傳感器原理及技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:國防工業齣版社

作者:孟立凡

出品人:

頁數:276

译者:

出版時間:2005-1-1

價格:24.0

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787118037623

叢書系列:

圖書標籤:

• 傳感器
• 原理
• 技術
• 測量
• 物理傳感器
• 化學傳感器
• 生物傳感器
• 智能傳感器
• 檢測技術
• 儀器儀錶

好的，這是一份關於《數字圖像處理與計算機視覺》的圖書簡介： --- 數字圖像處理與計算機視覺：從基礎理論到前沿應用 內容提要： 本書係統而深入地介紹瞭數字圖像處理與計算機視覺領域的核心理論、關鍵算法和實用技術。全書結構清晰，邏輯嚴謹，旨在為讀者構建一個全麵而堅實的理論基礎，並引導其掌握當前該領域最前沿的研究方嚮與應用實踐。 本書涵蓋瞭從基礎的圖像獲取、錶示到復雜的圖像理解與三維重建等多個層麵。特彆側重於圖像增強、恢復、分割、特徵提取以及運動分析等核心技術，並詳細闡述瞭深度學習方法在視覺任務中的革新性應用。通過豐富的實例和詳實的數學推導，讀者將能夠深刻理解各類算法背間的內在聯係與適用場景。 第一部分：數字圖像處理基礎 本部分為整個學科的基石，詳細闡述瞭圖像的數學本質與處理流程。 第一章：圖像的數字化錶示與獲取 本章首先從光電轉換原理齣發，探討瞭圖像傳感器（如CCD、CMOS）的工作機製及其特性，為理解實際圖像的噪聲和失真奠定基礎。隨後，深入分析瞭數字圖像的形成過程，包括采樣和量化的理論依據。關鍵內容包括：采樣頻率的選擇對圖像質量的影響、量化級的確定、圖像的數字化模型以及空間分辨率與灰度分辨率的定義。本章還引入瞭數字圖像的數學錶達形式——二維離散函數，並初步探討瞭圖像在頻域中的錶示方法。 第二章：圖像增強——提升視覺質量 圖像增強是改善人眼觀察效果或後續處理性能的關鍵步驟。本章全麵覆蓋瞭空域和頻域的增強技術。 空域增強： 詳細介紹瞭點運算（如灰度拉伸、伽馬校正），以及基於鄰域操作的空域濾波技術。著重分析瞭綫性濾波（如均值、高斯濾波）在平滑噪聲中的效果，以及非綫性濾波（如中值濾波、雙邊濾波）在保留邊緣方麵的優勢與局限。對空域梯度算子（如Sobel、Prewitt、Laplacian）在邊緣檢測中的應用進行瞭深入對比。 頻域增強： 闡述瞭二維傅裏葉變換（DFT）在圖像處理中的核心地位。通過分析圖像的頻譜特性，講解瞭理想低通、高通濾波器、巴特沃斯濾波器和指數濾波器的設計原理及其對圖像銳化和模糊的影響。特彆強調瞭捲繞定理和濾波器的實現細節。 第三章：圖像恢復——補償退化過程 圖像恢復旨在逆轉圖像在獲取或傳輸過程中發生的退化。本章側重於建立退化模型，並探討逆濾波的實現。 退化模型： 詳細分析瞭運動模糊和散焦模糊的數學模型（點擴散函數，PSF）。 逆濾波技術： 係統介紹瞭盲解捲積、維納濾波器的原理與應用。維納濾波器在噪聲抑製與圖像清晰化之間的平衡機製，是本章的重點。此外，還涉及瞭約束最小二乘濾波器的應用場景。 第四章：彩色圖像處理基礎 本章拓展瞭處理範圍至彩色空間。首先介紹瞭彩色圖像的成像原理和色彩模型，包括RGB、CMY、HIS和Lab模型之間的轉換關係及其各自的應用優勢。隨後，闡述瞭彩色圖像的增強方法，如色彩平衡、直方圖規定化在彩圖中的擴展應用，以及基於不同色彩空間的分割策略。 第二部分：圖像分割與特徵提取 這部分關注如何從圖像中分離齣感興趣的目標，並量化其幾何和紋理特徵。 第五章：圖像分割——目標分離的核心技術 圖像分割是計算機視覺任務的基礎。本章從傳統方法入手，逐步深入到更復雜的區域分析。 閾值法： 深入探討瞭閾值選擇的原理，重點講解瞭Otsu（大津法）的統計學基礎及其在多峰直方圖下的局限性。 區域基方法： 詳細介紹瞭區域生長、區域分裂與閤並的算法流程和實現細節。 邊緣基方法： 結閤第三章的梯度分析，深入講解瞭Canny邊緣檢測算法的五個步驟，強調其在抗噪和定位精度上的優化。 形態學處理： 引入集閤論基礎，詳述瞭腐蝕、膨脹、開運算和閉運算在圖像去噪、孔洞填充和邊界提取中的作用。 第六章：圖像特徵描述與錶示 特徵是連接原始像素數據與高級語義理解的橋梁。本章聚焦於低層特徵的提取。 邊緣與角點檢測： 除瞭梯度方法，還深入分析瞭Harris角點檢測器的數學原理，探討瞭不變性問題。 局部特徵描述符： 詳細介紹和對比瞭SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）的構造過程、尺度空間理論以及描述子的獨特性。 紋理分析： 闡述瞭基於灰度共生矩陣（GLCM）的紋理特徵提取方法，包括對比度、能量、熵等統計量，並簡要介紹瞭Gabor濾波器在紋理分析中的應用。 第三部分：計算機視覺與高級應用 本部分將理論應用於實際的場景理解與三維重建。 第七章：幾何變換與圖像配準 幾何變換是進行圖像間信息融閤和目標跟蹤的前提。本章係統講解瞭二維仿射變換、透視變換的數學模型（單應性矩陣），以及如何通過控製點確定變換參數。重點討論瞭圖像配準（Registration）的原理，包括基於特徵點的配準和基於灰度的配準方法，以及相似性度量函數（如互信息）。 第八章：運動分析與目標跟蹤 本章聚焦於序列圖像中的動態信息提取。 光流法： 詳細推導瞭亮度恒定假設，並講解瞭Horn-Schunck和Lucas-Kanade等經典光流法的求解過程，討論瞭其在小位移估計中的精度。 背景減除與目標檢測： 介紹瞭基於統計模型（如高斯混閤模型 GMM）的背景建模方法，及其在運動目標檢測中的應用。 跟蹤算法基礎： 引入瞭卡爾曼濾波（Kalman Filter）的基本框架，用於平滑和預測目標軌跡，並簡要介紹瞭粒子濾波（Particle Filter）在非綫性、非高斯跟蹤問題中的優勢。 第九章：三維視覺基礎 本章將二維處理提升至三維空間重建。 相機模型： 詳細講解瞭針孔相機模型、內參矩陣和外參矩陣的標定過程。 立體視覺： 重點闡述瞭雙目視覺的幾何原理，包括極綫約束和視差計算。討論瞭視差圖的獲取方法，如塊匹配算法（Block Matching）和全局優化方法（如圖割法）。 第十章：深度學習在視覺中的前沿進展 本章聚焦於當前主導視覺領域的技術。 捲積神經網絡（CNN）基礎： 深入剖析瞭捲積層、池化層、激活函數的原理，以及反嚮傳播的機製。 經典網絡架構： 分析瞭LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等裏程碑式網絡的結構設計思想及其對特徵提取能力的提升。 高級視覺任務的深度實現： 探討瞭使用深度學習方法實現語義分割（如U-Net、FCN）、目標檢測（如R-CNN係列、YOLO係列）和實例分割的最新進展與挑戰。 本書特色： 理論與實踐並重： 每個算法均配有詳盡的數學推導，同時輔以大量的MATLAB/Python（配閤OpenCV/TensorFlow）實現示例，確保讀者能夠動手驗證和應用。 覆蓋麵廣： 兼顧瞭經典的圖像處理技術和當代的深度學習方法，為讀者提供瞭一個跨越式的學習路徑。 麵嚮工程應用： 強調算法的效率、魯棒性和實際部署中的注意事項。 目標讀者： 本書適閤於計算機科學、電子工程、自動化、信息與通信工程等相關專業的本科高年級學生、研究生，以及從事圖像識彆、機器視覺、人工智能産品研發的工程師和技術人員。閱讀本書前，讀者應具備一定的綫性代數和概率論基礎知識。 ---

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我花瞭整整一周時間試圖啃下這本書的前三章關於信號采集與預處理的部分，但閱讀過程簡直是煎熬。作者在理論闡述上顯得非常跳躍和晦澀，仿佛默認讀者已經對背景知識瞭如指掌，很多關鍵的推導過程被一筆帶過，隻給齣瞭結論，卻沒有詳細的數學推導步驟或清晰的物理圖像解釋。比如講解噪聲抑製的濾波器設計時，公式的齣現顯得異常突兀，完全沒有鋪墊說明為何選擇該種結構，讀者需要自行去查閱其他高等信號處理的教材纔能勉強跟上思路。這種“填鴨式”的教學方式，對於我這種需要從基礎原理入手建立知識體係的學習者來說，效率極低。我需要的是循序漸進，由淺入深的講解，而非僅僅是知識點的堆砌。整本書讀下來，感覺像是被推到瞭一個知識的懸崖邊上，隻看到瞭對岸的風景，卻找不到攀爬和跨越的路徑。如果作者能多花些筆墨在概念的引入和數學推導的邏輯鏈條上，這本書的實用價值將會大幅提升，而不是讓讀者在海量的公式和名詞中迷失方嚮。

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這本書的裝幀設計實在是一言難盡，封麵那種老舊的排版和暗淡的色彩搭配，讓人一看就覺得這不是什麼新近齣版的學術著作。我本來對手頭這個專業領域的新進展抱有期待，結果翻開書本，撲麵而來的是一股濃重的時代氣息，仿佛是八九十年代的教材被重新印刷瞭一般。內頁的紙張質量也著實令人費心，泛黃的邊緣和略顯粗糙的觸感，長時間閱讀下來眼睛很容易感到疲勞。更彆提那些圖錶的清晰度瞭，許多關鍵的電路圖和結構示意圖，綫條模糊，標注密密麻麻，彆說深入理解其工作原理瞭，光是辨認圖上的元件符號都得費一番功夫。有時候甚至懷疑是不是掃描件直接拿來印刷的，細節丟失嚴重，這對於需要精細觀察和理解的電子信息類書籍來說，簡直是緻命的缺陷。我期望的是一本能夠激發學習熱情的現代化教材，而不是這樣一本像是從圖書館角落裏翻齣來的舊書，視覺體驗上就已經先輸瞭一局。希望齣版社在後續的版本中能重視一下書籍的“外在形象”，畢竟閱讀體驗也是學習過程中不可或缺的一部分，糟糕的裝幀設計無疑會大大降低讀者的閱讀意願和學習的連貫性。

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排版和注釋的規範性簡直是一場災難，讓我不得不時刻保持高度警惕，生怕漏掉瞭重要的細節。全書的術語使用非常不統一，同一個物理量，在不同的章節中會用不同的符號錶示，有時甚至會混用國際標準和國內習慣的單位體係，這在需要嚴謹性的工程學科中是絕對不能容忍的。更令人抓狂的是索引和術語錶，查找起來極其不便，很多關鍵的定義在正文中齣現後，就沒有在索引中被準確標記，導緻我需要頻繁地在前後章節間來迴翻找來確認一個不熟悉的術語的準確含義。此外，全書的引用和參考文獻標注也極其混亂，很多重要的前沿研究成果被引用，但引用的格式五花八門，甚至有些引用直接指嚮瞭過期的網頁鏈接或找不到的期刊，這使得我對書中某些結論的權威性和時效性産生瞭懷疑。一本嚴肅的技術書籍，其嚴謹性首先體現在對細節的尊重和規範的遵守上，而這本書在這方麵錶現得像是一個粗心大意的學生作業。

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這本書的章節組織邏輯讓我感到睏惑，它似乎沒有遵循任何主流的學科分類體係。開頭部分花瞭大量篇幅去介紹一些非常基礎且在其他入門讀物中早已爛熟於心的電子學基礎，這些內容與後續相對深入的傳感機製介紹顯得格格不入，像是硬塞進去湊字數一般，嚴重拖慢瞭閱讀節奏。而真正我感興趣的、關於新型納米材料傳感器和智能信號處理的章節，卻被壓縮到瞭全書的最後幾頁，介紹得極其簡略，仿佛隻是作者完成任務時匆忙加上去的“點綴”。這種結構上的失衡，使得讀者很難形成一個完整、連貫的知識圖譜。優秀的教材應該像一條精心鋪設的河流，水流自然，層層遞進，但這本書讀起來更像是把不同水位的湖泊和溪流隨意地接駁在一起，水流時而湍急到難以駕馭，時而又平緩得令人昏昏欲睡。這種混亂的結構，極大地影響瞭學習的連貫性和對知識體係的整體把握能力。

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這本書在案例分析和實際應用場景的結閤度上做得非常不到位，這讓我對它的“技術”二字産生瞭深深的懷疑。理論部分雖然寫得復雜，但一旦涉及到如何將這些理論應用到實際的工業或科研項目中時，就變得空泛而無力。書裏給齣的“應用實例”大多是教科書式的理想化模型，缺乏對真實世界中環境復雜性、器件非綫性和誤差分析的深入探討。例如，在討論特定傳感器的靈敏度校準時，書中僅僅列齣瞭一個理想的綫性模型，對於如何處理溫度漂移、磁場乾擾這些實際工程中避不開的問題，隻用瞭一句“可通過後期軟件補償”草草帶過，這根本解決不瞭實際問題。我希望看到的是更貼近工程實踐的“坑點”解析，例如某個特定傳感器在潮濕環境下失效的案例分析，或者如何根據不同成本預算選擇閤適的數據采集卡。缺乏這些“實戰經驗的總結”，這本書充當的更像是一本理論字典，而非一本指導實踐的技術手冊，對於工程技術人員來說，實用價值大打摺扣。

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