具体描述
本书根据包装工程专业《特种印刷》教学大纲要求编写，与《包装印刷》课程相衔接。书中从制版、印刷、印后加工方法和材料生产及用途等五个方面，分别介绍了凸版印刷、柔版印刷、丝网印刷、无水胶印、特种机理印刷、特种油墨印刷、特殊光泽印刷、特种承印材料印刷的制版、印刷原理及工艺过程，同时为增强学生对实际工作的适应能力，编写了特种印刷的实际应用举例。
本书可作为高等学校印刷工程专业的教学用书，也可作为相关专业院校师生、专业技术人员和管理人员的参考用书。
现代数字影像处理与应用 内容简介 本书全面深入地探讨了现代数字影像的采集、处理、存储、传输以及在各个行业中的实际应用。内容涵盖从基础的数字图像理论到前沿的图像识别技术，旨在为读者提供一个系统、实用的知识体系，帮助他们在快速发展的数字媒体和信息技术领域中掌握核心技能。 第一部分：数字图像基础理论与采集 本部分奠定了理解数字影像处理的理论基石。首先，详细阐述了人眼视觉系统的工作原理及其对图像感知的影响，引入了色彩科学的基础，包括CIE色空间、RGB、CMYK以及Lab等常用色彩模型的转换与管理。接着，深入讲解了数字图像的本质——像素化、分辨率、灰度级和位深度的概念。 在图像采集方面，本书重点分析了各类成像传感器的工作原理，如CCD和CMOS传感器的结构与特性，讨论了噪声源的识别与抑制技术，包括暗电流噪声、散粒噪声等。此外，对高动态范围（HDR）成像技术进行了专门的探讨，分析了如何利用多帧合成或单次捕获技术来扩展图像的亮度范围，并展示了其在专业摄影和遥感领域的应用。扫描仪、数码相机和医学影像设备（如CT、MRI）的成像过程和参数设置的优化策略被详细解析。 第二部分：图像的预处理与增强 图像预处理是提升后续处理质量的关键步骤。本章首先关注空间域处理技术。我们详细介绍了点运算（如亮度、对比度调整）和基于邻域的滤波技术，包括线性滤波（均值、高斯平滑）和非线性滤波（中值滤波、最大/最小滤波），并对比了它们在去噪和平滑方面的优缺点及适用场景。随后，引入了形态学处理，讲解了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，这些操作在图像分割和特征提取前用于消除噪声或连接断裂的结构。 频率域处理是本部分的核心内容。傅里叶变换（FT）及其快速算法（FFT）被用于分析图像的频谱特性。基于FT，我们系统地讲解了理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器在频域中的设计与应用，包括如何实现图像的锐化（高通滤波）和模糊（低通滤波）。卷积定理在频率域处理中的重要性被强调，并展示了如何通过频域操作简化复杂滤波的计算过程。 图像增强技术被分为客观增强和主观增强两大类。客观增强包括直方图均衡化及其自适应版本（如限制对比度自适应直方图均衡化，CLAHE），用于改善图像的整体对比度分布。主观增强则侧重于利用人眼视觉模型，如Retinex理论在光照不均场景下的应用，以及基于感知量化的颜色增强方法。 第三部分：图像的恢复、分割与特征提取 图像恢复旨在重建被退化（模糊、噪声污染）的原始图像。本书系统地介绍了经典的反卷积方法，包括维纳滤波、最小均方误差（MMSE）估计以及盲复原问题。特别地，对点扩散函数（PSF）的估计与建模进行了深入分析，并介绍了迭代解卷积算法，如Lucy-Richardson算法在天文和显微成像中的应用。 图像分割是将图像划分为有意义的区域的过程，是机器视觉的关键步骤。本章详细对比了基于阈值的分割方法（如Otsu’s法、多阈值分割），边缘检测方法（如Sobel、Canny算子），以及区域生长法。更进一步，本书深入探讨了基于能量最小化的主动轮廓模型（Snakes）和水平集方法在复杂目标边界提取中的优势。聚类算法（如K-means、均值漂移）也被应用于基于像素特征的自动分割。 特征提取是描述图像内容的核心。本书聚焦于传统和现代的特征描述子。传统特征包括边缘、角点（Harris角点检测器）、纹理（灰度共生矩阵GLCM）的描述。随后，重点分析了具有尺度不变性的特征点描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征），并讨论了HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的应用。 第四部分：图像压缩与传输 有效的图像压缩是数据存储和网络传输的必需。本部分从理论上区分了无损压缩和有损压缩。无损压缩部分，详细讲解了游程编码（RLE）、霍夫曼编码和算术编码的原理及实现。有损压缩部分，核心围绕变换编码展开，重点解析了离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的作用，包括量化和熵编码的步骤。对于高效率图像压缩，本书也介绍了小波变换（Wavelet Transform）在JPEG2000标准中的应用，强调其在实现更高压缩比和避免“块效应”方面的优势。 第五部分：现代深度学习在图像处理中的应用 随着人工智能的兴起，深度学习已成为图像处理领域的主流技术。本章从基础概念入手，介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构，包括卷积层、池化层和激活函数。随后，详细剖析了经典的图像处理应用网络架构，例如：用于图像分类的AlexNet、VGG和ResNet；用于语义分割的FCN、U-Net和DeepLab系列；以及用于目标检测的R-CNN家族（Fast R-CNN, Faster R-CNN）和YOLO系列。 本书特别关注了生成模型在图像处理中的创新应用，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）。GANs被用于图像超分辨率重建（SRGAN）、图像修复（Inpainting）和风格迁移。针对特定任务，如医学影像去噪和遥感图像分类，本书提供了基于特定数据集和网络微调的实战案例分析。 第六部分：图像处理的工程实现与案例分析 本部分侧重于将理论知识转化为实际工程能力。介绍了主流的图像处理库和框架，如OpenCV、Python（结合NumPy和SciPy）以及TensorFlow/PyTorch的接口使用。通过详细的代码示例，读者可以学习如何高效地实现上述的滤波、分割和特征提取算法。 最后，本书通过多个跨学科的案例分析来巩固学习成果。案例涵盖了工业质量检测中的缺陷识别、高精度地理信息系统（GIS）中的遥感影像处理流程、数字摄影后期处理流程优化，以及基于深度学习的安防监控系统设计。这些案例强调了在实际工程中如何根据应用需求选择最合适的算法组合和优化策略。 目标读者 本书适合于计算机科学、电子工程、信息技术、自动化、测绘遥感、以及生物医学工程等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统学习或提升数字影像处理技能的工程师和技术人员。通过阅读本书，读者将能够独立分析和解决复杂的数字图像相关问题。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有