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出版者:

作者:姜咏江

出品人:

页数:205

译者:

出版时间:2009-6

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787302200017

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 计算机原理
• 课程设计
• 汇编语言
• 模拟器
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• 存储器
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• 逻辑电路
• 数字逻辑
• 计算机系统

书名：《数字图像处理与应用：从基础理论到前沿实践》 图书简介 内容概述： 本书系统而深入地探讨了数字图像处理领域的核心概念、经典算法与现代技术。全书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并引导其掌握将这些理论应用于实际工程问题的能力。内容覆盖了从最基本的图像表示、增强技术，到复杂的图像恢复、分割、识别，直至当前热点的前沿应用，结构清晰，逻辑严谨。 第一部分：图像基础与采集 本部分奠定了整个学科的基石。首先，详细阐述了连续图像到离散数字图像的转化过程，包括采样和量化理论，以及数字图像的基本数学表示（如灰度级、像素、邻域、连通性等概念）。随后，深入剖析了不同类型的图像表示方法，例如二值图像、灰度图像和彩色图像的色彩空间（如RGB、HSI、Lab等）之间的转换原理及其在不同应用场景下的适用性。 在图像采集方面，本书不仅介绍了传统光学成像系统的基本原理，还涵盖了传感器（如CCD和CMOS）的工作机制、噪声的来源与建模（如高斯噪声、椒盐噪声），以及如何通过预处理手段（如直方图均衡化、空间滤波器的设计与实现）来校正和优化原始采集到的图像质量。对于空间域滤波，本书详细对比了线性滤波（如均值、高斯、拉普拉斯算子）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）的优缺点及在抑制噪声和保留边缘方面的性能差异。 第二部分：图像变换与域间处理 本部分的核心在于图像的频域分析。从傅里叶变换的基本性质入手，详细推导并解释了二维离散傅里叶变换（DFT）的原理，以及它在图像处理中的应用，特别是如何利用频域的特性进行周期性噪声的去除和图像的周期性结构分析。 紧接着，本书引入了小波变换（Wavelet Transform）这一强大的工具。详细阐述了小波函数、多分辨率分析的概念，并展示了离散小波变换（DWT）在图像压缩、去噪和特征提取方面的优势。此外，还专题讨论了Hough变换在检测图像中特定几何形状（如直线、圆）上的应用原理和实现细节。 第三部分：图像增强、复原与形态学 图像增强是提升视觉效果的关键环节。本书系统介绍了各种增强技术：在空间域，深入讲解了幂律变换、对比度拉伸的数学模型；在频域，则详细讨论了低通、高通、带通滤波器的设计，以及Wiener滤波和约束最小方差滤波在图像复原中的应用。对于图像复原这一更具挑战性的任务，本书不仅阐述了点扩散函数（PSF）的建模，还详细介绍了盲复原（Blind Deconvolution）的基本思路和迭代算法。 形态学处理部分，聚焦于集合论基础上的图像分析。详细解释了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的数学定义和几何意义。在此基础上，引出了更高级的应用，如形态学梯度、顶帽变换（Top-Hat Transform）和骨架化（Skeletonization），这些是进行目标结构分析和特征提取的重要手段。 第四部分：图像分割与特征提取 图像分割是实现图像理解的决定性步骤。本书全面覆盖了分割的主要流派。在基于灰度的分割方法中，重点分析了阈值法的局限性，并深入探讨了Otsu’s最佳阈值法的推导过程。对于边缘检测，系统对比了梯度算子（Sobel, Prewitt）、二阶导数算子（LoG, DoG），并详细阐述了Canny边缘检测算法的完整流程和优化策略。 区域分割方面，详细介绍了区域生长法、分水岭算法（Watershed Algorithm）的原理与过分割问题，以及区域合并与分裂策略。 特征提取方面，本书将重点放在经典描述子和现代局部特征上。详细讲解了图像矩（Moments）、傅里叶描述子、形状因子，并对SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等局部不变特征进行了深入的数学解析和性能比较，强调了它们在处理尺度、旋转变化时的鲁棒性。 第五部分：图像识别与深度学习前沿 本部分将传统方法与现代人工智能技术相结合。首先回顾了基于模板匹配和特征向量的传统分类方法。随后，本书将大量的篇幅投入到深度学习在图像处理领域的革命性应用。 详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基本架构，包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层的数学模型。重点分析了经典的CNN模型结构，如LeNet、AlexNet、VGG以及残差网络（ResNet）的核心思想，解释了它们如何解决深层网络中的梯度消失问题。 在应用层面，本书不仅涵盖了图像分类任务，还深入探讨了目标检测（如R-CNN系列、YOLO系列）和图像分割（如U-Net、Mask R-CNN）的具体网络设计和损失函数。最后，对生成对抗网络（GANs）在图像生成、超分辨率重建等领域的最新进展进行了前沿探讨。 读者对象与特色： 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事图像处理、计算机视觉、模式识别的工程师和研究人员。 理论与实践并重： 每章节都包含丰富的数学推导和清晰的算法流程图，同时配有大量的实际案例分析和实验指导，便于读者将理论转化为可操作的代码。 覆盖广度与深度： 确保了经典算法的严谨性，同时紧跟深度学习等前沿技术的发展脉络，使内容兼具历史深度与时代前沿性。 面向应用设计： 特别注重算法的计算复杂度和实时性分析，指导读者在资源受限的环境下进行优化选择。

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这本书的深度和广度着实超出了我的预期，它绝非市面上那些浮于表面的入门读物可比。我花了很长时间才啃完这本大部头，但付出的每一分钟都是值得的。作者对待专业知识的严谨态度令人印象深刻，每一个算法的推导、每一个硬件模块的介绍，都建立在坚实的基础之上，丝毫没有为了简化而牺牲准确性。特别是关于指令集架构（ISA）和流水线技术的那几个章节，我感觉自己好像真的坐在了设计者的位置上，去权衡性能与功耗之间的微妙平衡。这本书的学术价值非常高，它不是在告诉你“怎么做”，而是在告诉你“为什么是这样做的”，这种对底层逻辑的深挖，对于希望从事底层开发或者系统架构设计的人来说，是无可替代的财富。阅读过程中，我不得不频繁地翻阅附录和查阅一些额外的资料来确保完全理解每一个细节，这本身就是一种积极的学习过程。对于已经有一定基础的读者而言，这本书更像是一本可以随时回来查阅和复习的“圣经”，里面蕴含的知识密度实在太大了，需要慢慢消化。

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这本书的装帧设计和排版细节处理得非常到位，这一点常常被技术书籍所忽略，但它对阅读体验的影响是巨大的。纸张的质感很好，长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显减轻，这在阅读长篇幅的理论论述时尤为重要。更值得称赞的是，作者似乎非常懂得如何布局信息，关键术语和公式总是用醒目的方式突出显示，而那些需要深入思考的段落则安排得错落有致，避免了文本的堆砌感。我发现自己甚至愿意把它摆在书架上，时不时地拿出来翻阅，就像对待一本精装的艺术画册一样。虽然内容是高度技术性的，但整体呈现出的美感，体现了出版方对知识的尊重。它有一种沉稳的力量感，让你觉得你手中的不仅仅是一堆纸张和油墨，而是一份经过精心打磨的智慧结晶。这种注重用户体验的用心，使得原本可能沉重的学习过程，变得更加愉悦和连贯。

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说实话，在阅读这本书之前，我对某些领域（比如存储器的层次结构和缓存一致性）的理解一直是模糊不清的。很多资料都将这些内容描述得支离破碎，缺乏一个统一的框架。然而，这本书成功地建立了一个宏大且完整的视角。作者构建了一套清晰的知识脉络，将原本看似孤立的各个组件——从逻辑门到高级汇编指令——巧妙地串联起来，形成了一个有机的整体。我特别欣赏书中关于“抽象层次”的论述，它清晰地展示了软件如何依赖于硬件，以及每一层抽象是如何在提供便利的同时也带来了特定的限制。这种全局观的建立，极大地提升了我对系统性能瓶颈的判断能力。读完之后，我再去看一些上层应用的代码时，脑海中会不自觉地浮现出它们在硬件上实际运行的场景，这种“透视”能力是这本书带给我最宝贵的收获。它不再是零散知识点的堆砌，而是一套完整的思维模型。

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哇，这本书真让人耳目一新！我本来以为这会是一本枯燥的技术手册，结果完全不是那么回事。作者的叙述方式非常生动，仿佛在给我讲一个关于数字世界的奇妙冒险。他不仅仅罗列了那些晦涩难懂的底层逻辑，更像是用画笔描绘出了计算机如何从零到一构建起我们如今所依赖的数字文明。读完之后，我不再把电脑仅仅看作一个冰冷的工具箱，而是对其内部精妙的运作机制充满了敬畏。尤其是在讲到数据如何在寄存器和内存之间高速穿梭时，那种流畅的节奏感和逻辑的严密性，简直就像欣赏一场精心编排的交响乐。书中的图解设计也非常巧妙，那些复杂的架构图不再是令人望而却步的迷宫，反而成了指引我理解核心概念的清晰地图。我特别喜欢作者在解释复杂概念时，总能找到一个贴近生活的类比，这极大地降低了学习门槛，让一个非专业背景的读者也能跟上思路，体会到那种“原来如此”的顿悟感。这本书的价值在于，它真正做到了将深奥的原理，用最富有人情味的方式传递出来，推荐给所有想真正了解自己手中设备工作原理的朋友们。

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这本书的语言风格有一种独特的、略带幽默感的克制。作者似乎非常擅长在关键时刻抛出一个恰到好处的比喻，或者用一种略带讽刺的口吻来点出早期设计中的一些“弯路”，这让我在严肃的学术阅读中时不时地会心一笑。它读起来完全不像是一个冷冰冰的教科书，更像是一位经验丰富、学识渊博的前辈，耐心地在你身边，用他多年积累的经验和教训来为你剖析这个领域的核心奥秘。虽然技术深度要求读者必须保持专注，但正是这种人性化的叙事节奏，让长时间的阅读变得可以忍受，甚至充满期待。它没有那种为了炫耀学识而刻意堆砌的晦涩词汇，所有专业术语的引入都带着明确的目的性。这种将高深知识“大众化”的努力，使得这本书的适用人群范围比预想的要宽泛得多，它做到了既能满足专家对细节的挑剔，也能接纳初学者的好奇心。

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