多媒体技术基础与项目实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:文东

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2010-5

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787030272928

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体技术
• 多媒体基础
• 项目实训
• 计算机应用
• 实践教学
• 高等教育
• 教材
• 音视频技术
• 图像处理
• 交互设计

好的，以下是一份针对《多媒体技术基础与项目实训》之外的，关于《数字图像处理与计算机视觉基础》的详细图书简介。 --- 图书简介：《数字图像处理与计算机视觉基础》 第一部分：图像世界的底层逻辑与数学基石 《数字图像处理与计算机视觉基础》是一本旨在深入剖析数字图像获取、表示、增强、分析以及最终实现智能理解的权威教材与实践指南。本书不仅仅停留在软件操作的层面，而是将重点放在支撑现代视觉技术的核心算法原理与严谨的数学模型之上。 本书的开篇部分致力于构建坚实的理论基础。首先，我们将详细阐述图像的数字表示，包括采样（Sampling）与量化（Quantization）的理论依据，如何精确描述连续光信号到离散像素矩阵的转化过程。随后，深入探讨图像的数学描述，重点讲解傅里叶变换（Fourier Transform）、小波变换（Wavelet Transform）在图像频域分析中的作用，这是理解滤波、去噪与压缩机制的关键。我们系统地介绍了线性系统理论在图像处理中的应用，包括卷积（Convolution）的精确定义及其在空间域和频域的操作。 在基础理论之后，本书将聚焦于图像增强技术。不同于简单的滤镜应用，我们详细解析了空间域增强方法，如直方图均衡化（Histogram Equalization）、灰度线性/非线性变换背后的统计学原理。随后，进入更高级的频域增强，探讨如何利用低通、高通、带通滤波器（如理想滤波器、Butterworth 滤波器）来有效抑制噪声或锐化图像边缘。对于噪声处理，本书提供了详尽的噪声模型分析（如高斯噪声、椒盐噪声），并对比了均值滤波、中值滤波、高斯滤波等多种空间域去噪方法的适用场景与性能权衡。 第二部分：图像特征的提取与分割的艺术 计算机视觉的基石在于如何从像素海洋中准确识别出有意义的结构。本书的第二部分深入讲解了图像分割与特征提取的关键技术。 我们从边缘检测入手，详细推导了经典的梯度算子（如Sobel, Prewitt, Roberts），并重点阐述了对噪声鲁棒性更强的Canny边缘检测算法的完整流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制以及双阈值连接。 图像的特征表示是理解视觉对象的前提。本书花费大量篇幅讲解了局部特征描述符的构建，包括Harris角点检测器的原理与实现，以及在尺度空间理论下的SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）算法，深入剖析了它们如何实现对旋转、缩放和光照变化的鲁棒性。 图像分割是分离前景与背景的关键步骤。我们不仅介绍传统方法如阈值分割（Otsu's法）和区域生长，更详尽地分析了基于图论的分割方法，如Graph Cut（图割）的能量函数构建与最小割求解。对于更复杂的场景，本书也引入了活动轮廓模型（Snakes），解释了如何利用能量最小化框架来精确拟合目标边界。 第三部分：三维重建与现代计算机视觉范式 随着深度学习的兴起，计算机视觉进入了一个新的时代。本书的第三部分将视角从二维处理扩展到三维世界，并系统梳理了经典方法与现代方法的融合。 几何视觉基础是理解三维场景的关键。我们详细讲解了相机模型（针孔模型、畸变校正），立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，包括视差的计算与深度图的生成，以及多视图几何中的基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的求解过程，这些是实现三维重建的数学骨架。 在图像变换与配准方面，本书讲解了仿射变换、透视变换的应用，特别是如何利用RANSAC（随机采样一致性）算法在存在大量外点干扰的情况下，鲁棒地估计出精确的几何变换参数。 最后，为了与时俱进，本书专门设置章节讨论基于深度学习的视觉任务的底层逻辑。虽然本书侧重于传统方法的基础，但我们清晰地界定了深度学习方法（如CNNs）在分类、目标检测（如Faster R-CNN的区域提议网络思想）中的核心优势与局限性，并阐述了如何利用传统特征工程（如HOG、LBP）与深度学习框架相结合的混合模型，为读者在实际工程中进行技术选型提供清晰的指导。 本书的特色与适用对象 《数字图像处理与计算机视觉基础》以严谨的数学推导和清晰的算法流程为核心。每章后附有详细的算法伪代码和C++/Python的实现要点，旨在帮助读者不仅“知道”如何做，更能“理解”其背后的计算过程。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、模式识别等专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性地掌握图像处理与计算机视觉底层原理的工程师和研究人员。掌握本书内容，读者将能够独立设计、实现和优化各种复杂的图像分析与理解系统。 ---

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