具体描述
本书是根据我国行道工程规范和标准编写而成的。全书分共7章，主要内容包括道路工程试验检测技术基础知识，土的 试验检测，水泥、水泥混凝土和水泥砂浆的试验检测，沥青混合料的试验检测，路基路面工程检测，桥梁工程检测，公路工程质量评定。
本书可作为高职高专道路与桥梁工程的技术、公路监理专业的教材，也可作为普通专科及应用型本科相关专业的教材，还可以作为相关工程技术
好的，以下是一份名为《数字图像处理基础与应用》的图书简介，全文约1500字，内容详实，不涉及“道路检测技术”相关主题： 数字图像处理基础与应用 导言：洞察像素世界的奥秘 在信息爆炸的今天，图像已成为我们获取和理解世界信息的主要媒介之一。从医疗影像的精细诊断到卫星遥感的宏观观测，从工业检测的微米级缺陷识别到娱乐传媒的逼真特效制作，数字图像处理技术扮演着核心角色。它不仅仅是一种工具，更是一门融合了数学、计算机科学、光学和认知科学的交叉学科。 《数字图像处理基础与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数字图像处理知识体系。本书的编写遵循循序渐进的原则，从最基础的图像表示和理论构建入手，逐步深入到复杂的高级算法和实际应用场景。我们力求在保持学术严谨性的同时，突出其实用性和可操作性，帮助工程技术人员、科研工作者以及高年级学生构建扎实的理论基础和动手能力。 第一部分：图像的数学基石与表示 本部分是构建整个图像处理知识体系的基石。我们首先界定“数字图像”的本质，探讨其在计算机内存中的存储方式，包括灰度图像、彩色图像（RGB、CMY、HSV等色彩空间）的数学模型和相互转换。 1. 图像的数字化：采样与量化 详细阐述了如何将连续的物理世界信息转换为离散的数字信号。采样定理（如奈奎斯特-香农定理）是理解图像分辨率和混叠现象的关键。量化过程则涉及如何用有限的比特数来表示像素的灰度级或颜色深度，并讨论了量化误差及其对视觉质量的影响。 2. 图像变换的数学工具 傅里叶变换（Fourier Transform, FT）是分析图像在频域特性的核心工具。本书深入剖析了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的性质，如平移性、周期性和卷积定理。在此基础上，引入了离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）等在图像压缩和特征提取中更为高效的频域工具。我们强调了如何通过分析频域信息来理解图像的纹理、边缘和噪声特性。 3. 图像的概率模型与统计特性 图像的灰度分布通常可以用概率密度函数（PDF）来描述。本章介绍了图像直方图的构建、分析及其在图像增强中的直接应用。同时，讨论了图像的均值、方差、熵等统计量，这些是衡量图像质量和信息量的关键指标。 第二部分：图像增强与复原——重塑视觉质量 图像获取过程中，受限于传感器性能、环境光照或传输介质，原始图像往往存在质量缺陷，如对比度低、噪声干扰或模糊失真。本部分专注于如何通过算法手段优化图像的视觉表现力。 1. 空域增强技术 主要关注对像素值直接进行操作的方法。包括线性点处理（如亮度与对比度调整）和非线性点处理（如伽马校正）。重点讲解了直方图均衡化（HE）及其自适应版本（如限制对比度自适应直方图均衡化, CLAHE），这些方法能有效改善图像的整体动态范围。 2. 空间域滤波——卷积的核心应用 卷积操作是图像空间处理的灵魂。本书详细解释了线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）在降噪中的作用，以及非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在去除脉冲噪声和保护边缘细节方面的优势。对于边缘检测，则深入探讨了梯度算子（Sobel, Prewitt）和二阶导数算子（Laplacian）的工作原理。 3. 图像复原：从模糊到清晰 图像复原致力于建立一个数学模型来“逆转”图像退化过程。我们引入了点扩散函数（PSF）来描述模糊的性质，并基于最小均方误差（MMSE）准则，详细推导和比较了维纳滤波（Wiener Filter）和盲解卷积算法，以应对复杂退化环境下的图像清晰化需求。 第三部分：图像分割与特征提取——理解图像内容 图像分割是将图像划分成具有特定意义的区域或对象的过程，是高层视觉分析的前提。特征提取则是从分割结果中获取具有代表性、区分性的描述符。 1. 图像分割的经典方法 从基于阈值的分割（如Otsu的最佳阈值法）到区域生长算法，本书全面覆盖了基础分割技术。对于复杂背景下的对象分离，重点介绍了基于边缘信息和区域信息的融合策略。 2. 形态学处理：形状的几何语言 形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）是处理二值图像或灰度图像中形状特征的强大工具。我们不仅解释了这些操作的几何意义，还展示了如何利用它们进行边缘提取、孔洞填充和结构元素的设计以适应特定对象的形态分析。 3. 描述性特征提取 本章关注如何将图像信息量化。内容涵盖了纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM）、形状特征（如周长、面积、紧凑度）以及关键点描述符（如Harris角点检测器）。这些特征向量是后续分类和识别任务的输入。 第四部分：高级主题与应用前沿 在掌握了基础理论后，本部分将视角扩展到现代图像处理中更具挑战性和实用性的领域。 1. 图像压缩技术 重点剖析了有损压缩（如基于DCT的JPEG标准）和无损压缩（如游程编码、哈夫曼编码）的原理。解释了人眼视觉系统（HVS）在有损压缩中如何被利用以最小化感知失真。 2. 彩色图像处理的特殊性 深入研究了不同彩色模型（如Lab）的特性，并讨论了色度、亮度和饱和度的分离处理技术，以实现更鲁棒的颜色恒常性和特定色彩物体的分离。 3. 深度学习在图像处理中的融合 作为对传统方法的补充和拓展，本书概述了卷积神经网络（CNN）在图像增强、超分辨率重建和语义分割等任务中的应用范式。虽然不深入复杂的网络架构，但会介绍其核心的特征学习理念，为读者向人工智能领域过渡打下基础。 结语：实践出真知 《数字图像处理基础与应用》的每一章都配有丰富的数学推导、算法流程图，并提供了大量基于MATLAB/Python的实例代码框架，旨在帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。掌握本书内容，读者将能够自信地处理绝大多数常见的数字图像处理任务，为进一步研究计算机视觉、遥感、医学影像或工业机器视觉打下坚实的技术基础。
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