Encyclopaedic Dictionary of Signal and Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sandham, William/ Hamilton, David

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页数:0

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出版时间:

价格:695.00 元

装帧:

isbn号码:9780471485261

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 图像处理
• 百科全书
• 字典
• 工程
• 电子工程
• 通信
• 模式识别
• 数学
• 算法

《信号与图像处理百科全书式词典》是一本旨在全面梳理和阐释信号与图像处理领域核心概念、理论方法、算法模型以及前沿技术的权威性参考工具书。本书以其百科全书式的广度和词典式的精确性，致力于为信号与图像处理领域的科研人员、工程师、学生以及相关从业者提供一个系统、深入的学习和研究平台。 全书结构严谨，条理清晰，涵盖了信号与图像处理的几乎所有重要分支。从基础的信号理论，如傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等，到数字信号处理的核心技术，如滤波器设计（FIR、IIR）、采样理论、量化、谱估计等，都进行了详尽的阐述。对于图像处理部分，本书深入探讨了图像的获取、表示、增强、复原、分割、识别、压缩等各个环节。特别地，书中对经典的图像增强技术，如直方图均衡化、灰度变换、空间域滤波（卷积、中值滤波、高斯滤波等）以及频率域滤波（低通、高通、带通滤波等）进行了深入的剖析，并对图像复原中常用的逆滤波、维纳滤波、盲复原等方法进行了详实的解释。 在更高级和前沿的领域，《信号与图像处理百科全书式词典》同样展现了其深度和广度。本书详细介绍了各种图像分割技术，包括阈值分割（全局阈值、自适应阈值）、区域生长法、边缘检测（Sobel、Prewitt、Canny算子等）、以及基于模型的方法。在图像识别方面，本书系统地梳理了从传统特征提取（如SIFT、HOG）到基于深度学习的端到端识别方法，并对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）在图像处理中的应用进行了深入的探讨。此外，本书还涵盖了机器学习在信号与图像处理中的重要应用，如支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）、决策树等分类与回归算法，以及聚类算法在图像特征分析中的应用。 本书的特色之一在于其对数学理论的严谨性把握。对于每一个概念和算法，本书都提供了清晰的数学推导和原理阐释，帮助读者理解其背后的数学逻辑。同时，为了便于实践应用，书中也穿插了大量的算法伪代码和实际案例分析，使读者能够将理论知识转化为实际操作能力。例如，在介绍小波变换时，不仅阐述了其时频分析的优势，还详细介绍了离散小波变换（DWT）的实现过程，并举例说明其在图像去噪和特征提取中的应用。 《信号与图像处理百科全书式词典》对于当前热门的领域也给予了充分的关注。例如，书中专门辟有章节讨论了三维图像处理、医学图像处理、遥感图像处理、视频信号处理以及新兴的图形学和计算机视觉技术。对于深度学习在图像处理中的突破性进展，如生成对抗网络（GAN）在图像生成和风格迁移方面的应用，以及Transformer在视觉任务中的潜力，本书都进行了前瞻性的介绍和分析。 作为一本“百科全书式”的词典，本书的每个词条都力求做到独立成章，内容详实，便于读者快速查找和理解。词条之间通过交叉引用进行关联，形成一个相互连接的知识网络，帮助读者建立起对整个领域的系统认知。无论是初学者希望建立扎实的理论基础，还是资深研究者需要深入了解某个特定技术或最新进展，都能在本书中找到所需的知识。 本书的编写团队汇集了信号与图像处理领域的顶尖专家，他们将各自多年的研究成果和实践经验融入书中，保证了内容的权威性、准确性和前沿性。从基础概念到复杂模型，从经典算法到最新技术，《信号与图像处理百科全书式词典》无疑将成为该领域内不可或缺的参考资料，为推动该领域的研究和应用发展贡献重要力量。

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我最近在准备一个关于图像恢复的课题，希望能找到一些经典但不过时的理论支撑。当我翻开这本书关于图像处理的章节时，我简直是眼前一亮。它对噪声模型的分类和处理方法进行了非常详尽的梳理，尤其是对维纳滤波和卡尔曼滤波在图像去噪中的应用场景区分得极为精妙。我之前一直混淆两者在某些特定条件下的适用性，这本书通过具体的案例分析，帮我彻底厘清了思路。更让我惊喜的是，它并没有止步于经典的线性方法，而是对非线性扩散滤波器的发展历程也进行了回顾，虽然篇幅不长，但关键的偏微分方程和边界条件的处理都交代得非常清楚。对于我这种需要撰写技术报告的人来说，书中的术语定义统一、表述严谨，引用和溯源也做得非常到位，极大地方便了我对相关背景知识的查证工作。这本书的体量确实让人望而生畏，但一旦你进入它的知识体系，就会发现它就像一个训练有素的向导，精确地把你带到每一个重要的理论路口，让你不会迷失在浩瀚的文献海洋中。这种结构化的知识呈现方式，是很多现代网络资源所不具备的深度和广度。

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这本书的装帧和排版虽然给人一种稳重、甚至略显刻板的印象，但其内容覆盖的广度绝对是惊人的。我曾经尝试用它来查询一些非常细分的领域，比如早期的数字音频压缩标准中的特定量化算法，或者在医学影像处理中使用的早期迭代重建方法，令我惊讶的是，它竟然都有所涉及，虽然不是主篇幅，但作为“词典”的一部分，它提供了足够多的关键词和参考方向。这本大部头更像是一个知识宇宙的星图，而不是一个线性阅读的小说。它强大的地方在于其知识的密度和交叉引用网络的完整性。你从一个点出发，总能通过书中的引导，找到与之相关的另一个领域的知识点。这种体系化的知识架构，使得它在需要快速构建对某一复杂系统整体认知的初期阶段，表现得尤为突出。它避免了现代电子资料中信息碎片化、上下文缺失的问题，提供了一个完整且自洽的知识框架，让人在学习时信心十足，不惧怕任何知识盲区。

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对于我这种非科班出身，半路出家搞信号处理的人来说，很多教材的预备知识要求太高了，一上来就默认你已经掌握了高等数学和概率论的全部内容。然而，这本书的处理方式非常体贴。在介绍那些需要大量微积分和线性代数知识的章节前，它会用非常简洁的篇幅，用最贴近物理直觉的方式来回顾必要的数学工具，比如对拉普拉斯变换的引入，它花了相当大的篇幅来解释其在处理瞬态响应时的优势，而不是简单地给出定义和性质。这种教学上的智慧，让读者在学习核心技术的同时，也能温习或补强必要的数学基础。我记得我当时在学习MIMO通信中的预编码技术时，对奇异值分解（SVD）的应用感到困惑，这本书里关于SVD在数据降维和特征提取方面的介绍，配上信号空间投影的图示，让我豁然开朗。它仿佛知道读者会在哪里卡住，并在那个点上备好了足够的“拐杖”和“说明书”。这本书的深度和对读者学习路径的关怀，是很多纯粹的学术专著所缺乏的。

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这本书的封面设计得相当有年代感，那种深蓝色的封底配上烫金的字体，一下子就把人拉回了上世纪八九十年代的学术氛围里。我拿到手的时候，第一感觉是“沉甸甸的”，分量十足，一看就知道是那种能坐“镇书架”的角色。内页的纸张质量不错，虽然不是那种光泽感很强的铜版纸，但印刷清晰度很高，即便是早期的图表和公式，也都能看清楚细节。我记得我当时最感兴趣的是它对早期信号处理理论的阐述，尤其是那些关于傅里叶变换和卷积的几何解释部分，作者用非常直观的方式把抽象的数学概念描绘出来，这对于初学者来说简直是福音。我记得当时我对着书里一个关于频谱分析的图示看了很久，它清晰地展示了不同频率分量在时域和频域中的对应关系，这种系统性的梳理，远比我之前零散地阅读各种论文要高效得多。这本书的排版也很考究，虽然篇幅巨大，但章节之间的逻辑衔接非常顺畅，从基础概念到高级应用，层层递进，读起来非常有节奏感。我个人认为，对于希望打下坚实理论基础，而不是仅仅停留在软件操作层面的工程师或研究人员来说，这本书的价值是无可替代的。它更像是一本工具书和教科书的完美结合体，随时可以翻阅，每次都能找到新的启发。

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说实话，我买这本书最初是抱着“收藏”的心态，毕竟能把信号与图像处理这么庞杂的领域汇集在一本“百科全书”式的字典里，本身就是一件了不起的成就。但真正开始使用后，我发现它的实用价值远超我的预期。我尤其欣赏它对各种算法的“前世今生”的描述。比如，谈到边缘检测时，它不仅详细解释了Sobel和Prewitt算子，还深入探讨了Canny算法的优化原理，甚至还提到了早期使用形态学操作进行边缘提取的思路。这种历史的纵深感，让读者能够理解为什么某些看似“老旧”的算法至今仍然被用作基准或对比项。此外，这本书的索引系统做得非常出色，虽然我没有直接查看目录或索引，但在查找特定概念时，总能通过前后章节的交叉引用快速定位到相关内容。这对于需要进行跨领域知识整合的研究者来说，是极大的便利。这本书的价值不在于提供最新的开源代码实现，而在于提供构建这些算法所需的坚实数学和理论基石，是那种能让你从“会用”提升到“能创造”的桥梁。

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