图像的表示与基本操作： 深入剖析数字图像的数学模型，包括图像矩阵的表示、像素值范围以及常见的图像数据类型。在此基础上，我们将介绍一些基础的图像操作，如像素的访问、修改、图像的裁剪、缩放、旋转等，这些都是后续更复杂处理的基础。 图像的几何变换： 学习如何对图像进行空间上的几何形变，包括平移、旋转、缩放、剪切等。我们将详细介绍这些变换背后的数学原理，以及如何通过齐次坐标和变换矩阵来实现这些操作。理解几何变换对于图像配准、校正等应用至关重要。 灰度变换与直方图： 探索如何通过改变像素的灰度值来增强图像的视觉效果或突出特定细节。我们将详细讲解点运算，如对数变换、指数变换、伽马变换等，以及它们在图像增强中的作用。同时，直方图作为图像灰度分布的统计特性，我们将学习如何计算、分析和利用直方图进行图像增强，如直方图均衡化和直方图规定化。 第二部分：图像增强与复原 本部分聚焦于如何改善图像的质量，使其更适合于观察和进一步分析。 空间域增强： 深入讲解在像素层面直接进行操作的增强技术。我们将详细介绍各种滤波器的原理和应用，包括： 线性滤波器： 如均值滤波器（高斯滤波）用于平滑去噪，锐化滤波器（如Sobel、Laplacian算子）用于增强边缘。 非线性滤波器： 如中值滤波器在去除椒盐噪声方面表现出色，形态学滤波器（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）用于处理图像的形状和结构。 频率域增强： 介绍将图像变换到频率域进行处理的思想。我们将讲解傅里叶变换及其二维离散形式，以及如何利用频率域的特性进行滤波，如高通滤波、低通滤波、同态滤波等，并讨论其在去噪和边缘增强方面的优势。 图像复原： 探讨如何恢复因退化（如模糊、噪声）而受损的图像。我们将介绍退化模型，并讲解逆滤波、维纳滤波等经典复原方法，以及它们在不同退化情况下的适用性。 第三部分：图像分割 图像分割是将图像划分为若干有意义的区域或对象的过程，是计算机视觉任务的关键预处理步骤。 阈值分割： 讲解基于像素灰度值差异进行分割的方法，包括全局阈值法、局部阈值法和Otsu自适应阈值法。 边缘检测： 介绍如何检测图像中的边缘，即灰度值发生剧烈变化的点。我们将详细讲解Canny边缘检测算法、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等。 区域分割： 介绍基于区域相似性的分割方法，如区域生长法、区域分裂合并法。 形态学分割： 讲解如何利用形态学操作来分离连接的物体。 主动轮廓模型（Snake）： 介绍一种基于能量最小化的分割方法，通过迭代过程使轮廓线逼近目标对象的边界。 图割（Graph Cut）： 探讨将图像分割问题转化为图论中的最小割问题来解决的方法。 第四部分：特征提取与描述 为了让计算机“看懂”图像中的内容，我们需要从中提取有意义的特征。 角点检测： 介绍Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等经典角点检测算法，以及它们在目标跟踪、图像拼接等领域的应用。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征： 详细讲解SIFT算法的原理，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和尺度不变性描述子的生成，使其成为目标识别和图像匹配的强大工具。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征： 介绍HOG特征提取的流程，包括图像分块、梯度计算、方向直方图构建和特征向量归一化，是行人检测等任务中常用的特征。 局部二值模式（LBP）： 讲解LBP算子的原理及其在纹理分析和人脸识别中的应用。 其他特征描述子： 简要介绍SURF、ORB等其他重要的局部特征描述子。 第五部分：计算机视觉基础应用 在掌握了图像处理和特征提取的技术后，本部分将引导读者接触计算机视觉的一些核心应用。 图像匹配与拼接： 讲解如何利用特征匹配技术将多张图像对齐并融合成一张全景图，包括RANSAC算法在鲁棒匹配中的应用。 目标跟踪： 介绍基于模板匹配、光流法、粒子滤波等经典目标跟踪算法。 立体视觉与三维重建： 讲解双目视觉的基本原理，如何通过视差计算得到深度信息，以及如何进行简单的三维点云重建。 机器学习在计算机视觉中的应用： 介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等分类器在图像分类、人脸识别等任务中的基本应用。在此基础上，我们将简要介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构和原理，为读者进一步深入学习深度学习在视觉领域的应用打下基础。 学习建议 本书的每一章节都力求理论与实践相结合。我们鼓励读者在学习过程中，积极动手实践，利用提供的示例代码或自己设计实验来加深理解。书中会提及一些常用的开源库（如OpenCV），帮助读者快速实现算法。 适用人群 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业的本科生、研究生，以及对数字图像处理和计算机视觉技术感兴趣的软件工程师、研究人员和业余爱好者。 结语 数字图像处理与计算机视觉是一个日新月异的领域，拥有巨大的潜力和广阔的应用前景。我们希望本书能成为您探索这个迷人世界的起点，激发您的好奇心，为您未来的学习和研究提供坚实的基石。

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我得说，这本书的编排风格非常“硬核”，它不提供过多的背景故事或花哨的图示，而是直接切入核心的技术细节。对于那些已经有一些基础，希望快速提升实战技能的进阶学习者来说，这种效率至上的方式无疑是极具吸引力的。它对特定电路故障排查的讨论，尤其值得称道。书中列举了若干在实际搭建中容易出现的“陷阱”，并提供了系统性的诊断思路，这比单纯告诉你“电路应该这样工作”要高明得多。我曾经在一个电源模块上卡住了好几天，翻阅了许多资料都找不到头绪，最后是参考这本书中关于纹波和噪声分析的那一小节，才恍然大悟，原来是接地设计出了问题。这种基于实际工程经验的反馈，是教科书里最宝贵的财富。它对待复杂问题的态度是分解、简化、逐步验证，这种思维模式比死记硬背电路原理图要受用一辈子。我甚至觉得，它更像是一本资深工程师的实验笔记，而不是传统的学术教材。

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深入阅读之后，我发现这本书在课程体系的衔接上做得非常巧妙。它似乎是为一整学期的实验课程量身定制的，实验的难度和广度是逐步递增的。从最基础的欧姆定律验证，到中期的模拟信号处理，再到后期的数字逻辑门电路搭建，每一步都建立在前一步的知识基础之上。这种循序渐进的结构，避免了学生在面对新概念时产生的认知断层。而且，它在某些章节后面附带的“拓展阅读”或“自测题”，虽然没有提供标准答案，但其提出的问题往往能引导读者跳出既定的实验框架，去思考电路的极限在哪里，或者如何优化现有设计。这体现了一种鼓励创新的教学理念。我个人非常喜欢这种“授人以渔”而非“喂到嘴边”的编写方式，它强迫你主动去搜索和整合相关知识，从而加深对电子系统整体架构的理解，而不是仅仅停留在完成任务的层面。

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从一个注重学习体验的角度来看，这本书的阅读体验是扎实而沉稳的。它没有试图用时髦的概念去堆砌内容，而是聚焦于那些经过时间检验的、最核心的电子技术原理和实践方法。它的语言风格是那种非常严谨的学术用语，但通过清晰的逻辑结构和恰当的图表辅助，使得即便是复杂的概念也能被有效地传达。比如，在分析反馈电路的稳定性时，它使用的波特图讲解非常直观，结合了理论推导和实际观察到的振荡现象，形成了强烈的对照。对于我这种习惯于通过视觉辅助来理解抽象概念的学习者来说，这种结合是至关重要的。总而言之，这本书没有华丽的辞藻，所有的价值都沉淀在了每一个实验设计、每一个参数说明和每一个操作指导之中，它是一本真正意义上的“工具书”，是帮助我从电子技术理论走向工程实践的可靠桥梁。

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这本书的排版和图例质量，坦白讲，中规中矩，并没有达到那种令人惊艳的“艺术品”级别，但关键在于其内容的准确性和实用性。我注意到书中对元器件参数选择的考量非常贴合工业标准，不像有些教材那样，使用的元件要么过于理想化，要么就是市场上已经淘汰的型号。它推荐的很多电阻、电容、晶体管型号，都是目前市场上容易采购到的主流产品，这极大地降低了学生进行复现实验的门槛。更重要的是，它在每项实验的“注意事项”部分，总能捕捉到那些隐藏在标准流程之下的关键点。比如，关于静电防护（ESD）的强调，在入门级读物中很少被如此重视，但这恰恰是电子产品损坏的常见原因之一。这本书传递出的信息是：严谨的操作规范与精湛的理论知识同等重要，缺一不可。这让我在后续的学习中，对每一个操作细节都保持了高度的警惕性。

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这本关于电子技术实践的教材，真是让人眼前一亮。从头到尾，它都以一种非常注重动手能力培养的视角来组织内容。我尤其欣赏它对实验步骤的描述，那种细致入微，仿佛作者就在我身边手把手地指导一般。它没有过多纠缠于晦涩的理论推导，而是直奔主题，告诉你如何将书本上的知识转化为实际可操作的电路。特别是关于示波器和万用表的使用部分，讲解得极为透彻，对于初学者来说，这简直是救命稻草。很多教材在这方面往往一笔带过，导致学生在实际操作中常常因为工具使用不当而受挫，但这本书在这块的处理堪称典范。每一次实验设计都紧密围绕着一个核心的电子元器件或电路模块展开，逻辑性极强，让你在完成一个模块后，对整个电子系统的构成有一个清晰的认知脉络。它似乎深知，对于电子技术而言，没有实践的理论是空中楼阁，因此，它将理论与实践的融合做得天衣无缝。读完一个章节，我总有一种迫不及待想立刻动手搭建电路的冲动，这正是一本优秀实验指导书应该带来的体验。

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