具体描述
本书是“嵌入式系统教学系列丛书”中的一本，以目前最为流行的ARM 9嵌入式微处理器和Linux操作系统为主要内容，采用案例教学的形式，详细介绍了如何基于Linux操作系统构建嵌入式系统平台的过程，包括Linux基础编程实验、ARM硬件接口设计、驱动程序开发、嵌入式图形用户界面MiniGUI的开发方法，以及Linux内核编程等核心实验案例。
本书可作为高等院校与职业技术学校计算机、软件工程专业的嵌入式系统专业课程的教材使用，又可以作为电子工程、工业自动化、仪器仪表与机电工程等专业大三、大四学生的基础平台课和硕士研究生选修课的教材。与此同时，也可以作为广大从事嵌入式技术相关工作的工程技术人员的参考书。
《数字图像处理与应用》 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理理论基础和实践指导，内容涵盖从基础的图像表示到先进的图像分析与识别技术。全书结构严谨，理论与应用并重，旨在培养读者运用现代图像处理技术解决实际问题的能力。 第一部分：数字图像基础 本部分首先介绍了数字图像的产生、表示和基本属性。内容包括连续图像的采样与量化过程，数字图像的数学模型，以及灰度级和色彩空间的基本概念。深入探讨了图像在空间域和变换域中的表示方法，为后续的图像增强和复原打下坚实的基础。重点讲解了图像的直方图分析，这是理解和处理图像信息分布的关键工具。 第二部分：图像增强 图像增强是改善图像质量、突出感兴趣特征的关键技术。本书详细阐述了空域增强方法，包括点操作（如灰度拉伸、阈值处理）和空间滤波（如线性滤波器的卷积操作、非线性滤波器的中值滤波和形态学滤波）。随后，深入介绍了频域增强技术，利用傅里叶变换分析图像的频率特性，并设计高通、低通和带阻滤波器来去除噪声或锐化图像。此外，本书还包含了彩色图像的增强处理，涵盖了基于不同色彩模型的增强策略。 第三部分：图像复原 图像复原主要关注如何估计和去除图像在采集或传输过程中引入的降质。本章从数学模型入手，建立了图像降质过程的模型，并着重讨论了逆滤波和最小均方误差（Wiener）滤波器的设计与应用。针对盲复原问题，介绍了迭代算法和约束条件的应用。对于周期性噪声的去除，详细讲解了频域滤波器的设计。本部分强调了在复原过程中对噪声类型和降质函数的准确估计的重要性。 第四部分：图像分割 图像分割是将图像划分为若干有意义区域的过程，是后续图像分析的基础。本书系统介绍了多种分割技术。首先是基于阈值的分割方法，包括全局阈值和局部（自适应）阈值的确定准则，如Otsu's法。接着，详细阐述了区域分割技术，如区域生长法和区域分裂合并法。此外，本书对边缘检测技术进行了深入探讨，包括梯度算子（Sobel, Prewitt）和二阶导数算子（Laplacian, LoG），以及更鲁棒的Canny边缘检测算法。最后，引入了基于特定模型的分割方法，如主动轮廓模型（Snake）。 第五部分：形态学图像处理 形态学处理是基于集合论的图像处理方法，特别适用于处理二值图像中的形状和结构信息。本书系统介绍了形态学操作的基础，包括膨胀、腐蚀及其组合操作——开运算和闭运算。随后，详细讲解了更复杂的形态学变换，如击中与未击中变换、骨架提取、形态学重建（填充和去除所有连接组件）。这些技术在图像去噪、细化和特征提取中具有广泛应用。 第六部分：图像特征与描述 特征提取和描述是实现图像理解的关键步骤。本章涵盖了从低级到中级的多种特征表示方法。内容包括区域特征（如周长、面积、紧致度、形状因子）和边界特征（如傅里叶描述符、形状上下文）。重点讲解了局部特征描述符，如Harris角点检测器和尺度不变特征变换（SIFT）算法，这些是现代目标识别和匹配的基础。此外，本书还介绍了纹理描述的常用方法，如灰度共生矩阵（GLCM）。 第七部分：模式识别基础与图像分类 本部分将图像处理技术与模式识别理论相结合，为图像分类和识别打下基础。内容包括特征向量的构建、距离度量（如欧氏距离、马氏距离）以及分类器的基本原理。详细介绍了K近邻（KNN）分类器和支持向量机（SVM）在图像分类任务中的应用。同时，本书引入了浅层神经网络和深度学习在图像分类中的初步概念，为后续更高级的视觉任务做铺垫。 第八部分：经典应用实例 本章通过具体的工程实例，展示了前述理论知识的综合应用。实例涵盖了医学图像分析（如细胞核分割）、工业检测（如缺陷检测）、遥感图像处理（如地物分类）和人脸检测的基本流程。每个实例都详细分解了从预处理、特征提取到最终决策的全过程，帮助读者建立从理论到工程实践的转化能力。 全书特色 本书内容覆盖面广，理论深度适中，特别注重算法的直观理解和实际性能分析。每章后附有大量的习题和实验指导，鼓励读者动手实践。本书不仅适用于高等院校相关专业的学生，也是从事图像处理、计算机视觉、模式识别等领域研究和工程开发的专业人员的重要参考资料。本书的重点在于建立扎实的数学基础和算法实现能力，为读者进一步深入学习前沿的深度学习视觉技术打下坚实的基础。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有