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出版者:

作者:田增国

出品人:

页数:386

译者:

出版时间:2009-2

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787302194187

丛书系列:

图书标签:

• 网络技术
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• 网络规划
• 网络运维

《数字图像处理与分析》 本书是一本深入探讨数字图像处理与分析技术的专业著作，旨在为读者提供系统、全面的理论知识和实践指导。从基础的图像采集、增强、复原，到高级的图像分割、特征提取、模式识别，再到前沿的图像融合、三维重建和医学影像分析等领域，本书都进行了详尽的阐述。 第一部分：数字图像基础 图像的获取与表示： 详细介绍了不同类型的图像传感器（如CCD、CMOS），数字图像的采样、量化过程，以及像素、灰度级、色彩空间（RGB、HSV、CMYK等）等基本概念。同时，探讨了图像文件格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF）及其特性。 图像的数学基础： 阐述了数字图像处理所依赖的数学工具，包括傅里叶变换（一维、二维）、离散余弦变换（DCT）、小波变换等，以及它们在图像压缩、去噪、特征提取等方面的应用。 第二部分：图像增强与复原 空间域增强： 深入讲解了点运算（如亮度、对比度调整、直方图均衡化）、区域运算（如平滑滤波、锐化滤波），并分析了各种滤波器（如高斯滤波器、Sobel算子、Laplacian算子）的原理和优缺点。 频率域增强： 介绍如何利用傅里叶变换对图像进行频率域的滤波，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等，以及如何实现图像的锐化和去模糊。 图像复原： 探讨了不同类型的图像退化模型（如运动模糊、高斯模糊、椒盐噪声），以及相应的复原算法，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割： 详细介绍了各种图像分割技术，包括阈值法（全局阈值、局部阈值、Otsu法）、边缘检测（Roberts、Prewitt、Sobel、Canny等算法）、区域生长法、分水岭算法、以及基于图论的分割方法（如Graph Cut）。 特征提取： 讲解了如何从分割后的图像中提取有意义的特征，包括几何特征（面积、周长、质心、矩）、纹理特征（灰度共生矩阵、LBP）、形状特征（傅里叶描述符、Hu不变矩）等，并介绍了一些先进的特征描述符。 第四部分：模式识别与图像分析 分类器设计： 介绍了常见的分类器，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、贝叶斯分类器、决策树、神经网络（包括深度学习中的卷积神经网络CNN）等，并讨论了它们的分类原理和应用。 聚类分析： 讲解了无监督学习中的聚类算法，如K-Means、层次聚类、DBSCAN等，用于对图像数据进行分组。 目标检测与识别： 涵盖了从图像中检测和识别特定对象的技术，包括传统的基于特征的方法和基于深度学习的目标检测框架（如R-CNN系列、YOLO、SSD）。 图像配准： 介绍了如何对齐两幅或多幅图像，以实现信息的融合或比较，包括刚性配准、仿射配准、非刚性配准等。 第五部分：高级图像处理技术与应用 图像融合： 探讨了不同源图像的信息融合技术，以获得更全面、更准确的图像信息，例如多尺度图像融合、基于特征的融合。 三维视觉： 介绍了从二维图像重建三维场景的方法，如立体视觉、运动恢复结构（SfM）、多视角立体视觉（MVS）。 图像压缩： 深入分析了无损压缩和有损压缩技术，重点介绍JPEG、JPEG2000等标准，以及小波变换在压缩中的作用。 图像复原（更深入）： 探讨了更复杂的退化模型和复原方法，如盲去卷积。 特定领域应用： 结合实际案例，详细介绍了数字图像处理在医学影像分析（如CT、MRI图像处理）、遥感图像处理、工业检测、人脸识别、视频监控等领域的应用。 本书不仅侧重于算法的理论推导和数学原理，还提供了大量的伪代码和算法流程，并指导读者如何利用现有的图像处理库（如OpenCV）进行实践。通过学习本书，读者将能够深刻理解数字图像处理的精髓，并能够将其应用于各种实际问题中，解决复杂的技术挑战。本书适合计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、通信工程等相关专业的本科生、研究生以及从事图像处理、计算机视觉、人工智能等领域的研究人员和工程师阅读。

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我对这本书中关于网络故障排查那一章的期望值是最高的，毕竟“管理”二字是书名的一部分。我期待能看到一些基于真实世界场景的“剧本”——比如，用户反馈“网页加载慢”，系统管理员应该如何从链路层开始，逐步向上层排查，用到的命令行工具是什么，预期的输出结果应该是什么样的，以及如何排除常见的配置错误。然而，这一部分的内容却显得过于理论化和概念化。它罗列了一堆理论上的故障类型（如拥塞、冲突域扩大、路由黑洞等），但对于如何利用现有的网络监控工具（比如Zabbix、PRTG或者更底层的Wireshark抓包分析）来捕获这些现象，几乎没有涉及。它似乎停留在“我们知道哪里会出问题”的阶段，而没有深入到“我们该如何使用工具找到问题所在”的实践层面。这种‘纸上谈兵’式的指导，让读者在合上书本后，面对真实的生产环境时，手中的工具箱依然是空的，不知道该从何下手。

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这本书在涉及新兴技术趋势方面的叙述，显得尤为力不从心，甚至有些滞后。在如今SD-WAN和容器化网络成为主流的背景下，任何一本严肃的网络技术读物都应该对其有所侧重。这本书对这些前沿领域的提及，如同蜻蜓点水，用几个段落简单地勾勒了一下概念，然后便迅速回到了对传统路由协议的重复讲解上。这让我不禁怀疑，这本书的更新频率是否跟不上行业的发展速度。我购买它，是希望站在前人的肩膀上，快速掌握当前主流技术栈，而不是花费大量时间去精研那些可能在未来几年内逐渐被替代的旧有模型。如果一本书不能帮助读者建立面向未来的技术视野，那么它的时效性就会大打折扣，读者需要付出额外的努力去查找和学习那些真正能够应用到当前项目中的新知识，这显然违背了我们阅读专业书籍以求效率的初衷。

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这本书的叙述方式，真的让人有些摸不着头脑，它的逻辑跳跃性非常大，仿佛作者是从不同的讲义里把章节拼凑起来的。前一章还在详细分析ARP协议的工作流程，图文并茂地展示了免费ARP的应用场景，我正准备深入理解一下MAC地址与IP地址绑定在安全上的意义，下一章立马就跳到了BGP的路径选择属性，而且上来就用了大量的专业术语，没有任何铺垫。我不得不经常停下来，翻阅前面章节的内容，甚至不得不去搜索引擎上查找一些基本的术语定义，这极大地打断了阅读的连贯性。它给我的感觉是，作者默认读者已经具备了相当扎实的计算机基础和网络知识背景，所以他可以肆无忌惮地省略掉那些“基础”的解释步骤。对于我这种从零开始，想通过阅读专业书籍系统构建知识体系的人来说，这种阅读体验无疑是挫败的。如果作者能更注重知识的循序渐进，或者至少在不同复杂度的章节之间设置一些过渡和总结性的桥梁，这本书的价值可能会提升一个档次。

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从排版和视觉设计上来看，这本书也透露着一股浓浓的“上个世纪”的气息。插图大多是黑白像素级的简单方框图，线条生硬，配色单一，几乎看不到任何现代网络拓扑图中常见的色彩区分和逻辑分层的美感。我理解技术书籍以内容为王，但良好的视觉呈现对于理解复杂结构是至关重要的。例如，在解释复杂的交换机VLAN划分和Trunking配置时，如果能用清晰的彩色流程图，把数据帧的Tagging和Untagging过程可视化，读者就能瞬间把握精髓。但这本书里，很多关键步骤都需要依靠密密麻麻的文字描述来硬啃，这无疑增加了理解的难度和阅读的枯燥感。我感觉自己像是在阅读一份打印出来的命令行手册，而不是一本旨在教学的现代技术专著。这或许反映了出版社在排版和设计上的投入比较保守，使得原本可能有趣的知识点，在呈现上显得沉闷而缺乏吸引力。

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这本书，说实话，拿到手里的时候，我还有点小小的期待。毕竟现在这个时代，网络无处不在，对网络底层的一些技术原理和管理维护知识，是硬需求，无论你是搞开发的还是做运维的，都绕不开。我本来以为它能像一本武功秘籍一样，把那些复杂的协议栈、路由算法，用一种极其清晰易懂的方式剖开来，最好能结合一些最新的云原生、SDN的实践案例，让我能茅塞顿开，立刻就能上手解决工作中遇到的那些棘手的网络延迟和丢包问题。但读完之后，感觉它更像是一本陈旧的教科书，很多理论知识点堆砌在一起，虽然涵盖面广，从OSI七层模型到TCP/IP协议族的经典解析，甚至还花了大篇幅讲了早期的一些局域网技术，但总觉得缺少了一股“灵气”。它像一个知识的百科全书，把能想到的概念都罗列出来了，却没有真正告诉我，在面对一个实际的企业级网络故障时，应该如何系统性地去排查、去定位。特别是关于网络安全和最新的网络虚拟化技术，介绍得相当单薄，几乎是点到为止，这对于追求实战效果的我来说，实在有些意犹未尽，更像是对着地图描述了一遍地形，却没教我怎么走路。

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