具体描述
《普通高等教育"十五"国家级规划教材•计算机组成原理及汇编语言》是在第一版的基础上修改而成的。在《普通高等教育"十五"国家级规划教材•计算机组成原理及汇编语言》中以16位的指令系统和寻址方式为基础，增加了32位的指令系统和寻址方式、中央处理器CPU的新技术、微型CPU的发展和封装。在汇编程序设计部分，压缩了16位汇编的内容，增加了32位宏汇编的内容，相应的接口技术也补充了32位寻址方式。
数字图像处理与计算机视觉导论 内容简介 本书系统而深入地介绍了数字图像处理和计算机视觉领域的基础理论、核心算法与前沿技术。旨在为读者提供一个坚实的理论框架和丰富的实践经验，使他们能够理解图像和视频数据的内在表示、有效地进行信息提取和分析，并构建智能的视觉感知系统。全书结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了从底层信号处理到高层语义理解的完整技术链条。 第一部分：图像基础与信号处理 本部分聚焦于数字图像的数学基础和底层处理技术，为后续的高级应用打下坚实的基础。 第1章：数字图像的数学基础 详细阐述了连续图像与离散图像的转换过程，包括采样、量化及其对图像质量的影响。重点讨论了二维信号的表示方法，如傅里叶变换（DFT/FFT）、拉普拉斯变换在图像分析中的应用，以及卷积定理在图像滤波中的核心地位。同时，引入了小波变换理论，阐释了其在多分辨率分析和图像压缩中的优势。 第2章：图像增强与质量改善 本章深入探讨了如何从感官和定量角度改善图像质量。在空间域处理方面，系统介绍了点处理函数（如灰度变换、直方图均衡化和规定化）的原理与实现。在频率域处理方面，详细分析了理想、巴特沃斯（Butterworth）和高斯低通/高通滤波器的设计与应用，并探讨了卷绕效应和振铃现象的抑制方法。此外，还涵盖了同态滤波技术，用于解决光照不均问题。 第3章：图像恢复与去噪 图像恢复是去除成像过程中引入的退化（如模糊、噪声）的关键技术。本章首先建立了图像退化模型（点扩散函数，PSF），然后重点讲解了线性卷积反问题的求解，包括维纳滤波（Wiener Filter）的原理、噪声与信号功率谱的估计方法。在非线性恢复方面，详细分析了中值滤波、双边滤波（Bilateral Filter）以及基于变分法（如全变分TV模型）的图像去噪方法，强调了边缘保持的重要性。 第二部分：图像分析与特征提取 本部分转向图像内容的结构化描述和特征的量化表示，这是实现机器理解图像的前提。 第4章：图像分割技术 图像分割是将图像划分为具有特定意义的区域的过程。本章首先介绍了基于阈值的分割方法（Otsu's法等），随后深入讲解了基于区域的分割技术，包括区域生长和区域分裂。形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）被用作预处理和特征提取的工具。重点介绍了基于边缘检测的分割（如Canny算子）和高级的基于能量泛函的分割方法，如水平集方法和 Snakes 模型。 第5章：形态学图像处理 形态学基于集合论，专门用于分析和处理图像的形状信息。本章详细阐述了基本的形态学操作（膨胀、腐蚀）及其复合操作（开运算、闭运算、击中击不中）。重点讲解了形态学重构、顶帽变换（Top-Hat Transform）以及它们在前景提取、骨架化（Skeletonization）和连接组件分析中的应用。 第6章：图像特征表示与描述 本章探讨了如何用数学形式准确描述图像中的关键结构。内容包括：边缘、角点（Harris角点、LoG）和斑点等低级特征的检测。重点介绍了局部描述子，如尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）的构建原理和抗变换特性。此外，还讲解了全局特征，如形状特征（傅里叶描述符、Hu矩）和纹理特征（灰度共生矩阵GLCM）。 第三部分：计算机视觉与三维重建 本部分将理论提升到场景理解层面，涉及运动、深度和三维几何的估计。 第7章：图像配准与立体视觉 图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器的图像对齐的过程。本章介绍了基于特征点匹配和基于灰度的配准方法。立体视觉部分深入讲解了双目视觉系统的几何标定、视差的计算（包括块匹配算法和全局优化方法如Graph Cut）以及深度图的生成与融合技术。 第8章：运动分析与光流 本章关注时间序列图像（视频）中的动态信息提取。详细介绍了运动估计的基本模型，如光流法（Optical Flow）。重点剖析了亮度恒定假设、Lucas-Kanade (LK) 光流算法的局部方法以及Horn-Schunck的全局平滑方法，并探讨了稠密光流的现代迭代求解策略。 第9章：几何变换与相机模型 本部分详细解析了影响图像的几何变换，包括仿射变换、透视变换（单应性Homography）的数学基础。重点阐述了针孔相机模型（Pinhole Model）、内外部参数的确定（相机标定）以及畸变模型的校正。这些几何基础是理解三维重建和增强现实的前提。 第四部分：现代视觉系统与深度学习基础 本部分将传统方法与当前主流的基于深度学习的视觉技术相结合。 第10章：传统模式识别与机器学习回顾 为理解现代视觉系统，本章回顾了经典的分类方法，包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和决策树。重点讲解了特征向量的构建、降维技术（如PCA）在视觉数据处理中的应用。 第11章：深度学习基础在视觉中的应用 本章介绍了卷积神经网络（CNN）的基本结构（卷积层、池化层、激活函数），并详细讲解了经典CNN架构（如LeNet、AlexNet、VGG）在图像分类任务中的工作原理。随后，讨论了目标检测（如R-CNN系列、YOLO框架）和语义分割（如FCN、U-Net）在现代视觉系统中的核心地位与关键挑战。 结语 本书的编写旨在提供一个全面且深入的知识体系，涵盖了数字图像处理从信号处理到高级智能感知的全貌。通过理论阐述与具体案例相结合，帮助读者掌握分析和理解复杂视觉信息的能力。
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