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出版者:電子工業齣版社

作者:錢曉捷

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1988-06-01

價格:26

裝幀:

isbn號碼:9787505360594

叢書系列:

圖書標籤:

• 匯編語言
• 程序設計
• 計算機科學
• 底層編程
• x86
• MASM
• 匯編
• 編程入門
• 計算機基礎
• 技術

圖書簡介：《數字圖像處理與計算》 內容概要： 本書深入探討瞭數字圖像處理與計算領域的前沿理論與實用技術。全書圍繞圖像的獲取、增強、恢復、分割、特徵提取以及模式識彆等核心環節展開，旨在為讀者構建一個全麵而係統的知識框架。我們不僅涵蓋瞭經典的二維離散信號處理方法，更聚焦於現代機器學習和深度學習技術在圖像分析中的創新應用。 第一部分：基礎理論與數學基礎 本部分為後續高級內容奠定堅實的基礎。首先，詳細闡述瞭圖像作為離散信號的本質特性，包括采樣、量化理論及其對圖像質量的影響。隨後，深入解析瞭傅裏葉變換、離散餘弦變換（DCT）和小波變換在圖像頻域分析中的核心作用。重點分析瞭這些變換如何揭示圖像的內在結構和冗餘信息，並為濾波和壓縮技術提供數學工具。此外，本部分還係統介紹瞭概率論與隨機過程在圖像噪聲建模中的應用，為圖像恢復與增強的理論推導提供瞭必要的數學工具。 第二部分：圖像增強與復原技術 圖像增強的目的是改善圖像的視覺質量，使其更利於人眼觀察或後續處理。本書對比分析瞭空域增強方法（如直方圖均衡化、空間濾波器的設計與實現）和頻域增強方法（如維納濾波、約束最小化方法）。 在圖像復原方麵，我們著重討論瞭如何根據對退化過程（如運動模糊、散焦、加性噪聲）的數學建模，來逆嚮估計齣原始圖像。重點介紹瞭盲解捲積技術，以及現代迭代優化算法（如GM-RES法、ADMM）在解決不適定逆問題中的高效性。 第三部分：圖像分割與特徵提取 圖像分割是機器視覺任務中的關鍵步驟，旨在將圖像劃分為具有特定意義的區域或對象。本部分係統梳理瞭基於閾值的分割技術（如Otsu法）、基於區域的分割方法（如分水嶺算法）和基於邊緣的檢測技術（如Canny算子、LoG算子）。 針對更復雜的場景，本書詳細介紹瞭基於能量函數最小化的主動輪廓模型（如Snake模型），以及如何結閤圖論方法（如Graph Cut）實現全局最優的圖像分割。 特徵提取部分聚焦於描述圖像內容的關鍵信息。內容涵蓋瞭局部特徵描述符（如SIFT、HOG、LBP）的原理及其在尺度不變性、鏇轉不變性上的實現細節。同時，探討瞭如何利用幾何矩、形狀描述符來量化對象的結構信息。 第四部分：模式識彆與深度學習在圖像中的應用 這一部分將傳統模式識彆方法與現代深度學習框架相結閤。首先迴顧瞭基於特徵空間匹配的傳統分類方法，如支持嚮量機（SVM）和K近鄰（KNN）。 隨後，本書的核心內容轉嚮捲積神經網絡（CNN）。詳細解析瞭CNN的基本結構單元，包括捲積層、池化層、激活函數的設計準則。重點講解瞭經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet及其在圖像分類、目標檢測（如R-CNN係列、YOLO係列）和語義分割（如FCN、U-Net）中的創新應用。書中特彆關注瞭遷移學習策略和模型微調技術，使讀者能夠有效地將預訓練模型應用於特定領域的圖像分析任務中。 第五部分：圖像壓縮與形態學處理 圖像壓縮旨在減少數據冗餘，提高存儲和傳輸效率。本書介紹瞭無損壓縮（如霍夫曼編碼、遊程編碼）和有損壓縮（如基於DCT的JPEG標準）。對Luminance和Chrominance分量處理的差異進行瞭詳細說明。 形態學處理部分基於集閤論，主要應用於圖像預處理和分析中。詳細介紹瞭膨脹、腐蝕、開運算和閉運算的數學定義及其在噪聲去除、邊界提取、骨架化中的應用。 讀者對象： 本書適閤於計算機科學、電子信息工程、自動化、生物醫學工程等相關專業的本科高年級學生、研究生，以及從事圖像處理、模式識彆、計算機視覺、遙感信息處理等領域的工程師和研究人員。具備一定的綫性代數和微積分基礎，對離散信號處理有初步瞭解的讀者將受益匪淺。 本書特色： 1. 理論與實踐緊密結閤： 每個章節均配有詳盡的數學推導和實際的算法流程圖，並輔以大量的工程實例分析。 2. 前沿性強： 充分覆蓋瞭深度學習在圖像分析中的最新進展，而非停留在傳統算法層麵。 3. 係統性高： 知識體係結構清晰，從信號基礎到復雜的網絡架構，層層遞進，確保讀者構建紮實的知識鏈條。 4. 代碼示例（非本捲內容描述）： 書中提供的算法實現思路，旨在指導讀者使用主流的編程環境（如Python/MATLAB）進行高效的驗證與開發。

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天哪，我最近剛啃完這本《匯編語言程序設計》，簡直是打開瞭新世界的大門！我一直覺得編程離不開那些高級語言提供的便利，比如Python或者Java，寫起來快速又直觀。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它不是那種枯燥的理論堆砌，而是用一種非常實戰的視角，帶你深入到計算機的最底層。作者對寄存器、內存尋址模式的講解，細膩得就像是給一塊塊電路闆做精密的導覽。我記得有一章專門講I/O操作，以前總覺得那是操作係統的事情，但讀完後，我竟然能清晰地想象齣CPU如何通過端口與外部設備進行“對話”的過程。特彆是關於中斷處理的那部分，講解得邏輯嚴密，讓我這個剛接觸底層的人也能摸到門道。這本書的難度係數不低，但正是這種挑戰性，讓我在解決每一個小實驗時，都充滿瞭成就感。它不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼是這樣做的”。讀完後，我對整個計算機係統的運行機製有瞭更深層次的理解，這對於任何想在軟件或硬件領域深耕的人來說，都是一本不可多得的寶典。

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我是一個偏嚮於係統優化的工程師，平時接觸的都是高級語言的性能調優，對於底層匯編的理解一直停留在模糊的層麵。這本書的齣現，簡直是及時雨。它沒有過多糾纏於某種特定操作係統的API，而是聚焦於指令集本身，這種普適性讓我的學習收獲更大。作者在講解循環優化和位運算技巧時，引用瞭大量的經典案例，這些案例不僅展示瞭匯編的強大，更重要的是，它們揭示瞭程序效率的瓶頸究竟在哪裏。我以前認為優化就是寫更少的代碼行數，現在我明白，真正的優化是讓CPU用最少的時鍾周期完成任務。書中的圖示和流程圖部分做得極其齣色，那些復雜的跳轉邏輯，通過可視化呈現，變得一目瞭然，極大地降低瞭理解成本。如果說市麵上很多書籍是教你“建房子”，這本書就是教你如何設計和燒製齣最堅固的磚頭，從根本上保證瞭建築的質量。

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這本書對於理解現代編譯器的目標代碼生成機製，提供瞭絕佳的視角。我過去常常疑惑，為什麼同一個C++代碼片段，在不同的編譯優化級彆下，生成的匯編代碼會天差地彆。這本書詳細闡述瞭指令集的限製和可能性，讓我恍然大悟。它不隻是教會你如何手寫匯編，更重要的是，它讓你學會“像編譯器一樣思考”。書中對浮點運算單元（FPU）的介紹非常詳盡，涵蓋瞭x87和SSE指令集的演變，這種曆史和技術的結閤，讓知識點更加立體豐滿。我個人感覺，讀完這本書，不僅僅是學會瞭一門語言，而是對“計算”這一行為本身産生瞭更深刻的敬畏感。它讓我明白瞭，我們今天使用的所有軟件基石，都建立在這些精妙而又冰冷的二進製指令之上，那種洞悉底層的震撼感，是其他任何高級語言書籍都無法給予的。

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這本書的行文風格實在是太“硬核”瞭，就像一位經驗豐富的老工程師在手把手教你打磨每一個零件。它沒有過多地去迎閤初學者的“舒適區”，開篇就直奔主題，各種操作碼和十六進製指令撲麵而來，初看之下確實讓人有點眩暈。不過，如果你能堅持下去，你會發現這種直接的溝通方式非常高效。我尤其欣賞作者在講解復雜數據結構操作時的那種嚴謹性，那種對位操作的精確把握，簡直是藝術品。比如，書中對於棧幀的構建和銷毀的剖析，清晰到我甚至能在不藉助任何調試工具的情況下，在腦子裏模擬齣函數調用的完整生命周期。說實話，這本書不太適閤那些隻想快速搭建一個應用原型的人，它更像是為那些渴望探究“機器之心跳”的硬核玩傢準備的“武功秘籍”。讀完它，你會感覺自己像是解鎖瞭某種隱藏技能，看普通程序運行，都多瞭一層看穿本質的透視眼。

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說實話，這本書的排版和內容組織略顯老派，它更像一本九十年代的經典教材，沒有太多花哨的色彩和現代感十足的布局。但這種樸實無華恰恰是其魅力所在。重點在於內容的深度和廣度。我特彆贊賞作者對不同尋址方式的對比分析，那種深度挖掘指令集特性的做法，讓我對“效率”有瞭全新的定義。它不像某些入門書籍那樣，用C語言的等價代碼來“翻譯”匯編，而是堅守瞭匯編語言自身的邏輯體係。閱讀過程中，我不得不頻繁地查閱附錄中的指令集手冊，這種主動學習的過程非常費力，但記憶點也極其深刻。它強迫你必須將抽象的概念轉化為具體的機器碼操作，這是一種非常痛苦但卓有成效的思維訓練。對於希望徹底掌握處理器工作原理的讀者，這本書提供瞭無可替代的“第一手資料”。

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