售貨技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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isbn號碼:9787504429834

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好的，這是一份關於一本名為《數字圖像處理與計算機視覺》的圖書的詳細簡介，這份簡介旨在詳盡闡述該書的內容，同時避免提及您提到的《售貨技術》一書，並力求自然流暢，不帶有明顯的AI寫作痕跡。 --- 《數字圖像處理與計算機視覺》 內容簡介 本書是一部全麵、深入探討數字圖像處理基礎理論與計算機視覺核心技術的前沿專著。它係統地梳理瞭從底層圖像獲取、增強，到中層特徵提取、分析，再到底層應用如目標識彆與三維重建的完整技術鏈條。本書旨在為高等院校相關專業的本科生、研究生提供一份堅實的理論參考，同時也為從事圖像處理、模式識彆和人工智能領域的工程師與研究人員提供一本實用的技術手冊。 全書結構嚴謹，邏輯清晰，兼顧瞭理論的深度與實踐的可操作性。我們深知，在當前數據驅動的時代背景下，對圖像信息的有效理解與智能處理是推動諸多領域進步的關鍵。因此，本書不僅著重介紹經典的算法原理，更融入瞭近年來在深度學習浪潮下湧現齣的新範式和新方法。 第一部分：數字圖像處理基礎 本書的開篇聚焦於數字圖像處理的基礎概念與核心技術。我們首先建立瞭數字圖像的數學模型，詳細闡述瞭圖像的采樣、量化過程及其對圖像質量的影響。 圖像的獲取與錶示： 詳細介紹瞭不同類型的成像傳感器（如CCD和CMOS）的工作原理，以及如何將物理世界的連續光信號轉化為數字矩陣。對圖像的色彩空間（如RGB, HSV, Lab）的轉換與特性進行瞭深入剖析，為後續的顔色處理奠定基礎。 圖像增強： 圖像增強是改善圖像視覺效果、突齣有用信息的過程。本部分係統介紹瞭空域增強方法，包括點運算、灰度拉伸、直方圖均衡化及其自適應變體（如限製對比度自適應直方圖均衡化，CLAHE）。隨後，我們深入探討瞭頻域增強技術，闡述瞭傅裏葉變換在圖像濾波中的應用，詳述瞭低通、高通、帶通濾波器的設計，如理想濾波器、Butterworth濾波器和高斯濾波器，並對比瞭它們在去除噪聲和銳化圖像方麵的優劣。 圖像復原與重建： 圖像復原被視為圖像增強的逆過程，它試圖利用數學模型來補償成像過程中的退化。本章詳細分析瞭常見的退化模型（如運動模糊、散焦模糊），並重點介紹瞭Wiener濾波、最小均方誤差（MMSE）濾波以及盲復原技術，幫助讀者理解如何在噪聲和模糊共存的情況下恢復原始圖像。 圖像分割： 分割是計算機視覺中最基礎也是最關鍵的步驟之一。本書不僅涵蓋瞭傳統的基於灰度的閾值分割方法（如Otsu’s法），還詳盡講解瞭基於區域的分割技術（如區域生長）和基於邊緣的分割技術（如Sobel, Canny算子）。此外，我們還引入瞭形態學處理作為圖像分割預處理和後處理的有力工具，包括腐蝕、膨脹、開閉運算及其在小目標分離和連接上的應用。 第二部分：計算機視覺核心技術 在掌握瞭圖像處理的基石後，本書轉嚮更具挑戰性的計算機視覺領域，重點關注如何從圖像中提取有意義的結構化信息。 特徵提取與描述： 圖像的特徵是進行高級分析的基礎。我們詳細介紹瞭經典且高效的局部特徵描述子，包括Harris角點檢測器、SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）。這些特徵在目標匹配、圖像拼接等任務中發揮著不可替代的作用。此外，還討論瞭HOG（方嚮梯度直方圖）在行人檢測中的應用。 圖像變換與錶示： 霍夫變換（Hough Transform）是識彆圖像中特定幾何形狀（如直綫、圓）的經典方法，本書對其原理和優化進行瞭深入的講解。同時，形態學骨架化、輪廓錶示等內容也被納入討論，以支持後續的形狀分析。 立體視覺與深度估計： 機器“看”世界的核心在於理解三維空間。本書專門開闢章節介紹立體視覺的基本原理，包括相機標定、雙目幾何關係、視差圖的計算與稠密匹配算法（如BM, SGM）。這部分內容為讀者理解自動駕駛、機器人導航等應用提供瞭理論支撐。 運動分析與目標跟蹤： 視頻序列是動態信息的載體。我們探討瞭光流法（Optical Flow），包括Lucas-Kanade方法和Horn-Schunck方法，用於估計像素級的運動場。在目標跟蹤方麵，本書介紹瞭卡爾曼濾波（Kalman Filter）在狀態估計中的應用，以及更先進的基於相關濾波的跟蹤方法。 第三部分：深度學習在視覺中的應用 鑒於捲積神經網絡（CNN）在過去十年中對計算機視覺領域的顛覆性影響，本書的最後一部分將重點介紹基於深度學習的現代視覺係統。 捲積神經網絡基礎： 我們從神經元模型開始，逐步構建起前饋網絡、捲積層、池化層、激活函數和反嚮傳播機製。詳細剖析瞭經典的CNN架構，如AlexNet、VGG、ResNet及其在分類任務中的性能優勢。 目標檢測與語義分割： 在目標檢測領域，本書對比瞭基於區域的Two-Stage方法（如R-CNN係列）和基於迴歸的One-Stage方法（如YOLO、SSD），分析瞭它們在速度和精度上的權衡。在語義分割方麵，則重點介紹瞭FCN、U-Net等全捲積網絡結構，以及實例分割的Mask R-CNN等前沿技術。 實驗與實踐： 為瞭增強理論與實踐的結閤，本書在每一核心技術章節後都提供瞭基於主流深度學習框架（如PyTorch/TensorFlow）的僞代碼或實踐指導，鼓勵讀者動手實現關鍵算法，真正掌握從理論到代碼的轉化過程。 總結 《數字圖像處理與計算機視覺》力求成為一本麵嚮未來的參考書。它不僅教授“如何做”，更深入解釋“為何如此”。通過對經典理論的紮實講解與對現代深度學習方法的融閤創新，本書旨在幫助讀者建立起對視覺信息處理的全局觀，為未來在機器人、醫療影像、自動駕駛等領域的深入研究與工程應用打下堅實的基礎。閱讀本書，您將掌握解讀和賦予機器“視覺”能力的鑰匙。

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