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出版者:人民邮电出版社

作者:中国通信学会 傅海阳

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-8

价格:49.00元

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isbn号码:9787115071446

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数字图像处理与分析技术 内容提要 本书系统地阐述了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键技术和最新发展。全书内容涵盖了从基础的图像采集、表示与量化，到高级的图像增强、复原、分割、特征提取，直至复杂的模式识别与深度学习在图像分析中的应用。本书旨在为读者提供一个全面而深入的知识框架，使他们不仅掌握经典算法，更能理解当前前沿技术的研究方向和实践方法。 第一部分：数字图像基础 第1章 图像的数字化基础 本章深入探讨了图像的本质属性及其在计算机中的表示方法。首先介绍了人眼视觉系统的工作原理，为理解图像采集的物理过程奠定基础。随后，详细阐述了连续图像到离散数字图像的采样（Spatial Sampling）和量化（Quantization）过程，重点分析了采样频率、像素分辨率与量化级别对图像质量的影响。讨论了常见的图像表示格式，如灰度图像、彩色图像（RGB、CMY、YUV 等色彩空间）及其相互转换的数学基础。本章还包括了图像的基本几何变换，如平移、旋转、缩放，并探讨了这些操作在像素网格上的实现细节与计算效率考量。 第2章 图像质量度量与预处理 本章聚焦于如何量化图像质量以及在后续处理前对原始图像进行必要的准备。首先介绍了客观的图像质量评价指标，包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等，并结合主观感知理论分析了这些指标的适用场景。图像预处理是后续复杂分析的基石，本章详细讲解了空间域和频率域的滤波技术。在空间域，深入分析了线性滤波（均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（中值滤波、双边滤波）的原理及其在去噪和锐化中的应用。在频率域，基于傅里叶变换（Fourier Transform）的特性，详细介绍了低通、高通和带阻滤波器的设计与实现，解释了如何通过频域操作实现特定空间域效果，例如利用卷积定理简化滤波计算。此外，还涵盖了直方图处理技术，包括均衡化和规定化，以优化图像的灰度分布。 第二部分：图像的增强与复原 第3章 空间域图像增强技术 本章侧重于改善图像在人眼观察下的视觉效果。除了在第2章介绍的直方图处理外，本章着重讲解了基于灰度变换的非线性增强方法，如幂律变换、分段线性变换，并探讨了如何根据特定应用需求（如医学影像或遥感图像）定制变换函数。重点分析了空间域锐化技术，特别是梯度算子（如 Sobel、Prewitt、Roberts）和二阶导数算子（Laplacian）的数学模型，以及它们在边缘增强中的表现差异。此外，本章还引入了形态学处理（Morphological Processing）的基础概念，虽然更常用于分割，但其开运算和闭运算在去除小噪声和连接断裂方面也扮演着重要的增强角色。 第4章 频率域图像增强与复原 本章将增强和复原问题提升到频率域进行处理，这对于理解和解决周期性噪声及运动模糊等问题至关重要。详细介绍了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的性质，以及如何利用频谱图进行可视化分析。在增强方面，本章探讨了高通滤波器在频域中的应用，以及如何设计更平滑的过渡滤波器，如巴特沃斯和高斯高通滤波器，以避免在空间域产生振铃效应。图像复原则是本章的核心难点。系统介绍了线性、非线性复原模型的建立，特别是对卷积模型（退化函数）的详细分析。重点讲解了逆滤波（Inverse Filtering）的局限性，并深入阐述了最小均方误差（Wiener Filtering）的原理和参数选择，这是一种在噪声和模糊估计存在的情况下，实现最佳线性复原的方法。 第三部分：图像的分割与特征提取 第5章 图像分割的经典方法 图像分割是将图像划分为具有共同属性的互不重叠区域的过程，是高级分析的前提。本章首先介绍基于灰度阈值的分割技术，包括全局阈值（Otsu法）和局部阈值的确定方法。随后，详细阐述了基于区域的分割技术，如区域生长法（Region Growing）的算法流程、停止准则和其对初始点的敏感性。接着，深入讲解了边缘检测技术，特别是 Canny 边缘检测器的多阶段优化过程（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值跟踪）。最后，介绍了基于特定结构（如霍夫变换）的线、圆等基本几何形状的检测方法。 第6章 图像的形态学处理与描述 形态学处理是基于集合论的图像处理方法，对形状敏感，特别适用于处理二值图像。本章从集合运算的基础（膨胀、腐蚀）开始，推导出更复杂的复合操作，如开运算（Opening）和闭运算（Closing），并解释了它们在平滑轮廓、填充孔洞和去除椒盐噪声中的作用。接着，介绍了形态学骨架化、细化等高级应用，以及它们在拓扑结构分析中的价值。在图像描述方面，本章讲解了如何从分割出的区域中提取有意义的特征，包括区域的几何特征（面积、周长、紧密度、形状因子）和纹理特征的初步描述（如灰度共生矩阵 GCM 的基本概念）。 第7章 图像特征提取与表示 本章关注如何将图像信息转化为可供机器学习模型使用的数值向量。除了第6章的基础描述外，本章重点讨论了基于局部信息的高级特征提取器。详细介绍了角点检测器（如 Harris 角点检测器）的原理和应用。随后，深入探讨了局部描述符，特别是尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构建流程、尺度空间理论及其对光照和视角变化的鲁棒性。本章还涵盖了传统的纹理描述方法，如 LBP（局部二值模式）在描述局部纹理信息上的有效性。最后，讨论了如何构建一个特征向量，并将这些特征用于后续的分类或识别任务。 第四部分：模式识别与深度学习在图像分析中的应用 第8章 传统模式识别分类器 本章将图像特征与经典的模式识别方法相结合。在介绍分类器的基本概念后，重点讲解了基于特征向量的分类算法。详细分析了 K 近邻（KNN）算法和支持向量机（SVM）在二维特征空间中的分类决策边界。对于涉及概率的场景，深入剖析了朴素贝叶斯分类器的构建过程和其在图像分类中的应用限制。此外，还讨论了特征降维技术，如主成分分析（PCA），如何用于减少特征空间的维度，提高分类效率和模型的泛化能力。 第9章 卷积神经网络（CNN）基础 本章是迈向现代图像分析的核心桥梁。系统地介绍了深度学习的基本概念，包括人工神经网络（ANN）的结构、激活函数（ReLU、Sigmoid）和反向传播算法的数学推导。随后，将焦点集中于卷积神经网络（CNN）。详细解释了卷积层（Convolutional Layer）的参数（核大小、步长、填充）及其特征提取机制。深入分析了池化层（Pooling Layer）的作用，以及全连接层（Fully Connected Layer）如何将特征图转化为最终的分类结果。本章还包括了训练过程的关键要素，如损失函数（交叉熵）、优化器（SGD、Adam）的选择与调整，以及防止过拟合的正则化技术（Dropout）。 第10章 前沿深度学习模型与应用 本章介绍当前主流的深度学习架构及其在复杂图像任务中的实际应用。首先，回顾和对比了经典的 CNN 架构，如 LeNet、AlexNet 和 VGG 的结构演变，理解其设计哲学。随后，深入探讨了更高效和高性能的模型，如 ResNet（残差连接）、Inception 结构，并解释了它们如何解决深层网络中的梯度消失问题。对于图像分割任务，详细介绍了全卷积网络（FCN）及其后续的 U-Net 结构，解释了如何利用跳跃连接（Skip Connections）融合多尺度特征以实现像素级的精确分割。最后，简要介绍了目标检测领域的基础框架（如 R-CNN 系列和 YOLO 家族）的基本思想，展示了深度学习在实时复杂场景理解中的强大能力。 本书配有大量的算法伪代码和数学推导，旨在平衡理论深度与工程实践，适合高等院校相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事图像处理、计算机视觉和模式识别的工程师和研究人员参考使用。

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说实话，我一开始对这本书并没有抱太大的期望，毕竟“数字微波传输”这个主题听起来就比较枯燥，我以为会是那种充斥着专业术语和枯燥公式的学术论文集。然而，这本书的开篇就给我带来了惊喜。它并没有一上来就抛出复杂的概念，而是巧妙地将数字微波传输的原理融入到了一些生动有趣的案例分析中。我记得其中有一章详细阐述了如何进行一个典型的微波链路设计，从需求分析到设备选型，再到安装调试，每一个环节都梳理得非常清晰，而且还给出了非常实用的建议。让我印象深刻的是，作者在讲解一些关键技术点时，并没有回避其复杂性，而是通过比喻和图示，将抽象的概念形象化，让即使是初学者也能轻松理解。比如，在解释“频率复用”和“干扰抑制”时，作者就生动地将它们比作城市交通管理，各种车辆（信号）如何在有限的道路（频段）上高效运行，同时避免碰撞（干扰）。这种接地气的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣，甚至开始主动去研究相关的技术文档。

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这本书给我的感觉就像是在一座陈旧但充满智慧的图书馆里，我找到了一个关于现代通信奇迹的入口。虽然我不是这行的专业人士，但因为工作原因，对一些基础的通信原理有所涉猎，总觉得数字微波传输是某个庞大系统里一个神秘但至关重要的组成部分。这本书并没有直接给我答案，而是像一位经验丰富的向导，带我一步一步地探索这个领域。它在介绍各种调制解调技术时，用了非常形象的比喻，让我能从宏观上理解不同技术的优缺点。我尤其喜欢它在讲解“差错控制编码”那一节，不是简单地罗列几个算法，而是深入探讨了为什么需要这些编码，它们是如何在信息传输过程中“抵抗”噪音和干扰的，以及这些编码对整个系统性能的影响。读完之后，我仿佛能够“看到”那些在空气中穿梭的比特流，它们是如何被巧妙地打包、发送、接收，并最终完好无损地到达目的地。这本书没有让我成为专家，但让我对数字微波传输的“幕后故事”有了更深的理解和更深的敬意。

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这本书简直是把我从数字微波传输的迷雾中拉出来，重新带回了清晰的现实。我之前一直觉得这块领域离我太遥远，感觉像是古代的通信方式，充满了各种晦涩难懂的技术术语，每次看到相关的资料都头疼。但翻开这本书，就像是遇到了一位循循善诱的老友，他没有直接给我一堆生硬的公式和图表，而是从最基础的概念讲起，用一种非常平易近人的语言，一点一点地剖析了数字微波传输的方方面面。我特别喜欢它对“链路预算”那一章的解读，不是简单地罗列计算方法，而是深入浅出地讲解了每一步的意义，为什么需要考虑这些损耗，这些损耗又会对最终的传输质量产生怎样的影响。我甚至能联想到实际部署中可能遇到的各种挑战，比如天线对准的精度要求，环境因素对信号衰减的影响等等，这本书都给出了很好的提示。它不是那种死板的教科书，更像是一本实践指南，读完之后，我对这个看似高深的技术有了全新的认识，不再是望而却步，而是觉得它充满了智慧和工程的魅力。

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翻开这本书，仿佛进入了一个精巧而高效的机械世界，每一个齿轮的转动，每一次能量的传递，都充满了设计者的匠心。我之前对数字微波传输的理解非常有限，只知道它是一种点对点的高速通信方式，但具体的实现细节则是一片模糊。这本书用一种非常系统化的方式，将整个传输过程分解开来，从信号的产生、编码、调制，到天线的选择、传输介质的影响，再到接收端的解调、解码，每一个环节都讲得非常透彻。我特别欣赏它在讲解“信道容量”那一章时的逻辑，没有生硬地给出公式，而是通过一系列的图示和比喻，让我理解了影响信道容量的几个关键因素，以及如何通过优化这些因素来提升传输效率。读完这本书，我感觉自己对整个数字微波传输系统有了一个全局的认识，不再是零散的知识点，而是一个有机整体。它让我看到了工程师们是如何将复杂的物理原理转化为实际可用的技术，并最终支撑起我们现在的信息化社会。

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我必须说，这本书对于任何想要深入了解无线通信核心技术的人来说，都是一本难得的佳作。我一直对信息如何在空间中传递充满好奇，尤其是当数据量越来越大，对传输速度和稳定性要求越来越高的时候。这本书在讲解多径效应和衰落问题时，深入分析了这些现象的成因，以及各种补偿和抗干扰技术是如何发挥作用的。让我眼前一亮的是，作者在介绍一些高级的调制技术时，并没有停留在理论层面，而是结合了一些实际的工程应用场景，比如在山区或城市复杂环境中，如何优化链路设计以克服地形障碍和建筑物的反射。这使得我能够更直观地理解这些技术在现实世界中的价值和局限性。它不是那种只适合理论研究的读物，而是真正能够帮助你在实际工作中解决问题，或者至少能让你在面对问题时，有一个更清晰的思路。我感觉自己不再是被动地接受信息，而是开始主动思考，甚至对未来的通信技术发展有了自己的小小预判。

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