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页数:339

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出版时间:2009-5

价格:43.00元

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isbn号码:9787502034474

丛书系列:

图书标签:

• 矿山电力
• 供电系统
• 电气工程
• 电力技术
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• 节能降耗
• 电力自动化

《数字图像处理与计算机视觉基础》 书籍简介 本书深入浅出地介绍了数字图像处理与计算机视觉领域的核心概念、理论基础与实用技术。它旨在为计算机科学、电子工程、自动化以及相关交叉学科的学生和专业技术人员提供一个全面、系统的学习资源。全书内容涵盖了从基础的图像获取、表示到高级的图像分析、识别与三维重建等多个层面，结构清晰，理论与实践并重。 第一部分：数字图像处理基础 第一章 图像的数字化与表示 本章首先阐述了光与视觉的基本原理，引出数字图像的产生过程。详细介绍了图像的采样（取样）与量化（灰度级或色彩深度）过程，这是将连续的物理世界信息转化为可计算的数字形式的关键步骤。重点讨论了图像在计算机中的存储结构，包括二维数组表示、像素的邻域概念（如4邻域、8邻域）、连通性、以及距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离）。此外，本章还对比分析了二值图像、灰度图像和彩色图像的内部编码方式，特别是RGB、HSV、CMY等主流色彩空间的转换原理及其在不同应用场景下的适用性。 第二章 图像增强 图像增强是改善图像质量、突出有用信息或抑制噪声的重要预处理步骤。本章分为空间域增强和频率域增强两大部分。在空间域，系统介绍了点操作（如灰度拉伸、阈值处理、伽马校正）和基于邻域操作的平滑滤波（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波）和锐化滤波（如拉普拉斯算子、Sobel/Prewitt算子）。频率域增强部分则基于傅里叶变换理论，解释了图像在频域的特性，并详细讲解了理想低通/高通滤波器、巴特沃斯滤波器以及高斯滤波器在去除周期性噪声和改善图像清晰度方面的应用。特别关注了直方图均衡化和规定化技术，它们是提高图像对比度的核心方法。 第三章 图像复原 图像复原与增强的主要区别在于，复原试图通过建立退化模型来估计和消除噪声和模糊。本章首先建立了常见的图像退化模型，包括加性噪声模型（如高斯白噪声、椒盐噪声）和线性空间不变退化模型。随后，深入探讨了逆滤波、最小均方误差（Wiener）滤波器的设计原理及其在噪声抑制和清晰化中的平衡权衡。对于盲复原问题，本章也引入了迭代算法（如Lucy-Richardson算法）的基本思想，为处理复杂退化情况奠定了理论基础。 第四章 图像的形态学处理 形态学处理是基于集合论，用于分析和处理图像中物体形状特征的一组技术。本章围绕二值图像展开，详细阐述了结构元素（Structuring Element）的概念，并系统介绍了膨胀、腐蚀、开运算（Opening）和闭运算（Closing）的基本原理和用途。在此基础上，扩展讨论了更复杂的形态学算法，如击中与未中（Hit-or-Miss）变换、形态学骨架提取、顶帽变换（Top-Hat Transform）以及基于形态学梯度的边缘检测。这些技术在目标分割、连接组件标记和细化方面显示出强大的能力。 第五章 图像的分割 图像分割是将图像划分为若干具有特定意义的、互不重叠的区域的过程，是后续高级分析的前提。本章介绍了多种分割技术：基于灰度的阈值分割方法（如Otsu法、自适应阈值法），以及基于边缘的检测方法（如Canny边缘检测器）。此外，还详细讲解了基于区域的分割技术，包括区域生长法和分水岭算法，并通过介绍能量最小化框架下的主动轮廓模型（Snakes模型），展示了如何结合局部信息进行平滑且准确的边界提取。 第二部分：计算机视觉与高级分析 第六章 特征提取与描述 本章专注于如何从图像中提取具有稳定性和判别性的局部或全局特征，以便进行匹配、识别或重建。重点介绍了角点检测器（如Harris角点）的原理，以及尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）等局部描述符的构建过程，这些特征对仿射变换和光照变化具有鲁棒性。对于全局特征，简要介绍了傅里叶描述子和形状上下文（Shape Context）在描述物体轮廓方面的应用。 第七章 图像变换与表示 为了在不同视图或尺度下保持特征的一致性，必须利用特定的数学变换。本章详细分析了几何变换，包括平移、旋转、缩放、剪切，以及更复杂的仿射变换和透视变换（单应性H）。重点讨论了如何利用齐次坐标和变换矩阵来表示和组合这些操作。同时，本章也引入了小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析和图像压缩中的应用。 第八章 三维视觉基础：相机模型与标定 本章将视觉分析提升到三维空间。首先，详细介绍了针孔相机模型，推导了其内部参数（焦距、主点）和外部参数（旋转和平移）。在此基础上，讲解了复杂的非理想相机模型，如径向和切向畸变。核心内容是相机标定——如何通过棋盘格等标准模板，精确计算出相机的内外参数，这是所有三维重建工作的基础。 第九章 立体视觉与深度估计 立体视觉是通过分析双目图像对来重建场景深度信息的关键技术。本章核心讲解了立体匹配的几何约束——对极几何（Epipolar Geometry）原理，即如何确定左右视图中对应点的约束线。随后，系统介绍了立体匹配的经典方法，包括基于块匹配（Block Matching）的视差计算、全局优化方法（如图割法Graph Cut）以及现代的代价聚合策略，最终生成深度图。 第十章 目标跟踪与运动分析 本章探讨了如何在连续视频序列中跟踪特定目标或分析场景运动。内容包括：基于帧间差分和背景建模的运动检测；经典的模板匹配方法；以及更先进的基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）的状态估计方法，用于处理非线性运动和噪声干扰。此外，简要介绍了光流法（Optical Flow）的概念及其在场景运动场估计中的应用。 全书配有大量的数学推导、清晰的图示和实用的程序示例（基于MATLAB/Python），旨在确保读者不仅理解理论，更能动手实现复杂的图像处理与视觉算法。

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说实话，我一开始被这本书的封面和装帧吸引，但真正翻开后，发现内容才是真正的宝藏。它的语言风格极其鲜活，充满了活力和一种独特的幽默感，读起来一点也不枯燥，甚至会让人忍不住笑出声来。作者擅长运用日常生活中的小切口，来折射出更深层次的哲学思考。比如，他分析一个简单的日常行为，就能引申出关于自由意志和宿命论的精彩辩论，这种“小中见大”的处理手法非常高明。整本书的节奏把控得极好，时而快马加鞭，时而娓娓道来，让读者的阅读兴趣始终保持在最佳状态。它成功地将学术的严谨性与大众的易读性完美结合，打破了许多人对“深度阅读”的畏惧心理，我向身边所有寻求轻松而有营养读物的伙伴们大力推荐。

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这本书真是让人眼前一亮，从头到尾都充满了作者独到的见解。我尤其喜欢它对历史脉络的梳理，那种层层递进的逻辑，仿佛把我带入了一个宏大的叙事空间。作者对细节的把握极其精准，每一个引用的出处都经过了严谨的考证，让人不得不佩服其深厚的学术功底。更难能可贵的是，在阐述复杂概念时，作者总能找到最贴切的比喻，使得即便是初涉此领域的读者也能轻松入门，这无疑是本书的一大亮点。阅读过程中，我时常会停下来，反复咀嚼那些精妙的论断，思考它们与我既有知识体系的碰撞与融合。整本书的行文流畅自然，没有丝毫晦涩难懂之处，字里行间透露着一种沉稳而又热烈的思辨精神，让人读后大有“醍醐灌顶”之感，强烈推荐给所有对知识深度探索抱有热情的朋友们。

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这是一本需要静下心来细细品味的著作，它的魅力在于那种近乎于诗意的文字表达和对人类情感的深刻洞察。作者似乎拥有一种魔力，能够将那些宏大叙事包裹在一层温柔而又坚韧的叙事外衣之下。我常常沉浸在那些细腻的心理描写中，仿佛自己就是书中人物，一同经历了那些欢笑与泪水、成功与失落。结构上，它采用了非线性叙事的手法，看似跳跃，实则暗含精妙的呼应和伏笔，每一次的视角转换都带来新的震撼和理解层次的提升。特别是书中关于“时间流逝”的探讨，那种淡淡的忧伤和对存在的追问，直击人心最柔软的地方。这本书绝不仅仅是消遣之作，它更像是一面镜子，映照出我们自身的困惑与渴望，读完后久久不能平静，需要时间去消化和沉淀。

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这本书对我来说，更像是一场跨越时空的旅行，它以一种近乎百科全书式的广博，构建了一个完整而自洽的世界观。作者在构建这个体系时，展现了惊人的知识广度，涉及了多个看似不相关的学科领域，但所有的元素都被巧妙地编织在一起，形成一个宏大而有机的整体。我特别欣赏它在处理细节时的那种近乎偏执的严谨，每一个术语的定义、每一个历史节点的定位，都经过了反复推敲，确保了其内部逻辑的一致性。阅读这本书，不仅仅是获取信息，更像是在进行一次思维的拓展训练，它挑战了许多我习以为常的认知定势，迫使我从全新的角度去审视问题。尽管篇幅不小，但其提供的知识密度和启发性，绝对值回票价，是一本值得反复阅读并从中汲取新知的经典之作。

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我对这类探讨社会结构变迁的题材一向抱有很高的期待，而这本书的表现远超我的预期。它没有停留在表面的现象描述，而是深入挖掘了驱动这些变革背后的权力运作机制和深层文化动因。作者的批判性思维贯穿始终，观点犀利却又不失公允，他总能从看似对立的双方中找到新的解释框架。阅读体验非常酣畅淋漓，那些原本模糊不清的社会现象，在作者的笔下变得清晰、有序，甚至带有一种冷峻的美感。书中大量的案例分析和数据支撑，极大地增强了论证的说服力，让本书具备了极高的实用价值和理论深度。对于希望真正理解我们所处时代复杂性的读者来说，这本书绝对是不可多得的案头必备。

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