图形图像处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社发行部

作者:尤峥

出品人:

页数:205

译者:

出版时间:2005-8

价格:29.50元

装帧:

isbn号码:9787502571139

丛书系列:

图书标签:

• 图形图像处理
• 图像处理
• 图形学
• 计算机视觉
• 数字图像处理
• 图像分析
• 图像识别
• 算法
• 技术
• 应用

好的，这是一本关于“”的图书简介，旨在深入探讨该领域的理论基础、前沿技术与实际应用。 --- 图书名称：数字信号处理与系统分析：从基础理论到先进应用 图书简介 本书全面而深入地阐述了数字信号处理（DSP）的核心概念、数学基础以及在工程实践中的关键技术。面对当今信息社会中信号处理任务的复杂性与多样性，本书力求提供一个严谨且富有洞察力的知识体系，帮助读者构建扎实的理论根基，并掌握解决实际问题的能力。 第一部分：离散时间信号与系统基础 本部分首先建立了数字信号处理的数学框架。我们从连续时间信号的采样定理（Nyquist-Shannon 采样理论）出发，详细探讨了离散时间信号的表示、基本运算（如卷积、相关）以及系统的线性时不变性（LTI）特性。信号的分析工具——Z变换，作为连接时域与频域的桥梁，被给予了重点讲解。我们不仅推导了Z变换的定义、收敛域，还深入分析了其在系统分析中的应用，包括系统稳定性的判断、零极点分析以及如何利用Z变换求解差分方程。傅里叶分析作为信号分解与重构的核心工具，其在离散时间系统中的对应——离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT），被系统地介绍。 第二部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT是数字信号处理的核心算法之一，它将信号从时间离散域转换到频率离散域，使得频谱分析成为可能。本书详尽地分析了DFT的性质、计算方法及其在频谱泄露、栅栏效应等实际问题中的表现。鉴于DFT计算量庞大的限制，快速傅里叶变换（FFT）算法的出现极大地推动了DSP的应用。我们将详细剖析最经典的Cooley-Tukey算法，包括按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）的蝶形运算结构，并讨论了不同类型的FFT（如基2、混合基、分裂基）的适用场景和性能差异。此外，本书还涵盖了周期延拓、窗函数选择（如汉宁窗、海明窗）对频谱分析精度的影响，以及多速率信号处理中的FFT应用。 第三部分：数字滤波器设计与实现 数字滤波器是实现信号选择、增强或抑制特定频率成分的关键技术。本书将数字滤波器分为两大类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，并进行了详尽的比较分析。 在IIR 滤波器设计方面，我们从模拟滤波器的设计（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）出发，系统地介绍了将模拟原型转换为数字滤波器的双线性变换法和脉冲不变法，并讨论了这些方法在幅频响应设计、预畸变处理中的细节与局限性。 在FIR 滤波器设计方面，本书重点介绍了窗函数法和频率采样法，并深入讲解了Parks-McClellan算法（等波纹法），该方法能够设计出最优的线性相位滤波器。设计过程中对滤波器阶数、过渡带宽度和最大允许纹波的权衡取舍被细致地分析。 滤波器实现部分，我们将讨论直接形式、级联形式、并联形式等结构，并侧重分析量化误差、溢出问题以及如何优化运算速度和资源占用，以适应嵌入式系统的实时性要求。 第四部分：现代信号处理技术与应用 本部分将视角拓展到更现代、更复杂的信号处理领域。 自适应滤波是本章的重点，它描述了滤波器参数能够根据输入信号的统计特性自动调整的系统。我们将详细介绍LMS（最小均方）算法及其收敛性分析，以及更高效的RLS（递归最小二乘）算法。自适应滤波器的应用实例，如回声消除、噪声消除和信道均衡，将被作为案例进行深入剖析。 多速率信号处理是现代通信系统不可或缺的一部分。本书详细讲解了抽取（Decimation）和插值（Interpolation）操作，以及由此衍生的滤波器组和子带编码技术。对这些技术在抽样率转换、高效滤波实现中的作用进行阐述。 第五部分：随机信号处理基础 当信号被视为随机过程时，分析方法需要从确定性转向统计性。本章介绍随机过程的基本概念，如平稳性、各态历经性，以及功率谱密度（PSD）的定义和性质。我们探讨了如何使用周期图法、韦尔奇法等估计随机信号的功率谱，并引入了更先进的参数化模型估计方法，如AR（自回归）模型、MA（滑动平均）模型和ARMA模型，这些模型在语音、地震信号分析中至关重要。 第六部分：应用导向的案例分析 为了巩固理论知识，本书在最后一部分提供了多个基于前述理论的实际工程案例。这些案例包括： 1. 音频信号处理： 混响效果的数字仿真与实现。 2. 通信系统： 信道脉冲响应的估计与数字均衡器的设计。 3. 医疗信号处理： 利用数字滤波技术从心电图（ECG）中提取特征波形。 4. 系统辨识： 如何利用输入/输出数据，通过最小二乘法辨识 LTI 系统的数学模型。 本书内容结构严谨，逻辑清晰，理论推导详尽，同时注重工程实践的指导性。它不仅适合作为高等院校电子工程、通信工程、自动化等专业本科生和研究生的教材或参考书，也为从事相关领域的工程师和研究人员提供了坚实的理论支撑和实用的技术指南。读者在掌握本书内容后，将具备对复杂数字信号进行有效分析、设计和实现的能力。

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如果你是一个和我一样，习惯于在实际操作中学习的人，那么这本书的配套资源简直是无价之宝。虽然书本身是纸质的，但随附的在线资源链接和代码库的组织方式，体现了极高的专业水准。我下载了附带的代码包，发现它不仅仅是提供了一个能运行的Demo，而是将书中的每一个关键算法模块都用规范的编程语言实现并注释得极其清晰。 我立刻尝试着修改了其中一个边缘检测算法的参数，并观察输出结果的变化。这种即时反馈的学习方式，极大地巩固了我对理论的理解。更棒的是，作者在代码中大量使用了不同编程范式（比如函数式和面向对象）的混合，这为我提供了一个很好的学习如何将优雅的理论转化为健壮代码的范例。很多技术书籍的代码往往是“一锤子买卖”，但这里的代码库保持着清晰的模块化结构，让人有信心在其基础上进行二次开发和扩展，这对于工程实践者来说，价值无可估量。

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我必须承认，我本来对这类偏理论性的专业书籍抱持着一种敬而远之的态度，总觉得它们是冰冷、枯燥的知识堆砌。然而，这本书却彻底颠覆了我的看法。它的叙事逻辑简直像一位经验丰富的老教授在课堂上循循善诱，没有那种生硬的、从天而降的定义。作者似乎非常懂得初学者的思维盲区，总是在关键的转折点上插入一些富有洞察力的“小贴士”或者“历史渊源”的插叙。 比如，当讲到某种滤波器的发展历程时，它不仅仅给出了公式，还穿插了当时应用场景的背景介绍，让我明白了为什么会产生这种特定的处理方法，这背后的工程驱动力是什么。这种将技术置于历史和应用大背景下去考察的写法，极大地增强了知识的厚度和趣味性。阅读过程中，我感觉自己不是在啃教材，而是在与一位渊博的同行进行深度对话，不断被引导去思考“为什么是这样”，而不是仅仅记住“它就是这样”。这种以问题为导向的讲解模式，极大地提升了我的学习主动性。

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这本书的深度和广度，远超出了我对一本技术专著的预期。我原本以为它会集中火力于某个特定的细分领域，比如色彩空间或者某种特定的图像恢复算法。但实际阅读后发现，它构建了一个极其宏大且完整的知识体系框架。从最底层的像素表示和数字信号处理基础，到中层的经典滤波、特征提取，再到后期的三维重建和高级渲染技术，几乎涵盖了所有核心模块。 最让我印象深刻的是它对最新研究进展的整合。很多其他书籍的知识点可能停留在十年前，但这本书中对于现代计算视觉中如深度学习在图像任务中的应用、高性能并行计算对图像处理效率的提升等前沿话题，都进行了详实的介绍和批判性的分析。它没有盲目地追捧新技术，而是客观地分析了它们与传统方法的优劣势和适用范围。这使得这本书不仅仅是知识的记录者，更像是行业发展的指南针，为我们指明了未来学习和研究的方向。

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这本书的排版和装帧简直是一场视觉的盛宴。我一拿到手就被它那厚重的质感和精致的封面设计所吸引。内页的纸张选择了那种略带米白的哑光纸，使得阅读体验非常舒适，即便是长时间盯着看，眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是，书中对那些复杂的数学公式和算法流程图的呈现方式，简直是教科书级别的典范。 每一个图示都清晰、精准，线条的粗细和颜色的搭配都经过了深思熟虑，仿佛作者不仅是一位技术专家，更是一位深谙设计美学的艺术家。尤其是那些关于几何变换和矩阵运算的章节，以往在其他教材中看起来晦涩难懂的部分，通过这本书的图文结合，变得异常直观和易于理解。我甚至忍不住拿起尺子和量角器，对着书里的透视图比对着研究了半天，那种动手探索的乐趣，是单纯在屏幕上看PPT永远无法给予的。可以说，光是这份对“形式美”的极致追求，就足以让它在众多技术书籍中脱颖而出，成为案头常备的参考手册。

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阅读这本书的过程，就像是接受了一次系统性的思维重塑训练。它最成功的地方在于，它教会了我们如何“思考”图像处理问题，而不仅仅是“使用”工具。作者在阐述每一个处理步骤时，都会深入挖掘其背后的数学原理和物理意义。这迫使我不断地去反思：为什么我们要用卷积核而不是简单的平均值？一个高斯模糊操作，在频域和空域分别意味着什么？ 这种对“为什么”的执着追问，极大地提升了我对图像质量和处理效果的鉴赏能力。以前我可能只是觉得某张处理过的图片“看起来不错”，现在我能清晰地指出是哪个环节的参数调整优化了信噪比，哪个滤波器的特性抑制了伪影。这种从“操作者”到“设计者”的心态转变，是任何速成教程都无法提供的。这本书提供的是一套坚实的底层逻辑框架，它能让你在面对任何新的图像处理难题时，都能从原理出发，找到解决问题的根本路径，这种思维上的“内功”才是其真正的价值所在。

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