传感器原理及技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:孟立凡

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:24.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787118037623

丛书系列:

图书标签:

• 传感器
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• 技术
• 测量
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• 化学传感器
• 生物传感器
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• 检测技术
• 仪器仪表

好的，这是一份关于《数字图像处理与计算机视觉》的图书简介： --- 数字图像处理与计算机视觉：从基础理论到前沿应用 内容提要： 本书系统而深入地介绍了数字图像处理与计算机视觉领域的核心理论、关键算法和实用技术。全书结构清晰，逻辑严谨，旨在为读者构建一个全面而坚实的理论基础，并引导其掌握当前该领域最前沿的研究方向与应用实践。 本书涵盖了从基础的图像获取、表示到复杂的图像理解与三维重建等多个层面。特别侧重于图像增强、恢复、分割、特征提取以及运动分析等核心技术，并详细阐述了深度学习方法在视觉任务中的革新性应用。通过丰富的实例和详实的数学推导，读者将能够深刻理解各类算法背间的内在联系与适用场景。 第一部分：数字图像处理基础 本部分为整个学科的基石，详细阐述了图像的数学本质与处理流程。 第一章：图像的数字化表示与获取 本章首先从光电转换原理出发，探讨了图像传感器（如CCD、CMOS）的工作机制及其特性，为理解实际图像的噪声和失真奠定基础。随后，深入分析了数字图像的形成过程，包括采样和量化的理论依据。关键内容包括：采样频率的选择对图像质量的影响、量化级的确定、图像的数字化模型以及空间分辨率与灰度分辨率的定义。本章还引入了数字图像的数学表达形式——二维离散函数，并初步探讨了图像在频域中的表示方法。 第二章：图像增强——提升视觉质量 图像增强是改善人眼观察效果或后续处理性能的关键步骤。本章全面覆盖了空域和频域的增强技术。 空域增强： 详细介绍了点运算（如灰度拉伸、伽马校正），以及基于邻域操作的空域滤波技术。着重分析了线性滤波（如均值、高斯滤波）在平滑噪声中的效果，以及非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在保留边缘方面的优势与局限。对空域梯度算子（如Sobel、Prewitt、Laplacian）在边缘检测中的应用进行了深入对比。 频域增强： 阐述了二维傅里叶变换（DFT）在图像处理中的核心地位。通过分析图像的频谱特性，讲解了理想低通、高通滤波器、巴特沃斯滤波器和指数滤波器的设计原理及其对图像锐化和模糊的影响。特别强调了卷绕定理和滤波器的实现细节。 第三章：图像恢复——补偿退化过程 图像恢复旨在逆转图像在获取或传输过程中发生的退化。本章侧重于建立退化模型，并探讨逆滤波的实现。 退化模型： 详细分析了运动模糊和散焦模糊的数学模型（点扩散函数，PSF）。 逆滤波技术： 系统介绍了盲解卷积、维纳滤波器的原理与应用。维纳滤波器在噪声抑制与图像清晰化之间的平衡机制，是本章的重点。此外，还涉及了约束最小二乘滤波器的应用场景。 第四章：彩色图像处理基础 本章拓展了处理范围至彩色空间。首先介绍了彩色图像的成像原理和色彩模型，包括RGB、CMY、HIS和Lab模型之间的转换关系及其各自的应用优势。随后，阐述了彩色图像的增强方法，如色彩平衡、直方图规定化在彩图中的扩展应用，以及基于不同色彩空间的分割策略。 第二部分：图像分割与特征提取 这部分关注如何从图像中分离出感兴趣的目标，并量化其几何和纹理特征。 第五章：图像分割——目标分离的核心技术 图像分割是计算机视觉任务的基础。本章从传统方法入手，逐步深入到更复杂的区域分析。 阈值法： 深入探讨了阈值选择的原理，重点讲解了Otsu（大津法）的统计学基础及其在多峰直方图下的局限性。 区域基方法： 详细介绍了区域生长、区域分裂与合并的算法流程和实现细节。 边缘基方法： 结合第三章的梯度分析，深入讲解了Canny边缘检测算法的五个步骤，强调其在抗噪和定位精度上的优化。 形态学处理： 引入集合论基础，详述了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算在图像去噪、孔洞填充和边界提取中的作用。 第六章：图像特征描述与表示 特征是连接原始像素数据与高级语义理解的桥梁。本章聚焦于低层特征的提取。 边缘与角点检测： 除了梯度方法，还深入分析了Harris角点检测器的数学原理，探讨了不变性问题。 局部特征描述符： 详细介绍和对比了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的构造过程、尺度空间理论以及描述子的独特性。 纹理分析： 阐述了基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征提取方法，包括对比度、能量、熵等统计量，并简要介绍了Gabor滤波器在纹理分析中的应用。 第三部分：计算机视觉与高级应用 本部分将理论应用于实际的场景理解与三维重建。 第七章：几何变换与图像配准 几何变换是进行图像间信息融合和目标跟踪的前提。本章系统讲解了二维仿射变换、透视变换的数学模型（单应性矩阵），以及如何通过控制点确定变换参数。重点讨论了图像配准（Registration）的原理，包括基于特征点的配准和基于灰度的配准方法，以及相似性度量函数（如互信息）。 第八章：运动分析与目标跟踪 本章聚焦于序列图像中的动态信息提取。 光流法： 详细推导了亮度恒定假设，并讲解了Horn-Schunck和Lucas-Kanade等经典光流法的求解过程，讨论了其在小位移估计中的精度。 背景减除与目标检测： 介绍了基于统计模型（如高斯混合模型 GMM）的背景建模方法，及其在运动目标检测中的应用。 跟踪算法基础： 引入了卡尔曼滤波（Kalman Filter）的基本框架，用于平滑和预测目标轨迹，并简要介绍了粒子滤波（Particle Filter）在非线性、非高斯跟踪问题中的优势。 第九章：三维视觉基础 本章将二维处理提升至三维空间重建。 相机模型： 详细讲解了针孔相机模型、内参矩阵和外参矩阵的标定过程。 立体视觉： 重点阐述了双目视觉的几何原理，包括极线约束和视差计算。讨论了视差图的获取方法，如块匹配算法（Block Matching）和全局优化方法（如图割法）。 第十章：深度学习在视觉中的前沿进展 本章聚焦于当前主导视觉领域的技术。 卷积神经网络（CNN）基础： 深入剖析了卷积层、池化层、激活函数的原理，以及反向传播的机制。 经典网络架构： 分析了LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式网络的结构设计思想及其对特征提取能力的提升。 高级视觉任务的深度实现： 探讨了使用深度学习方法实现语义分割（如U-Net、FCN）、目标检测（如R-CNN系列、YOLO系列）和实例分割的最新进展与挑战。 本书特色： 理论与实践并重： 每个算法均配有详尽的数学推导，同时辅以大量的MATLAB/Python（配合OpenCV/TensorFlow）实现示例，确保读者能够动手验证和应用。 覆盖面广： 兼顾了经典的图像处理技术和当代的深度学习方法，为读者提供了一个跨越式的学习路径。 面向工程应用： 强调算法的效率、鲁棒性和实际部署中的注意事项。 目标读者： 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、信息与通信工程等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及从事图像识别、机器视觉、人工智能产品研发的工程师和技术人员。阅读本书前，读者应具备一定的线性代数和概率论基础知识。 ---

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这本书的装帧设计实在是一言难尽，封面那种老旧的排版和暗淡的色彩搭配，让人一看就觉得这不是什么新近出版的学术著作。我本来对手头这个专业领域的新进展抱有期待，结果翻开书本，扑面而来的是一股浓重的时代气息，仿佛是八九十年代的教材被重新印刷了一般。内页的纸张质量也着实令人费心，泛黄的边缘和略显粗糙的触感，长时间阅读下来眼睛很容易感到疲劳。更别提那些图表的清晰度了，许多关键的电路图和结构示意图，线条模糊，标注密密麻麻，别说深入理解其工作原理了，光是辨认图上的元件符号都得费一番功夫。有时候甚至怀疑是不是扫描件直接拿来印刷的，细节丢失严重，这对于需要精细观察和理解的电子信息类书籍来说，简直是致命的缺陷。我期望的是一本能够激发学习热情的现代化教材，而不是这样一本像是从图书馆角落里翻出来的旧书，视觉体验上就已经先输了一局。希望出版社在后续的版本中能重视一下书籍的“外在形象”，毕竟阅读体验也是学习过程中不可或缺的一部分，糟糕的装帧设计无疑会大大降低读者的阅读意愿和学习的连贯性。

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排版和注释的规范性简直是一场灾难，让我不得不时刻保持高度警惕，生怕漏掉了重要的细节。全书的术语使用非常不统一，同一个物理量，在不同的章节中会用不同的符号表示，有时甚至会混用国际标准和国内习惯的单位体系，这在需要严谨性的工程学科中是绝对不能容忍的。更令人抓狂的是索引和术语表，查找起来极其不便，很多关键的定义在正文中出现后，就没有在索引中被准确标记，导致我需要频繁地在前后章节间来回翻找来确认一个不熟悉的术语的准确含义。此外，全书的引用和参考文献标注也极其混乱，很多重要的前沿研究成果被引用，但引用的格式五花八门，甚至有些引用直接指向了过期的网页链接或找不到的期刊，这使得我对书中某些结论的权威性和时效性产生了怀疑。一本严肃的技术书籍，其严谨性首先体现在对细节的尊重和规范的遵守上，而这本书在这方面表现得像是一个粗心大意的学生作业。

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我花了整整一周时间试图啃下这本书的前三章关于信号采集与预处理的部分，但阅读过程简直是煎熬。作者在理论阐述上显得非常跳跃和晦涩，仿佛默认读者已经对背景知识了如指掌，很多关键的推导过程被一笔带过，只给出了结论，却没有详细的数学推导步骤或清晰的物理图像解释。比如讲解噪声抑制的滤波器设计时，公式的出现显得异常突兀，完全没有铺垫说明为何选择该种结构，读者需要自行去查阅其他高等信号处理的教材才能勉强跟上思路。这种“填鸭式”的教学方式，对于我这种需要从基础原理入手建立知识体系的学习者来说，效率极低。我需要的是循序渐进，由浅入深的讲解，而非仅仅是知识点的堆砌。整本书读下来，感觉像是被推到了一个知识的悬崖边上，只看到了对岸的风景，却找不到攀爬和跨越的路径。如果作者能多花些笔墨在概念的引入和数学推导的逻辑链条上，这本书的实用价值将会大幅提升，而不是让读者在海量的公式和名词中迷失方向。

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这本书的章节组织逻辑让我感到困惑，它似乎没有遵循任何主流的学科分类体系。开头部分花了大量篇幅去介绍一些非常基础且在其他入门读物中早已烂熟于心的电子学基础，这些内容与后续相对深入的传感机制介绍显得格格不入，像是硬塞进去凑字数一般，严重拖慢了阅读节奏。而真正我感兴趣的、关于新型纳米材料传感器和智能信号处理的章节，却被压缩到了全书的最后几页，介绍得极其简略，仿佛只是作者完成任务时匆忙加上去的“点缀”。这种结构上的失衡，使得读者很难形成一个完整、连贯的知识图谱。优秀的教材应该像一条精心铺设的河流，水流自然，层层递进，但这本书读起来更像是把不同水位的湖泊和溪流随意地接驳在一起，水流时而湍急到难以驾驭，时而又平缓得令人昏昏欲睡。这种混乱的结构，极大地影响了学习的连贯性和对知识体系的整体把握能力。

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这本书在案例分析和实际应用场景的结合度上做得非常不到位，这让我对它的“技术”二字产生了深深的怀疑。理论部分虽然写得复杂，但一旦涉及到如何将这些理论应用到实际的工业或科研项目中时，就变得空泛而无力。书里给出的“应用实例”大多是教科书式的理想化模型，缺乏对真实世界中环境复杂性、器件非线性和误差分析的深入探讨。例如，在讨论特定传感器的灵敏度校准时，书中仅仅列出了一个理想的线性模型，对于如何处理温度漂移、磁场干扰这些实际工程中避不开的问题，只用了一句“可通过后期软件补偿”草草带过，这根本解决不了实际问题。我希望看到的是更贴近工程实践的“坑点”解析，例如某个特定传感器在潮湿环境下失效的案例分析，或者如何根据不同成本预算选择合适的数据采集卡。缺乏这些“实战经验的总结”，这本书充当的更像是一本理论字典，而非一本指导实践的技术手册，对于工程技术人员来说，实用价值大打折扣。

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