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出版者:清华大学出版社/北京交通大学出版社

作者:王朝英冯新喜

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2005-7

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810824781

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 信号处理
• 数字信号处理
• 傅里叶变换
• 滤波器设计
• 通信原理
• 图像处理
• MATLAB
• 自控原理
• 电路分析
• 系统分析

《计算机视觉基础与应用》内容简介 第一部分：数字图像基础与处理 本书深入探讨了数字图像的本质、获取、表示与基本处理技术，为理解更高级的计算机视觉算法奠定了坚实的基础。 1. 图像的数学描述与获取： 我们将从连续函数的离散化开始，详细解析图像的数字化过程，包括采样与量化。重点阐述了图像在计算机中的表示形式，如位深、色彩空间（RGB、CMYK、HSV等）及其相互转换的数学原理。同时，内容覆盖了主流的图像传感器（如CCD与CMOS）的工作原理、噪声的来源与特性，以及如何通过硬件和软件方法进行初步的图像质量增强。 2. 图像增强技术： 本章聚焦于改善图像视觉质量或突出特定特征的空域与频域技术。在空域处理中，我们将详细分析点运算（如灰度拉伸、直方图均衡化/规定化）的数学模型及其对图像对比度的影响。针对空间滤波，内容将详尽阐述卷积（Convolution）的数学定义、可分离性，并深入比较线性滤波器（如均值滤波、高斯滤波、锐化滤波器）与非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波）在去除噪声与保护边缘方面的性能差异与适用场景。 在频域处理部分，傅里叶变换（Fourier Transform）的理论基础，特别是二维离散傅里叶变换（DFT）的性质，是核心内容。我们将解释如何利用频域滤波（如理想/ Butterworth/高斯低通、高通和带通滤波器）实现平滑或锐化操作，并讨论傅里叶变换在周期性噪声去除中的实际应用。 3. 图像恢复与重建： 图像恢复是解决图像在采集或传输过程中受损问题的关键技术。本部分将构建图像退化模型，即清晰图像、退化函数与噪声的叠加。随后，我们将详细介绍逆滤波、维纳滤波（Wiener Filtering）的理论推导，它们如何在最小均方误差准则下实现对退化过程的有效补偿。针对运动模糊或离焦模糊，内容将深入探讨点扩散函数（PSF）的估计方法和盲解卷积技术。 4. 图像的形态学处理： 形态学处理基于集合论，对图像进行结构化分析。本书将首先定义基本的结构元素（Structuring Element），随后系统介绍膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）运算的数学定义及其对二值图像的影响。在此基础上，我们将推导出开运算（Opening）、闭运算（Closing）、形态学梯度、击中与未击中变换（Hit-or-Miss Transform）等复合操作，并展示其在目标分离、骨架提取、填充空洞和边界检测中的应用。 第二部分：特征提取与图像分割 本部分将视角从像素级处理转向结构化信息提取，重点关注如何从图像中识别出有意义的边缘、角点和区域。 5. 边缘与角点检测： 边缘是图像中亮度发生显著变化的位置，是结构信息的主要载体。我们将剖析经典算子，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，理解它们基于梯度的原理。随后，深入研究Canny边缘检测算法的完整流程（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值连接），探讨其在实现抗噪性与定位精度之间的平衡。对于角点检测，内容将详细介绍Harris角点检测器的数学构建，以及基于LoG（Laplacian of Gaussian）和DoG（Difference of Gaussian）的尺度空间理论。 6. 图像分割技术： 分割是将图像划分成若干互不重叠且具有共同特性的区域的过程。我们将从基于阈值的分割方法（如全局阈值、Otsu自适应阈值法）入手，然后深入探讨基于区域的分割技术，如区域生长法（Region Growing）的准则设计。变分法在图像分割中的应用，特别是主动轮廓模型（Active Contour Models，Snakes）的能量函数构建与迭代优化过程，将作为重点内容进行讲解。此外，马尔可夫随机场（MRF）在纹理分割中的应用也会被提及。 7. 图像的表示与描述： 成功分割后，需要对提取出的目标进行量化描述。本章将介绍区域描述符，包括几何特征（面积、周长、紧密度、圆形度）和拓扑特征（连通性）。对于边界描述，我们将分析傅里叶描述子和形状上下文（Shape Context）的构造方法，以及如何利用这些描述符实现形状的匹配与识别。 第三部分：高级视觉概念与三维重建基础 本部分将迈向更复杂的视觉任务，初步接触视图几何与三维重建的基本理论。 8. 图像变换与配准： 图像变换是实现图像校正和多视图融合的关键。内容将详细介绍仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Perspective Transformation）的矩阵表示，以及如何利用控制点（Control Points）求解变换矩阵。重点讨论了图像配准（Image Registration）的流程，包括特征匹配、变换模型估计（如RANSAC算法在鲁棒估计中的应用）以及多模态图像的配准挑战。 9. 摄影测量学基础与三维重建入门： 本章引入了从二维图像恢复三维信息的概念。我们将解释小孔成像模型（Pinhole Camera Model）的几何约束，并推导出内参矩阵（Intrinsic Matrix）和外参矩阵（Extrinsic Matrix）。对于多视图几何，内容将侧重于对极几何（Epipolar Geometry）的基本概念，如本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的求解方法，这些是进行立体视觉和运动恢复结构（SfM）的基石。 10. 纹理分析与内容感知处理： 纹理是图像的重要视觉属性，用于区分不同材料和表面。我们将介绍基于统计学的方法（如灰度共生矩阵GLCM）来量化纹理特征，以及基于频谱分析的纹理描述。最后，本书将简要介绍基于深度学习方法在图像分类和语义分割中的前沿进展，为读者理解现代计算机视觉系统提供一个展望性的视角。 全书结构严谨，理论推导详实，辅以丰富的案例和MATLAB/Python伪代码示例，旨在培养读者扎实的数学功底和解决实际视觉问题的能力。

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这本《信号处理原理》的排版实在让人眼前一亮。拿到书的时候，首先注意到的是它封面那种低调而富有质感的磨砂处理，让人忍不住想去触摸。内页的纸张选择也颇为讲究，墨色的深浅控制得恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更令人称赞的是那些复杂公式和图表的呈现方式。通常来说，涉及到傅里叶变换、Z变换这类数学工具的书籍，公式往往挤在一起，密密麻麻，让人望而生畏。然而，这本书似乎特意在重要的定理和推导步骤之间留出了足够的“呼吸空间”，每一行公式的逻辑关系都清晰可见，如同舞台上的灯光精准地打在了关键的演员身上。特别是关于小波分析那几章，作者竟然用了一种类似建筑蓝图的网格布局来展示基函数的分解过程，那种严谨的几何美感，让我这个非科班出身的读者都能感受到其内在的优雅和强大。这种对阅读体验的细致考量，无疑极大地降低了理解门槛，让原本晦涩难懂的理论变得触手可及，体现了编者深厚的功力与对读者的尊重。

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这本书最大的亮点，我认为在于它提供了一种极为清晰的“跨界”视角。很多教材在介绍完理论后，会给出一两个应用案例，但往往显得生硬和孤立。这本书的处理方式则高明得多。它在每介绍完一个核心模块，比如卷积定理或功率谱估计方法后，都会紧跟着一个专门的“工程联想”章节。我记得在讲完快速傅里叶变换（FFT）的算法效率后，它没有去谈论声卡处理，而是转向了天文学中的射电望远镜数据校准问题，用非常形象的比喻解释了FFT在处理周期性噪声时的优势。随后又跳转到医学影像中的MRA重建，对比了直接空间域处理与频域处理的计算复杂度差异。这种不拘泥于单一学科的广度，使得读者可以迅速将抽象的数学工具映射到实际的工程挑战中去，极大地激发了学习的内在动力，让我感觉自己不仅仅是在读一本工具书，更像是在阅读一本跨学科的思维导图。

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这本书的语言风格极其严谨，但又带着一种难以察觉的幽默感，这种平衡把握得非常到位。作者在阐述一些复杂概念时，偶尔会使用一些非常生活化的类比来帮助理解，但很快又会切换回精确的数学语言，仿佛在提醒你：“理解可以轻松，但精确性是不可妥协的。”例如，在解释系统响应时，他用“就像往一个装满水的盆子里扔下一颗石子，水面波纹的扩散模式就是系统的冲激响应”来做初识引导，但马上就补充了连续时间和离散时间系统的拉普拉斯/Z变换在描述这种“波纹”传播过程中的数学等价性。这种时而松弛、时而收紧的叙述节奏，避免了长篇理论带来的枯燥感，使得长时间阅读的坚持性大大提高。我个人认为，这种教学策略非常适合那些对纯粹的数学推导有畏惧心理，但内心又渴望掌握信号处理精髓的读者，它像一位既能和你谈笑风生，又能带领你攀登科学高峰的智者。

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我必须承认，这本书的理论深度是相当惊人的，它并非那种只停留在“是什么”的层面，而是深入挖掘了“为什么是这样”的本质。我尤其对书中关于随机信号处理那一块的论述印象深刻。作者似乎对经典教科书中的一些约定俗成的简化处理提出了质疑，并辅以大量的严谨证明来构建自己的逻辑体系。比如，在讨论维纳滤波器的最优性条件时，它没有简单地抛出一个最小均方误差的结论就结束，而是花了近十页的篇幅，从正交性原理出发，层层递进地剖析了为什么必须是那个形式，甚至引用了希尔伯特空间理论中的投影定理来佐证。这种对基础公理的穷追不舍，让我在合上书本之后，感觉对整个滤波理论的认知都被“重塑”了，不再是机械地套用公式，而是真正理解了它背后的数学哲学。对于那些渴望真正掌握信号处理核心思想、想要突破应用瓶颈的工程师或研究生来说，这种深挖细凿的叙事方式是无可替代的价值所在。

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坦率地说，这本书的习题设计简直是“反人类”级别的挑战，但恰恰是这种难度，让它脱颖而出。普通的教材，习题往往是课本例题的简单变体，做完后并不能检验出对知识的真正掌握程度。而《信号处理原理》的习题，很多都是开放式的、需要综合多个章节知识点才能勉强着手的“小项目”。我花了整整一个周末才搞定关于卡尔曼滤波在GPS定位误差校正中的一个变体推导题，过程中我不得不回顾了状态空间表示、随机过程和矩阵求逆等好几个章节的内容。这种“高压”的训练模式，虽然过程痛苦，但带来的提升是立竿见影的。做完几道这样的难题，你会发现自己对理论的理解不再是零散的知识点堆砌，而是形成了一个坚固的知识网络，任何一个细小的输入都能迅速激活相关的处理路径。这绝不是一本用来“应付考试”的书，它是用来“磨练思维”的利器。

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