Signal Processing and Performance Analysis for Imaging Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jacobs, Eddie L.

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9781596932876

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 图像系统
• 性能分析
• 成像技术
• 图像处理
• 数字信号处理
• 系统分析
• 优化
• 医学影像
• 遥感

好的，这是一份关于一本名为《信号处理与成像系统性能分析》的图书的详细简介，该简介旨在全面阐述该主题的广度和深度，而不涉及具体提及该书的现有内容，同时力求语言自然、专业。 --- 图书简介：深度解析与前沿探索：信号处理在现代成像系统中的基石作用 在信息获取与可视化的浪潮中，成像系统已成为科学研究、工业检测乃至日常生活中不可或缺的核心技术。从医学诊断的精细图像到遥感卫星的宏大视野，再到自动驾驶汽车的环境感知，所有这些系统的性能优劣，其根源都深植于对所捕获信号的精确提取、转换与解析能力。本书旨在构建一个坚实的理论框架，深入探讨驱动现代成像系统高效运行的信号处理原理，并着重剖析如何通过严谨的性能分析，指导系统设计与优化。 I. 信号的本质与成像链的初探 任何成像过程，本质上都是一个将物理世界的光学、声学或电磁信号转换为可量化数据的过程。这一转换链条的每一步——从源头的信号发射、介质中的传播衰减与失真，到传感器的采集效率和最终的数据重建——都充满了挑战。 我们首先需要理解信号的物理起源。光如何在不同介质中衍射和散射？声波在复杂结构中的传播特性如何？这些都是后续处理的基础。随后，我们将聚焦于成像系统的“前端”——传感器技术。无论是CCD、CMOS、红外探测器还是超声阵列，它们都是模拟信号到数字信号的桥梁。传感器的噪声特性（如热噪声、散粒噪声）、动态范围限制以及空间采样的限制（如奈奎斯特准则的实际应用），直接决定了系统捕获的原始数据的质量上限。对这些物理限制的量化理解，是进行有效信号处理的前提。 II. 核心信号处理技术：从去噪到增强 原始采集到的数据往往是“有噪声的”和“不完整的”。信号处理技术的核心任务就是通过数学模型对这些缺陷进行补偿和恢复。 A. 噪声抑制与信号增强： 噪声是影响图像质量和后续分析准确性的主要因素。本书将系统地梳理从简单的空间域滤波（如均值、中值滤波）到更复杂的频率域和变换域处理方法。重点在于理解不同噪声模型的适用场景——高斯白噪声、泊松噪声（常出现在光子计数系统中）、以及结构性噪声。此外，如何设计自适应滤波器，使其在去除噪声的同时，最大程度地保留图像的边缘和细节（即提高信噪比而不牺牲空间分辨率），是高级处理的关键。 B. 图像重建与反演问题： 许多成像系统（如X射线断层扫描CT、核磁共振MRI、合成孔径雷达SAR）本质上是采集了信号的某种投影或变换形式，需要通过复杂的反演算法将其还原为空间图像。这涉及对欠定问题、病态问题的处理。我们将深入探讨傅里叶域重建、最小二乘法、迭代重建算法（如SIRT、OS-EM）的机制，以及引入正则化项（如Tikhonov正则化、Total Variation正则化）以稳定解和引入先验信息的策略。 C. 图像去模糊与超分辨率： 模糊是由于光学系统的衍射限制或运动引起的。建模退化函数（点扩散函数，PSF）是解决去模糊问题的首要步骤。本书将区分线性（维纳滤波）和非线性（Lucy-Richardson算法）的反卷积方法，并探讨盲解卷积（当PSF未知时）的挑战与应对策略。在超分辨率领域，如何利用多帧图像信息或深度学习先验知识来提升有效分辨率，也将是讨论的重点。 III. 性能量化与系统评估的严谨性 信号处理的最终目标是提高系统性能，因此，必须建立一套科学、客观的性能评估体系。性能分析不仅仅是“看起来好”，而是要通过可量化的指标来证明系统的优越性。 A. 经典质量指标的局限与超越： 我们将回顾并批判性地审视峰值信噪比（PSNR）、均方误差（MSE）等基于像素差异的指标。理解它们在反映人眼感知质量上的不足是至关重要的。随后，我们将转向更符合人类视觉系统（HVS）特性的评估工具，如结构相似性指标（SSIM）及其变体，它们考虑了亮度、对比度和结构信息。 B. 调制传递函数（MTF）与空间频率响应： 对于任何成像系统而言，其分辨能力是核心指标。MTF是描述系统在不同空间频率下传递对比度能力的关键工具。本书将详细介绍如何通过实验方法（如刀口法、点源法）精确测量系统的MTF，以及如何利用系统MTF的级联特性来评估整个成像链的综合性能。对MTF的深入分析，能够指导光学设计和采样频率的选择。 C. 统计性能分析与概率模型： 尤其在低光照或高噪声环境下，系统性能依赖于统计特性。引入ROC曲线（接收者操作特征曲线）用于评估分类或检测任务的性能，分析假阳性和假阴性的概率分布。理解检测阈值和决策规则如何影响最终的系统可靠性，是设计鲁棒成像系统的必要环节。 IV. 跨领域应用中的特定挑战 信号处理的方法需要根据成像的物理机制和应用需求进行裁剪。 A. 医学成像的特殊性： 医学成像（如超声、CT、MRI）对细节的敏感度和对伪影的容忍度要求极高。信号处理在此需要应对非线性采集、各向异性噪声以及跨模态数据融合的难题。例如，如何设计算法来区分组织中的真实边界与由噪声或采样不足引起的假象。 B. 遥感与计算成像： 遥感系统面临着大气湍流、目标尺度巨大差异以及数据量爆炸性增长的挑战。计算成像，如光场成像、压缩感知（Compressed Sensing），通过在采集端引入新的模型和算法设计，突破了传统采样定理的限制。对这些前沿方法的理论基础（如稀疏性、RIP准则）和实际部署的分析，将是本书的一大亮点。 结论：走向智能与自适应的未来 最终，现代成像系统正朝着更加智能化的方向发展。信号处理不再是简单的“去噪-增强”流水线，而是与机器学习深度融合的计算范式。理解了基础的傅里叶分析、线性代数与概率统计，才能更好地掌握如何设计出既高效又鲁棒的深度学习模型用于图像恢复与目标识别。本书旨在为读者提供一个全面的、从物理现象到高级算法的认知地图，使从业者能够精确评估现有系统的瓶颈，并创造性地解决下一代成像技术所面临的复杂信号挑战。

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