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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Rangayyan, Rangaraj M.

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2001-12

价格:1335.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471208112

丛书系列:

图书标签:

• 生物医学信号
• 信号处理
• 生物工程
• 医学工程
• 数据分析
• 机器学习
• 心电信号
• 脑电信号
• 肌电信号
• 生物信息学

好的，这是一份关于一本名为《数字图像处理与计算机视觉》的图书简介，它不包含《Biomedical Signal Analysis》中的任何内容。 --- 图书名称：数字图像处理与计算机视觉：原理、算法与实践 图书简介 在信息时代，视觉信息已成为我们理解和与世界互动的主要方式之一。从智能手机上的面部识别到自动驾驶汽车的精确导航，再到医疗诊断中的辅助分析，《数字图像处理与计算机视觉》是连接物理世界与数字世界的桥梁。本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，涵盖从基础的图像采集与增强技术，到复杂的场景理解与三维重建算法。我们力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡，使读者不仅能理解背后的数学原理，更能熟练运用先进的工具和技术解决实际问题。 本书结构清晰，内容翔实，涵盖了数字图像处理和计算机视觉领域的关键知识点。全书分为四个主要部分，循序渐进地引导读者构建知识体系。 第一部分：图像基础与数字化 本部分聚焦于视觉信息的数字化过程和基本操作。我们首先探讨人眼视觉系统的基本原理，为理解数字图像的形成打下基础。随后，深入讲解了图像的数学表示，包括灰度图像、彩色图像（如RGB、HSV色彩空间）的构建和转换。 重点内容包括： 图像采集与传感器技术： 讨论了电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器的特性、噪声模型及其对图像质量的影响。 图像数字化： 详细阐述了采样定理（如奈奎斯特-香农采样定理）在图像处理中的应用，以及量化误差的控制。 基本空间域处理： 涵盖了点操作（如灰度变换、直方图均衡化与规定化）和邻域操作（如卷积、线性与非线性滤波，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波）。这些是后续复杂处理的基础。 第二部分：图像增强与复原 本部分着重于如何优化图像质量，以满足后续分析或人眼观察的需求。我们不仅探讨如何通过增强手段突出目标特征，也深入研究如何从退化图像中恢复出原始信息。 核心主题包括： 频率域分析： 系统介绍了傅里叶变换（FT）在图像处理中的应用，包括二维离散傅里叶变换（DFT）及其性质。探讨了如何利用频域滤波（如理想低通/高通滤波器、巴特沃斯滤波器、高斯滤波器）实现平滑与锐化。 图像复原： 详细分析了图像退化模型（如运动模糊、散焦模糊），并介绍了逆滤波、维纳滤波以及迭代反卷积方法，用于估计和消除噪声与模糊效应。 小波变换与多分辨率分析： 介绍了小波变换在图像去噪和特征提取中的优势，特别是阈值处理在抑制噪声方面的应用。 第三部分：图像分割与特征提取 这是连接图像处理和计算机视觉分析的关键环节。本部分的目标是将图像内容分解为有意义的区域或提取出可用于识别和测量的特征集。 本部分涵盖了以下关键技术： 边缘检测： 深入比较了经典算子（如Sobel, Prewitt, Roberts）与更先进的算法（如Canny边缘检测器），并讨论了亚像素边缘的提取。 区域分割： 全面介绍了阈值法（如Otsu's自适应阈值法）、区域生长法、分水岭算法。特别地，探讨了基于图论的分割方法，如最小割/最大流算法在复杂场景中的应用。 形态学处理： 详细讲解了集合论基础上的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，以及形态学重建技术，并展示了它们在边界提取和噪声抑制中的作用。 特征描述符： 介绍了局部特征提取，如Harris角点检测器、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF算法，以及如何利用HOG（方向梯度直方图）描述目标形状。 第四部分：计算机视觉：几何与三维重建 本书的高级部分将视野从二维图像扩展到三维世界的理解。这一部分是现代机器人技术和增强现实系统的核心。 主要内容包括： 相机模型与标定： 详述了针孔相机模型及其非理想因素（如镜头畸变）。系统讲解了单目和双目相机的几何标定方法，以建立准确的像素坐标到世界坐标的映射关系。 立体视觉与深度估计： 深入探讨了立体匹配（Stereo Matching）问题，包括块匹配算法、BM（Block Matching）和SGM（Semi-Global Matching）算法，用于计算视差图并恢复场景深度。 多视图几何： 介绍了对极几何基础，包括本质矩阵（E）和基础矩阵（F），以及如何利用它们进行运动恢复结构（SfM）和三维重建。 图像配准与变换： 讨论了仿射变换、射影变换，以及如何使用RANSAC等鲁棒估计方法在存在噪声和外点的情况下精确计算变换参数。 实践导向与工具支持 本书不仅仅是理论的堆砌。在讲解每一个核心算法时，我们都提供了清晰的伪代码和数学推导。为了增强读者的动手能力，每章末尾都附有相关的编程实现建议和实践案例。我们推荐读者使用主流的开源库，如OpenCV，来验证和实现书中所述的算法。通过本书的学习，读者将具备独立开发图像处理和计算机视觉应用系统的能力，无论是用于工业检测、遥感分析还是人机交互领域。 适用对象 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的本科高年级学生、研究生以及希望系统学习和应用数字图像处理与计算机视觉技术的工程师和研究人员。前提是读者具备扎实的线性代数、微积分和概率论基础。 通过对本书的系统学习，读者将掌握一套强大的视觉信息处理工具箱，能够应对从基础图像增强到复杂三维场景理解的各类挑战。 ---

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坦白说，一开始我对市面上众多的信号处理书籍感到有些疲劳，大多雷同，缺乏新意。然而，当我翻开《Biomedical Signal Analysis》时，立刻感受到了一种不同的气息。这本书的叙事节奏把握得极好，它知道何时需要慢下来详细解释一个核心概念，何时需要加快节奏展示一个完整的系统流程。作者在介绍特定的滤波技术时，没有采用那种冷冰冰的数学推导，而是巧妙地结合了实际的生物噪声特性来阐述设计的动机，这种“目的驱动”的讲解方式，极大地提升了学习的兴趣和效率。我尤其欣赏它对新兴技术和未来挑战的展望，这使得整本书的内容不仅具有当前的指导意义，更具有前瞻性。对于研究生阶段的学生来说，这本书不仅是教科书，更是一份优质的文献综述和研究方向的启示录。它不仅教会你如何分析已有的信号，更启发你去思考如何设计更优的分析范式。

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对于一本专业的工具书而言，《Biomedical Signal Analysis》在内容的深度和广度上都设定了一个很高的标杆。我特别欣赏作者对不同模态信号（比如肌电、呼吸信号）的处理策略的区分性论述，这表明作者深刻理解不同生理过程带来的信号特性的差异性。它没有采取“一刀切”的处理方法，而是针对性地提供了最合适的分析工具箱。书中的数学推导部分处理得非常得体，既保证了理论的严密性，又避免了过度数学化导致读者望而却步。我发现自己以前在处理非线性信号时常有的困惑，在这本书里得到了系统性的解答，特别是关于相空间重构和混沌分析的应用，让我对信号的潜在信息有了全新的认识。这本书的价值，不仅仅在于它传授了知识，更在于它培养了一种严谨的、基于生理背景的信号分析思维模式，这是任何速成指南都无法比拟的。

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我花了相当长的时间寻找一本真正能系统梳理生物医学信号处理全貌的著作，而这本《Biomedical Signal Analysis》无疑是其中最全面、最有深度的选择之一。它的覆盖面之广令人印象深刻，从最基础的采样定理到复杂的时频分析技术，几乎无所不包。但更关键的是，它并没有仅仅停留在罗列方法的层面，而是深入探讨了每种技术背后的生物学和生理学意义。阅读过程中，我常常需要停下来思考作者提出的每一个论点，因为它们都建立在深厚的专业积累之上。书中的图表和示意图绘制得极其精美，复杂的数据流和算法流程图一目了然，极大地减轻了理解难度。我特别喜欢它对伪影处理和分类算法的论述，这部分内容在实际工作中至关重要，作者提供的框架性的指导非常具有实操价值。对于已经具备一定信号处理基础的读者而言，这本书提供的升级路径清晰可见，它能帮助你从“会用”工具，迈向“精通”方法的层次。

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这本书的权威性和实用性达到了一个近乎完美的平衡点。我注意到，作者在处理每一个算法时，都会附带一个“实践考量”的小节，这对于我们这些需要将理论付诸实践的人来说，简直是救命稻草。例如，在讨论小波变换时，它不仅解释了理论基础，还详细对比了不同小波基的选择对心率变异性分析结果的影响，这种对细节的关注度，体现了作者深厚的工程经验。我个人认为，对于希望通过自学掌握生物医学信号处理核心技能的人来说，这本书的结构设计非常友好，它将复杂的知识点模块化，每一章都可以独立学习，但整体阅读又会形成一个完整的知识体系。它的语言风格严谨而不失亲和力，没有故作高深的晦涩词汇，一切表达都力求精确和直观，这使得阅读体验非常流畅，即使面对高阶内容，也不会感到气馁或迷失方向。

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这本《Biomedical Signal Analysis》简直是为那些渴望深入理解生物医学信号处理核心的读者量身定做的。从一开始，我就被作者那种将复杂理论抽丝剥茧、清晰呈现的叙事风格所吸引。它不是那种堆砌公式的枯燥教材，而是像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我们穿越电生理、心电图、脑电图等各种信号的迷宫。书中的案例分析尤其出色，每一次对实际数据的解读，都充满了洞察力，让人仿佛置身于临床研究的第一线。特别是关于噪声去除和特征提取的章节，讲解得极其透彻，不仅仅停留在理论层面，更深入探讨了不同算法在实际应用中的优劣权衡。我发现，很多我过去感到模糊不清的概念，通过这本书的阐述，瞬间变得清晰明了。它成功地架起了从基础数学到实际生物医学工程应用的桥梁，对于任何想要将理论知识转化为解决实际问题能力的工程师或研究人员来说，都是一本不可多得的宝藏。我尤其欣赏作者在介绍高级主题时所保持的严谨性，确保即便是初学者也能在扎实的基础之上进行更高层次的思考。

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