具体描述
《高等学校信息工程类专业规划教材·微波技术与天线》根据“微波技术与天线”课程要求而编写，简明扼要地介绍了微波技术与天线的基础知识、基本原理以及电波传播酌基本规律。全书共8章(不含绪论)，分为两篇。第一篇微波技术分为3章：传输线理论、微波网络基础、无源微波元件。第二篇天线与电波传播分为5章：天线理论基础、对称振子与阵列天线、常用线天线、面天线理论和常用面天线、电波传播。为了切实帮助学生掌握和理解所学内容，提高分析问题和解决问题的能力，书中每章末均附有精选的习题。
《高等学校信息工程类专业规划教材·微波技术与天线》可作为电子与通信类专业本科生教材，也可作为有关工程技术人员的参考书。
数字图像处理与机器视觉：理论、算法与应用 导言：从感知到理解的桥梁 本书深入探讨了数字图像处理与机器视觉领域的理论基础、核心算法及前沿应用。在信息爆炸的时代，视觉信息作为最主要的数据载体，其获取、增强、分析与理解已成为现代科学技术，特别是人工智能领域不可或缺的一环。本书旨在为读者构建一个从基础信号处理到复杂场景理解的完整知识体系，使读者不仅掌握强大的数学工具，更能洞悉实际工程问题中的优化策略。 本书内容涵盖了图像的数字化表示、滤波增强、特征提取、图像分割、三维重建、运动分析以及深度学习在视觉任务中的最新进展。它不仅是高校相关专业（如计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程）高年级本科生及研究生学习的优秀教材，也是从事图像处理、模式识别、机器人视觉及自动驾驶等领域的工程师和研究人员的重要参考手册。 --- 第一部分：图像基础与信号处理基础（奠定数字化视角的根基） 本部分着重于为后续的高级处理奠定坚实的数学和信号处理基础。图像不再仅仅是人眼所见的画面，而是可以被量化、分析的二维信号。 第1章 图像的数学描述与数字化 本章详细阐述了图像的本质——二维离散信号。内容包括：像素的定义与灰度级，图像的空间域与频率域表示。重点讲解了采样与量化过程中的信息损失与恢复原理，引入了连续信号到离散信号的转换中的关键概念，如奈奎斯特采样定理在图像处理中的体现。讨论了色彩空间（RGB, HSV, Lab）的转换及其在不同应用场景下的优劣势分析。 第2章 图像变换与频率域分析 深入探讨了将图像从空间域转换到频率域的数学工具。核心内容包括傅里叶变换（FT）的二维形式及其性质，如平移不变性、卷积定理。着重讲解了离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现快速傅里叶变换（FFT）在图像处理中的应用，例如周期性噪声的去除。此外，还介绍了离散余弦变换（DCT）在图像压缩（如JPEG标准的基础）中的作用，以及小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析和图像去噪中的优势。 第3章 图像滤波与增强技术 本章聚焦于如何利用卷积操作改善图像质量或提取特定信息。空间域滤波方法包括：均值滤波、高斯滤波的平滑作用，以及中值滤波、统计排序滤波器对脉冲噪声的鲁棒性。在增强方面，详细介绍了直方图均衡化、自适应对比度增强（如限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE）的原理与实现细节，旨在提升图像的视觉可接受度和后续分析的鲁棒性。频率域滤波技术，如理想/巴特沃斯低通/高通滤波器的设计与实际应用中的振铃效应分析，也将在本章进行深入探讨。 --- 第二部分：图像分析与特征提取（从像素到结构） 当图像质量得到提升后，核心任务转向如何从图像中提取出具有描述性的、与应用目标相关的特征。 第4章 图像梯度与边缘检测 边缘是图像中亮度发生剧烈变化的点，是物体轮廓和结构信息的主要载体。本章系统介绍了一阶和二阶导数在边缘检测中的应用。重点分析了Sobel、Prewitt、Roberts算子的原理，并详细讲解了Canny边缘检测算法的五大步骤（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值、边缘连接）的精妙之处。同时，也探讨了LoG (Laplacian of Gaussian) 和 DoG (Difference of Gaussians) 在尺度空间理论中的应用。 第5章 图像分割：结构与区域的划分 图像分割是将图像划分成若干个互不重叠的、具有相同特征的区域的过程，是机器视觉理解的基石。本章内容包括： 1. 阈值法：全局与局部阈值的确定方法，如Otsu's最优阈值法。 2. 区域生长法：基于像素相似性的合并策略。 3. 基于模型的分割：如活动轮廓模型（Snakes）和水平集方法（Level Set）在处理复杂边界时的优势。 4. 图论方法：Graph Cut 在最小化能量函数下的精确图像分割应用。 第6章 图像变换与特征描述符 本章关注如何提取具有平移、旋转、缩放不变性的特征点和区域描述符，以实现对不同视角下物体的识别。重点介绍经典的局部特征提取方法：Harris角点检测器的原理与局限性；SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的详细构建流程，包括构造尺度空间、关键点定位、方向赋值和描述子生成。同时，也讨论了HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的经典应用。 --- 第三部分：图像重建与三维视觉（超越二维平面） 本部分将处理的视觉信息从二维平面提升到三维空间，涉及几何校正与深度信息获取。 第7章 相机几何与标定 理解图像如何由三维世界投影而来是进行精确测量的先决条件。本章详细讲解了针孔相机模型，包括内参数（焦距、主点）和外参数（旋转、平移）的意义。深入介绍相机标定的原理，特别是使用张正友标定法通过棋盘格图像精确求解相机参数的过程。此外，还探讨了畸变模型（径向和切向畸变）的数学描述及其校正方法。 第8章 立体视觉与深度估计 立体视觉利用双目相机的视差原理来估计场景深度。本章核心内容是立体匹配算法：从块匹配（Block Matching）到能量最小化（全局优化）的演进。详细分析BM（Block Matching）算法的局限性，并深入讲解基于图割或置信度传播（BP）的全局优化立体匹配算法，实现亚像素级别的视差图生成。 第9章 单目深度估计与运动恢复结构（SfM） 除了双目系统，单目图像的深度估计也日益重要。本章讨论基于运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）的原理，如何通过序列图像中特征点的运动轨迹估计相机位姿并重建稀疏三维点云。同时，也会涉及基于深度学习的单目深度估计的最新趋势。 --- 第四部分：高级主题与现代视觉系统（深度学习的融合） 本部分将理论与当前最前沿的深度学习技术相结合，展示现代机器视觉系统的构建方式。 第10章 经典模式识别与统计学习回顾 在深入深度学习之前，对经典的分类与识别方法进行回顾，包括最小二乘法、支持向量机（SVM）在图像分类中的应用，以及贝叶斯分类器的概率基础。这有助于理解深度网络为何能取得突破性进展。 第11章 卷积神经网络（CNN）的结构与原理 本章全面介绍卷积神经网络作为现代图像处理核心的理论基础。内容包括：卷积层、激活函数（ReLU, Sigmoid）、池化层、全连接层的运作机制。详细剖析经典网络架构如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet（残差连接的意义）和Inception模块的设计哲学，以及它们的参数优化（反向传播与优化器SGD/Adam）。 第12章 深度学习在核心视觉任务中的应用 结合前述理论，展示如何利用CNN解决实际问题： 1. 图像分类：迁移学习与微调策略。 2. 目标检测：R-CNN系列（两阶段）和YOLO/SSD（单阶段）的效率与精度对比分析。 3. 语义分割与实例分割：FCN, U-Net的编解码结构在像素级分类中的应用，以及Mask R-CNN在实例区分上的突破。 --- 结语：展望与实践 本书的最后部分将指导读者如何将所学理论付诸实践，涵盖常用的开源工具包（如OpenCV、TensorFlow/PyTorch）的使用方法，并讨论未来研究热点，如神经辐射场（NeRF）、可解释性AI在视觉中的挑战，以及如何在资源受限的嵌入式平台上部署高效的视觉算法。 本书力求在理论的深度与工程的广度之间取得平衡，为读者提供一个全面、深入且实用的数字图像处理与机器视觉学习路径。
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
呵呵呵
评分呵呵呵
评分呵呵呵
评分呵呵呵
评分呵呵呵
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