具体描述
《多媒体技术与应用)》共分8章，分别介绍了多媒体技术的基础知识，美学基础知识，探讨了多媒体音频的基本知识及其处理软件的应用，重点介绍了Adobe Photoshop图像处理、Premiere视频制作、Flash动画制作和Authorware多媒体作品创作工具软件的操作应用知识，阐述了多媒体应用系统的开发，多媒体应用软件的界面设计，以及多媒体网络技术的应用。《多媒体技术与应用》针对多媒体技术的特点，采用当前较新版本的软件，利用案例串联各知识点，突出应用性，培养读者对多媒体技术的实际应用和操作能力。《多媒体技术与应用)》各章配有习题，配套光盘中提供了电子教案、练习素材和实例结果。《多媒体技术与应用》可作为高职高专院校计算机及相关专业“多媒体技术”课程的教材，也适合成人教育和各类培训班的相关课程使用，还可供从事多媒体应用开发的技术人员和管理人员参考。
数字图像处理与计算机视觉导论 作者： 张伟，李明 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2023年10月 页数： 580页 定价： 98.00元 --- 内容简介 《数字图像处理与计算机视觉导论》是一本全面、深入且极具实践指导意义的教材，旨在为学习者构建坚实的数字图像处理基础，并引领其进入快速发展的计算机视觉领域。本书严格遵循“理论先行，实践驱动”的教学理念，内容覆盖了从底层像素操作到高层场景理解的完整知识体系，特别强调算法的数学原理与工程实现之间的桥梁构建。 第一部分：数字图像处理基础 (Foundations of Digital Image Processing) 本部分着重于图像的本质、获取、表示以及基础的变换与增强技术。 第一章：图像的数字化表示与基础 本章详细阐述了连续图像到离散数字图像的转换过程，包括采样（Sampling）和量化（Quantization）的基本原理及其对图像质量的影响。深入讨论了图像的空间域表示，如灰度图像、彩色图像（RGB、CMYK、HSV等颜色空间）的数学建模。此外，还介绍了图像的基本运算，如灰度拉伸、阈值处理、逻辑运算等，为后续的复杂处理奠定基础。重点分析了直方图（Histogram）的构建、分析及其在图像对比度增强中的应用，如直方图均衡化和规定化。 第二章：图像增强与复原 图像增强旨在改善人眼观察的视觉效果，复法则致力于消除或减弱图像在获取或传输过程中引入的降质。在空间域增强方面，详细讲解了各种空间滤波器，包括线性滤波器（如均值、高斯平滑）和非线性滤波器（如中值滤波、最大/最小滤波），并深入剖析了它们在去噪和锐化方面的适用场景。在频率域增强部分，本章系统介绍了二维傅里叶变换（2D DFT）的性质、计算方法，并将其应用于图像的滤波操作。重点阐述了理想低通/高通滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的设计与效果对比。针对图像复原，系统讲解了点扩散函数（PSF）的建模、约束最小二乘复原法，以及维纳滤波（Wiener Filter）在噪声抑制和图像清晰化中的优化作用。 第三章：图像变换与表示 本章介绍了用于特征提取和数据压缩的重要数学工具。深入探讨了离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的核心地位，并简要介绍了小波变换（Wavelet Transform）的基本概念及其在多分辨率分析中的优势。在形态学处理方面，本章详细介绍了二值图像和灰度图像的腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）操作，以及由此衍生的开运算（Opening）、闭运算（Closing）、顶帽变换和底帽变换，强调其在物体分离、连接和背景提取中的应用。 第二部分：计算机视觉核心技术 (Core Techniques in Computer Vision) 本部分从图像处理的范畴迈向更高层次的场景理解、特征提取和三维重建，构建起计算机视觉系统的关键模块。 第四章：图像分割与特征提取 图像分割是计算机视觉的首要任务之一，旨在将图像分解成有意义的区域或对象。本章首先介绍了基于阈值的分割方法（如Otsu法），然后深入讲解了基于区域的分割技术，如区域生长法。重点介绍了边缘检测算法，包括梯度算子（Sobel, Prewitt）、拉普拉斯算子，以及具有里程碑意义的Canny边缘检测算法的完整流程与参数选择。在特征提取方面，本章详细剖析了局部特征描述子，如Harris角点检测器、Shi-Tomasi准则，以及在后续识别任务中至关重要的尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理和实现细节。 第五章：图像配准与运动分析 图像配准是处理多源、多时序图像数据融合的关键技术。本章首先介绍了基于灰度的相关性匹配方法，随后重点讲解了基于特征点的配准流程，包括特征点匹配、鲁棒估计（如RANSAC算法）和几何变换模型的求解。运动分析部分，深入探讨了光流法（Optical Flow），包括经典的亮度恒定假设，以及Lucas-Kanade块匹配算法的推导与应用，用于描述物体的连续运动轨迹。 第六章：三维视觉基础与立体视觉 本部分将二维图像处理扩展到三维空间重建。本章首先介绍了相机模型，包括针孔相机模型（Pinhole Camera Model）、内参矩阵和外参矩阵的标定过程。随后，详细阐述了双目视觉系统的基本原理，包括立体匹配（Stereo Matching）的代价构建、视差图的计算、全局优化方法（如Graph Cuts）的应用，以及如何通过三角测量法恢复三维点云数据。这部分内容是实现机器人导航和深度感知系统的基石。 第三部分：模式识别与深度学习在视觉中的应用 (Pattern Recognition and Deep Learning in Vision) 本部分聚焦于如何利用提取的特征进行智能决策，并将传统方法与前沿的深度学习范式相结合。 第七章：传统模式识别与分类 在介绍现代深度学习之前，本章巩固了传统的分类思想。讲解了基于特征向量的模式分类器，包括K近邻（KNN）算法、支持向量机（SVM）在二维特征空间中的应用。同时，介绍了主成分分析（PCA）在特征降维和数据可视化中的作用，帮助读者理解深度学习输入前的特征优化过程。 第八章：卷积神经网络（CNN）基础与图像识别 本章是面向现代计算机视觉的核心。系统介绍了卷积神经网络的基本结构，包括卷积层、激活函数（ReLU, Sigmoid）、池化层、全连接层的数学原理和实现细节。详细解析了经典网络架构，如LeNet-5、AlexNet、VGG网络，并重点剖析了ResNet（残差网络）如何解决深度网络训练中的梯度消失问题。本章提供了使用主流框架（如PyTorch/TensorFlow）构建、训练和评估图像分类模型的实战指导。 第九章：目标检测与语义分割 本章涵盖了更精细的场景理解任务。在目标检测方面，本章对比和分析了两阶段（Two-Stage）方法（如R-CNN系列）和单阶段（One-Stage）方法（如YOLO、SSD）的优缺点及迭代发展。在图像分割领域，深入讲解了语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）的概念，重点解析了全卷积网络（FCN）和U-Net架构在生物医学图像分析等领域的强大能力。 附录： 提供了用于理解算法的关键线性代数和概率论回顾，以及一个完整的、基于OpenCV和Python的图像处理与特征提取项目实战指南。 --- 本书特色： 1. 理论严谨性与工程实用性并重： 对每一个核心算法（如傅里叶变换、SIFT、卷积运算）都提供了清晰的数学推导，并辅以详尽的伪代码和基于Python/OpenCV的实现示例。 2. 覆盖面广且结构清晰： 内容从基础的图像增强延伸至高级的目标检测和语义分割，形成一条完整的视觉信息处理链条。 3. 面向应用： 大量案例分析，贴近工业界和科研领域的前沿需求，如无人驾驶中的环境感知、医疗影像分析等。 适用对象： 计算机科学、电子工程、自动化、信息与通信工程等专业的本科生、研究生，以及希望系统学习和应用数字图像处理与计算机视觉技术的工程师和研究人员。 建议学习路径： 本书适合作为专业课程教材，建议读者具备一定的线性代数、微积分和编程基础（推荐Python）。
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