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☆☆☆☆☆

出版者:国防工业出版社

作者:洪伟

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2001-1-1

价格:27.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787118023763

丛书系列:

图书标签:

数学
Maple
数学软件
Maple6
实用教程
科学计算
高等数学
微积分
数值分析
算法
编程
计算机软件

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具体描述

本书由浅入深，循序渐进地介绍了目前最流行的Maple 6的使用，包括基本代数运算，微积分运算，编程，线性代数，利用Maple 绘图，张量的代数运算，离散数学运算，欧氏几何学等功能。

本书的主要对象为科学研究人员，工程技术人员，理工科高等院校教师，学生。本书内容不仅面向那些对Maple 6感兴趣的初级读者和中级用户，而且对一些高级使用者也有很大的参考价值。

实用数字图像处理与分析技术第一章：数字图像基础与表示本章将深入探讨数字图像的本质、形成过程及其在计算机中的表示方法。我们将从光度学和几何学的基本概念入手，解析人眼视觉系统的工作原理，为后续的图像处理打下坚实的理论基础。重点内容包括：图像的数字化过程：详细阐述采样（Sampling）和量化（Quantization）的原理与技术，对比不同采样率和量化位数对图像质量的影响。引入奈奎斯特-香农采样定理及其在图像处理中的应用。灰度图像与彩色图像模型：深入剖析灰度级的概念，并系统介绍常见的彩色空间，如 RGB、CMY(K)、HSV 及 Lab 模型的数学定义、相互转换方法，以及它们在不同应用场景下的适用性。图像文件格式与结构：解析主流图像文件格式（如 BMP、TIFF、JPEG、PNG）的内部结构、压缩算法（有损与无损）及其对图像数据存储的影响。学习如何使用编程接口读取和写入不同格式的图像文件。图像质量评价指标：介绍客观评价图像质量的常用指标，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等，并探讨主观评价方法的局限性。第二章：图像增强与空间域滤波图像增强是改善图像质量、突出有用信息的过程。本章聚焦于在空间域内直接对像素值进行操作的增强技术。点处理技术：讲解灰度变换函数，包括线性变换（对比度拉伸）、非线性变换（幂律、对数变换）在直方图均衡化和规定化中的应用。分析如何通过这些方法改善图像的视觉效果。直方图分析与均衡化：详细介绍图像直方图的统计意义，深入推导和实现自适应直方图均衡化（如 CLAHE）算法，解决局部对比度不足的问题。空间域卷积基础：阐述卷积操作在图像处理中的核心地位，定义卷积核（模板）的概念，并详细解释二维离散卷积的计算流程。线性空间滤波：重点介绍平滑滤波器（均值滤波、高斯滤波）的原理、优缺点及其在噪声抑制中的作用。同时，分析锐化滤波器（拉普拉斯算子、梯度算子）如何增强图像边缘。非线性空间滤波：深入研究中值滤波、最大/最小值滤波等在处理椒盐噪声和脉冲噪声方面的优越性，并对比其与线性滤波器的特性差异。第三章：图像的频域分析与滤波从频域角度分析图像有助于理解图像中的周期性结构和高低频分量，为更精细的滤波操作提供理论依据。傅里叶变换（FT）基础：介绍一维和二维离散傅里叶变换（DFT）的数学定义、性质（如线性、平移、卷积定理）。学习如何计算和可视化傅里叶频谱。快速傅里叶变换（FFT）：探讨 FFT 算法的原理及其在提高计算效率上的优势。频域滤波器的设计：详细讲解理想滤波器（低通、高通、带通/阻）的构建，并分析其固有的振铃效应（Ringing Effect）。平滑与锐化滤波器的实现：重点介绍 Butterworth 滤波器和高斯滤波器在频域中的应用，分析它们如何平滑地实现低通和高通滤波，以达到抑制噪声和增强边缘的目的。同态滤波：探讨如何通过频域方法同时改善图像的照度和对比度，尤其适用于处理光照不均的图像。第四章：图像复原与噪声模型图像复原的目标是尽可能地恢复被退化（如模糊、噪声污染）的原始图像。本章侧重于对退化过程的建模与逆过程的实现。图像退化模型：建立通用的线性、时不变（LTI）图像退化模型 $g(x,y) = h(x,y) f(x,y) + eta(x,y)$，并讨论点扩散函数（PSF, $h(x,y)$）的估计方法，如运动模糊、离焦模糊的数学描述。盲复原问题概述：介绍当 PSF 未知时，如何进行盲复原的挑战与现有方法（如迭代法）的思路。逆滤波（Inverse Filtering）：阐述逆滤波的基本原理，并分析其在噪声存在下效果不佳的原因。维纳滤波（Wiener Filtering）：推导并实现维纳滤波器，这是一个基于最小均方误差（MMSE）准则的最优线性滤波器，用于在噪声和退化模型均已知的情况下进行复原。空间域复原技术：探讨约束最小二乘法等技术在限制复原过程中的作用。第五章：形态学图像处理形态学处理基于集合论，主要用于分析和处理图像中的形状特征，特别适用于二值图像的骨架化、连接分析等任务。二值形态学基础：定义结构元素（Structuring Element, SE）的概念，详细解释膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）操作的数学定义、几何意义及其对图像的膨胀/收缩作用。复合形态学操作：介绍开运算（Opening）和闭运算（Closing）如何用于平滑轮廓、去除小噪声斑点和填补小间隙。形态学变换：讲解击中与未击中变换（Hit-or-Miss Transform）在特定形状检测中的应用。灰度形态学：将形态学概念扩展到灰度图像，介绍灰度膨胀和灰度腐蚀，及其在光帽（Top-Hat）和底帽（Bottom-Hat）变换中的应用，用于背景分离和特征提取。形态学重建：阐述基于限制的形态学重建（Reconstruction by Dilation/Erosion）算法，其在填充空洞和分离连接组件中的高效性。第六章：图像分割技术图像分割是将图像划分为若干个具有相似属性的区域或对象的关键步骤。基于阈值的分割：深入分析阈值法的基本原理，重点学习 Otsu 自动阈值确定算法的推导和实现。探讨局部阈值法在光照不均情况下的优势。边缘检测：详细研究经典边缘算子，如 Sobel、Prewitt、Roberts 算子。重点讲解 Canny 边缘检测算法的完整流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值连接）。区域分割方法：介绍区域生长法（Region Growing）的基本流程，分析其对种子点选择的敏感性。讨论分裂与合并（Split and Merge）策略。基于能量的分割：介绍活动轮廓模型（Active Contour Model，或称 Snake 模型）的基本概念，其如何通过最小化能量函数实现对目标边界的跟踪和拟合。分水岭算法（Watershed Algorithm）：解释分水岭算法如何将图像视为地形图，并通过“淹没”过程实现对象的精确分离，分析其过分割（Over-segmentation）问题及解决方案。第七章：图像特征提取与描述本章关注如何从图像中提取出稳定、具有判别力的特征，用于后续的模式识别和匹配任务。图像的梯度与角点检测：深入分析 Harris 角点检测算法的原理、响应函数计算以及非极大值抑制过程。局部特征描述子：详细讲解 SIFT（尺度不变特征变换）算法的完整构建过程，包括尺度空间构建、高斯差分（DoG）的应用、关键点定位与描述子的生成。对比 SURF 算法的特点。区域特征描述：介绍如何通过形状、纹理和颜色等统计量来描述图像区域。深入讨论灰度共生矩阵（GLCM）在纹理分析中的应用及其衍生特征（如能量、对比度、熵）。霍夫变换（Hough Transform）：讲解霍夫变换在直线、圆等参数化形状检测中的应用原理，分析其在抗噪性和特征完整性方面的表现。第八章：图像压缩与编码本章探讨如何以更小的存储空间或更低的传输带宽来表示图像数据，同时尽可能保持可接受的视觉质量。压缩基础概念：定义信息熵、冗余度，区分有损压缩和无损压缩的适用场景。无损压缩技术：重点介绍行程长度编码（RLE）和霍夫曼编码（Huffman Coding）的原理与实现，分析其对不同图像类型（如文本、线条图）的压缩效率。有损压缩核心：详细解析离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的作用，特别是其在 JPEG 标准中的地位。 JPEG 压缩流程：完整剖析 JPEG 压缩的八个步骤：分块、DC/AC 差分编码、量化（Quantization）及其对质量设置的影响、熵编码（哈夫曼或算术编码）。小波变换与 JPEG 2000：介绍小波变换的优越性，对比其与 DCT 在多分辨率分析和压缩性能上的差异，并简述 JPEG 2000 的核心技术。第九章：图像识别与深度学习基础本章将前述的传统处理技术与现代的基于神经网络的识别方法相结合，为图像的理解奠定基础。传统模式识别回顾：简要回顾特征向量的构建与分类器的选择，如 K 近邻（KNN）、支持向量机（SVM）在图像分类中的应用。人工神经网络基础：介绍多层感知机（MLP）的结构、前向传播与反向传播算法（Backpropagation）的数学推导。卷积神经网络（CNN）架构：详细解析 CNN 的核心组件：卷积层（参数共享、局部连接）、激活函数、池化层（Pooling）的几何意义和作用。经典 CNN 模型结构：介绍 LeNet、AlexNet 等早期里程碑式的网络结构，理解它们如何通过堆叠层级来提取更高级的抽象特征。迁移学习与微调（Fine-tuning）：探讨如何在预训练模型（如 VGG、ResNet）的基础上，针对特定任务进行高效的模型调整和训练策略。

作者简介

目录信息

第0章操作界面
第1章基本代数运算
第2章微积分运算
第3章复合数据类型
第4章线性代数
第5章编程初步
第6章 Maple绘图
第7章方程求解
第8章编程进阶
第9章输入和输出
第10章程序的调试
第11章欧氏几何学
第12章离散数学
第13章张量分析
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织方式，让我感觉像是在阅读一本上个世纪的教科书。图文混排的效果很差，很多公式和代码块的对齐都显得很别扭，阅读体验大打折扣。更重要的是，它对Maple新版本的一些特性几乎是只字未提。我尝试用书里介绍的某个高级绘图命令，结果在我的最新版Maple软件里根本找不到对应的功能，或者功能已经被更直观的菜单操作取代了。这让我在学习过程中频繁中断，不得不去网上搜索最新的用法，非常影响学习的连贯性。一本“实用”教程，最忌讳的就是时效性跟不上软件的更新速度。它似乎停留在某个特定的、比较旧的版本上，对于希望跟上时代步伐的用户来说，参考价值大打折扣。我宁愿选择一本内容少一点，但能紧密结合当前主流软件特性的学习资料。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要用Maple进行复杂微分方程求解的科研人员，我关注的重点在于算法的实现效率和结果的验证方法。然而，这本书在这方面着墨不多。它展示了如何输入方程并得到解析解，但对于面对那些无法解析求解的复杂问题时，Maple提供了哪些数值方法？这些方法的参数如何选择才能保证精度和收敛性？书里几乎没有深入探讨。例如，对于一个常微分方程组，如何利用Maple的高级优化工具箱去寻找最优参数集，书中只是蜻蜓点水地提了一下，没有给出完整的案例分析或性能对比。这使得这本书更适合初学者做入门了解，对于希望将Maple作为科研工具，解决“硬骨头”问题的用户来说，它提供的策略和技巧远远不够支撑起“实用”二字。它更像是一个功能列表的说明书，而不是一个实战指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，拿到手的时候我就有点懵。封面设计得还行，简约大方，字体也挺清晰的，但是翻开前几页，那种“干货满满”的感觉就不太强烈了。我本来期待的是那种能手把手带着我从零开始建立一个完整Maple项目体系的教程，最好能结合一些实际应用场景，比如工程计算啊、数据分析啊之类的。结果呢，更多的是对软件界面和基础命令的罗列，讲得很学院派，缺乏那种能激发学习热情的引导。比如，关于符号计算的部分，感觉像是把官方手册的内容重新组织了一下，没有太多独到的见解或者更高效的解题思路分享。读起来就有点枯燥，需要不断地去对照软件实际操作，效率不高。对于一个已经对数学软件有基本了解的人来说，这本书的提升空间有限，更像是快速查阅手册的一个补充，而不是一本能系统提升技能的“武功秘籍”。如果想深入理解Maple的底层逻辑或者更高级的编程技巧，这本书提供的深度显然是不够的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书最大的问题在于它给人的“距离感”。它仿佛站在一个高高的讲台上，用一种俯视的姿态在讲解软件的使用，而不是蹲下来和学习者一起探索。全书的互动性极差，几乎没有留下让读者思考、停下来动手实践后进行自我检验的环节。比如，每个章节的结尾，都没有布置一些需要结合前面知识点进行综合运用的挑战性习题。学习软件技能，尤其是像Maple这样强大的工具，光看不练是绝对不行的。我需要的是那种“卡住我一下，然后引导我解决问题”的教学设计，但这本书里更多的是平铺直叙的演示。结果就是，我读完一章，合上书本，发现自己对具体操作的记忆点非常模糊，很快就会遗忘。它缺乏那种“黏性”，无法真正将知识点固化为肌肉记忆，对于追求效率和即时反馈的学习者来说，这本书的体验并不友好。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格异常啰嗦，很多地方的解释过于冗余，缺乏简洁有力的概括性描述。比如，一个简单的变量赋值操作，它能用一大段话来解释其在内存中的存储原理，这对于熟练掌握编程概念的人来说，是一种时间的浪费。我更希望看到的是“是什么”、“怎么做”以及“有什么陷阱”，而不是大段的理论铺垫。而且，全书的案例选择偏向于非常基础的代数和微积分问题，缺乏跨学科的、具有启发性的应用实例。我尝试用书中的思路去解决我遇到的一个涉及信号处理的离散卷积问题，结果发现书中的方法根本无法直接迁移，需要我自行进行大量的概念转换和语法重构。如果一本教程不能帮助读者建立起知识的迁移能力，那么它在培养实际解决问题能力上的价值就非常有限了。它更像是一个“玩具箱”的目录，而不是一个“工具箱”的使用手册。

评分☆☆☆☆☆