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出版者:国防工业出版社

作者:刘丹

出品人:

页数:257 页

译者:

出版时间:2005年07月

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787118039757

丛书系列:

图书标签:

• 计算机图形学
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好的，这是一份关于一本名为《计算机图像处理的数学和算法基础》的书籍的简介，但内容将完全不涉及该书的实际主题，而是集中在其他领域，以满足您的要求。 --- 书名：数字信号处理与现代通信系统设计 简介 本书全面深入地探讨了数字信号处理（DSP）的核心理论、关键算法及其在现代通信系统设计中的实际应用。内容旨在为工程技术人员、高级本科生和研究生提供一个从理论基石到前沿实践的系统性知识框架。 第一部分：离散时间信号与系统基础 本部分从连续时间信号到离散时间信号的转换过程开始，详细阐述了采样定理（如奈奎斯特-香农采样定理）的严谨数学推导及其在实际系统中的局限性与工程应对策略。我们着重分析了线性时不变（LTI）系统的概念，利用差分方程和脉冲响应函数对离散时间系统进行表征。傅里叶分析作为信号处理的基石，被赋予了极大的篇幅，包括离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）的性质、周期延拓的意义以及与连续傅里叶变换的内在联系。重点讨论了快速傅里叶变换（FFT）算法的实现细节，包括蝶形运算结构、不同变种（如基2、混合基）的性能比较，及其在高速数据处理中的效率优势。此外，本部分还深入剖析了Z变换，作为分析因果性和稳定性问题的强大工具，详细讲解了收敛域（ROC）的确定及其在系统分析中的决定性作用。 第二部分：数字滤波器理论与设计 本部分系统介绍了数字滤波器的两大主要类别：无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。 在IIR滤波器设计方面，我们首先回顾了模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的设计标准和性能指标，随后详细介绍了双线性变换法（Bilinear Transformation）和冲激不变法（Impulse Invariance Method）将模拟原型转换为数字滤波器的全过程。对IIR滤波器存在的量化效应、溢出问题以及实现中的不稳定风险进行了详尽的工程分析和规避措施探讨。 FIR滤波器部分，重点放在了线性相位特性的重要性及其在通信和语音处理中的关键地位。详细讲解了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗）的设计流程与频谱泄漏的权衡，并引入了更先进的频率采样法和基于最小二乘法的最优滤波器设计（如Parks-McClellan算法，即Remez交换算法）。对两种滤波器在群延迟、幅度响应和计算复杂度上的优劣进行了量化对比。 第三部分：现代通信系统中的DSP应用 本部分将理论知识与现代无线通信实践紧密结合。首先，讨论了信道估计与均衡技术，阐述了多径衰落对信号的影响，并详细介绍了迫击炮均衡器（MMSE）和判决反馈均衡器（DFE）的数学模型、算法收敛性分析以及在时域和频域的实现方法。 接着，重点关注了扩频通信和MIMO（多输入多输出）系统中的核心DSP技术。在扩频通信中，详细剖析了伪随机序列（PN序列）的生成、自相关性与互相关性的性质，以及应用于直序扩频（DSSS）和跳频扩频（FHSS）系统的解扩原理。在MIMO系统中，本书深入探讨了信道矩阵的奇异值分解（SVD），以及如何利用SVD实现空时处理（STPC）、迫零检测（ZF）和最小均方误差（MMSE）接收机，以最大化信道容量。 第四部分：高级算法与自适应处理 本部分聚焦于自适应算法，这是现代通信和雷达系统不可或缺的一部分。详细介绍了维纳滤波器（Wiener Filter）的理论基础及其在最佳线性估计中的应用。重点分析了最常用的自适应滤波算法——最小均方误差（LMS）算法和归一化最小均方误差（NLMS）算法的收敛速度、稳态误差和计算复杂度。通过仿真实例，展示了这些算法在噪声消除、回声消除和自适应均衡器中的实时性能表现。此外，还简要介绍了快速收敛的次梯度优化算法在信道盲均衡中的应用前景。 总结 《数字信号处理与现代通信系统设计》不仅是一本严谨的教科书，更是一本实用的工程参考手册。通过对理论的深入挖掘和对算法实现的细致剖析，本书致力于培养读者解决复杂实时信号处理问题的能力，为投身于5G/6G、软件定义无线电（SDR）和高性能嵌入式系统开发的人员提供坚实的知识基础。全书配有大量的MATLAB/Python代码示例，便于读者进行仿真验证和算法调试。

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拿到这本《计算机图像处理的数学和算法基础》时，我最关注的是它的示例代码质量和配套资源。坦白说，很多理论书籍的示例代码往往难以直接运行，或者与书中的描述存在偏差，让人倍感挫败。然而，这本书在这方面做得非常出色，它不仅提供了大量清晰的、经过充分测试的代码片段，更重要的是，它似乎有意地将数学概念与其在编程实现中的具体表现紧密对应起来。例如，在讲解离散余弦变换（DCT）时，书中提供的MATLAB或Python代码示例，能够直观地展示系数矩阵是如何构建和应用的，这对于验证自己对公式的理解起到了关键作用。这种理论与实践紧密结合的学习模式，极大地提升了学习效率和参与感。它不是一本让你光看不练的书，而是一本催促你动手实践、验证真理的优秀教材，真正做到了理论指导实践的良性循环。

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说实话，我是在一个朋友的极力推荐下才开始阅读这本关于计算机图像处理的著作的，原本对“数学基础”这个标签有些抵触，担心内容会过于枯燥和理论化，但阅读体验完全超出了我的预期。这本书最让我欣赏的是其对算法效率和实现细节的关注。很多教科书只给出算法的伪代码或者理想化的描述，但这本书却深入探讨了在实际计算环境中，不同算法的收敛速度、内存占用以及潜在的数值稳定性问题。例如，在讨论迭代优化方法来解决图像重建问题时，它细致地比较了梯度下降法、牛顿法以及共轭梯度法在处理大规模稀疏矩阵时的优劣，并且结合了并行计算的视角进行分析。这种从理论到工程实践的无缝过渡，对于那些希望将知识应用于实际项目，比如医疗影像分析或高性能计算机视觉系统的工程师来说，简直是不可多得的宝贵财富。它教会我的不仅仅是如何“做”图像处理，更是如何“设计”高效且鲁棒的图像处理方案。

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这本《计算机图像处理的数学和算法基础》真是让我眼前一亮，尤其是它对图像处理中那些看似抽象的数学概念的阐述，简直是化繁为简的典范。我记得以前学傅里叶变换和奇异值分解（SVD）时，总是觉得云里雾里，公式堆砌让人望而生畏。然而，作者在书中通过大量直观的几何解释和实际应用案例，将这些复杂的工具与图像的滤波、去噪、压缩等具体任务紧密结合起来。比如，在讨论卷积操作时，它不仅仅停留在数学定义上，而是生动地描绘了核函数如何在空间域上“扫描”图像，提取不同尺度的纹理信息。这种深入浅出的讲解方式，极大地降低了初学者的门槛，同时也让有一定基础的读者能够重新审视和巩固这些核心知识点的底层逻辑。书中对矩阵代数在变换和投影中的应用也进行了详尽的论述，这对于理解3D图形学的基础至关重要。总的来说，它成功地搭建了数学理论与实际图像处理技术之间的坚实桥梁，远非市面上那些只罗列公式的教材可比。

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我必须强调，这本书在对现代图像处理技术前沿的覆盖上，做得相当到位，这使得它即便在快速迭代的计算机科学领域，也保持着很高的时效性。例如，它并没有止步于传统的形态学处理，而是花了相当大的篇幅介绍了小波变换在多分辨率分析中的应用，以及如何利用小波域的特性进行图像压缩和纹理分析。更让我惊喜的是，书中对图像配准和特征提取的章节，虽然篇幅相对精炼，但其对RANSAC等鲁棒估计方法的讲解，清晰地展示了如何处理现实世界中存在的观测误差和异常值。虽然这本书的核心是“数学和算法基础”，但它展示的视野远超于此，它引导读者思考如何将这些基础工具推广到更复杂的逆问题求解中去。对于希望从基础扎实迈向深度学习时代前的传统视觉技术进行系统学习的读者来说，这本书是构建坚实基石的最佳选择。

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这本书的结构安排体现了作者极高的教学智慧，它不是简单地堆砌知识点，而是一条清晰的、层层递进的学习路径图。从最基础的像素表示、色彩空间理论开始，逐步过渡到滤波、边缘检测等经典的空域和频域处理技术。尤其值得称赞的是，书中对于图像噪声模型的建立和针对性处理策略的介绍，非常系统化。它没有将“去噪”视为一个单一的步骤，而是根据不同噪声类型（如高斯白噪声、椒盐噪声）分别引入了相应的数学模型，并讲解了维纳滤波、非局部均值（NLM）等高级去噪方法的数学推导和直观意义。这种体系化的梳理，使得读者在面对一个真实的、充满噪声的图像时，不再是盲目地尝试各种滤波器，而是能够基于对噪声特性的理解，做出有理有据的技术选择。这种对知识体系的整体把握能力，是阅读这本书后最大的收获之一。

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