交互式多媒体应用系统设计方法与开发实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:大连理工大

作者:李云程

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页数:0

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价格:23.0

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isbn号码:9787561135440

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《数字图像处理基础与高级算法实现》 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，数字图像作为我们感知和理解世界的重要媒介，其重要性日益凸显。从医疗诊断到自动驾驶，从文化遗产保护到娱乐产业，高质量的图像处理技术是实现这些应用的核心驱动力。《数字图像处理基础与高级算法实现》一书，旨在为读者构建一个全面、深入且富有实践性的数字图像处理知识体系。 本书并非侧重于特定交互式软件系统的设计与开发流程，而是将焦点完全集中于图像本身——如何捕获、表示、分析和有效操作数字图像数据。全书结构严谨，内容翔实，理论深度与工程实践紧密结合，适合高等院校相关专业的学生、图像处理领域的工程师以及希望系统提升相关技能的专业人士。 第一部分：图像的数字化基础 本部分奠定数字图像处理的理论基石。我们从最基础的信号与系统理论出发，深入探讨了采样、量化等关键的数字化过程，解释了图像是如何从连续的物理世界转化为可被计算机处理的离散数据。 图像的数学表示： 详细阐述了灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、Lab等模型）的矩阵表示法，以及图像在频域中的傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）等表示方式。 图像质量评价： 介绍客观的图像质量评估指标，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM），帮助读者理解不同处理算法对图像保真度的影响。 图像获取系统： 探讨了相机传感器、光学系统、噪声模型（如高斯噪声、泊松噪声）的特性，为后续的预处理环节打下坚实基础。 第二部分：图像增强与复原 本部分聚焦于如何改善图像的可视性或去除噪声与失真。这部分内容完全侧重于图像信号的直接操作，而非上层应用的交互界面构建。 空间域增强技术： 详尽解析了点运算（如灰度拉伸、阈值分割）、直方图处理（均衡化、规定化）以及空间滤波技术。特别地，我们深入探讨了各种卷积核（如均值滤波、中值滤波、拉普拉斯算子）的设计原理和在不同场景下的应用效果。 频域滤波： 重点讲解了傅里叶变换在图像滤波中的应用，包括理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器（低通、高通、带通、带阻），并分析了它们在消除周期性噪声和锐化方面的优缺点。 图像复原： 深入研究了图像退化模型（点扩散函数, PSF），并详细介绍了逆滤波、维纳滤波等经典的图像去模糊技术，这些都是解决成像系统固有缺陷的关键工具。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是机器视觉和图像分析的起点。本部分致力于介绍如何将图像划分为有意义的区域或识别出关键对象。 边缘检测算法： 系统梳理了经典边缘检测算子（Sobel, Prewitt, Roberts）的原理，并重点介绍了Canny边缘检测算法的完整流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值跟踪。 区域分割方法： 涵盖了基于阈值的分割（Otsu自适应阈值法）、区域生长法以及基于能量最小化的主动轮廓模型（Snakes）。 形态学处理： 阐述了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算在去噪、填充孔洞和边界提取中的应用，并扩展到更复杂的骨架化和拓扑结构分析。 特征描述符： 介绍了局部特征描述符，如SIFT、HOG等在描述图像局部纹理和形状信息方面的强大能力，这些是构建复杂识别系统的基础模块。 第四部分：高级图像分析与变换 本部分进入图像处理更深层次的研究领域，关注图像的结构化分析和变换应用。 变换域分析： 详细介绍Hough变换在线性、圆形和任意形状物体检测中的应用，以及Z变换在离散系统分析中的作用。 小波变换（Wavelet Transform）： 深入探讨了离散小波变换（DWT）在多分辨率分析、图像压缩和去噪中的优势，这超越了传统傅里叶变换的局限性。 图像压缩技术： 区别于探讨交互界面如何展示数据流，本书专注于数据本身的压缩效率。详细讲解了无损压缩（如游程编码、霍夫曼编码）和有损压缩（如JPEG标准中的DCT量化步骤）。 第五部分：实践与工具链 本书在理论讲解后，紧随其后的章节将重点介绍如何使用标准化的工程工具链实现上述算法，强调的是算法的性能优化和数值稳定性，而不是用户界面的设计原则。 数值计算库的应用： 以主流的科学计算库（如基于C++的成熟库）为例，演示如何高效地实现大规模矩阵运算和卷积操作，确保算法能够在实际算力约束下运行。 性能调优： 探讨了并行处理（如OpenMP或CUDA基础概念）在加速图像滤波和特征提取过程中的实践方法。 本书内容覆盖了从基础信号处理到复杂特征提取的完整链条，专注于“图像处理”这一核心学科的算法深度和数学严谨性，为读者提供了一套扎实的数字图像处理算法库和分析能力。

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这本书的排版和索引设计堪称业界典范，这一点对于一本技术参考书来说至关重要。很多专业书籍内容虽好，但查找特定信息时却如同大海捞针，令人抓狂。而这本书的章节标题清晰、关键词标记醒目，并且附带了一个极其详尽的术语表和交叉引用索引，使得快速定位到关于“幂等性设计”或者“事务一致性模型”等特定概念的讨论变得轻而易举。它在介绍数据库选型时，不仅对比了关系型与非关系型数据库，还对NewSQL数据库的发展趋势进行了概述，显示出作者紧跟技术前沿的视野。对于那些需要在短时间内掌握一个复杂技术领域的专业人士来说，这种易于检索的特性，是衡量一本工具书好坏的关键指标之一。我完全可以把它放在手边，作为随时查阅的“技术词典”。

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我注意到这本书在讨论面向对象设计原则（SOLID）的应用时，有一个非常犀利的观点，它强调在敏捷开发的高压环境下，如何以一种“务实”而非“教条”的方式去遵循这些原则。作者提出了一种“渐进式重构”的策略，认为不必在第一天就追求完美的结构，而是要在需求演变的过程中，动态地、小步快跑地优化代码的耦合度与内聚性。这完全颠覆了我过去对“完美设计”的执念。此外，书中对可观测性（Observability）的论述也十分前沿，它不仅仅停留在指标（Metrics）和日志（Logs）的层面，更是深入探讨了分布式追踪（Tracing）在微服务调用链分析中的精髓，甚至还涉及到了如何设计合理的“采样策略”来平衡追踪覆盖率与系统开销。这种对工程实践中“鱼和熊掌不可兼得”的矛盾点的深刻洞察，让这本书的价值倍增。

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坦白讲，这本书的厚度足以让人望而生畏，但翻开它之后，我发现它的内容组织逻辑严密得令人称奇。它不是按部就班地介绍技术栈，而是以一个典型的产品生命周期为脉络展开的。从最初的需求分析、概念验证（PoC），到中期的性能调优、安全加固，再到后期的灰度发布和灾难恢复演练，它将软件工程的各个阶段紧密地串联起来，形成了一个完整的闭环。这种结构的好处在于，读者可以根据自己当前在项目中所处的阶段，快速定位到所需章节进行深入阅读，极大地提高了学习效率。书中对“持续集成/持续部署（CI/CD）流水线”的定制化脚本编写部分，提供了很多可以即拿即用的模板和实战技巧，这对于提升团队的工程效率有着立竿见影的效果。这本书与其说是一本理论著作，不如说是一套高度精炼的“项目实施手册”。

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这本书的文字风格我得好好说道说道，它有一种返璞归真的力量。作者的叙事方式极其口语化，仿佛在跟一个经验丰富的同事进行深夜的技术交流。尤其是在讲解领域驱动设计（DDD）的边界上下文划分时，作者用了大量的比喻，把抽象的软件结构比作城市规划和行政区划，一下子就拉近了与读者的距离。我特别喜欢它在讨论技术选型时的那种辩证态度，不是简单地推崇某一种技术栈，而是详尽地对比了不同技术栈在特定业务场景下的权衡利弊，比如在处理实时流数据时，Kafka和Pulsar的选择差异，以及各自的运维成本。这种不偏不倚、注重实效的写作风格，让我觉得这本书是真正站在实践者角度思考的结果，而不是学院派的闭门造车。它更像是一本“踩坑记录册”，充满着对真实世界复杂性的敬畏，并努力提供一种优雅应对之道。

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最近入手了一本关于现代系统设计的书，名字叫《系统化设计进阶指南》。这本书的切入点非常独特，它并没有像传统教材那样堆砌晦涩难懂的理论公式，而是选择了一条更贴近实际工程的路径。作者似乎非常注重将复杂的概念拆解为可操作的步骤，这一点对于我们这些经常在一线摸爬滚打的工程师来说，简直是雪中送炭。书中对微服务架构的演进和治理流程的描述，堪称详尽入微，我尤其欣赏它对“服务网格”在实际项目中落地时可能遇到的性能瓶颈和运维挑战的深入剖析。它没有停留在“应该怎么做”的层面，而是赤裸裸地展示了“做起来会遇到什么坑”，并且给出了几套经过实战检验的解决方案。书中的图示和案例分析也做得极为出色，那些复杂的网络拓扑图和数据流向图，通过清晰的视觉化呈现，使得原本让人头皮发麻的技术细节变得豁然开朗。读完前几章，我感觉自己对构建高可用、可扩展的分布式系统，有了一种全新的、更扎实的理解框架。

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