具体描述
本书系统地介绍了80x86和Pentium微型计算机的原理、汇编语言程序设计及接口技术，主要内容包括计算机基础知识；汇编语言与汇编程序；程序设计技术；8086/8088 CPU的总线和时序；半导体存储器；输入与输出技术；中断技术；常用可编程接口芯片等。本书内容精练、实例丰富，其中大量的接口电路和程序是作者多年来在科研和教学中反复提炼得来的，因而本书应用性很强，可作为大专院校和高职高专成人高等教育“汇编语言程序设计”、“微机原理及应用”、“接口技术”等课程的教学用书。也可以供从事电子技术、计算机应用与开发的科研人员和工程技术人员学习参考，还适于初学者自学使用。
《数字图像处理与分析技术》 第一部分：数字图像处理基础 第一章：图像的数字化 本章系统阐述了数字图像的形成过程、基本概念与数学表示。首先深入探讨了人眼视觉系统与光电转换的原理，为理解图像采集奠定了基础。随后，详细介绍了图像采样的理论，包括采样定理（Nyquist-Shannon 采样定理）在二维图像处理中的应用，以及如何通过采样频率的选择来控制图像的空间分辨率。接着，对图像量化的过程进行了深入剖析，讨论了量化等级的选择对图像灰度分辨率的影响，并对比了均匀量化与非均匀量化的优缺点。本章还包含了图像的数字表示形式，如二维矩阵、像素的灰度值与颜色空间（RGB、CMY、YUV）的转换与管理。最后，通过实例演示了图像的获取、存储与显示流程，使读者对数字图像的本质有了清晰的认识。 第二章：图像增强技术 图像增强是改善图像质量、突出有用信息、抑制噪声和背景干扰的关键技术。本章聚焦于空间域和频率域的增强方法。在空间域增强方面，首先讲解了点运算，包括灰度拉伸、对比度扩展、直方图均衡化及其改进算法（如限制对比度自适应直波长均衡化，CLAHE），旨在优化图像的亮度与对比度分布。随后，重点介绍了基于掩模（模板）的空域滤波技术，详细分析了一阶和二阶空间微分算子的应用，如 Sobel、Prewitt、Laplacian 算子在边缘检测与细节增强中的作用。对于非线性滤波，如中值滤波、几何均值滤波，则从其在去除椒盐噪声和高斯噪声方面的鲁棒性进行了深入比较。在频率域增强方面，本章阐述了傅里叶变换在图像处理中的基础地位，解释了低通滤波（平滑处理）和高通滤波（锐化处理）的原理，并对比了理想滤波器、巴特沃斯滤波器和指数滤波器的性能差异。 第二章：图像恢复基础 图像恢复的目标是重建因成像系统退化或传输过程失真而受损的图像。本章首先建立了图像退化模型，包括空间域的卷积模型与频率域的乘积模型。重点讨论了噪声模型（如高斯白噪声、瑞利噪声、泊松噪声）的识别与特性分析。在恢复方法上，本章详细介绍了逆滤波器的局限性，并重点阐述了维纳滤波器的设计原理，该滤波器通过最小化均方误差实现最优线性滤波。此外，对盲解卷积问题进行了初步探讨，介绍了迭代解卷积算法（如 Richardson-Lucy 算法）在处理未知退化函数时的应用。对于运动模糊等特定退化，本章还涉及了点扩散函数（PSF）的估计方法。 第二部分：图像分析与理解 第四章：图像分割技术 图像分割是图像分析的关键步骤，旨在将图像划分为具有特定属性的互不重叠的区域。本章系统介绍了基于阈值的分割方法，包括全局阈值、局部阈值（如 Otsu 法）的原理与实现，并探讨了多阈值分割的策略。在区域分割方面，详细讲解了区域生长法，包括种子的选择、停止准则的设定以及区域合并的逻辑。形态学（Mathematical Morphology）是实现分割的重要工具，本章专门介绍了形态学的基本运算（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）及其在填充孔洞、连接断裂区域中的应用。此外，还深入分析了基于边缘的分割技术，阐述了如何结合梯度信息和阈值处理来定位清晰的边界。对于复杂的场景，本章引入了基于模型的分割方法，如主动轮廓模型（Snakes）。 第五章：特征提取与描述 特征提取是连接原始像素数据与高级语义理解的桥梁。本章涵盖了从低级特征到中级特征的提取过程。重点内容包括：边缘和角点的检测与描述。对 Canny 边缘检测算法的四个步骤（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值连接）进行了详尽分析。在角点检测方面，详细讲解了 Harris 角点检测器的原理及其在结构化特征提取中的重要性。纹理特征的提取是本章的另一核心，介绍了基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理描述符（如对比度、能量、熵）的计算方法。此外，还讨论了形状特征的表达，如傅里叶描述符、Hu 矩不变特征等，这些特征在目标识别中具有旋转、尺度不变性。 第六章：图像配准与融合 图像配准是处理多源或多时序图像的核心技术，旨在将不同图像中的相同地理位置或物体对齐。本章首先分类讨论了配准的类型（刚性、仿射、透视变换）。特征点匹配是配准的关键，本章详细介绍了 SIFT（尺度不变特征变换）和 SURF 算法，阐释了它们如何构建对尺度和旋转具有鲁棒性的局部特征描述符。配准流程随后展开，包括特征提取、特征匹配、变换模型估计（如 RANSAC 算法在鲁棒性估计中的应用）和几何校正。图像融合技术作为配准的后续步骤，旨在整合不同图像源（如可见光与红外）的互补信息。本章对比了基于像素域、变换域（如小波域）的融合方法，并评估了融合结果的质量指标。 第三部分：高级应用与算法 第七章：图像压缩技术 图像压缩是数据传输和存储效率优化的必要手段。本章首先区分了无损压缩与有损压缩的原理与应用场景。在无损压缩方面，重点介绍了行程长度编码（RLE）和熵编码（霍夫曼编码、算术编码）。对于有损压缩，本章深入讲解了基于变换的编码方法，特别是离散余弦变换（DCT）在 JPEG 标准中的核心作用，包括系数的量化和哈夫曼编码的结合。为适应现代网络需求，本章还介绍了小波变换在图像压缩中的优势，以及 JPEG2000 标准的核心技术，强调了其在保持更高视觉质量方面的优越性。 第八章：深度学习在图像分析中的应用概述 本章作为前沿技术的引入，概述了深度学习如何革新传统的图像处理流程。重点介绍了卷积神经网络（CNN）的基本架构，包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层的设计。针对图像分类、目标检测和语义分割等核心任务，本章分别介绍了经典的深度学习模型及其在这些任务中的代表性应用（如 AlexNet, VGG, YOLO, U-Net 结构）。本章旨在为读者建立一个现代计算机视觉系统的框架认识，并讨论数据准备、模型训练与评估（如 IoU、mAP 指标）的基本流程。 第九章：三维重建与深度感知 本章探讨了如何从二维图像中恢复三维场景信息。首先，基于几何光学原理，详细介绍了单目和双目视觉的基本模型，包括相机内参和外参的标定过程。对于双目视觉，重点分析了视差的计算方法，包括块匹配算法与能量最小化方法（如图割法）。对于结构光和激光雷达等主动传感技术，本章也进行了原理性的介绍。最后，讨论了点云数据的处理基础，包括点云的滤波、配准与可视化技术，为后续的三维建模与应用打下基础。 第十章：图像处理系统的设计与实现 本章侧重于将理论知识转化为实际应用的工程实践。内容涵盖了高性能图像处理系统的架构选择，包括 CPU、GPU（基于 CUDA/OpenCL）的并行处理优势。本章指导读者如何使用主流的图像处理库（如 OpenCV）进行高效的模块化编程。重点讨论了实时处理系统的性能瓶颈分析，以及如何设计高效的数据流管道。同时，也涵盖了图像处理应用中常见的数据安全与隐私保护问题，特别是在医疗影像和安防监控领域的伦理考量。
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