增强型80C51单片机速成与实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:周立功

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2003-7-1

价格:42.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810773096

丛书系列:

图书标签:

• 80C51单片机
• 单片机
• 嵌入式系统
• C51
• MCS-51
• 硬件设计
• 软件编程
• 实践
• 速成
• 入门

好的，以下是一本关于图像处理与计算机视觉的图书简介，其内容不涉及《增强型80C51单片机速成与实战》中的任何主题： --- 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 概述 本书深入浅出地介绍了现代数字图像处理与计算机视觉领域的理论基础、核心算法及其实际应用。在全球数字化和智能化浪潮的推动下，对图像和视频数据的理解与分析能力已成为人工智能、机器人、自动驾驶和医疗影像等多个高新技术领域的核心竞争力。本书旨在为电子工程、计算机科学、模式识别等相关专业的学生、研究人员以及希望跨界进入视觉智能领域的工程师，提供一套系统、完整且富有实践指导性的知识体系。 全书结构清晰，从最基本的数字图像表示和变换入手，逐步深入到复杂的特征提取、目标识别、三维重建乃至深度学习驱动的视觉系统构建，确保读者在掌握理论深度的同时，也能获得强大的工程实践能力。 第一部分：数字图像处理基础 (The Foundations of Image Processing) 本部分着重奠定读者在图像数学和信号处理方面的坚实基础。 第1章：图像的数学基础与数字化 详细阐述了连续图像到离散数字图像的转化过程，包括采样（Sampling）和量化（Quantization）的原理及其对图像质量的影响。引入了数字图像在计算机中的存储结构，如灰度图、真彩色图（RGB、CMYK）和伪彩色图的表示方法。深入探讨了像素（Pixel）的概念、邻域操作、连通性以及距离度量（如曼哈顿距离、欧氏距离）。 第2章：图像的频域分析与变换 本章是理解滤波操作的关键。全面介绍了傅里叶变换（Fourier Transform）在图像处理中的应用，包括一维和二维傅里叶变换的推导、性质及快速傅里叶变换（FFT）的计算效率。在此基础上，讲解了如何利用频域特性设计和实现低通、高通、带通和陷波滤波器，以达到图像的平滑（去噪）或锐化目的。还包括了Walsh-Hadamard变换和离散小波变换（DWT）在多分辨率分析中的初步应用。 第3章：图像增强技术 聚焦于如何改善人眼对图像的感知质量。内容涵盖空间域增强方法，如点操作（如伽马校正）、直方图处理（均衡化与规定化）及其在对比度拉伸中的作用。重点阐述了空间域滤波器的设计，包括线性和非线性滤波器（如均值、中值、高斯平滑），并详细分析了它们在去除椒盐噪声和高斯噪声时的优劣。对于锐化，则详细讲解了拉普拉斯算子、Sobel、Prewitt和Roberts算子在边缘增强中的实现细节。 第4章：图像复原与重建 本章区别于增强，旨在通过数学模型补偿图像获取过程中的退化。深入分析了图像退化的数学模型（点扩散函数，PSF），并详细讲解了盲解卷积、维纳滤波（Wiener Filter）和约束最小二乘滤波等经典复原算法。对于运动模糊和散焦模糊的复原，提供了基于先验知识的反卷积方法。 第二部分：图像分析与特征提取 (Image Analysis and Feature Extraction) 本部分将处理从“看到”图像到“理解”图像的关键步骤，专注于描述图像内容。 第5章：图像分割的核心技术 图像分割是计算机视觉的基石。本章系统介绍了多种分割策略。首先是基于阈值的方法（全局、局部、自适应阈值），并深入讲解了Otsu法和最大熵阈值法。其次，详细介绍了区域生长法、分水岭算法（Watershed）的原理与实践，以及基于边缘检测的分割（如Canny算子和Hough变换在直线和圆检测中的应用）。最后，引入了基于能量最小化的活动轮廓模型（如Snake模型）进行精确边界提取。 第6章：形态学图像处理 基于集合论的形态学操作在预处理、分割和特征提取中具有重要作用。本章详细解释了膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）及其复合操作——开运算（Opening）和闭运算（Closing）。讲解了如何利用这些基本操作实现边界提取、孔洞填充、骨架化（Skeletonization）以及基于形态学的顶帽变换。 第7章：图像特征描述与表示 本章聚焦于如何用数学语言精确描述图像中的关键信息。内容包括： 边缘与角点检测：Harris角点、LoG、DoG算子的原理与实现。 纹理分析：灰度共生矩阵（GLCM）及其统计特征（对比度、能量、熵）。 局部不变特征：重点讲解了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的构建过程，分析它们在尺度和旋转不变性方面的优势，并简要介绍HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的应用。 第三部分：计算机视觉前沿与应用 (Advanced Computer Vision and Applications) 本部分将理论知识升华为解决实际问题的能力，涵盖了从传统方法到现代深度学习方法的桥接。 第8章：多视图几何与三维重建基础 本章介绍了将二维图像信息映射到三维世界的关键理论。详细阐述了相机的几何模型（内参、外参），针孔相机模型，并深入探讨了对极几何（Epipolar Geometry）的基本概念，如基础矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的求解方法。介绍了立体视觉（Stereo Vision）的基本原理和视差图的计算过程。 第9章：传统目标识别与跟踪 在深度学习兴起之前占据主导地位的经典方法。本章介绍基于几何特征匹配（如RANSAC算法在鲁棒匹配中的应用）和基于模板匹配的识别技术。对于目标跟踪，详细分析了卡尔曼滤波器（Kalman Filter）在状态估计中的应用，以及粒子滤波器（Particle Filter）在非线性跟踪问题中的优势。 第10章：深度学习在视觉中的应用概览 本章作为承接传统方法与现代AI的桥梁，系统介绍了卷积神经网络（CNN）的基本结构，包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层。重点分析了AlexNet, VGG, ResNet等经典网络架构在图像分类任务中的创新点。此外，还简要介绍了目标检测的里程碑式进展，如R-CNN系列和YOLO系列的基本思想框架。 实践与工具 本书在每个关键章节后都配备了MATLAB/Python（基于OpenCV库）的实现案例和调试指导。所有的算法都提供了详尽的伪代码和可执行代码片段，旨在帮助读者将理论知识迅速转化为解决实际问题的能力，真正做到“速成与实战”的结合（指对图像处理知识体系的快速掌握与实践）。 ---

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