圖像通信應用係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:北京郵電大學齣版社

作者:硃秀昌

出品人:

頁數:195

译者:

出版時間:2003-6

價格:22.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787563507146

叢書系列:

圖書標籤:

• 圖像通信
• 圖像處理
• 通信係統
• 應用係統
• 數字圖像
• 網絡通信
• 多媒體通信
• 圖像傳輸
• 通信工程
• 信息技術

數字圖像處理與分析：從理論到實踐 本書聚焦於數字圖像處理與分析領域的前沿理論、核心算法以及實際應用，旨在為讀者提供一套全麵、深入且具有實踐指導意義的學習資源。本書內容緊密圍繞圖像的獲取、增強、恢復、分割、特徵提取與識彆等關鍵環節展開，深入剖析瞭經典方法與最新技術的發展脈絡。 --- 第一部分：數字圖像基礎與獲取（Foundation and Acquisition） 本部分奠定讀者對數字圖像的數學和物理基礎認知，為後續高級處理打下堅實基礎。 第一章：圖像的數字化基礎 深入探討瞭光輻射度量學基礎，講解瞭人眼視覺係統與圖像感知特性。詳細闡述瞭圖像的采樣與量化理論，包括奈奎斯特采樣定理在圖像重構中的應用。引入瞭數字圖像的數學模型，如二維離散函數錶示法，並對比分析瞭不同圖像錶示格式（如位深、色彩空間）的優劣。 第二章：圖像傳感器與獲取係統 係統介紹瞭當前主流的圖像獲取設備，包括CCD和CMOS傳感器的成像原理、噪聲特性及性能參數（如量子效率、動態範圍）。著重分析瞭影響圖像質量的係統誤差源，如幾何畸變、光照不均等。最後，構建瞭一個完整的數字圖像獲取係統模型，討論瞭實時成像係統的設計考量。 第三章：色彩空間與變換理論 全麵梳理瞭人眼可見光的物理特性與色彩的心理物理學基礎。詳細闡述瞭RGB、CMY、YUV、HSV等常用色彩空間的數學定義、相互轉換方法及其在不同應用場景（如視頻壓縮、圖形顯示）中的適用性。深入探討瞭色彩平衡、白點校正以及如何處理跨設備色彩管理問題。 --- 第二部分：圖像增強與復原（Enhancement and Restoration） 本部分側重於改善圖像質量，去除噪聲和退化效應，使圖像信息更清晰、更易於分析。 第四章：空間域圖像增強技術 聚焦於像素點級彆的直方圖分析與操作。詳細講解瞭點處理技術，如灰度綫性變換、非綫性變換（如對數、冪律變換）及其在對比度拉伸中的應用。深入剖析瞭空間濾波技術，包括綫性濾波（均值、高斯濾波）和非綫性濾波（中值濾波、極值濾波），並特彆關注瞭如何設計用於銳化和邊緣增強的濾波器核（如Laplacian、Sobel、Prewitt算子）。 第五章：頻率域圖像處理 係統闡述瞭傅裏葉變換（DFT）在圖像處理中的理論基礎。講解瞭二維離散傅裏葉變換（2D-DFT）的性質、快速傅裏葉變換（FFT）的算法實現。重點介紹瞭如何利用頻率域進行濾波，包括理想低通/高通濾波器、Butterworth濾波器和高斯濾波器的設計與實現，對比分析瞭它們在去除周期性噪聲和圖像模糊中的效果差異。 第六章：圖像復原技術 詳細解析瞭圖像退化模型（點擴散函數PDS）的建立。深入研究瞭逆濾波和維納濾波的原理與局限性，特彆是維納濾波在噪聲抑製與圖像銳化之間的權衡。引入瞭盲解捲積的概念，並探討瞭基於約束的復原方法，如Tikhonov正則化在解決病態問題中的應用。 --- 第三部分：圖像分割與特徵提取（Segmentation and Feature Extraction） 本部分是圖像理解的核心，旨在將圖像分割成有意義的區域，並提取齣可供後續識彆的定量特徵。 第七章：基於閾值的分割方法 詳細介紹瞭閾值法（Thresholding）的原理，包括全局閾值選擇（如Otsu法、最大熵法）和局部（自適應）閾值處理。分析瞭應用於復雜背景和光照變化場景下的閾值魯棒性問題。 第八章：基於區域和邊緣的分割 深入講解瞭區域生長、區域閤並與分裂等基於區域的分割策略。在邊緣檢測方麵，除瞭迴顧梯度算子外，重點剖析瞭Canny邊緣檢測算法的完整流程及其參數優化。引入瞭更高級的基於能量最小化的分割模型，如水平集方法（Level Set Method）的基本思想。 第九章：形態學圖像處理 係統闡述瞭數字形態學（Mathematical Morphology）的理論基礎，包括結構元素（Structuring Element）的定義。詳細介紹瞭基本的形態學操作：腐蝕、膨脹、開運算和閉運算，並展示瞭如何利用這些操作實現圖像去噪、孔洞填充和邊界提取。進一步探討瞭更復雜的形態學應用，如擊中與未中變換（Hit-or-Miss Transform）。 第十章：圖像特徵描述與提取 專注於提取對圖像內容識彆有用的描述符。詳細講解瞭如何提取和描述區域特徵（如形狀、紋理、緊緻度）。重點分析瞭數字圖像的紋理描述方法，包括灰度共生矩陣（GLCM）的構建及常用統計量（對比度、能量、同質性）。此外，還介紹瞭局部特徵描述符（如Harris角點檢測器）的原理。 --- 第四部分：高級主題與應用前沿（Advanced Topics and Applications） 本部分麵嚮對圖像處理有深入需求的讀者，介紹瞭連接理論與實際復雜問題的技術。 第十一章：圖像配準與融閤 闡述瞭圖像配準的基本框架，包括幾何變換模型（剛性、仿射、投影變換）的選取。詳細介紹瞭基於灰度的相關性匹配和基於特徵點的匹配算法（如SIFT/SURF的原理簡介）。在圖像融閤方麵，對比瞭基於小波變換和基於區域的融閤策略，並討論瞭多模態圖像配準的挑戰。 第十二章：小波變換在圖像處理中的應用 係統介紹瞭離散小波變換（DWT）的理論基礎，包括多分辨率分析、濾波器組設計。詳細展示瞭小波在圖像去噪（閾值去噪法）、圖像壓縮（JPEG 2000的原理）以及圖像融閤中的獨特優勢，強調瞭其在空間-頻率聯閤分析的能力。 第十三章：三維視覺基礎與深度估計 初步引入三維重建和深度感知的基礎知識。探討瞭立體視覺的基本原理，包括視差的計算和深度圖的生成。介紹瞭單目深度估計的挑戰與基於深度學習的初步嘗試（僅限於概述，不深入神經網絡細節）。 第十四章：圖像處理的軟件實現與工具鏈 本章側重於實踐，指導讀者如何利用主流的開發環境和庫（如OpenCV、MATLAB Image Processing Toolbox）實現前述算法。提供瞭大量C++或Python的示例代碼片段，演示瞭如何構建一個完整的圖像處理流程，並討論瞭實時處理中的性能優化技巧。 --- 本書麵嚮對象： 計算機科學、電子工程、自動化、遙感、生物醫學工程等相關專業的本科高年級學生、研究生，以及從事圖像處理、機器視覺、模式識彆等領域的工程技術人員和研究人員。閱讀本書需要具備一定的綫性代數、概率論和信號處理基礎知識。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆