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出版者:电子工业出版社

作者:王树伟

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2002-10-1

价格:19.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505380189

丛书系列:

图书标签:

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书籍名称：数字图像处理与分析：理论、算法与实践 书籍简介 本书深入探讨了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。内容涵盖了从基本的图像采集、表示到复杂的高级图像理解与模式识别的全过程，旨在为读者构建一个全面、系统且实用的知识体系。本书不仅注重理论的严谨性，更强调算法的实现细节与工程可行性，力求在理论深度和实践广度之间达到完美平衡。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分是构建图像处理知识体系的基石。我们首先详细阐述了数字图像的数学模型与表示方法，包括连续图像到离散图像的采样与量化过程，以及常见的图像数据结构，如二维数组、四叉树等在不同应用场景下的优劣。 随后，深入讲解了图像质量的度量标准，如信噪比（SNR）、均方误差（MSE）、结构相似性指数（SSIM）等，为后续的图像增强与复原奠定理论基础。 核心内容聚焦于图像预处理技术。我们将详细剖析空域和频域的增强方法。在空域方面，涵盖了点处理（如灰度变换、直方图均衡化与规定化）的原理及其非线性处理的意义。重点讨论了空间域滤波技术，包括线性的卷积操作、均值滤波、高斯平滑的数学推导与实现。尤其详述了非线性滤波，如中值滤波、统计排序滤波在去除椒盐噪声和脉冲噪声方面的卓越性能与内在机制。 在频域处理方面，本书系统介绍了傅里叶变换（FT）在图像处理中的应用。从一维到二维离散傅里叶变换（DFT）的推导、性质、以及快速傅里叶变换（FFT）的算法优化，确保读者能高效处理大尺寸图像的频谱信息。基于傅里叶变换，我们阐述了理想低通、巴特沃斯低通、高斯低通滤波器以及对应的高通和带通滤波器的设计原则，并分析了它们在图像去噪和锐化中的效果差异。此外，还将涉及小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析和图像压缩中的前沿应用。 第二部分：图像恢复与重建 图像恢复是解决成像过程中引入的退化问题的关键技术。本部分将图像退化模型（如运动模糊、离焦模糊）作为出发点，系统地介绍了逆滤波、维纳滤波等经典复原算法的数学原理、限制条件与适用范围。 重点讲解了盲解卷积（Blind Deconvolution）的挑战与现代迭代算法，例如Lucy-Richardson算法在无点扩散函数（PSF）先验知识下的图像复原应用。 在图像重建方面，本书会详细探讨医学成像中的核心技术——层析成像（Tomography）。我们将深入讲解傅里叶切片定理、Radon变换及其逆变换的理论，并介绍滤波后反投影（FBP）算法的实现步骤和误差分析。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是理解图像内容的前提，是计算机视觉领域的核心任务之一。本部分从多个维度解析分割策略。 首先，基于灰度信息的阈值分割技术被详尽阐述，包括全局阈值（如Otsu法、迭代法）和局部自适应阈值的构建。 其次，深入介绍基于区域的分割方法，如区域生长（Region Growing）的实现流程、停止准则的选择。同时，讲解如何利用边缘信息进行分割，从经典的梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）到更鲁棒的Canny边缘检测算法的完整流程与参数优化。 形态学处理在图像分割和形态特征提取中占据重要地位。本书将严格遵循集合论的定义，详细解释膨胀、腐蚀、开运算、闭运算的数学原理，并展示它们在去除噪声、连接断点、提取边界和骨架化中的实际效果。 特征提取方面，本书覆盖了传统描述子，如纹理特征（灰度共生矩阵GLCM）、形状特征（矩不变量、傅里叶描述符）的计算方法与应用场景。 第四部分：图像变换与表示 本部分致力于介绍如何用更紧凑、更有意义的方式表示图像信息。 除了前面提到的傅里叶变换，本书重点介绍了Hough变换在检测直线和圆等参数化形状中的强大能力，并讨论了其计算复杂度和优化方法。 深入讲解了小波变换（Wavelet Transform）的构造、多分辨分析原理，以及它在图像去噪、压缩和特征提取中的多尺度优势。 此外，还将引入区域描述的高级技术，如分形维数（Fractal Dimension）在纹理复杂性分析中的应用。 第五部分：图像分析与模式识别基础 本部分将图像处理的成果转化为可识别的信息。首先，介绍图像配准（Image Registration）的基本概念、常用变换模型（刚性、仿射、透视变换）及其参数估计方法，如互信息（Mutual Information）最大化配准。 在模式识别的框架下，本书将讲解特征选择与分类器的基础。内容包括距离度量（如欧氏距离、马氏距离）、K近邻（KNN）分类器的原理。随后，详细介绍支持向量机（SVM）在线性与非线性分类问题中的核函数技巧与优化求解。 最后，本书会简要介绍深度学习在图像分析中的兴起，作为传统方法的有力补充，侧重于介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构（如LeNet、AlexNet的简化版）及其在图像分类任务中的核心思想，为读者未来深入研究提供清晰的路径指引。 全书贯穿MATLAB/Python（OpenCV/Scikit-image）的实例代码和实验指导，确保读者能够理论联系实际，掌握从算法设计到工程实现的完整能力。

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这本《电脑基础入门》读起来真是一场穿越时空的旅程，虽然它没能带我进入那个我期望的、关于未来人工智能和量子计算的宏大叙事中，但它以一种令人惊讶的、近乎考古学家的细致，将我带回了个人电脑诞生的早期。书中对早期操作系统如DOS界面的详尽描述，简直就是对数字历史的深情致敬。我原本期待能看到最新的云计算架构图，了解如何利用服务器集群进行大规模数据处理，结果却花了好几个小时，专注于理解磁盘碎片整理的必要性，以及软盘驱动器的工作原理。这本教材的视角显然聚焦于“基石”，它极其扎实地解释了硬件的物理构成——从CPU的引脚到内存条的插槽，每一部分都被赋予了生命。它甚至花了一整章来讲解如何正确地拔插数据线，这对于一个习惯了无线连接和即插即用环境的读者来说，既新奇又略显繁琐。我承认，对于理解“为什么我的电脑现在能工作”这个最本质的问题，这本书提供了无可替代的清晰度。然而，对于那些渴望掌握前沿编程语言、学习敏捷开发方法论，或是探索网络安全前沿技术的读者而言，这里的知识地图可能显得过于古朴。我读完后，对“启动顺序”的理解比对我目前工作所需的新型数据库技术的理解要深刻得多，这也许就是它的价值和局限性并存的地方吧。

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我必须承认，我对这本书的期望值大概设置得太高了，我希望它能像一本武林秘籍，直接授予我破解数字世界难题的内功心法。但《电脑基础入门》呈现给我的，更像是一套极其详尽的园艺手册，教你如何辨认并培育一棵最基本的数字种子。书中对于文件系统层级的划分，以及命名规则的细致入微，几乎达到了哲学思辨的程度。我原本想找的是关于“如何构建一个高效能的个人数据管道”，期待能学到数据清洗、ETL流程的自动化脚本编写。结果，我学到的是如何在一个纯文本环境下，通过命令行来移动和复制文件。这种对基础概念的执着，使得整本书的节奏慢得让人几乎可以感觉到时钟的滴答声。例如，书中花费了大量篇幅解释“位”和“字节”在概念上的区别，这对于一个已经熟练使用TB级别存储的人来说，感觉就像是在研读字母表的起源。如果你的目标是迅速上手一个现代软件项目，或者理解Docker、Kubernetes的部署逻辑，这本书只会让你在原地踏步。它似乎坚信，只有彻底理解了泥土的成分，才能种出参天大树，但对于现代读者来说，我们更关心的是如何使用预制的高科技温室。

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这本《电脑基础入门》的叙事轨迹，是一条通往过去、而非未来的单行道。我期待的是一本能够引导我进入Python的异步编程模型，或者解析机器学习模型训练过程中的张量运算的书籍。但这本书却带领我进行了一次漫长而详尽的硬件“解剖课”。它对主板上各个芯片组的功能描述，细致到让人佩服其作者的耐心，但同时也让人疑惑：在如今主板集成度如此之高的时代，这种知识的即时应用价值究竟有多大？它似乎将“入门”定义为“从零开始认识每一个物理部件”，而不是“掌握现代计算的基本逻辑和范式”。阅读过程中，我忍不住会想，如果我把这些时间用来学习一门新的前端框架，我的产出效率会提高多少。书中关于软件安装的描述，充满了对“驱动盘”和“光盘镜像”的依赖，这与当前主流的包管理器（如npm或pip）的便捷性形成了鲜明的对比。这本书的价值在于其历史和概念的奠基性，但对于追求效率和前沿技术的读者来说，它更像是一份需要放在博物馆里供人瞻仰的珍贵文物，而非日常使用的工具书。

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我发现这本书的节奏感非常像一位老派的大学教授，他坚信只有理解了最原始的原理，才配谈论上层建筑。因此，全书对“如何构建一个有效的备份策略”的讨论，其深度和广度，远不如它对“如何正确格式化一个磁盘分区”的篇幅。我的兴趣点集中在如何利用虚拟化技术来隔离开发环境，以及如何安全地管理容器化应用。然而，这本书几乎没有触及任何与虚拟化、容器技术或云计算相关的概念。它的世界观似乎被限制在了单机操作系统的范畴内。对于那些需要快速掌握网络协议栈（如TCP/IP模型的现代应用层扩展）来解决实际网络问题的读者，这本书提供的帮助是微乎其微的。它提供的是一个关于“电脑是什么”的静态快照，而不是一个关于“电脑如何演进和运作”的动态流程图。它教会了我如何耐心地等待DOS提示符出现，但没有教会我如何编写一个能自动执行复杂任务的脚本。这是一本极好的“认识过去”的指南，但对于想“构建未来”的实践者来说，它提供的视角略显不足。

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拿起这本书，我感觉自己仿佛被邀请参加了一场关于“数字工具箱”的私人导览会，但导览员坚持要从最原始的石器时代讲起。我本想学习如何使用高级的数据可视化库来创建交互式的仪表板，展示复杂的市场趋势分析。然而，这本书的重点似乎完全放在了如何识别并更换一台PC内部的各种卡槽和排线，以及如何排除最基本的“屏幕不亮”这一世界级难题。它的语言风格是如此的朴实无华，几乎没有使用任何现代IT领域常见的缩写或流行词汇，这使得那些在行业内摸爬滚打了一段时间的人读起来，可能会感到一种强烈的“降维打击”感。它对安全性的讨论，停留在了“不要从陌生人那里接收可执行文件”这种层面，而不是讨论零日漏洞或多因素认证的复杂机制。这就像一本汽车维修手册，花费了80%的篇幅来解释如何用手摇动车窗，而对现代的自动驾驶辅助系统只是一笔带过。对于想要提升职业技能、跨越到更高级应用领域的专业人士来说，这本书提供的信息密度，实在不足以支撑快速迭代的知识需求。

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