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出版者:中国纺织出版社

作者:韦元华 编

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2003-1

价格:30.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787506425957

丛书系列:

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现代光学与图像处理：从基础理论到前沿应用 图书简介 本书旨在为对现代光学、图像采集与处理技术感兴趣的读者，提供一个系统、深入且兼具前沿视野的知识框架。它并非聚焦于条形码这种特定应用，而是着眼于支撑其背后乃至更广阔应用领域的底层物理原理、先进传感技术以及复杂的数字信号处理方法。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的光学定律到复杂的机器视觉算法，旨在培养读者利用光电技术解决实际工程问题的能力。 第一部分：光学基础与成像原理 本部分为后续复杂技术打下坚实的理论基础，重点阐述了光与物质相互作用的基本规律，以及如何利用这些规律构建高效的光学系统。 第一章：电磁波理论与光的波动性 本章从麦克斯韦方程组出发，回顾了电磁波在真空和介质中的传播特性。详细讨论了光的偏振、干涉与衍射现象，这些是理解所有光学成像系统的关键。特别地，分析了夫琅禾费衍射和菲涅耳衍射的应用场景，并引入了傅里叶光学概念，解释了光学系统作为一种空间滤波器的工作机制。本章强调了光的性质如何决定了信息采集的物理极限。 第二章：几何光学与成像系统设计 本章回归经典光学，深入探讨了透镜、反射镜等基本光学元件的成像特性。详细分析了理想光学系统的矩阵表示法，即$ABCD$矩阵，用于描述光束的传输路径。随后，重点讨论了实际光学系统中的像差问题，包括球差、像差、色差等五大类单色像差和复色像差。读者将学习如何使用波像差函数和Zernike多项式来量化和校正这些缺陷，从而设计出具有高分辨率的成像镜头。 第三章：辐射度量学与光子探测基础 有效的光学应用依赖于准确的光测量。本章系统介绍了辐射度量学（Radiometry）的核心概念，如光通量、辐亮度、辐照度等，并区分了辐射量与光度量。随后，深入探讨了现代光电探测器的物理机制，包括光子到电子的转换过程。重点分析了半导体光电二极管（PIN、APD）的性能参数，如量子效率、响应速度、噪声等效功率（NEP），为后续的信号采集环节奠定基础。 第二部分：数字图像采集与传感器技术 本部分将理论光学知识与现代电子技术相结合，聚焦于如何将连续的光信号转化为可供计算机处理的离散数字信息。 第四章：数字成像传感器技术 本章聚焦于现代CMOS（互补金属氧化物半导体）和CCD（电荷耦合器件）传感器的内部结构和工作原理。详细解析了像素的感光过程、电荷收集与转移机制。重点分析了影响图像质量的关键因素，如量子效率的热噪声、暗电流、拖影效应和读取噪声。此外，探讨了新型全局快门CMOS技术在高速运动物体捕捉中的优势与挑战。 第五章：图像获取的几何校正与标定 获取原始图像后，必须对其进行精确的几何校正，以消除由相机倾斜、镜头畸变等因素引入的误差。本章专门讲解了相机标定（Camera Calibration）的数学模型，包括内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（位置、姿态）。内容覆盖了经典的平面板标定法（如张氏标定法）和更先进的自标定技术，确保后续处理的几何精度。 第六章：高光谱与多维度成像技术 突破传统可见光成像的局限，本章介绍了获取更多维度信息的先进技术。详细阐述了高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）的基本原理，即在空间维度之外，增加上百个窄波段的光谱维度。讨论了光谱数据的获取方式，如推扫式（Whiskbroom）、凝视式（Staring）和瞬时光谱成像（Snapshot Spectral Imaging）。同时，也涵盖了三维成像技术，如结构光、激光雷达（LiDAR）的基本测距原理。 第三部分：图像信号处理与增强 本部分侧重于对采集到的数字图像数据进行优化和恢复，以提升其质量或突出所需信息。 第七章：数字图像空间域处理 本章是图像处理的基础。首先回顾了数字图像的离散化与量化。随后，详细介绍了空间域的滤波技术，包括线性滤波（如均值、高斯平滑）和非线性滤波（如中值滤波、形态学滤波）。特别强调了梯度算子（如Sobel, Prewitt, Canny）在边缘检测中的应用，这是特征提取的第一步。 第八章：图像频率域分析与恢复 引入二维傅里叶变换（2D-DFT）作为分析图像空间频率特性的强大工具。解释了如何通过频率域的乘积运算实现卷积的快速计算（快速傅里叶变换，FFT）。基于频率域分析，本章深入讨论了图像去噪（如维纳滤波）和图像复原技术，特别是针对运动模糊和离焦模糊等经典退化模型的点扩散函数（PSF）估计与逆滤波复原方法。 第九章：图像对比度增强与可视化 本章关注如何使图像中的关键信息更加突出，以利于人眼观察或后续算法识别。详细介绍了直方图均衡化（HE）及其局限性，并重点阐述了限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）在局部增强中的优越性。此外，还探讨了基于小波变换的多尺度增强方法，该方法能在保留纹理细节的同时，有效地提高图像的整体视觉效果。 第四部分：高级特征提取与应用 本部分将视角转向如何从处理后的图像中自动化地提取有意义的结构信息，并探讨这些技术在现代工程中的实际应用潜力。 第十章：局部特征描述符与匹配 本章聚焦于图像识别和定位的基础——特征点。系统讲解了经典的局部特征描述方法，包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）的原理，它们如何对光照和尺度变化保持鲁棒性。随后，深入探讨了特征点之间的匹配算法，如基于描述子距离的暴力匹配和FLANN（快速库逼近最近邻）索引加速匹配，以及如何使用RANSAC（随机抽样一致性）算法来剔除误匹配点，得到精确的几何变换关系。 第十一章：图像分割与目标识别 有效的识别依赖于准确地将目标与背景分离。本章涵盖了多种图像分割技术，包括基于阈值的全局与局部分割，基于区域生长的启发式方法，以及基于能量函数的活动轮廓模型（如水平集方法）。最后，简要介绍了深度学习在语义分割和实例分割中的最新进展，强调了卷积神经网络（CNN）在复杂场景理解中的关键作用。 第十二章：机器视觉系统集成与案例分析 本章将前面所学的所有技术进行整合，展示一个完整的机器视觉系统的构建流程。讨论了工业在线检测系统的硬件选型（光源、相机、镜头）与软件架构设计。通过多个实际案例，如表面缺陷检测、高精度位姿测量和复杂场景下的三维重建，读者将理解如何根据具体应用需求，优化光学参数、选择合适的图像处理算法，最终实现可靠、高效的自动化视觉解决方案。 本书的读者对象包括电子信息工程、光电信息科学与工程、机械自动化等专业的本科生、研究生，以及从事光学检测、质量控制、工业自动化和计算机视觉领域的工程师和研究人员。它不仅是一本教科书，更是一本能指导实践的参考手册。

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这本书的文字风格极其严谨，几乎没有使用任何比喻或者幽默的表达，通篇都是陈述性的、被动语态的句子，读起来需要极高的专注力。我注意到作者在引用其他标准或协议时，总是会给出非常精确的文档编号和版本号，这一点对于做合规性审计的人来说或许是福音，但对于像我这样，希望快速理解某个技术原理的应用价值的读者来说，就显得过于晦涩和繁琐了。举个例子，在阐述数据校验码生成逻辑的部分，作者详细列出了每一步的数学公式和操作符优先级，却很少提及在实际生产环境中，当硬件出现随机错误时，如何通过软件层面的容错机制来快速恢复，或者说，不同校验算法在延迟和准确度上的权衡取舍。我期待能看到一些案例分析，哪怕是虚拟的，来展示不同技术选型背后的业务考量，但这本书似乎完全避开了这些“不那么技术”的讨论，专注于“技术本身如何工作”的纯粹层面。读完后，我感觉自己像是把一个复杂的说明书啃完了，知道每一个螺丝钉的作用，但并不知道这台机器最终能用来做什么。

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全书的排版和插图设计明显是基于早期的印刷规范。图表大多是黑白线条图，信息密度很高，但缺乏现代书籍中常见的颜色编码和高亮提示，使得初学者很容易在复杂的流程图里迷失方向。我特别想学习的是关于嵌入式系统与外部设备交互的章节，因为我目前正在做一个物联网项目，对低功耗设备的数据采集要求很高。然而，书中关于接口协议的介绍，停留在 RS-232 和早期的并行接口层面，对于现在主流的 I2C、SPI 甚至更现代的低功耗蓝牙协议栈，提及得非常简略，仿佛这些都是“不重要的分支”。更让我感到遗憾的是，书中引用的许多参考资料和外部链接（如果存在的话，因为这本书没有提供在线资源索引），很可能已经过时。在快速发展的电子和信息领域，技术生命周期非常短，一本过分强调基础却未能跟上时代步伐的书籍，很容易误导读者去学习那些在当前环境下已经效率低下的方法。我需要的是能指导我当前项目落地的知识，而不是历史回顾。

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这本书的结构组织方式，虽然逻辑清晰，但节奏感把握得不太好。前三分之一的内容花费了大量篇幅来界定术语和定义基本概念，这些内容在我看来，通过查阅标准的术语表或维基百科可以更快地掌握。真正具有实操价值的中间部分，尤其是关于系统架构设计的讨论，却被压缩得非常紧凑，知识点之间衔接略显生硬。例如，在讲述如何设计高吞吐量的数据流管道时，作者似乎跳过了一个关键的中间环节——缓冲区的动态管理策略。我期待看到的是关于如何根据实时负载调整内存分配的经验法则，但书中只是简单地罗列了固定大小缓冲区的优缺点。这使得我不得不频繁地在书本和我的代码编辑器之间来回切换，试图弥补这种知识点的跳跃性。对于一个已经有一定技术背景的人来说，这种“先铺垫太久，后讲解太快”的阅读体验，着实影响了学习效率和心流的保持。我希望作者能更早地进入到解决实际问题的层面。

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从内容深度上来看，这本书似乎更倾向于面向规范制定者或标准维护人员，而非面向应用开发者。在关于数据编码和错误恢复的讨论中，作者展示了对底层数学原理的深刻理解，甚至深入到了有限域代数层面。然而，当我们真正把目光转向实际的商业应用场景时，比如如何处理大规模用户数据在不同地理位置间的同步一致性问题，这本书提供的视角就显得有些局限了。它详细解释了“为什么”某个校验码是有效的，但对于“如何”在数百万次的并发读写中，以最小的网络开销维持服务的可用性，书中几乎没有涉及任何分布式系统设计中的经典难题，比如CAP理论在具体产品形态下的取舍。我需要的不仅仅是理论的精确性，更渴望看到在资源受限和网络不稳定的现实世界中，工程师们是如何妥协、创新并最终实现业务目标的。这本书给我的感觉是，它描绘了一个理想化的、零延迟、零错误的理论世界，而我身处的，是一个充满随机性和不确定性的工程现场。

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这本书的封面设计得相当有年代感，那种深蓝色的背景配上醒目的橙色标题，让我想起很多年前读过的那些技术手册。内容上，我本来是冲着某个特定领域的应用去的，结果发现它更像是一本宏观的介绍，对于我期望深入了解的那些前沿算法和实时系统集成方面，着墨不多，总感觉像是在讲“基础知识”，而不是“实战秘籍”。比如，书中对数据结构的描述非常扎实，每一个指针的指向都解释得清清楚楚，但当我试图在书里找到关于大规模分布式数据同步的优化策略时，那里几乎是空白的。我花了很长时间去对比不同章节的深度，发现它更侧重于历史沿革和标准化的建立过程，而非技术栈的快速迭代。读完之后，我感觉自己对整个领域的“背景故事”了解了很多，但对于如何解决手头复杂的工程难题，帮助有限。它更像是一本大学教材的入门章节，提供了一个框架，但框架内的填充物需要我自己去寻找更专业的资料来补充。这种感觉有点像去参加了一个行业峰会，听到的都是宏观趋势，却没人告诉你具体某个模块的性能瓶颈如何打破。

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