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页数:245

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出版时间:2009-3

价格:22.00元

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isbn号码:9787560621975

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《数字图像处理与计算机视觉：基础理论与前沿应用》 一、 概述：开启感知世界的新维度 本书旨在为读者构建一个全面、深入且富有实践性的数字图像处理与计算机视觉知识体系。在信息爆炸的时代，视觉信息已成为人类获取和理解世界最主要的方式之一。从智能手机中的美颜算法，到自动驾驶汽车对复杂场景的实时理解，再到医疗影像诊断的辅助决策，数字图像处理与计算机视觉技术正以前所未有的深度和广度渗透到我们生活的方方面面。 本书摒弃了单纯的理论堆砌，而是力求将严谨的数学基础、成熟的经典算法与当前最热门的深度学习方法有机结合。我们的目标是培养读者不仅能够“会用”现有的工具，更能“理解”工具背后的原理，并具备“创新”解决实际问题的能力。全书内容覆盖了从图像基础表示、增强、恢复，到复杂的模式识别、三维重建及前沿的生成模型，旨在为理工科学生、研究人员以及相关领域的工程师提供一本权威且实用的参考手册。 二、 理论基石：从像素到世界的构建 1. 图像的本质与数字化表示： 本部分深入探讨了光、颜色与人眼视觉系统的工作原理，这是理解后续所有处理技术的基础。我们将详细阐述模拟信号如何通过采样和量化过程转化为数字图像，讨论空间分辨率、灰度级对图像质量的影响，并介绍主流的彩色模型（如RGB、CMYK、HSV等）及其在不同应用场景下的适用性。特别地，我们会对图像在计算机中的存储格式（如TIFF、JPEG、PNG的内部结构）进行剖析，为后续的编码与压缩打下基础。 2. 图像的频域分析与变换： 傅里叶变换（Fourier Transform）是连接图像空间域与频率域的桥梁。本书将细致讲解二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的数学推导及其在图像处理中的核心作用。通过频率域的视角，读者将深刻理解图像中的边缘、纹理和噪声分别对应于高频还是低频分量。在此基础上，我们将系统介绍经典的滤波器设计方法，包括理想滤波器、巴特沃斯滤波器（Butterworth）和高斯滤波器（Gaussian），并侧重讨论它们在图像平滑、锐化和周期性噪声去除中的效果对比与局限性。此外，小波变换（Wavelet Transform）作为一种局部化的时频分析工具，其在图像多分辨率分析和压缩中的优势也将被详尽阐述。 3. 图像增强与复原： 图像增强旨在改善人眼对图像的感知质量，而图像复原则是试图从含噪声或模糊的图像中恢复出原始清晰图像。在增强方面，本书不仅涵盖了直方图均衡化及其自适应版本（如CLAHE），还深入讨论了空间域的点运算、线运算和区域运算。在复原部分，我们将聚焦于降质模型的建立，详细讲解维纳滤波（Wiener Filtering）的最小均方误差原理，以及基于盲解卷积的迭代算法，帮助读者理解如何在信息不完全的情况下进行有效的图像恢复。 三、 核心技术：特征提取与目标识别 4. 图像分割：从区域到边界的划分： 分割是计算机视觉任务中的关键一步，它将图像划分为具有语义意义的独立区域或对象。本书系统地介绍了基于阈值的分割方法（Otsu法）、基于区域生长的方法，以及经典的边缘检测算子（如Sobel、Prewitt、Canny）。重点内容将放在主动轮廓模型（Active Contours/Snakes）和水平集方法（Level Sets）上，这些方法利用能量泛函最小化的思想，实现了对复杂、不规则边界的精确拟合。此外，我们将探讨图割（Graph Cut）理论在交互式分割中的应用。 5. 特征提取与描述： 成功的识别依赖于对图像内容的高度抽象和稳定描述。本章将深入剖析经典特征提取算法的数学基础和鲁棒性： 兴趣点检测： Harris角点、LoG（Laplacian of Gaussian）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）及其后续改进如SURF。我们将详细解析SIFT中尺度空间构建、关键点定位与描述子生成的全过程。 边缘与Hough变换： 探讨如何利用Hough变换从噪声数据中稳健地检测出直线、圆等几何原语。 纹理分析： 介绍基于灰度共生矩阵（GLCM）的统计描述方法，以及Gabor滤波在纹理特征提取中的应用。 6. 几何变换与图像配准： 图像间的几何变换（如平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换）是图像配准、三维重建和增强现实技术的基础。本书将详细推导齐次坐标系下的矩阵变换原理，并讲解如何通过求解单应性矩阵（Homography Matrix）来实现平面图像的校正和拼接。图像配准则被视为一个优化问题，我们将讨论基于灰度相关性、相位相关性以及特征点匹配的配准算法。 四、 迈向智能：深度学习在视觉中的革命 7. 卷积神经网络（CNN）基础理论与架构： 本章是本书的前沿核心部分，专门为希望将深度学习应用于视觉任务的读者准备。我们将从最基础的神经元模型出发，系统介绍卷积层的参数共享和稀疏连接特性，池化层的作用，以及激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择对网络收敛性的影响。接着，我们将详细剖析经典的CNN架构演进历程： LeNet-5与AlexNet： 深度学习在图像分类领域的里程碑。 VGG网络： 探究小尺寸卷积核的堆叠策略。 GoogLeNet/Inception网络： 理解网络内部的“瓶颈层”设计与多尺度特征融合。 ResNet（残差网络）： 深入理解残差连接（Residual Connection）如何解决深度网络中的梯度消失问题。 8. 深度学习在具体视觉任务中的应用： 我们将以实践案例为导向，讲解如何利用预训练模型（如ImageNet上训练的模型）进行迁移学习（Transfer Learning），并针对以下关键任务展开： 目标检测（Object Detection）： 对比基于区域的（R-CNN系列）和单阶段（YOLO, SSD）检测器的原理、速度与精度权衡。 语义分割（Semantic Segmentation）： 介绍全卷积网络（FCN）以及U-Net架构在医学图像分割中的巨大成功。 实例分割（Instance Segmentation）： 探讨Mask R-CNN如何结合目标检测与像素级分类。 五、 进阶主题与未来展望 9. 视觉测距与三维重建： 本章将介绍从二维图像恢复三维场景信息的关键技术。包括：单目视觉下的透视几何、双目视觉的视差计算与深度图生成（立体匹配算法）、以及基于运动恢复结构（SfM）的基本流程。 10. 图像生成与对抗学习： 本书最后聚焦于当前最活跃的研究领域——图像合成。我们将详细介绍生成对抗网络（GANs）的结构（生成器与判别器的博弈过程）、损失函数的设计，以及其在图像超分辨率、风格迁移（Neural Style Transfer）和高保真图像生成中的前沿应用。 总结： 《数字图像处理与计算机视觉：基础理论与前沿应用》不仅是一本教材，更是一份指导读者驾驭视觉信息处理浪潮的工具箱。全书内容结构严谨，推导详尽，并结合大量的图示和代码示例（基于Python/OpenCV环境），确保读者能够理论联系实际，最终掌握构建未来智能视觉系统的核心能力。

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我不得不提一下书中关于采样定理的讲解，这对我这个初学者来说是至关重要的一环。很多人可能会觉得采样定理只是一个简单的数学公式，但作者通过生动的类比和详实的图示，让我深刻理解了“过采样”和“欠采样”的含义及其对信号重建的影响。书中详细解释了奈奎斯特-香农采样定理的由来，以及为什么在实际应用中我们需要引入抗混叠滤波器。更令我惊喜的是，书中还讨论了实际采样过程中可能遇到的各种非理想情况，例如采样时钟的抖动、量化误差等，并给出了相应的处理方法。这种对细节的关注，让我对数字信号处理的整个流程有了更全面、更深入的认识。

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作为一名刚刚涉足数字信号处理领域的学生，我一直都在寻找一本能够真正引导我入门、同时又能提供足够深度和广度的教材。在翻阅了市面上几本颇受好评的图书后，我最终选择了《数字信号处理》。坦白说，在我打开这本书的第一页之前，我内心是怀揣着一种既期待又忐忑的心情，毕竟“数字信号处理”这个概念本身就自带一些技术壁垒感，我担心自己会望而却步。然而，从我开始阅读的第一个章节起，这种顾虑便烟消云散了。作者以一种极其友善且富有条理的方式，将原本可能显得枯燥抽象的概念，通过生动形象的比喻和逐步深入的讲解，变得触手可及。例如，在介绍离散时间信号和系统时，作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从我们日常生活中能够感知到的声音、图像等信号的离散化过程入手，让我们体会到信号处理的实际意义。这种“由浅入深，由表及里”的教学方法，极大地降低了学习的门槛，让我能够专注于理解核心概念，而不是被晦涩的数学符号所困扰。

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在学习过程中，我对书中的章节结构和知识点的组织方式给予了高度评价。作者似乎非常理解学习者的认知曲线，将复杂的知识点拆解成若干个易于理解的模块，并且每个模块之间都存在着清晰的逻辑联系。例如，在讲到Z变换的时候，作者并没有急于引入其反变换，而是先详细阐述了Z变换的性质，以及它在分析离散时间系统中的优势，包括系统稳定性、因果性等重要概念。这种循序渐进的教学方式，让我能够在一个扎实的基础上，逐步建立起对Z变换及其应用的完整认知。此外，书中提供的习题也恰到好处，既有巩固基础的计算题，也有启发思维的应用题。通过解决这些习题，我不仅能够检验自己对知识点的掌握程度，更能培养解决实际问题的能力。

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我必须强调的是，这本书在数学推导的处理上，可以说是既严谨又不失优雅。对于一些复杂的数学公式和定理，作者并没有简单地罗列出来，而是尝试用更直观的方式来解释其背后的含义和物理意义。例如，在讲解功率谱密度时，书中通过对信号能量分布的分析，将抽象的数学概念具象化，让我更容易理解信号的频率成分是如何贡献其能量的。同时，书中也提供了完整的数学推导过程，并且在关键步骤进行了详细的标注和解释，这对于那些希望深入理解数学原理的读者来说，无疑是非常有价值的。我发现，正是这种对数学严谨性的坚持，与对概念直观性的追求相结合，才使得这本书能够在深度和易读性之间取得完美的平衡。

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这本书在介绍数字滤波器时，其详尽程度和清晰度都给我留下了深刻的印象。从无限冲激响应（IIR）滤波器到有限冲激响应（FIR）滤波器，作者都进行了详细的介绍，包括它们的数学模型、系统函数以及设计方法。我尤其喜欢书中对于滤波器性能指标的阐述，例如通带、阻带、过渡带、幅度响应和相位响应等，这些概念都通过直观的图表和形象的比喻得到了充分的解释。此外，书中还详细讨论了不同类型滤波器的优缺点，以及在实际应用中如何根据具体需求进行选择。例如，在需要线性相位特性的应用中，FIR滤波器往往是更好的选择，而IIR滤波器则可能在满足相同性能指标的情况下占用更少的计算资源。

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对于想要掌握数字信号处理算法的人来说，这本书提供的实践指导是无价的。书中不仅仅是理论的讲解，还巧妙地融入了大量的编程示例，尤其是在使用 MATLAB 进行信号分析和处理方面。作者并没有将编程部分视为附录，而是将其贯穿于整个教材之中，通过具体的代码片段来演示如何实现各种算法，比如FIR滤波器和IIR滤波器的设计与应用，以及FFT算法的实现和优化。这对我来说非常有帮助，因为我可以通过亲自动手实践，将书本上的理论知识转化为实际操作技能。阅读这些代码，我不仅学习到了算法的实现细节，更学到了如何利用 MATLAB 这一强大的工具来解决实际的信号处理问题。

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在我看来，这本书最宝贵之处在于它能够激发读者对数字信号处理领域的探索欲。在阅读的过程中，我不仅仅是在学习书本上的知识，更是在不断地产生新的疑问，并渴望去寻找答案。作者在某些章节的结尾，会适时地抛出一些前沿性的问题或挑战，引导读者去思考更深层次的理论和技术。例如，在讨论了自适应滤波器的基本原理之后，书中会提到在语音识别和降噪等领域的应用，并鼓励读者去进一步研究相关的算法和技术。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学理念，让我感觉自己不仅仅是在被动地接收信息，而是在主动地构建知识体系，并且对这个领域产生了浓厚的兴趣，渴望在未来的学习和工作中，能够将这些知识应用到更广阔的领域，去解决更复杂的问题。

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本书在引导读者理解离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现——快速傅里叶变换（FFT）方面，做得尤为出色。在接触这本书之前，我对DFT的概念停留在“将时域信号转换到频域”的模糊认识，而对FFT的威力也只是略知一二。这本书通过深入浅出的讲解，让我理解了DFT的数学定义，以及它是如何将一个离散时间信号分解成一系列复指数信号的。更重要的是，书中详细阐述了FFT算法的原理，包括蝶形运算和递归结构，并提供了多种实现方式的对比分析。作者还强调了FFT在实际应用中的重要性，比如在频谱分析、卷积计算以及通信系统中。我甚至发现，书中还包含了一些关于FFT算法优化技巧的讨论，这对于提高计算效率非常有指导意义。

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这本书最令我印象深刻的莫过于其对傅里叶变换的阐释。傅里叶变换在信号处理领域的重要性不言而喻，但其背后的数学原理却常常让初学者感到困惑。这本书并没有回避其复杂性，而是巧妙地将时域信号分解为不同频率的正弦和余弦波的组合这一核心思想，通过多种角度进行剖析。我尤其喜欢其中关于“窗口函数”的讨论，作者详细解释了不同窗口函数在频谱分析中的作用和权衡，并配以直观的图形和仿真示例，让我能够清晰地看到窗口函数如何影响频谱的清晰度和泄漏。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些实际应用案例，比如在音频信号处理中如何利用傅里叶变换去除噪声，或者在图像处理中如何进行频率域滤波。这些案例不仅巩固了我对理论知识的理解，更让我看到了数字信号处理在现实世界中的巨大价值，激发了我深入学习的动力。

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我特别欣赏这本书在理论讲解与实际应用之间的平衡。很多教材往往过于侧重理论推导，使得读者在学完后仍然感觉与实际应用脱节。然而，《数字信号处理》在这方面做得非常出色。在介绍完各种核心算法和理论后，作者会立即引导读者思考这些知识如何在实际工程中发挥作用。比如，在讲解卷积定理时，书中不仅给出了严谨的数学证明，还详细讨论了它在通信系统中的应用，例如如何利用卷积实现滤波和匹配滤波。另外，书中还包含了一些关于滤波器设计的内容，从巴特沃斯滤波器到切比雪夫滤波器，作者都清晰地解释了它们的设计原理、特点以及适用场景，并提供了相应的 MATLAB 代码示例。这些实例的引入，极大地增强了知识的实用性和可操作性。

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