具体描述
本书为《实用印刷技术丛书》中的一本。从特种印刷的分类、应用范围、特种印刷材料的适性入手，详细介绍了柔性版印刷、转移印刷、立体印刷、丝网印刷、金属印刷、玻璃印刷、软管印刷、磁卡、智能卡印刷、数字式印刷等各种特种印刷的材料、设备、工艺、技术、对相关印前和印后工艺也做了较详细的介绍。对生产中经常遇到的一些问题进行了分析。书最后的“特种印刷应用实例”一章，作为前面各章的有益补充，既便于读者查阅，又增加了书的实用性。
本书内容全面、技术实用，图文并茂、通俗易懂。既可作为特种印刷技术人员、管理人员的案头参考书，用于指导生产，又可作为各印刷与包装院校、印刷与包装厂家、相关设备、材料公司的培训教材。
好的，以下是一本关于“数字图像处理与计算机视觉”的图书简介，内容详实，绝不涉及“特种印刷”的相关信息： 数字图像处理与计算机视觉：理论、算法与前沿应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数字图像处理与计算机视觉领域的知识体系。从基础的图像表示、获取与增强，到复杂的物体识别、三维重建与运动分析，本书系统地覆盖了该领域的核心理论、经典算法以及最新的研究进展。 本书内容结构严谨，理论阐述详尽，并结合大量的实践案例和代码示例（主要基于Python及其核心库如OpenCV、NumPy、SciPy），确保读者不仅能理解背后的数学原理，更能掌握实际操作的技术要点。 第一部分：数字图像处理基础 (Fundamentals of Digital Image Processing) 本部分是构建后续复杂视觉系统的基石，重点在于理解数字图像的本质以及如何对其进行初步的分析和优化。 第一章：图像的数字化与表示 深入探讨连续图像到离散数字图像的转换过程，包括采样和量化的原理与影响。详细解析了不同类型的数字图像表示（如灰度图像、彩色图像，RGB、HSV、CMYK等颜色空间转换及其在图像分析中的适用性）。讨论了图像的直方图及其在基本统计分析中的作用。 第二章：图像增强技术（空间域） 聚焦于在不改变图像内容信息的前提下，提升图像视觉质量的空域方法。详述了点运算（如灰度拉伸、阈值化）、图像反转、对数变换等非线性操作。重点阐述了空间域滤波器的设计与应用，包括均值滤波、中值滤波（对椒盐噪声的鲁棒性分析）以及高斯平滑。 第三章：图像增强技术（频率域） 系统介绍傅里叶变换在图像处理中的应用。解释了二维离散傅里叶变换（DFT）的原理、性质及其在频域中的图像表示。详细讲解了如何利用低通滤波器（如理想/高斯/巴特沃斯低通滤波）实现图像平滑，以及利用高通滤波器（对应锐化效果）进行边缘增强。讨论了傅里叶变换在周期性噪声去除中的优势。 第四章：图像恢复与重建 本章探讨了图像在获取或传输过程中受到的各种退化模型，如运动模糊和高斯噪声。详细介绍了图像恢复的逆问题概念。重点讲解了逆滤波、维纳滤波（最小均方误差估计）的原理与实现，并引入了盲去卷积和迭代重建方法，帮助读者理解如何从退化图像中尽可能恢复原始信息。 第二部分：图像分析与特征提取 (Image Analysis and Feature Extraction) 本部分将视角从单纯的图像优化转向信息提取，是实现机器“看懂”图像的关键步骤。 第五章：图像预处理与形态学操作 介绍形态学处理的基础——结构元素（Structuring Element）的概念。深入讲解了腐蚀、膨胀、开运算（Opening）和闭运算（Closing）的数学定义及其应用，例如噪声抑制和物体分离。讨论了顶帽变换、骨架化等更高级的形态学应用。 第六章：图像分割技术 分割是理解图像内容的第一步。本章全面覆盖了阈值分割（Otsu’s法、自适应阈值）、基于区域的分割（区域生长、分水岭算法）。详细分析了边缘检测算子，包括梯度算子（Sobel, Prewitt）和二阶导数算子（Laplacian），并重点介绍了Canny边缘检测算法的优化步骤和性能分析。 第七章：特征点与描述符 本章聚焦于提取图像中具有稳定性和区分性的局部特征。详细讲解了角点检测算法，包括Harris角点检测器。深入分析了现代不变特征描述子，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF，阐述它们如何实现对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性。讨论了局部二值模式（LBP）在纹理分析中的应用。 第三部分：计算机视觉核心技术 (Core Techniques in Computer Vision) 这部分内容是通往高级应用（如机器人导航、增强现实）的桥梁，侧重于几何关系和三维信息的恢复。 第八章：图像变换与几何校正 介绍图像间的几何关系，如透视变换、仿射变换和平移。讲解如何使用四点对应关系计算单应性矩阵（Homography）。详细介绍基于这些变换的图像配准技术，以及图像去畸变和校正（如从鱼眼镜头获取的图像校正）。 第九章：立体视觉与三维重建 本章是三维重建的基础。系统介绍双目视觉系统的基本原理，包括相机标定（内参与外参的获取）。详细解释了立体匹配问题，包括代价函数的构建、极线约束、以及BM（块匹配）和SGM（立体全局匹配）算法的原理。最后展示如何利用视差图生成深度图。 第十章：运动分析与光流法 研究图像序列中像素的运动估计。详细介绍小位移运动估计方法（如Lucas-Kanade光流法），分析其基于亮度恒定假设的推导过程。随后介绍大位移运动估计的Horn-Schunck全局光流法，并探讨梯度的应用。 第四部分：高级应用与深度学习集成 (Advanced Applications and Deep Learning Integration) 本部分将传统视觉技术与当前最热门的深度学习方法相结合，展望未来的发展方向。 第十一章：模板匹配与目标定位 回顾经典的模板匹配方法（如归一化互相关NCC），分析其在光照变化下的局限性。为引入深度学习做铺垫，介绍基于滑动窗口的传统目标检测流程。 第十二章：深度学习在视觉中的应用 本章侧重于介绍卷积神经网络（CNN）的基础架构及其在图像任务中的统治地位。详细解析AlexNet、VGG、ResNet等经典网络结构。重点讲解使用预训练模型进行迁移学习，应用于图像分类、语义分割（如U-Net结构）和实例分割。 第十三章：现代目标检测框架 深入探讨当前主流的实时目标检测算法。详述两阶段检测器（如R-CNN系列）的原理，并重点解析单阶段检测器（如YOLO系列、SSD）如何平衡速度与精度。讨论了检测器的后处理步骤，如非极大值抑制（NMS）。 附录：实用工具与性能评估 提供OpenCV库在不同算法实现中的关键函数调用参考。详细阐述了评估图像处理和视觉系统性能的指标，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）以及分类和检测任务中的mAP（平均精度均值）。 本书特色： 1. 理论与实践并重： 每章节均附有清晰的数学推导和相应的代码实现指导，帮助读者快速上手。 2. 覆盖面广： 涵盖从底层信号处理到高层语义理解的完整流程。 3. 前沿性： 紧密结合最新的深度学习范式，确保内容与行业发展同步。 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、模式识别等专业的本科高年级学生、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。通过本书的学习，读者将具备独立设计、实现和优化复杂视觉系统的能力。
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