计算机系统结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:徐炜民

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:12.0

装帧:

isbn号码:9787505340558

丛书系列:

图书标签:

• 计算机系统结构
• 计算机组成原理
• 汇编语言
• 存储系统
• 处理器
• 流水线
• Cache
• 虚拟内存
• 指令集架构
• 系统性能

《数字图像处理基础与应用》内容简介 一、全书概述与定位 本书旨在为计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程以及相关领域的学生、研究人员和工程师提供一套全面且深入的数字图像处理理论基础与前沿应用指南。我们聚焦于图像的获取、表示、增强、复原、分割、特征提取与描述等核心技术，并结合当前人工智能浪潮下的深度学习方法，构建一个理论与实践紧密结合的知识体系。全书力求平衡理论的严谨性与工程实践的可操作性，确保读者在掌握经典算法的同时，也能理解现代高性能计算环境下的新范式。 二、理论基石：图像的数学本质与表示 全书伊始，我们详尽阐述了数字图像的数学模型。这部分内容不仅包括了连续图像到离散图像的采样与量化过程，还深入探讨了图像的二维信号特性。 1. 图像的数学描述： 详细解析了图像的灰度级（Intensity）函数、空间域与频域的表示方法。我们引入了随机场理论对图像噪声和纹理进行概率建模，为后续的图像分析奠定坚实的数学基础。 2. 图像变换域分析： 重点讲解了傅里叶变换（2D DFT）在图像处理中的核心作用，包括频谱分析、周期延拓效应的消除。在此基础上，引入了离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）。特别地，我们用大量实例说明了小波变换在多分辨率分析、去噪和数据压缩中的优越性，解释了其在构建高效图像表示上的关键地位。 三、核心处理模块：提升与恢复 图像质量的改善是图像处理的第一步。本书对图像增强和复原技术进行了系统性的梳理，区分了针对人眼视觉的主观增强和针对后续分析任务的客观复原。 1. 空间域增强技术： 详述了点处理（如灰度拉伸、直方图均衡化/规定化），以及基于邻域的滤波操作。在线性滤波部分，重点分析了均值滤波、高斯滤波的平滑效果及其对边缘的模糊影响；在非线性滤波方面，本书花费大量篇幅介绍中值滤波、双边滤波和非局部均值（NLM）算法，解释了它们在保留图像结构细节方面的优势。 2. 图像复原——逆问题的求解： 图像复原部分侧重于对成像系统退化模型的建立（如点扩散函数/PSF）。在经典复原方法中，详细推导了维纳滤波（Wiener Filter）的最小均方误差准则，并讨论了其在已知噪声和退化模型时的效果。对于盲复原问题，我们引入了迭代约束方法和基于正则化的技术，如Tikhonov正则化。 四、图像的分析与理解：分割与特征 图像分析的目标是将原始像素信息转化为结构化的、可量化的数据。 1. 图像分割： 分割是理解图像内容的关键。本书从经典方法入手，包括基于阈值的Otsu’s方法的原理推导。随后，详细介绍了基于区域的（如区域生长）和基于边缘的（如Canny算子）技术。在更高级的分割策略中，我们深入探讨了水平集（Level Set）方法在处理复杂边界时的优势，以及图割理论（Graph Cut）在全局最优分割中的应用框架。 2. 特征提取与表示： 这部分内容聚焦于描述图像内容的关键属性。我们不仅涵盖了传统的边缘检测器（Sobel, Prewitt）和角点检测器（Harris, Shi-Tomasi），还专门设立章节讲解了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的算法细节，分析了它们在目标识别和图像匹配中的鲁棒性来源。对于纹理分析，介绍了灰度共生矩阵（GLCM）和 Gabor 滤波器的应用。 五、前沿技术：深度学习在图像处理中的融合 认识到现代图像处理已深度融合深度学习技术，本书将卷积神经网络（CNN）作为不可或缺的组成部分进行介绍。 1. CNN基础与应用： 讲解了卷积层、池化层、激活函数的机制，并重点介绍了几种核心网络架构（如ResNet, U-Net）在特定图像任务中的应用。 2. 端到端任务： 我们展示了如何利用深度学习实现过去需要多步骤处理的任务，例如：使用生成对抗网络（GANs）进行超分辨率重建（Super-Resolution），使用U-Net及其变体进行像素级的语义分割，以及利用自编码器进行图像去噪和异常检测。这部分内容强调了数据驱动方法与传统方法的结合点和互补性。 六、高性能计算与实践指导 本书的每一章都嵌入了实际操作的案例，并提供了使用主流工具箱（如MATLAB的Image Processing Toolbox或Python的OpenCV/PyTorch库）实现的参考代码框架，确保读者能够快速将理论转化为实际应用。此外，我们讨论了GPU加速在实时图像处理流水线中的重要性。 总结： 本书内容覆盖了从基础信号处理到先进的深度学习模型在图像领域的应用，旨在培养读者将抽象数学概念转化为高效视觉解决方案的能力。它不仅是一本教科书，更是一本面向实践的参考手册，适用于所有希望深入理解和掌握数字图像处理核心技术的专业人士。

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这本书给我带来的最大震撼是其广度与深度的完美平衡。它涵盖了从宏观的系统级抽象到微观的晶体管级操作的巨大跨度，但每一步的过渡都处理得极其平滑自然。我尤其欣赏作者在描述输入/输出（I/O）系统的部分。在很多教材中，I/O常常被轻描淡写地带过，但在这本书里，DMA控制器、中断处理机制、以及各种高速I/O接口（如PCIe的事务层协议）都被赋予了应有的篇幅和深度。作者没有回避那些令人头疼的同步与互斥问题，而是清晰地阐释了硬件如何通过各种机制来确保数据传输的正确性与高效性。对于那些正在尝试构建高性能计算集群或设计新型数据中心架构的工程师来说，这本书提供的关于网络在系统结构中角色的视角，是非常宝贵的。它让你明白，现代计算机系统早已不是单纯的CPU加内存的线性结构，而是一个复杂、紧密耦合的异构网络体。

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这本《计算机系统结构》真是让人眼前一亮，从拿到书的第一天起，我就被它详尽而又深入的内容深深吸引住了。作者在组织材料时展现了极高的学术功底，他没有将复杂的概念堆砌在一起，而是采用了一种循序渐进的方式，将原本高深莫测的体系结构知识逐步解构，直至浅显易懂。特别是关于指令集架构（ISA）的论述，作者不仅仅停留在理论层面，还结合了现代处理器的实际设计案例进行剖析，比如如何平衡RISC和CISC的优劣，如何通过流水线技术提升指令吞吐量等。我特别喜欢其中对于存储器层级的分析，从SRAM到DRAM，再到固态硬盘，每一个层次的性能瓶颈和优化策略都被描述得淋漓尽致，这对于我理解现代计算机性能瓶颈的根源至关重要。书中的图示设计也非常精妙，那些复杂的总线结构图和缓存替换算法流程图，用清晰直观的方式帮助读者迅速把握核心逻辑，避免了纯文字描述容易产生的晦涩感。对于正在进行底层软件开发或者硬件加速研究的人来说，这本书无疑是一本不可多得的案头参考书，它搭建了一个坚实的理论基础，让你在面对实际工程问题时，能迅速定位问题所在，并找到最优的解决方案。

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读完这本书，我感觉自己的计算机“世界观”都被重塑了。我原以为自己对计算机的理解已经足够深入，但这本书揭示的那些关于并行性、并发性以及异构计算的细节，让我意识到之前所学只是冰山一角。这本书的叙述风格非常富有洞察力，它没有过多纠缠于特定厂商的专利细节，而是专注于那些具有普适性的设计哲学。比如，在讨论多核处理器设计时，作者深入探讨了缓存一致性协议（如MESI协议）的复杂性和实现难度，这部分内容写得极其透彻，让我彻底明白了为什么在多线程编程中，看似简单的共享变量操作，背后隐藏着如此精妙而又脆弱的硬件保障机制。更让我赞叹的是，作者竟然能用如此生动的语言来描述那些抽象的数学模型和概率分析，比如预测分支的准确性如何影响整体性能，这种将理论与实践完美结合的叙述方式，极大地提升了阅读的趣味性和知识的留存率。这本书不仅仅是知识的堆砌，更像是一次思维方式的训练，它教会你如何从硬件底层去审视和优化软件的运行效率。

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我必须承认，这本书的阅读过程更像是一场智力上的马拉松，而不是轻松的散步。它的内容密度极高，每一页都塞满了经过精心提炼的专业知识。我尝试将其作为快速入门的读物，结果发现非常困难，因为它假设读者已经具备了一定的数字逻辑和汇编语言基础。然而，对于那些已经有一定基础、渴望突破现有知识天花板的学习者来说，这本书简直是量身定做的“升级包”。最让我感到受益匪浅的是关于向量处理和GPU计算模型的部分。作者没有停留在简单的并行计算概念上，而是深入分析了SIMD/SIMT架构下的内存访问模式对性能的巨大影响，以及如何通过调整数据布局来最大化硬件的并行执行能力。书中的术语定义精确无误，逻辑推导严密，几乎没有模糊不清之处，这对于需要撰写技术报告或进行严谨学术研究的读者来说，是至关重要的品质。这本书无疑将成为我未来职业生涯中，反复查阅和深入学习的经典之作。

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老实说，这本书的难度系数是偏高的，但绝对物有所值。它更像是为那些有志于成为系统架构师或深度嵌入式开发人员准备的“进阶秘籍”。一开始阅读时，我不得不放慢速度，经常需要对照着网络上的相关资料去理解某些复杂的互连网络拓扑结构，比如Toroidial mesh或Fat-Tree。不过，一旦你跨过了最初的门槛，接下来的阅读体验就会变得豁然开朗。作者对性能度量和功耗管理的论述尤其深刻，这在当前追求绿色计算和移动计算的时代背景下显得尤为重要。他不仅解释了为什么需要这样做，更重要的是，他深入剖析了各种权衡（Trade-offs）：是牺牲时延换取吞吐量，还是为了降低功耗而接受一定的性能下降？这些决策背后的硬件逻辑和设计哲学，书中都有详尽的推导和案例支撑。这本书的参考文献列表也极其详尽和权威，每一章的结尾都是一个知识宝库的入口，如果你想在某个特定领域深挖下去，它提供的指引是无可替代的。

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