信号与系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:岳振军 编

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2008-6

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787111239529

丛书系列:

图书标签:

• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 系统分析
• 通信原理
• 控制系统
• 数字信号处理

深入探索：数字图像处理的艺术与科学 图书名称：数字图像处理的艺术与科学 引言：视觉世界的数字化革命 人类自古以来便依赖视觉来理解和解读周围的世界。从早期的洞穴壁画到现代的医学影像，图像一直是信息传递和知识积累的核心载体。随着计算机技术的飞速发展，我们进入了一个数字化的时代，图像不再仅仅是光影的物理记录，而成为了可以被精确测量、高效存储和灵活操控的数据集合。 《数字图像处理的艺术与科学》是一本全面而深入探讨数字图像处理理论、算法与实践的专著。本书旨在为工程师、研究人员、高年级本科生及研究生提供一个坚实的理论基础和丰富的应用案例，使读者能够驾驭复杂的图像数据，并从中提取有价值的信息。本书的撰写风格注重严谨的数学推导与清晰的工程实现之间的平衡，力求做到既能深入理论前沿，又不失实践指导意义。 第一部分：图像的数字化基础与表示 本部分是构建整个图像处理大厦的基石。我们首先从人眼视觉系统的工作原理入手，探讨人脑如何感知亮度、对比度和色彩，为后续的数字模型建立生物学基础。 1.1 人类视觉系统与成像原理： 详细解析了眼睛的光学特性、感光细胞的工作机制，以及视觉系统的非线性响应。这为理解为何需要特定的量化和编码方案至关重要。 1.2 连续到离散的转化：采样与量化： 深入讨论了图像数字化的核心过程。采样决定了图像的空间分辨率，而量化决定了灰度或色彩的精度。我们不仅会介绍均匀量化，还会探讨非均匀量化（如 $mu$-律、A-律）在语音和图像压缩中的应用。引入了香农-奈奎斯特采样定理，并讨论了欠采样导致的混叠现象及其在图像处理中的具体表现。 1.3 图像的数学模型与表示： 将图像定义为二维的函数 $f(x, y)$。重点阐述了灰度图像、彩色图像（RGB、CMY、HSV 等色彩空间）的数学表示方法。对于彩色图像，本书会详细对比不同色彩空间的特性、适用场景，并给出详尽的色彩空间转换的数学公式和实现细节，例如如何从 RGB 空间转换到感知更一致的 Lab 空间。 1.4 图像的存储与文件格式： 概述了常见的图像文件格式，如 BMP、TIFF、JPEG 和 PNG。对于 JPEG 等有损压缩格式，本书会剖析其基于离散余弦变换（DCT）的编码流程，解释为何在牺牲部分信息的同时能实现高压缩比。 第二部分：图像增强：提升视觉质量 图像增强是图像处理中最常用且最直观的一类操作，其目标是改善图像的视觉效果，突出感兴趣的细节，或为后续的分析做准备。 2.1 空间域增强技术： 聚焦于直接对像素值进行操作的方法。 点处理操作： 线性变换（灰度拉伸）、非线性变换（伽马校正、对数变换）。通过大量的实例图展示不同变换函数对图像对比度和亮度的影响。 直方图处理： 详细讲解了图像直方图的统计意义和应用。核心内容包括直方图均衡化（HE）的数学推导和算法实现，以及更精细的自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE）如何解决局部对比度不足的问题。 空间滤波： 这是本节的重点。引入了卷积（Convolution）这一核心数学工具。深入分析了线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）在平滑噪声中的作用和局限性。接着，重点讲解了非线性滤波，特别是中值滤波在去除椒盐噪声方面的卓越性能，并从统计学角度解释了其有效性。 2.2 频率域增强技术： 引入傅里叶变换（Fourier Transform）作为分析图像周期性特征的强大工具。 二维离散傅里叶变换（2D-DFT）： 解释了频谱图的物理意义，即如何通过观察低频（图像的整体亮度变化）和高频（图像的边缘和细节）来理解图像内容。 滤波器的设计： 阐述了如何设计理想低通、巴特沃斯低通和高通滤波器，以及高斯滤波器在频率域的应用。重点讨论了在频率域进行滤波时，如何处理周期性延拓（wrap-around error）问题。 同态滤波： 专门介绍用于解决光照不均问题的同态滤波，它将图像分解为照度分量和反射率分量，实现对亮度变化的补偿。 第三部分：图像复原：对抗噪声与模糊 图像复原是处理由采集设备缺陷、传输过程失真或环境因素（如运动模糊、大气湍流）引起的图像质量下降问题的技术。 3.1 图像退化模型： 建立数学模型 $g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + eta(x, y)$，其中 $h$ 是退化函数（模糊核），$eta$ 是噪声。这是所有复原方法的基础。 3.2 噪声模型与估计： 详细介绍各种常见噪声类型，如高斯噪声、瑞利噪声、均匀噪声，以及图像中常见的椒盐噪声。讲解如何利用空间统计方法（如局部均值、方差）来估计噪声的参数。 3.3 盲复原与非盲复原： 非盲复原（已知退化函数）： 重点介绍维纳（Wiener）滤波器，它是一种基于最小均方误差（MMSE）准则的最优线性滤波器，在噪声和模糊同时存在时表现出色。同时也会讨论逆滤波的局限性。 盲复原（未知退化函数）： 讨论了更具挑战性的盲复原问题，包括迭代算法（如 Lucy-Richardson 算法）的基本思想，用于估计模糊核和原始图像。 3.4 运动模糊复原： 专门分析了由相机或物体运动引起的线性模糊，并演示如何通过识别模糊核的特点（如直线形状）来进行复原。 第四部分：图像的形态学处理 形态学处理是一套基于集合论的图像分析工具，特别适用于分析和处理图像中的形状、结构和连通性。 4.1 基本形态学操作： 定义了结构元素（Structuring Element, SE）这一核心概念。详细阐述了膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）的数学定义，以及它们对图像中物体边界的影响。 4.2 复合形态学操作： 介绍基于膨胀和腐蚀的复合操作： 开运算（Opening）： 先腐蚀后膨胀，用于去除小的亮斑和使边界平滑。 闭运算（Closing）： 先膨胀后腐蚀，用于填充小的孔洞和连接断裂的区域。 形态学梯度： 通过膨胀和腐蚀的差值，用于边缘的提取。 4.3 图像分割中的应用： 探讨形态学方法在连接组件分析、骨架提取（Thinning/Skeletonization）以及基于形态学重建（Morphological Reconstruction）的流域分割法中的应用。 第五部分：图像分割：分离目标与背景 图像分割是识别和定位图像中感兴趣对象的关键步骤，是高层视觉分析的先决条件。 5.1 阈值处理： 全局阈值法： 详述 Otsu（大津法）的原理，即最大化类间方差，用于自动确定最佳分割阈值。 局部/自适应阈值法： 讨论图像不同区域光照不均时，如何采用局部统计量确定阈值。 5.2 基于区域的分割： 介绍区域生长（Region Growing）算法，从种子点出发，根据像素相似性标准合并相邻区域。同时讨论了区域分裂（Region Splitting）的概念。 5.3 边缘检测与轮廓提取： 一阶导数算子： 详细分析 Sobel、Prewitt 算子，并讲解 Roberts 交叉算子。 二阶导数算子： 重点研究 Laplacian 算子和著名的 Marr-Hildreth 算子（高斯-拉普拉斯，LoG），解释其零交叉点对应于边缘的原理。 Canny 边缘检测器： 完整复现 Canny 算法的五个步骤：高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接，强调其在抑制噪声和准确定位边缘方面的优越性。 5.4 经典高级分割方法： 水平集方法（Level Set Methods）： 介绍如何将轮廓表示为零水平集，利用偏微分方程（PDE）驱动曲线演化，实现对复杂拓扑结构物体的鲁棒分割。 主动轮廓模型（Snakes）： 阐述能量最小化框架下的活动轮廓模型，及其在轮廓跟踪中的应用。 第六部分：小波变换与图像压缩 本部分聚焦于图像的变换域表示，特别是小波变换，它在高效压缩和特征提取中扮演核心角色。 6.1 傅里叶分析回顾与局限： 简要回顾傅里叶变换在时域-频域局部化上的不足。 6.2 离散小波变换（DWT）： 深入讲解多分辨率分析（MRA）的概念。详细阐述二维离散小波变换的分解结构（LL, LH, HL, HH 子带），以及其作为一种优化的、稀疏的图像表示手段的优势。 6.3 小波在图像压缩中的应用： 以 JPEG 2000 标准为例，说明如何利用 DWT 结合量化和熵编码（如 EBCOT）实现高效的无损或有损压缩。 结语：迈向更智能的视觉系统 《数字图像处理的艺术与科学》不仅提供了扎实的数学工具箱，更培养了读者从信号处理的角度审视图像问题的能力。全书贯穿了严谨的数学推导和直观的几何解释，大量配有 MATLAB/Python 代码示例（作为附录），确保理论知识能够顺利转化为实际的工程解决方案。学习完本书，读者将能够自信地应对从基础的图像增强到复杂的图像分割与复原等一系列挑战，为进一步深入研究计算机视觉、模式识别和医学影像分析打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计初见便抓住了我的眼球，那种带着年代感的纸张质感和沉稳的字体排版，让人立刻联想到知识的厚重与严谨。我本来对这类偏向理论基础的理工科书籍抱持着一丝敬畏，担心内容会过于晦涩难懂，但翻开第一页后，这种担忧便烟消云散了。作者在引言部分的处理非常巧妙，没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一些生活中的类比，比如描述一个声音信号如何从产生到传播再到被接收和解析的过程，将抽象的概念具象化。这使得初学者也能快速建立起对核心概念的直观理解。尤其让我印象深刻的是，书中关于“时域”与“频域”的切换讲解，作者没有采用那种冷冰冰的定义堆砌，而是用了一种类似“换个角度看世界”的方式来引导读者，仿佛在教我们如何用不同的滤镜去观察同一个物理现象。这种教学上的耐心和对读者体验的关注，让原本枯燥的学习过程变得像是在探索一个有趣的谜题，每揭开一个层面，都能感受到知识体系的严密和美感。

评分☆☆☆☆☆

作为一个非科班出身，但工作需要接触相关领域知识的人来说，这本书的实用性是我最看重的一点。很多理论书籍往往停留在高深的数学层面，让人感觉脱离实际应用，但这本在关键处总能找到理论与工程实践的连接点。书中穿插的案例分析，虽然是简化的模型，但它们清晰地展示了某个理论工具在解决实际问题时的威力。比如，在讲解卷积积分时，作者没有仅仅停留在积分本身的计算上，而是详细分析了系统响应如何通过输入信号与系统冲激响应的卷积来实现，这对于理解滤波器设计和系统建模至关重要。更难能可贵的是，它对一些容易混淆的边界条件和特殊情况也做了细致的讨论，这在实际调试和验证过程中是至关重要的“避坑指南”。这本书真正做到了“授人以渔”，让我不仅知道“是什么”，更明白了“为什么是这样”以及“在特定条件下该如何运用”。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我手里有很多相关的参考资料，但真正能让我沉下心去啃完的并不多。这本书的另一个突出优点是它在保持理论深度的同时，对不同知识点的“深度广度”进行了精准的平衡。它没有试图在每一个细节上都进行面面俱到的数学推导，而是聪明地在关键的转折点上进行了足够的阐述，对于一些已有的成熟结论，则适当地点到为止，将篇幅留给更具启发性的部分。比如，在讨论系统的稳定性判据时，书中对李雅普诺夫稳定性等更进阶的概念只是简要介绍，避免了让初学者在早期就陷入过度复杂的分析中。这种“主次分明”的编辑思路，使得整本书的阅读节奏非常流畅，不会让人在某一处卡住太久。它成功地在学术的严谨性和读者的接受度之间找到了一个近乎完美的平衡点，是知识学习路径中不可或缺的一块坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构编排实在是太精妙了，它完全颠覆了我过去对教科书“章节线性推进”的刻板印象。内容上的逻辑链条构建得如同一个精密的建筑群，每一个章节都不是孤立存在的，而是互相支撑、层层递进的。举个例子，在讲到傅里叶变换的推导时，作者并没有急于给出最终的积分形式，而是先回顾了泰勒展开在近似计算中的应用，然后自然而然地引入了周期延拓的概念，最后才水到渠成地导出了核心公式。这种循序渐进的叙述方式，极大地降低了理解门槛。我特别欣赏书中大量的图示和旁注，它们不是简单的插图，而是对文字描述的精准补充和强调。很多复杂的数学推导在图示的辅助下，一下子就变得清晰明了，不再是那些令人望而生畏的符号堆砌。读完一个章节，我感觉自己不是被动地接收信息，而是在作者的带领下，主动地完成了知识的构建过程，成就感非常高。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，说实话，比我预想的要“人性化”得多。它没有采用那种刻板的、冰冷的学术腔调，而是带着一种温和的引导性。阅读体验上，它更像是一位经验丰富的导师在和你进行一对一的探讨，而不是一本冰冷的参考手册。有些地方，作者会用非常生活化的语言来描述数学上的约束条件，比如描述“理想”与“现实”的差距时，那种语气的把握，让人感觉作者非常理解读者的困惑点。尤其是在涉及到一些高度抽象的数学工具，比如拉普拉斯变换的收敛域问题时，作者并没有直接抛出复杂的证明，而是通过对物理意义的反复强调来固化读者的认知，这种“重意境轻形式”的教学策略，对提升阅读的持久兴趣大有裨益。每次合上书本，心里都不会有那种被知识重压的感觉，反而是一种被耐心引导后的豁然开朗。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆