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《21世纪大学计算机教育系列规划教材•CC++程序设计》主要内容包括：C语言基本概念和基础知识、结构化程序设计、数组、函数、文件、面向对象程序设计基础知识等。《21世纪大学计算机教育系列规划教材•CC++程序设计》旨在将面向过程程序设计和面向对象程序设计有机地结合起来，使读者通过对《21世纪大学计算机教育系列规划教材•CC++程序设计》的学习，能够具备开发小型应用系统的能力。
数字图像处理与计算机视觉：从理论到实践 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面而深入的数字图像处理与计算机视觉领域的知识体系。我们聚焦于现代视觉技术的核心算法、底层原理以及如何在实际工程中进行高效实现。本书不仅涵盖了从基础的图像获取、增强、恢复到高级的特征提取、目标识别、三维重建等核心内容，更强调理论与实践的紧密结合，引导读者掌握解决复杂视觉问题的工程能力。 第一部分：图像基础与信号处理 本部分首先建立读者对数字图像的数学描述和物理基础的深刻理解。我们将从光度学、色彩理论（如CIE XYZ、RGB、HSV等模型）以及人眼视觉系统的局限性出发，探讨数字图像的本质。 1. 图像采集与数字化： 详细阐述CCD/CMOS传感器的成像原理、采样与量化过程，以及由此带来的混叠现象和抗锯齿技术。我们深入分析了不同成像系统（如多光谱、高动态范围成像）的特点和局限。 2. 图像增强与去噪： 图像增强是改善视觉信息质量的关键步骤。内容覆盖空间域增强（如直方图均衡化、灰度变换、空间滤波器的设计与实现，包括均值、中值、拉普拉斯算子等卷积核的数学推导）以及频率域增强（如傅里叶变换在图像处理中的应用、低通/高通滤波器的设计）。特别地，我们详细探讨了先进的非局部均值（Non-Local Means, NLM）和基于小波变换的去噪方法，分析其在保留边缘细节方面的优势。 3. 图像恢复与解卷积： 本部分着重于消除由模糊（如运动模糊或离焦）和噪声引起的图像失真。我们系统地介绍了点扩散函数（PSF）的建模，并对比了线性模糊系统的维纳滤波（Wiener Filter）和盲解卷积方法（如Lucy-Richardson算法），讨论了在不完全了解噪声和模糊特性的情况下，如何实现鲁棒的图像恢复。 第二部分：图像分析与特征提取 理解图像内容依赖于有效的特征提取。本部分将引导读者从像素级的操作转向结构化的、语义化的信息表示。 1. 边缘与区域检测： 详细剖析了经典的梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）的局限性，随后重点介绍Canny边缘检测算法的优化流程和参数选择策略。在区域分析方面，我们深入探讨了霍夫变换（Hough Transform）在直线和圆检测中的应用，以及基于Watershed算法的图像分割方法，并讨论了其在处理粘连目标时的挑战。 2. 图像的形态学处理： 基于集合论的数学形态学是处理图像结构和形状的基础。本书系统讲解了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的定义、性质及其在去噪、边界提取、骨架化中的应用。我们还扩展到灰度形态学和层次结构运算。 3. 兴趣点与描述符： 这是现代计算机视觉的基石之一。我们详细分析了 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 和 SURF (Speeded Up Robust Features) 算法的构建流程，解释了它们如何实现对尺度和旋转的不变性。此外，还介绍了基于局部二值模式（LBP）的纹理描述符以及现代深度学习框架中使用的特征表示（如激活图的可视化分析）。 第三部分：几何视觉与三维重建 本部分聚焦于从二维图像中恢复场景的几何结构，是机器人导航、自动驾驶和增强现实的核心技术。 1. 相机模型与标定： 深入讲解了针孔相机模型、内参矩阵和外参矩阵的物理意义。我们详细阐述了基于平面图案（如棋盘格）的相机标定流程（如Zhang's方法），以及如何进行亚像素精度的优化。 2. 立体视觉与深度估计： 阐述了双目视觉系统的基本原理，包括图像对齐（Rectification）和视差计算。我们全面比较了局部匹配算法（如SSD、SAD）和全局优化算法（如Graph Cut），并重点讲解了现代基于深度学习的端到端深度估计网络（如PSMNet, DispNet）的工作原理。 3. 运动恢复结构（SfM）与SLAM基础： 介绍如何通过序列图像重建场景的三维结构。重点分析了对极几何、本质矩阵和基础矩阵的推导与求解。对于同步定位与地图构建（SLAM），本书提供了视觉里程计（VO）的基本框架，包括特征点跟踪、误差的Bundle Adjustment优化过程，以及回环检测（Loop Closure）的基础概念。 第四部分：目标识别与深度学习应用 本部分将最新的深度学习技术与传统视觉方法相结合，介绍如何构建高效的识别和定位系统。 1. 传统分类与识别方法回顾： 在引入深度学习之前，我们简要回顾了基于特征向量（如HOG+SVM）的传统分类器的设计思路，作为对比和理解现代方法的参照。 2. 卷积神经网络（CNN）基础： 详细解析了CNN的基本组件：卷积层、池化层、激活函数和全连接层。我们系统地分析了经典网络结构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的演进路径和创新点，特别是残差连接在深层网络训练中的作用。 3. 目标检测与分割： 覆盖了当前主流的目标检测范式。我们对比了“两阶段”方法（如Faster R-CNN）和“一阶段”方法（如YOLO系列和SSD），强调了它们在速度和精度上的权衡。在实例分割方面，则重点讲解了Mask R-CNN的架构和Mask Head的设计。 4. 应用与优化： 讨论了模型在嵌入式设备上的部署挑战，涉及模型量化、剪枝以及使用TensorRT等推理引擎进行加速的技术。 本书特点： 理论深度与工程实践并重： 每个章节的算法讲解都附带清晰的数学推导，并提供基于主流科学计算库的实现思路和伪代码，确保读者能将理论转化为可运行的代码。 覆盖广度与前沿性： 内容跨越经典信号处理到最前沿的深度学习视觉模型，确保知识体系的完整性与时效性。 面向应用场景： 许多案例和实验围绕机器人视觉、自动检测和医学影像分析等实际问题展开，增强了学习的针对性。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化专业的本科高年级学生、研究生以及希望深入研究和应用数字图像处理与计算机视觉技术的工程师和研究人员。通过系统学习，读者将具备独立设计和实现复杂视觉系统的能力。
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