具体描述
《高等学校经济管理类专业实验教学系列教材•数据库基础实验》希望通过一系列的实验，使学生能全面把握用VisualFoxPro进行应用系统开发的基本技术。每个实验中首先简要说明实验目的和要求；然后在实验准备中提炼出与具体操作相关的知识要点；在实验步骤中，至少细致地介绍其中一项实验内容的操作要点，对编程类实验还会给出解题的思路分析；最后通过实验总结来帮助学生回顾实验的具体收获。
分3大篇，共22个实验。其中数据库操作篇中提供了数据库的基本操作、基本命令和SQL查询等实验内容；程序设计篇包括了结构化程序设计、表单设计和菜单报表设计等内容，特别加入了有关程序设计规范和程序调试的实验；综合实验篇则主要设置了一个商品信息管理系统开发的实验，希望能使学生对完整的应用系统开发过程有一个较全面的了解。
书名：数字图像处理与计算机视觉基础 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的数字图像处理与计算机视觉领域的基础知识体系。内容涵盖了从基础的图像表示到高级的视觉感知与理解的诸多关键技术。本书力求在理论深度与工程实践之间取得平衡，确保读者不仅理解核心概念，还能掌握实际应用中的常用算法与工具。 第一部分：数字图像基础与预处理 本书首先系统地介绍了数字图像的数学基础。我们将探讨图像在数字系统中的表示方式，包括灰度图像与彩色图像的像素结构、色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换原理与应用场景。重点分析了图像的采样与量化过程，以及由此产生的混叠现象与量化噪声，并提供了抗锯齿与灰度插值（如最近邻、双线性、双三次插值）的实现细节。 在图像预处理方面，本书详细阐述了提升图像质量的多种技术。噪声是图像采集过程中不可避免的问题，我们将深入研究常见的噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声、泊冲噪声等，并详细对比分析各类空间域和频率域的滤波方法。空间域滤波部分涵盖了线性和非线性滤波器的设计与比较，包括均值滤波、高斯平滑、中值滤波、以及边缘保持的引导滤波。频率域滤波则着重讲解了傅里叶变换（DFT）在图像处理中的应用，包括低通、高通、带通滤波器的设计，以及它们在去除周期性噪声中的优势。 图像增强是提升视觉可懂度的关键步骤。本书区分了空间域增强和变换域增强。空间域增强包括直方图处理技术，如直方图均衡化（HE）及其改进方法（如限制对比度自适应直方图均衡化 AHE/CLAHE），以及点处理技术如灰度拉伸与伽马校正。变换域增强则侧重于利用小波变换等工具，实现多尺度、多方向的细节增强。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分割是将图像划分为有意义的区域的过程，是计算机视觉任务的基础。本书对主流的分割算法进行了详尽的梳理。在基于阈值的分割方面，我们将重点解析全局阈值法（如Otsu法）和局部自适应阈值法的原理与适用条件。 区域分割方法是本书的另一重点，包括区域生长法（从种子点出发的区域合并与分裂策略）和区域划分技术（如K-means聚类在图像分割中的应用）。此外，我们还将深入探讨基于边缘信息的分割，包括梯度算子的计算与分析（Sobel, Prewitt, Roberts），以及更鲁棒的Canny边缘检测算法的完整流程。 形态学处理作为一种强大的非线性技术，被广泛应用于图像分析和预处理。本书详细介绍了结构元素（Structuring Element）的概念，以及腐蚀、膨胀、开运算（Opening）和闭运算（Closing）的数学定义及其对图像特征（如去除噪声、连接断裂的结构、填充小孔）的影响。这些操作的组合应用，如形态学梯度和Top-Hat变换，也将被详细讲解。 特征提取是连接图像数据与高级理解的桥梁。本书专注于描述图像的局部和全局特征。局部特征方面，我们将详述角点检测算法，如Harris角点检测器，并介绍更具尺度不变性的SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的原理、关键点描述符的构造及其应用。对于纹理分析，本书将介绍灰度共生矩阵（GLCM）及其导出的统计特征，以及Gabor滤波器在纹理描述中的作用。 第三部分：图像变换与几何校正 图像的几何变换是实现图像配准、校正畸变和进行三维重建的基础。本书全面覆盖了二维几何变换的理论框架。我们将讨论仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Projective Transformation，即单应性Homography）的数学模型，包括平移、旋转、缩放、剪切和透视投影。 详细讲解了如何通过匹配点估计变换矩阵，并介绍使用最小二乘法和RANSAC（随机采样一致性）等鲁棒方法来处理野外点（Outliers）。在实际应用中，图像去畸变（如镜头畸变矫正）和图像配准（Image Registration）是重要的应用场景，本书将提供这些技术的详细算法步骤与实现考量。 第四部分：计算机视觉导论与三维重建基础 本书的后半部分开始向计算机视觉的核心领域迈进。首先，我们将建立针孔相机模型（Pinhole Camera Model），引入内参矩阵（Intrinsic Matrix）和外参矩阵（Extrinsic Matrix）的概念，这是理解所有视觉测量的基础。 接着，我们将探讨立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，包括双目相机的标定过程、视差的计算方法（如块匹配算法和动态规划优化），以及如何利用视差图恢复场景的深度信息。对于单目深度估计，本书会介绍基于深度学习的单目深度估计的最新进展和挑战。 最后，本书将涉及运动结构恢复（Structure from Motion, SfM）的初步概念，介绍如何通过序列图像中的特征点跟踪和运动估计，恢复相机的运动轨迹和场景的三维结构。本书提供必要的数学背景，确保读者能理解这些高级视觉任务背后的几何约束。 本书的每一章节都配有详细的算法流程图和算法实现的关键伪代码，并辅以丰富的工程实例，适合高等院校信息科学、自动化、电子工程等专业的本科生、研究生，以及从事相关图像处理和机器视觉工程的技术人员阅读与参考。
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