具体描述
本书对涉及机电一体化各个领域的基础知识作了精辟、全面的介绍。全书共11章，系统论述了有关电路和电子元件、半导体电子学、模拟信号处理、数字电路、微控制器编程、数据采集、传感器、执行器以及机电一体化系统的控制体系等方面的问题，其中特别着重介绍了传感器、微控制器编程和执行器。书中每章都引入了课堂讨论题目和设计实例，十分有利于读者对内容的深入思考和掌握运用。
本书可作为高等院校现代仪器和测量、电气和机械工程以及机电一体化等相关专业的教材和教学参考书，同时也可供从事相关专业技术工作的广大工程技术人员阅读参考。
数字图像处理与计算机视觉基础 第一章 绪论 本章旨在为读者构建一个对数字图像处理和计算机视觉领域的宏观认知框架。我们将从人类视觉系统的基本原理出发，探讨视觉在信息获取中的核心地位，并引出计算机视觉作为一门交叉学科的重要性。我们将回顾其发展历程，从早期的模式识别到如今深度学习驱动的复杂场景理解，梳理出关键的技术演进节点。本章将详细阐述数字图像的数学本质，即如何将连续的物理世界信息转化为可计算的离散矩阵表示，并介绍图像在各个行业（如医疗、工业检测、自动驾驶、遥感等）中的广泛应用实例，为后续深入学习打下坚实的理论和应用基础。 第二章 图像的采集、表示与质量 本章聚焦于图像的物理生成过程及其在计算机中的量化表示。我们将深入探讨图像传感器（如CCD和CMOS）的工作原理，解析光电转换过程中的关键参数，如空间分辨率、灰度级数和帧率。随后，我们将详细介绍数字图像的数学模型，包括二维离散函数、像素、邻域、连通性以及图像拓扑结构的概念。图像质量的评估是本章的重点之一，我们将分析噪声的来源（如散粒噪声、高斯噪声）及其对图像信息的影响，并介绍客观的图像质量评价指标，如信噪比（SNR）和均方误差（MSE）。此外，本章还将覆盖图像的色彩模型，对比RGB、CMY、HSV等主流模型的特性、相互转换方法及其在不同应用场景中的适用性。 第三章 图像的预处理技术 图像预处理是后续复杂分析的基础步骤，其目标是增强图像的有用信息并抑制冗余信息或噪声。本章将系统介绍空域和频域的预处理方法。在空域处理方面，我们将详细讨论点运算，包括灰度拉伸、对比度扩展和灰度窗函数。重点将放在空间域滤波技术上，包括用于平滑图像的线性滤波器（如均值滤波器、高斯滤波器）及其对图像模糊的影响，以及用于增强边缘和细节的非线性滤波器（如中值滤波器、形态学滤波器）。在频域处理部分，我们将引入傅里叶变换（DFT）在图像分析中的作用，解释其如何揭示图像的周期性和方向性特征，并介绍利用低通、高通和带通滤波器进行图像增强和去噪的原理与实现。 第四章 图像增强 图像增强旨在改善人眼对图像的感知质量或为后续的机器识别提供更清晰的输入。本章将深入探讨各种增强技术。除了前一章涉及的基础点运算外，本章将重点剖析基于直方图的增强方法，包括直方图均衡化及其局限性，以及自适应的对比度增强技术，如限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）。此外，我们还将研究基于梯度的增强方法，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及更高级的如LoG（拉普拉斯算子）和Canny边缘检测算法，这些方法是精确特征提取的关键。本章还将介绍频域增强技术，如高频补偿和逆滤波，以期在理论上精确地逆转模糊过程。 第五章 图像分割 图像分割是将图像划分为具有特定意义的、互不重叠的区域的过程，是实现高层语义理解的关键一步。本章将从多个维度介绍分割算法。首先是基于阈值的分割方法，包括全局阈值、局部阈值和迭代自适应阈值法（如Otsu法）。其次是基于区域的分割方法，如区域生长法和区域分裂与合并法。接着，我们将探讨基于边缘的分割策略，回顾如何利用梯度信息来定位边界。形态学处理在分割中也扮演重要角色，本章将介绍使用腐蚀、膨胀、开运算和闭运算来去除噪声、连接断裂的边缘以及提取特定形状的目标。最后，我们将引入图割（Graph Cut）理论在复杂场景分割中的应用基础。 第六章 形态学图像处理 形态学处理是基于集合论思想处理图像的强大工具，尤其适用于分析和处理形状特征。本章将详细阐述形态学的基本操作，包括结构元素（Structuring Element）的定义、腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）。基于这些基本操作，我们将推导出复合操作，如开运算（Opening）用于平滑轮廓和去除细小突出物，闭运算（Closing）用于填充小孔和连接裂缝。随后，我们将介绍更高级的应用，如形态学梯度、顶帽变换和底帽变换，它们分别用于计算边缘强度和提取或移除亮/暗的孤立特征。本章将强调形态学在二值图像处理中的精确应用，并初步涉及灰度形态学。 第七章 图像特征的提取与描述 特征是连接原始图像数据与高级语义理解的桥梁。本章将深入探讨如何从图像中提取和量化具有区分度的特征。我们将从低级特征开始，详细分析边缘、角点和区域的检测算法。重点内容包括Harris角点检测器的工作原理，以及尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）等局部不变特征的提取和描述方法，理解它们对尺度变化和旋转的鲁棒性。对于区域特征，我们将介绍如何计算纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM）和形状特征（如矩不变量）。最后，本章将讲解如何将这些原始特征向量化，为后续的分类和识别任务做准备。 第八章 图像变换与表示 本章关注于如何将图像信息从空间域转换到其他更具描述性的域，以及如何用简洁的数学形式来表示图像内容。我们将深入研究傅里叶变换的二维形式及其在周期性分析中的应用，并介绍离散余弦变换（DCT）及其在图像压缩中的核心地位。另一种重要的表示是小波变换，本章将解释多分辨率分析（MRA）的概念，并介绍二维离散小波变换（DWT）如何实现图像在不同尺度和方向上的分解，这对于去噪和特征提取至关重要。此外，本章还将探讨霍夫变换（Hough Transform）在检测直线和圆等特定几何形状中的有效性。 第九章 模式识别基础与分类器 在提取了特征后，本章将转入模式识别的核心——分类。我们将介绍监督学习分类器的基本概念，包括训练集、测试集和泛化能力。重点讨论经典的统计分类器，如最近邻（k-NN）分类器，理解其基于距离测度的决策过程。随后，我们将详细讲解线性分类器，特别是支持向量机（SVM）的原理，包括最大间隔分类器、核技巧（Kernel Trick）在处理非线性可分问题中的应用。本章还将介绍贝叶斯分类器，阐述其基于概率论的决策规则，并讨论如何评估分类器的性能，例如使用混淆矩阵、精度、召回率和F1分数。 第十章 图像压缩与重建 图像数据量的庞大对存储和传输提出了挑战，因此高效的图像压缩技术至关重要。本章将首先区分无损压缩和有损压缩的原理和应用场景。对于无损压缩，我们将介绍游程编码（RLE）和霍夫曼编码。对于有损压缩，我们将深入探讨基于变换的编码方法，重点分析DCT在JPEG标准中的核心作用，包括量化、熵编码等步骤。在图像重建方面，本章将探讨如何利用先验知识和约束条件来恢复被模糊、退化或缺失的图像信息，介绍如维纳滤波（Wiener Filtering）等经典的反卷积方法，理解它们在噪声抑制和图像复原中的平衡艺术。
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