計算機係統結構 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:清華大學齣版社

作者:鄭緯民等

出品人:

頁數:256

译者:

出版時間:1998-1

價格:13.80元

裝幀:

isbn號碼:9787302009542

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機係統結構
• 計算機組成原理
• 匯編語言
• 體係結構
• 數字邏輯
• 存儲係統
• 處理器
• 流水綫
• 緩存
• 計算機硬件

《數字圖像處理與分析》 作者： 王建國 教授 齣版社： 電子工業齣版社 版次： 第一版 字數： 約 85 萬字 開本： 16 開 裝幀： 精裝 --- 內容簡介 《數字圖像處理與分析》是一本全麵深入探討數字圖像的獲取、處理、分析與應用的高級教材與參考專著。本書旨在為計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程以及相關交叉學科的研究生、高年級本科生以及一綫工程技術人員提供堅實的理論基礎和豐富的實踐指導。全書內容覆蓋瞭數字圖像處理領域的核心概念、經典算法及其在現代技術中的最新發展。 第一部分：圖像基礎與數字化（約 20% 內容） 本部分聚焦於數字圖像的數學本質與物理基礎。首先，詳細闡述瞭光電轉換原理、傳感器技術以及圖像采集係統的特性，為讀者理解數字圖像的“起源”打下基礎。隨後，深入剖析瞭數字圖像的數學模型，包括二維離散函數、采樣與量化理論。特彆強調瞭圖像在頻域中的錶示，引入瞭傅裏葉變換、離散餘弦變換（DCT）和小波變換（Wavelet Transform）等關鍵工具，解釋瞭為何這些變換是後續圖像增強和壓縮的理論基石。 對圖像質量的度量也是本部分的重要內容。探討瞭噪聲的來源、分類（如高斯噪聲、椒鹽噪聲）及其對圖像信息的影響。同時，係統介紹瞭客觀的圖像質量評價指標，如均方誤差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）以及感知質量評估方法。 第二部分：圖像增強與復原（約 30% 內容） 圖像增強是提高圖像視覺效果和信息可讀性的核心技術。本書在空間域增強方麵，不僅涵蓋瞭經典的點運算（如灰度拉伸、閾值處理），還詳細講解瞭直方圖均衡化、空間濾波技術，包括綫性濾波器（均值、高斯、拉普拉斯算子）和非綫性濾波器（中值濾波、最大/最小濾波）。重點分析瞭邊緣檢測算子的優劣，如 Sobel、Prewitt、Roberts 算子以及更先進的 Canny 邊緣檢測算法，並探討瞭它們在不同噪聲環境下的魯棒性。 在頻率域增強部分，本書清晰地解釋瞭如何利用傅裏葉變換後的頻譜特性進行濾波，包括理想低通/高通濾波器、巴特沃斯濾波器和高斯濾波器。特彆關注瞭提升圖像清晰度的“銳化”過程，如高頻提升和同態濾波。 圖像復原則是處理圖像退化問題的關鍵。本書係統講解瞭圖像退化的數學模型，包括點擴散函數（PSF）的估計。針對綫性、可逆的退化模型，詳細介紹瞭逆濾波、維納濾波（Wiener Filtering）的原理、實現及其在實際中的應用和局限性。此外，還深入討論瞭盲復原問題以及基於迭代的非綫性復原方法。 第三部分：圖像分割與特徵提取（約 30% 內容） 圖像分割是實現圖像理解和分析的首要步驟。本章內容豐富，從基礎的閾值法（包括Otsu's法）齣發，逐步深入到更復雜的基於區域的方法，如區域生長（Region Growing）和區域分裂與閤並。 重點章節詳細介紹瞭基於邊緣和輪廓的方法，如主動輪廓模型（Snakes）和水平集方法（Level Set Methods），闡述瞭它們在處理復雜邊界和拓撲結構變化時的優勢。 特徵提取是連接圖像數據與高級分析的橋梁。本書係統地介紹瞭多種描述符： 1. 邊緣和角點描述符： 如 Harris 角點檢測器、LoG (Laplacian of Gaussian) 算子。 2. 紋理描述符： 灰度共生矩陣（GLCM）的統計特徵（對比度、能量、熵）及其應用。 3. 形狀描述符： 基於傅裏葉描述符、Hu 矩以及骨架化算法的形狀錶示方法。 4. 局部不變特徵： 深入講解瞭尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）的原理和計算流程，這些是現代計算機視覺的基礎。 第四部分：圖像識彆與應用前沿（約 20% 內容） 最後一部分將處理後的數據提升到識彆和理解層麵。本書首先介紹瞭傳統的模式識彆基礎，包括距離度量和分類器（如 K 近鄰）。 隨後，重點介紹瞭基於機器學習的圖像識彆方法。雖然不深入講解深度學習的全部細節，但會清晰闡述捲積神經網絡（CNN）在圖像分類、目標檢測中的核心結構（如 LeNet, AlexNet 的思想）和工作流程，以及如何利用預訓練模型進行遷移學習。 在應用方麵，本書選取瞭幾個具有代錶性的領域進行深入探討： 醫學圖像分析： 血管分割、腫瘤檢測中的增強與分割技術。 遙感圖像處理： 變化檢測與地物分類。 三維重建基礎： 簡要介紹立體視覺（Stereo Vision）的基本原理，如視差圖的計算和深度估計。 本書特色： 1. 理論與實踐並重： 書中包含大量經過驗證的算法推導和數學證明，同時輔以清晰的僞代碼和算法流程圖，便於讀者理解實現細節。 2. 技術覆蓋全麵： 囊括瞭從經典到現代（如小波、SIFT）的關鍵技術，為讀者構建瞭完整的知識體係。 3. 麵嚮工程應用： 強調瞭算法在真實世界數據中的性能考量，如計算復雜度和魯棒性。 通過對本書的係統學習，讀者將能夠熟練掌握數字圖像處理和分析的核心技術，為進一步從事相關領域的研究和工程開發打下堅實的基礎。

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