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出版者:电子工业出版社

作者:张以谟　主编

出品人:

页数:537

译者:

出版时间:2006-12

价格:59.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121032738

丛书系列:

图书标签:

• 全光网络
• 光学
• 光互连网络
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• 数据中心网络
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• 光通信
• 网络技术
• 光纤通信
• 并行光学
• 芯片间互连
• 光交换

《数字图像处理与机器视觉：原理与实践》 内容简介 本书系统全面地介绍了数字图像处理和机器视觉领域的核心概念、基础理论和前沿技术。全书分为五大部分，共十五章，旨在为读者构建一个从基础理论到实际应用的全景式知识体系。 第一部分：图像获取与基础表示 (Chapters 1-3) 本部分着重于数字图像的形成过程、本质属性以及数学表示方法。 第一章：绪论与图像模型 探讨了机器视觉在工业自动化、医疗诊断和遥感等领域的广泛应用，界定了数字图像处理与机器视觉的范围。详细阐述了图像的采样、量化原理，以及连续图像到离散数字图像的转换过程。引入了图像的灰度级、分辨率等关键参数，并建立了基础的二维离散函数模型。 第二章：图像增强基础 深入讨论了用于改善图像质量的方法。内容涵盖空域增强技术，如直方图均衡化、空间滤波（包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等对噪声的抑制效果分析）。同时，详细讲解了频域增强技术，如傅里叶变换在图像处理中的应用，高通、低通、带通滤波器的设计与实现，及其在锐化和模糊恢复中的作用。 第三章：图像变换与表示 介绍了用于特征提取和信息压缩的数学工具。重点解析了离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）的原理及其在图像分析中的优势。讨论了图像的基本几何变换，如平移、旋转和缩放，以及这些变换在线性代数空间中的具体实现。 第二部分：图像分割与特征提取 (Chapters 4-6) 本部分是机器视觉任务的关键步骤，关注如何将图像分解为有意义的区域并提取出可供分析的特征。 第四章：图像分割技术 详述了将图像划分为不同对象或区域的多种算法。内容包括基于灰度的阈值分割方法（如Otsu法、自适应阈值），边缘检测技术（如Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及Canny边缘检测算法的优化）。此外，还深入探讨了基于区域的分割方法，如区域生长法和分水岭算法，并对这些方法的适用场景进行了对比分析。 第五章：形态学图像处理 介绍了基于集合论的图像处理工具。详细讲解了膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等基本运算，以及形态学重建在细节点提取和背景分离中的应用。探讨了如何利用形态学方法进行噪声抑制和结构分析。 第六章：特征描述与表示 聚焦于如何量化图像中的对象。内容包括几何特征（如周长、面积、紧凑度）、拓扑特征（如连通性、欧拉数）的计算。重点介绍了描述符的构建，如傅里叶描述符、傅里叶-梅林描述符在旋转和平移不变性描述中的应用，以及局部特征描述子（如SIFT、HOG）的原理与提取流程。 第三部分：图像识别与模式分类 (Chapters 7-9) 本部分转向如何对提取出的特征进行分析和分类，是实现智能识别的基础。 第七章：经典模式识别方法 介绍了传统的分类器设计原理。深入讲解了贝叶斯分类器、K近邻（KNN）算法的机制与优缺点。详细阐述了支持向量机（SVM）在线性与非线性分类中的应用，包括核函数的选择与优化策略。 第八章：统计决策与聚类分析 探讨了在不确定性下进行最优决策的方法。讲解了最大似然估计和最大后验概率估计。在聚类方面，详细分析了K-均值（K-Means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）以及DBSCAN等聚类算法的原理、收敛条件及在数据划分中的应用。 第九章：几何与基于模型的识别 关注于对象结构和形状的匹配。介绍了模板匹配技术（如归一化互相关法）。重点讲解了基于轮廓匹配的方法，以及如何建立三维模型与二维图像之间的投影关系，实现对特定目标的识别与定位。 第四部分：深度学习在视觉中的应用 (Chapters 10-12) 本部分紧跟当前技术发展，全面覆盖了卷积神经网络（CNN）及其在图像分析中的核心应用。 第十章：深度学习基础与CNN架构 阐述了人工神经网络的基本结构、前向传播与反向传播算法。重点剖析了卷积神经网络（CNN）的核心组件：卷积层、激活函数、池化层和全连接层。详细对比分析了经典CNN模型如LeNet、AlexNet、VGG和ResNet的结构创新点及其对特征学习能力的提升。 第十一章：现代CNN模型与迁移学习 深入研究了现代高效网络结构，如Inception系列（GoogLeNet）和MobileNet的设计哲学。详细讲解了迁移学习（Transfer Learning）的原理、Fine-tuning策略，以及如何利用预训练模型解决小样本识别问题。讨论了模型正则化（如Dropout、Batch Normalization）对训练稳定性的影响。 第十二章：目标检测与实例分割 覆盖了当前机器视觉中最具挑战性的任务。详细解析了基于区域的检测框架（R-CNN系列，包括Fast/Faster R-CNN）和单阶段检测框架（YOLO系列、SSD）。针对实例分割，介绍了Mask R-CNN的工作原理及其在像素级分类上的实现细节。 第五部分：高级应用与系统集成 (Chapters 13-15) 本部分将理论与实践相结合，探讨复杂场景下的视觉任务和系统构建。 第十三章：三维视觉基础 介绍了从二维图像重建三维信息的关键技术。内容包括摄像机标定（内参与外参的确定）、立体视觉的匹配原理（如视差图的计算）、以及多视图几何学的基础概念。探讨了如何通过三角测量确定空间点坐标。 第十四章：运动分析与跟踪 聚焦于动态场景中的视觉任务。讲解了光流法（如Lucas-Kanade算法）的原理和应用。深入讨论了目标跟踪算法，包括基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）的状态估计跟踪，以及基于深度学习的目标重识别（Re-Identification）技术。 第十五章：系统集成与性能评估 探讨了如何构建一个完整的机器视觉系统。内容涵盖硬件选型（工业相机、光源、镜头）、软件接口设计（如与PLC/SCADA系统的集成）。最后，详细介绍了评估视觉系统性能的指标，如精度（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、均方根误差（RMSE）以及实时性要求。 全书配有大量的数学推导、算法伪代码和实际案例分析，帮助读者扎实掌握理论，并能快速应用于工程实践。本书适合高等院校计算机科学、电子工程、自动化等专业的高年级本科生、研究生，以及从事相关领域的工程技术人员参考使用。

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我最近在研究下一代数据中心内部的高速互联方案，这本书里关于短距离光互连的探讨，简直是为我量身定做的参考资料。它没有过多纠缠于传统的SFP/QSFP模块的封装细节，而是聚焦于芯片到芯片（Chip-to-Chip）以及板级互连的技术瓶颈。书中对VCSEL（垂直腔面发射激光器）阵列在多模光纤和OM4/OM5等新型光纤中的性能表现进行了细致的对比分析，特别是对于功耗和成本效益的权衡，提供了非常实用的工程视角。我特别欣赏作者对“盲插”和“热插拔”机制在光模块设计中的可靠性挑战的剖析，这在实际部署中是常常被忽略但至关重要的环节。此外，关于光电混合集成（PIC-to-PCB）的封装技术，书中详述了如何应对热管理和机械应力对精密光学对准精度的影响，这直接关系到大规模生产的可行性。这本书的深度足以让资深的硬件工程师感到信服，同时其结构化的叙事方式也让刚接触数据中心架构的人能迅速建立起一个完整的“光连接”概念地图。比起那些只谈论速率的宣传材料，这本书提供了深入底层物理和工程实践的视角，对于我优化下一代服务器集群的拓扑结构具有不可替代的参考价值。

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作为一名长期关注网络安全和可观测性的专业人士，我发现这本书在“透明性”和“可控性”方面的论述，提供了审视未来网络架构的新角度。以往我们习惯于在电子层面对网络流量进行深包检测和安全策略部署，但随着光层技术的演进，这本书揭示了光交叉连接（OXC）和波长选择开关（WSS）在引入路由灵活性之后，也带来了新的安全挑战。作者详细讨论了光层篡改的理论可能性，以及如何利用光纤传感和状态监测技术来实时感知物理层的异常事件，这部分内容在现有网络安全书籍中几乎是空白。更让我感兴趣的是，书中对“软件定义光网络”（SDON）架构的探讨，它描述了如何通过集中化的控制平面来动态调配光资源，这不仅提升了频谱效率，也为实施零信任安全模型在物理层提供了基础。这种将物理层的性能优化与上层网络的控制逻辑相结合的视角，非常具有前瞻性。它让我意识到，在追求极致速度的同时，我们不能放松对光信号在传输过程中状态监控的能力建设，这本书为我们思考下一代“安全可见”的光网络提供了坚实的理论基础和技术路径参考。

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我对这本书的结构安排和内容的广度感到由衷的赞叹，它成功地将光通信领域中看似分散的知识点编织成一张密集的知识网。它不仅覆盖了传统的DWDM（密集波分复用）系统中的光放大器（如掺铒光纤放大器EDFA和拉曼放大器）的优化设计，还前瞻性地讨论了空分复用（SDM）技术，特别是少模光纤（Few-Mode Fibers）和多芯光纤（Multi-Core Fibers）在解决频谱拥塞问题上的巨大潜力。作者在阐述SDM时，细致区分了不同多路复用技术的串扰控制策略，这在理论分析上非常严谨。此外，书中对光通信标准和互操作性的部分，虽然篇幅不长，但切中要害地指出了当前不同厂商技术实现之间的差异和兼容性难题，这对于实际工程项目集成至关重要。这本书没有将技术停留在实验室层面，而是紧密结合了电信运营商和大型云服务提供商的实际部署需求，提供了从器件到系统，再到网络层面的全景视角，是一本能同时满足研究人员和一线工程师需求的“百科全书式”的参考书。

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这本关于光互连网络技术的书，实在是让我受益匪浅，特别是它对高速数据传输背后的物理原理的深入剖析，简直是教科书级别的精彩。我一直对光纤通信在现代网络架构中的核心作用感到好奇，这本书没有停留在概念的层面，而是扎实地讲解了光波导的模式耦合、非线性效应的影响，以及如何通过先进的光调制技术实现Tbps级别的速率。书中对硅光子集成电路（PICs）的介绍尤为到位，详细阐述了如何将激光器、调制器、探测器等关键元件微型化并集成在一个芯片上，这无疑是未来数据中心和城域网发展的主流方向。作者在讲解这些复杂的电光转换机制时，使用了非常清晰的数学模型和实验数据来佐证，使得即便是初次接触这些前沿概念的工程师也能迅速掌握其精髓。尤其让我印象深刻的是关于相干检测技术的章节，它如何通过复杂的信号处理算法来克服色散和偏振模色散，极大地提升了传输距离和容量，这对于我们设计长距离骨干网络时至关重要。这本书的图表绘制精美且信息量大，对于理解光纤中的损耗、色散补偿以及链路预算的平衡，提供了直观的视觉辅助，远超我之前读过的任何一本偏重于网络协议的书籍，它真正触及了“光”层面的核心技术。

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这本书的论述风格极为严谨且富有批判性思维，它没有将光互连技术描述为完美的解决方案，而是坦诚地指出了当前面临的几大核心瓶颈，这一点尤其令我信服。例如，在探讨下一代光传输的能效问题时，作者并未简单地宣传“光比电更节能”，而是深入分析了光电转换链中各个环节的实际功耗模型，并指出了在特定场景下，如超短距离互连中，现有光模块的封装和驱动电路反而可能成为新的能耗热点。书中对光电子器件寿命和可靠性的探讨也十分到位，涉及了激光器在高温高湿环境下的长期漂移问题以及光纤连接器在反复插拔后的损耗增加机制。这种不回避技术难点的态度，使得读者能够更清醒地评估未来技术路线的可行性。读完之后，我感觉自己对光互连技术的理解不再是基于美好的愿景，而是建立在一套经过严格检验和挑战的工程现实基础之上。它教会我如何在追求极限性能的同时，必须将长期的运维成本和环境适应性纳入设计考量，这对于制定长期的技术路线图具有指导意义。

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