具体描述
该书是根据教育部考试中心最新颁布的《三级网络技术》考试大纲编写而成的。该书系统地讲述了计算机和计算机网络的基础理论及应用技术。全书共分为8章，内容包括：计算机基础知识，计算机操作系统，计算机网络基本概念，局域网应用技术，Internet基础，网络安全技术，电子商务与电子政务，网络技术发展。
该书内容全面系统，叙述深入浅出，用语规范流畅，脉络清楚。每章设有“例题详解”和“练习题”，全书末附有各章练习题的“参考答案”和考试大纲、模拟试题，可读性和实用性俱强。
该书适合于作为准备参加全国计算机等级考试(三级网络技术)的各类人员的学习用书，也可作为大中专、高职和相关培训人员的教材。
《数字图像处理与计算机视觉基础》 （本书内容不涉及任何关于“三级网络技术”的知识点） --- 导言：洞察像素背后的世界 在这个信息爆炸的时代，我们每天都在与图像和视频进行着海量的交互。从智能手机拍摄的照片到自动驾驶汽车的环境感知系统，数字图像不再仅仅是记录世界的工具，它们已成为理解和分析现实世界的核心数据载体。然而，原始的图像数据往往是冗余、有噪声且信息密度不均的。如何高效、准确地从这些复杂的像素阵列中提取出有意义的特征、结构乃至高级语义信息，是计算机科学领域一项至关重要的挑战。 《数字图像处理与计算机视觉基础》正是为系统性地解决这一挑战而精心编撰的。本书旨在为读者提供一个坚实、全面且深入的理论基础和实践框架，以掌握从低级信号处理到高级场景理解的全过程。本书的编写严格遵循循序渐进的原则，从最基础的图像形成模型和量化理论入手，逐步深入到复杂的模式识别与三维重建技术，确保读者能够建立起一个完整且相互关联的知识体系。 --- 第一部分：图像的获取、表示与基础操作 本部分是整个学科的基石，专注于理解和准备数字图像数据。 第一章：图像的数学基础与形成模型 本章首先探讨了人眼和相机成像的光学原理，并将其转化为离散的数字模型。内容涵盖： 光的物理特性与颜色空间：详细解析了可见光光谱、RGB、CMY、HSI 以及 La 等主流颜色空间的数学转换关系、应用场景及其局限性。 图像的数字化过程：深入讲解了采样（Spatial Sampling）和量化（Intensity Quantization）的原理，包括混叠现象、奈奎斯特采样定理，以及量化误差的分析。 图像的矩阵表示与基本属性：定义了数字图像作为二维离散函数 $f(x, y)$ 的形式，讨论了图像的灰度级、分辨率、连通性等核心概念。 第二章：图像的增强与预处理 预处理是提高图像质量和后续分析准确性的关键步骤。本章专注于像素级的操作和变换。 灰度变换函数：系统介绍线性、非线性（如幂律、对数）灰度变换，重点剖析了直方图均衡化和自适应直方图均衡化 (AHE/CLAHE) 的数学推导及其在对比度增强中的实际效果对比。 空间域滤波：全面阐述卷积（Convolution）的数学定义，详细介绍各种空间滤波器： 线性滤波器：均值滤波、高斯平滑滤波及其在噪声抑制中的作用。 非线性滤波器：中值滤波、极值滤波，特别强调中值滤波在去除椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）方面的优越性。 第三章：图像的频率域分析 本章将视角从空间域转移到频率域，这是理解图像结构和进行高效滤波的必要手段。 傅里叶变换 (Fourier Transform)：详细推导二维离散傅里叶变换 (DFT) 及其快速算法 (FFT)。解析了傅里叶频谱的物理意义，解释了低频分量对应图像的平滑区域，高频分量对应边缘和细节。 频率域滤波：基于傅里叶变换，设计并实现了理想、巴特沃斯 (Butterworth) 和高斯滤波器，用以实现低通滤波（去噪）和高通滤波（锐化）。本章还探讨了维纳滤波 (Wiener Filtering) 在有噪声环境下恢复图像的优化方法。 --- 第二部分：图像的分割、特征提取与表示 本部分是连接低级处理和高级理解的桥梁，旨在将图像分解为有意义的组成部分。 第四章：图像的复原与重建 与增强不同，复原的目标是尽可能地反演成像过程中的退化。 噪声模型分析：区分高斯白噪声、瑞利噪声、泊松噪声等常见噪声源，并建立其数学模型。 盲复原与逆滤波：探讨在不知道退化函数（PSF）时的图像复原难题，以及如何利用约束条件（如最小均方误差）进行估计和复原。 第五章：图像分割的核心技术 图像分割是将图像划分为互不重叠的、具有相同属性区域的过程。 阈值法：深入讲解Otsu’s Method (大津法) 的统计学原理，用于确定最优全局阈值。 区域生长与分裂合并：基于像素邻域的区域划分算法，及其在复杂纹理图像分割中的应用。 边缘检测：这是分割的关键前驱。全面分析了梯度算子（Sobel, Prewitt）的局限性，并重点讲解 Canny 边缘检测算法的五步流程（降噪、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理、边缘链接），展示其在精确捕捉边界上的强大能力。 第六章：形态学图像处理 形态学（Mathematical Morphology）基于集合论，特别适用于分析和处理图像中物体的形状和结构。 基本结构元素：定义结构元素 (Structuring Element) 及其对图像操作的影响。 基本操作：详细阐述腐蚀 (Erosion)、膨胀 (Dilation) 的数学定义与效果。 复合操作：基于基本操作构建开运算 (Opening)（用于平滑轮廓、去除小噪点）和闭运算 (Closing)（用于填充小孔洞、连接断裂的边界），并讨论其在二值图像中的应用。 第七章：图像特征描述与表示 如何用数学语言量化图像中的对象？本章专注于特征提取。 区域特征描述：包括紧凑度、圆形度、主轴方向等几何特征。 纹理特征：介绍如何利用灰度共生矩阵 (GLCM) 提取对比度、能量、熵等统计特征，用于区分不同材料表面。 描述子与变换：探讨傅里叶描述符在表示轮廓形状上的优势，以及小波变换在多分辨率分析中的应用，用于捕捉不同尺度的局部信息。 --- 第三部分：高级视觉：几何、识别与三维重建 本部分将理论推向应用层面，探讨计算机如何理解空间关系和识别对象。 第八章：图像变换与几何校正 理解图像在不同视角下的几何失真，并进行校正。 空间变换：详述仿射变换（Affine Transformation，包括平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换（Perspective Transformation，单应性矩阵 H）的数学模型。 图像配准 (Image Registration)：探讨如何利用特征点匹配（如使用SIFT/SURF等局部描述符，尽管本书不深入介绍描述子本身，但会讲解其应用场景）和最小化误差函数来对齐多幅图像，这在医学影像融合中至关重要。 第九章：模式识别基础与分类器应用 将提取的特征输入到分类系统中进行决策。 特征向量与距离度量：如何构建有效的特征向量，以及使用欧氏距离、马氏距离等进行相似性度量。 线性分类器：介绍感知机（Perceptron）和线性判别分析（LDA）的基本原理。 非线性分类器的引入：简要介绍支持向量机 (SVM) 的基本思想及其在二分类问题中的鲁棒性。 第十章：立体视觉与深度感知简介 本章是理解三维场景的起点，是现代机器人和增强现实技术的基础。 相机标定：解释如何确定相机的内参（焦距、主点）和外参（位置、姿态），这是进行几何测量的先决条件。 立体匹配 (Stereo Matching)：详细分析视差 (Disparity) 的概念，介绍基于代价函数的匹配方法，例如块匹配（Block Matching）算法，以及如何利用视差图计算场景深度。 --- 总结与展望 《数字图像处理与计算机视觉基础》专注于提供一个扎实、无歧义的数学和算法基础。全书的叙述逻辑严格围绕“如何获取、如何优化、如何分割、如何理解”的流程展开，强调了每一步算法背后的数学推导和对图像物理特性的尊重。本书旨在培养读者独立分析和设计图像处理算法的能力，而非仅仅依赖现成的工具箱函数。读者在掌握本书内容后，将能自信地应对复杂的图像质量提升、目标提取以及基础几何测量任务。 --- (本书不包含任何关于网络架构、协议栈、路由配置、数据链路层协议、物理层传输、交换机或三层网络结构、IP地址管理、子网划分或任何与“三级网络技术”直接相关的技术细节。)
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