数字图像处理、压缩与识别技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子科技大学出版社

作者:李在铭

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:1-1

价格:24.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810655118

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像压缩
• 图像识别
• 图像分析
• 计算机视觉
• 模式识别
• 数字媒体
• 图像处理技术
• 数据压缩
• 人工智能

现代传感器技术与智能感知系统 内容概要： 本书系统深入地探讨了当代信息获取的前沿领域——现代传感器技术及其在构建智能感知系统中的核心应用。全书围绕“感知、处理、决策”这一智能系统的主线逻辑展开，力求为读者提供一个全面、前沿且具有实践指导意义的技术框架。 第一篇：传感器的基础理论与材料科学 本篇着重奠定读者对物理世界信息数字化转化的基础认知。 第一章：物理量到电信号的转换原理 详细阐述了各类基本物理量（如光、热、力、声、磁）的性质，及其如何通过电学、光学、机械学原理转化为可测量的电信号。重点介绍了传感器的基本响应模型、线性度、灵敏度、迟滞性和漂移等关键性能指标的数学描述与工程意义。探讨了如何通过信号调理电路（如放大、滤波、阻抗匹配）优化原始传感信号的质量，使其满足后续数字处理的要求。 第二章：先进传感材料与微纳制造技术 深入剖析了驱动现代传感器性能飞跃的关键材料科学进展。涵盖了半导体材料（硅基、III-V族化合物）、压电/焦电材料、磁性材料（巨磁阻、隧道磁阻）以及新兴的二维材料（如石墨烯、过渡金属硫化物）在传感器中的应用。重点介绍了微机电系统（MEMS）和纳米机电系统（NEMS）的制造工艺，包括光刻、刻蚀、薄膜沉积和键合技术，解释了这些技术如何实现传感器的小型化、高集成化和低功耗化。 第三篇：主流传感器技术与工作机制 本篇针对当前工业、环境监测和生物医学领域应用最广泛的几类传感器进行深入分析。 第三章：光学传感与成像技术 聚焦于可见光、红外、紫外乃至太赫兹波段的传感技术。详细阐述了CMOS和CCD图像传感器的结构、量子效率、噪声来源及读出电路设计。深入探讨了激光雷达（LiDAR）的飞行时间（ToF）原理、调频连续波（FMCW）技术，以及光谱成像技术（如高光谱相机）如何捕获物质的光谱特征，实现材料识别与状态监测。 第四章：环境与化学传感器的设计 探讨了用于气体、湿度、温度和压力测量的各类传感器。详细分析了基于电阻式、电化学式、光纤布拉格光栅（FBG）以及表面声波（SAW）器件的化学传感器。特别关注了有机半导体、金属氧化物半导体和纳米结构材料在选择性气体检测中的作用，以及如何通过构建传感器阵列和模式识别技术提高复杂混合气体环境下的分辨能力。 第五章：生物与力学传感器的前沿 本章关注与生命科学和物理力学紧密相关的传感技术。阐述了生物传感器（Bio-sensor）的工作原理，包括酶基、抗体基、DNA传感器的设计，以及电化学免疫传感器和光学生物传感器的集成方法。在力学传感方面，重点讲解了应变片、压阻式加速度计、陀螺仪以及先进的触觉传感器阵列的建模与校准，这些技术是机器人和人机交互系统的关键组成部分。 第三篇：智能感知系统集成与数据处理 本篇将传感器技术与信息处理、系统工程相结合，构建完整的智能感知框架。 第六章：嵌入式系统与低功耗数据采集 研究如何将传感器与微控制器、片上系统（SoC）或FPGA进行高效集成。详细讨论了低功耗设计策略，如事件驱动采集、休眠/唤醒机制和自适应采样率控制。重点介绍实时操作系统（RTOS）在多传感器数据同步、时间戳对齐和初步数据预处理中的应用。 第七章：多模态传感器数据融合 这是构建高鲁棒性智能系统的核心。详细介绍了数据融合的理论框架，包括基于概率论（如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波）的状态估计方法，以及基于贝叶斯网络和 Dempster-Shafer 理论的不确定性信息处理方法。阐述了如何在不同时间尺度、空间尺度和特征层面对来自不同类型传感器（如视觉、雷达、惯性测量单元）的数据进行有效合并，以提升环境理解的准确性和可靠性。 第八章：感知系统的校准、验证与现场部署 强调了从实验室到真实世界应用的关键步骤。深入探讨了传感器的系统级校准方法，包括传感器间的几何标定（如内参与外参）、时间同步标定以及非线性误差的补偿模型建立。同时，讨论了在恶劣环境（温度变化、湿度、电磁干扰）下，如何设计鲁棒的防护与封装，并建立长期可靠性监测机制，确保智能感知系统在实际工程中的持续稳定运行。 目标读者： 本书适合于电子工程、自动化、材料科学、物理学以及计算机科学等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及致力于传感器设计、系统集成、嵌入式开发和工业物联网（IIoT）领域的工程师和研究人员。 本书特色： 本书注重理论深度与工程实践的紧密结合，不仅涵盖了核心物理机制，更深入探讨了前沿材料与先进的系统集成方法，旨在培养读者从底层物理信号到高层智能决策的完整系统思维能力。

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我是一名在小型安防公司工作的工程师，我们日常需要处理大量的视频流数据，对实时性要求极高。我们面临的挑战是如何在有限的带宽下，保证监控画面的清晰度和关键信息的捕获能力。我之前尝试过好几本教材，但都因为侧重于静态图像处理而无法直接应用于视频流。这本书的后半部分，专门针对动态图像序列的优化和压缩策略进行了深入探讨，这正是我需要的“对症下药”。特别是关于运动补偿和帧间预测的章节，作者不仅详细分析了块匹配算法的优缺点，还给出了优化搜索策略的建议，这对我们改进现有的编码效率至关重要。此外，书中还穿插了一些最新的基于神经网络的视频超分辨率技术的研究进展，让我有机会了解前沿动态，并思考如何将其融入我们现有的产品迭代方案中。这本书的实用性极强，简直就是一本高级工程师的“实战手册”。

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我是一位正在攻读计算机视觉方向的研究生，手头的工作涉及到大量的图像分析与模式识别任务。坦白说，市面上关于这个领域的教材汗牛充栋，但大多过于侧重理论推导，缺乏对实际工程应用的指导。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它在理论深度上保持了应有的严谨性，从傅里叶变换到小波分析，基础知识点梳理得井井有条。更难能可贵的是，它非常注重将这些理论知识落地到实际应用场景中。书中对各种经典的特征提取算法，如SIFT、SURF的讲解，不仅包含了算法的核心思想，还给出了清晰的伪代码和实现要点，这对我快速搭建实验原型帮助太大了。我尤其欣赏作者在处理复杂场景识别问题时所展现出的系统性思维，如何选择合适的预处理步骤，如何平衡计算复杂度和识别精度，这些都是课堂上很难系统学习到的宝贵经验。读完这本书，感觉自己的工具箱里一下子多了许多趁手的利器，对未来深入研究充满了信心。

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我一直对艺术品的数字化保存与修复抱有浓厚的兴趣，总觉得那些跨越百年的油画或手稿，其“数字副本”是否能承载原件的全部信息和神韵，是一个非常值得探讨的话题。这本书在讲述技术的同时，不时流露出的对图像“本质”的思考，深深吸引了我。它在讨论色彩空间转换（如从RGB到Lab）时，不仅仅是数学公式的罗列，而是结合了艺术史中对色彩感知的演变过程。书中关于图像重建和细节恢复的章节，让我开始思考，当我们用算法“填补”图像中缺失的部分时，我们是在还原历史，还是在创造一种新的“后现代”的真实？这种跨学科的视角，使得这本书远超了一般的工程技术类书籍的范畴。它提供了一个框架，让我能够用更科学、更审慎的态度去对待每一个数字像素，去尊重信息的完整性和艺术的表达力。这是一次思想的洗礼，而非仅仅是技术的学习。

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说实话，我对“技术类”书籍通常抱有一种敬而远之的态度，总觉得那都是代码和公式的堆砌，枯燥乏味。但我的一个同事极力推荐我看看这本书，说是能“颠覆我对数字影像的认知”。我抱着试试看的心态翻开了它，结果直接“陷进去了”。这本书的叙事方式非常独特，它没有一开始就抛出硬核内容，而是从人类视觉系统的基本原理讲起，探讨我们为什么会“看到”图像，以及图像在数字化过程中丢失了什么信息。这种哲学与技术的结合，让整个阅读过程充满了探索的乐趣。书中关于数据压缩的部分，例如JPEG和MPEG的标准介绍，写得尤其精彩，它没有停留在算法层面，而是深入探讨了信息熵和人类感知阈值的关系，解释了为什么“有损压缩”在不影响主观体验的前提下能达到惊人的效率。这本书的文笔流畅、逻辑清晰，即便是对技术不甚了解的普通读者，也能从中领略到数字世界的美妙与精妙。

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这本书简直是我的救星！我最近在整理我的老旧照片和家庭录像，很多素材都因为年代久远而模糊不清，色彩也严重失真。我本以为只能靠专业人士来修复，但偶然间发现了这本书，它就像黑暗中的一束光。书中对图像增强和去噪的技术讲解得极为细致入微，那些复杂的数学公式不再是高不可攀的符号，而是被作者用生动的比喻和实际案例一一拆解。我按照书里的步骤尝试对几张泛黄的照片进行处理，效果令人惊叹！细节清晰度提高了好几个档次，那些模糊的人脸仿佛重获了生命。特别是关于非局部均值滤波和深度学习在图像复原方面的介绍，让我这个非科班出身的人也能窥见一斑，感受到了现代数字图像处理的强大魅力。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位耐心的导师，引导我一步步跨越了技术门槛，让那些珍贵的记忆得以重现昔日的光彩。我强烈推荐给所有有类似需求的朋友，它绝对物超所值！

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