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出版者:清华大学

作者:任吉治

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:2004-3

价格:22.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810822787

丛书系列:

图书标签:

• Flash MX
• 网络编程
• ActionScript
• 教程
• 案例
• Flash
• 网络应用
• 编程入门
• 服务器通信
• 数据传输
• Web开发

《数字图像处理与分析：原理、算法与实践》 书籍简介 本书是一部全面深入探讨数字图像处理与分析领域的专业技术著作，旨在为读者提供从基础理论到前沿应用的系统化知识体系。本书结构严谨，内容翔实，不仅涵盖了经典的核心算法，更着重于现代技术，如深度学习在图像分析中的应用。全书共分为七大部分，近四十个章节，力求构建一个逻辑清晰、循序渐进的学习路径。 第一部分：图像基础与数字化（理论基石） 本部分是理解后续所有处理技术的基础。我们首先详细介绍了图像的数学定义，包括连续图像到离散图像的转换过程，重点阐述了采样（Sampling）和量化（Quantization）这两个关键的数字化步骤如何影响最终图像的质量。随后，深入探讨了图像的空间域表示，包括像素的邻域关系（如4邻域、8邻域）以及连通性、孔洞和边界的拓扑概念。色彩模型方面，本书不仅讲解了RGB、CMYK等常用模型，还详尽分析了HSV、Lab等感知均匀色彩空间，并对比了它们在不同应用场景下的优劣。此外，本部分还专门设立章节讲解了图像的直方图理论，包括直方图的构建、均衡化（Histogram Equalization）和规定化（Histogram Specification）的数学原理及其对图像对比度的提升作用。 第二部分：图像增强与复原（质量提升） 本部分聚焦于如何改善图像质量，使其更适合人眼观察或后续的精确分析。在图像增强方面，我们对比了空间域增强方法（如点运算、灰度拉伸、伽马校正）和频率域增强方法。频率域分析部分，我们引入了傅里叶变换（2D DFT）的理论基础，详细解释了低通滤波、高通滤波和带阻/带通滤波在去除噪声和增强边缘方面的作用，并引入了布特沃斯（Butterworth）和高斯滤波器等经典模型。图像复原部分，本书区分了“增强”和“复原”的概念，专注于逆向问题的解决。我们详细分析了图像退化模型（Convolution Model），并深入讲解了点扩散函数（PSF）的估计方法。在去模糊技术上，本书不仅涵盖了维纳滤波（Wiener Filter）的理论推导和实际应用，还专门介绍了盲复原（Blind Deconvolution）的迭代算法，如Lucy-Richardson算法，用于在PSF未知的情况下进行图像恢复。 第三部分：图像分割（信息提取的关键） 图像分割是识别图像中感兴趣对象的前提。本部分系统介绍了多种主流的分割技术。首先，从基于阈值的分割方法入手，深入讲解了Otsu（大津法）等全局阈值法的原理，并扩展到局部（自适应）阈值处理。其次，我们详细阐述了基于区域的方法，包括区域生长（Region Growing）的策略选择（种子点选择、合并判据），以及区域分裂与合并（Split-and-Merge）的流程。边缘检测方面，本书对经典的梯度算子（如Sobel, Prewitt）进行了比较，重点剖析了Marr-Hildreth（高斯-拉普拉斯，LoG）算子和Canny边缘检测算法的五大步骤，解释了Canny算法在抑制噪声和保持边缘连续性方面的优势。最后，我们探讨了基于模型的分割方法，特别是活动轮廓模型（Active Contour Models，Snakes），并引入了图割（Graph Cut）方法在复杂分割问题中的应用。 第四部分：特征提取与描述（结构化理解） 为了让计算机理解图像内容，必须提取具有代表性的特征。本部分专注于如何将像素信息转化为结构化的特征向量。我们首先讲解了点特征（如角点、斑点）的检测，包括Harris角点检测器的推导，以及尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的完整流程，强调了它们在尺度和旋转不变性上的鲁棒性。接着，本书详细介绍了区域特征的描述子，如形状特征（Hu矩、傅里叶描述子）和纹理特征。纹理分析部分，我们深入探讨了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其统计量（对比度、能量、同质性），并简要介绍了基于小波变换的纹理分析方法。此外，本书还专门介绍了形态学（Morphology）在特征提取中的应用，如开运算、闭运算在去噪和填充空洞中的作用。 第五部分：形态学图像处理（结构操作） 形态学是基于集合论的图像处理分支，主要用于分析和改变图像的几何结构。本部分系统介绍了二值图像和灰度图像的形态学基础。核心概念包括结构元素（Structuring Element）的设计、膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）的数学定义及其对图像的影响。随后，本书讲解了由膨胀和腐蚀衍生出的重要操作，如开运算（Opening，用于平滑边界和消除小噪点）和闭运算（Closing，用于填充小孔洞和连接断裂的边缘）。在此基础上，我们探讨了更高级的应用，如形态学梯度（计算边界）、顶帽变换（Top-Hat Transform，用于背景提取）以及基于形态学操作的区域填充算法。 第六部分：高级主题：几何变换与图像配准 本部分处理图像间的空间关系和变换问题。几何变换包括图像的平移、旋转、缩放、错切，以及更复杂的仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Perspective Transformation）。我们详细讨论了如何通过变换矩阵来实现这些操作，并重点讲解了插值技术（最近邻、双线性、双三次插值）在重采样过程中的重要性。图像配准（Image Registration）作为对齐不同图像的核心技术，被专门章节介绍，包括基于特征点（如使用RANSAC算法鲁棒地估计变换参数）和基于互信息（Mutual Information）的灰度相关性配准方法。 第七部分：深度学习与现代视觉（前沿趋势） 顺应人工智能浪潮，本书的最后一部分深入探讨了深度学习在图像处理中的革命性应用。我们首先回顾了人工神经网络的基础，重点介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构，包括卷积层、池化层和激活函数。随后，本书详细分析了经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG以及残差网络（ResNet）的创新点。在应用层面，我们分别讲解了基于深度学习的图像分类（如迁移学习的应用）、语义分割（如U-Net架构）以及目标检测（如R-CNN系列和YOLO系列）的基本原理和网络结构。本部分强调了数据预处理、模型训练、损失函数选择以及模型评估（如IoU，mAP）的实践要点。 目标读者 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、遥感及生物医学工程等专业的本科高年级学生和研究生作为教材或参考书。同时，对于希望系统性掌握图像处理核心技术，并将其应用于实际工程项目（如机器视觉、医学影像分析、遥感数据处理）的工程师和研究人员，本书也是一本不可多得的实践指南。本书的编写注重理论推导与实际应用的结合，多数算法均配有伪代码或流程图，便于读者理解和实现。

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从排版和印刷质量来看，这本书的年代感是扑面而来的，纸张略微偏黄，装帧也比较朴素，完全没有现在技术书籍那种炫酷的色彩和图文并茂的风格。我本想看看它在“网络通信”方面是如何实现的，毕竟“网络编程”这个词在标题里占了很大比重。结果发现，章节内容大多围绕着如何用Flash内置的XMLSocket或LoadVars来与服务器进行简单的请求-响应交互。这种模式在今天看来，无异于直接操作TCP/UDP层，完全绕过了HTTP/HTTPS的现代化协议栈，更不用提RESTful或GraphQL这些概念了。书里对安全性的讨论简直是“时代眼泪”级别的——几乎没有提及跨站脚本攻击或者数据加密的必要性，更多的是在讨论如何防止用户“偷看”加载的资源。因此，这本书在网络通信这块的教育意义是负面的，它展示了一个在安全规范和协议成熟度都不高的时代，开发者是如何“凑合”实现远程数据交互的。我最终只是翻阅了那些关于如何构建客户端缓存机制的部分，勉强找到了一些关于“客户端如何主动管理数据同步”的早期思路，然后迅速合上了。

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我是在一家传统媒体机构工作，我们目前需要对一个非常老旧的内部项目进行维护升级。那个项目就是用Flash技术栈搭建的，所以老板让我找找有没有能帮上忙的“救命稻草”。说实话，抱着这种“死马当活马医”的心态接触这本书时，我的期望值已经降到了谷底。结果出乎意料的是，虽然书中很多ActionScript的代码看起来像是上个世纪的方言，但它对数据流和状态管理的描述，竟然提供了某种角度的参考。比如书中提到如何用时间轴结合变量来同步播放和数据状态，这让我在梳理那个老旧系统的状态机时，有了一个完全不同的思考框架。我没有去照搬代码，而是学习了作者处理“同步问题”的思路。这本书最棒的地方，不在于它教你如何写出能运行的代码，而在于它提供了一种“把动画和逻辑深度捆绑在一起思考”的思维模式。这种模式对于理解那些依赖复杂时间序列操作的遗留系统，竟然有奇效。当然，如果你是初学者，请千万不要碰它，因为它会让你误以为现在的网络开发就是这么回事，那可就大错特错了。这本书更像是一本特定历史时期的“技术哲学”读物，而非一本操作手册。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种带着早期互联网时代特有质感的橙黄色和深蓝色搭配，瞬间把我拉回了那个网页动画还很时髦的年代。我原本是想找一本关于现代Web开发，比如React或Vue的入门书，但鬼使神差地拿起了这本。翻开目录，嚯，全是些“使用时间轴控制元件的飞入飞出效果”、“制作交互式导航菜单的秘诀”之类的标题。说实话，我对这些具体技术的实际应用已经提不起太大兴趣了，毕竟现在我们有了更成熟的框架来处理这些动画和交互。不过，我发现作者在讲解Flash的底层逻辑和面向对象思维时，那种条理分明、层层递进的叙述方式，还是挺有韵味的。特别是关于“MovieClip”的实例化和事件处理那一章，虽然技术已经过时，但那种将动画视为可编程对象的思路，与现代前端组件化的理念内核是相通的。我甚至在想，如果作者能将这些基础的编程思想，用更贴近当下JavaScript或TypeScript的例子来阐述，那这本书的价值会大大提升。目前的阅读体验，更像是在参观一个数字博物馆，能看到技术演进的痕迹，但实用性嘛，只能说聊胜于无了。对于那些对早期多媒体开发历史感兴趣的资深从业者，也许能从中找到一些怀旧的乐趣，但对于急需解决当前业务问题的开发者来说，这本书恐怕会让人感到有些手足无措。

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如果从纯粹的“案例教程”角度来评价，这本书的案例场景设置得非常局限，几乎全部集中在企业内部展示界面、简单的互动广告横幅或者基于点击的流程演示。缺乏对高并发、异步操作或大规模数据可视化的探讨。我本来期待能看到一些关于如何优化SWF文件大小、如何进行性能调优的深入章节，但这些内容要么一笔带过，要么就是用一些过时的、依赖特定Flash播放器版本才能生效的技巧来搪塞。例如，书中介绍的加载外部资源的方法，在当前浏览器环境下是完全无法直接使用的，涉及到MIME类型和跨域策略的描述更是陈旧得令人啼笑皆非。总而言之，这本书的案例教程价值，已经完全被时间稀释殆尽。它更像是一套记录了特定时期（可能在2003到2007年间）开发者工具箱内工具箱的说明书，你可以从中窥见工具箱的形状和部分零件，但这些零件已经不再适用于现代的任何组装项目。购买它需要极强的历史研究动机，而非实际开发需求。

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这本书最让我感到困惑的是它对“组件化”的理解。作者似乎是想在Flash环境下实现某种程度的模块化，通过封装ActionScript类来实现对图形元素和交互逻辑的复用。然而，这种“封装”的深度和广度，与我们现在主流框架所倡导的组件化概念相去甚远。它更像是一种基于类的继承和混入（Mixins）的简单堆砌，缺乏现代框架那种声明式UI和生命周期管理的精妙设计。我花了很长时间去理解作者如何处理“状态提升”和“属性绑定”的问题，发现完全依赖于开发者手动在不同对象之间传递和更新变量，工作量巨大且极易出错。这让我深刻体会到，现代前端框架（无论JS还是其他语言）在解决“大型复杂交互系统状态同步”这一核心难题上，进步是何等巨大。这本书的编程范式，迫使开发者将大量精力用于处理底层连接和数据同步的“胶水代码”，而非业务逻辑本身。对于渴望学习如何高效构建健壮应用的读者，这本书提供的范例只会增加认知负担，因为它展示了我们是如何“走弯路”才到达今天的地步。

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