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☆☆☆☆☆

出版者:Sybex Inc

作者:Todd Lammle

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:2002-9-20

价格:USD 49.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780782141528

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

《数字图像处理与计算机视觉基础》作者：张宏伟出版社：电子工业出版社出版日期： 2023年10月 --- 内容简介：《数字图像处理与计算机视觉基础》是一部全面深入探讨数字图像获取、处理、分析与理解的专业教材与实践指南。本书旨在为图像处理和计算机视觉领域的初学者、工程技术人员以及相关专业的研究人员提供一套系统、扎实且与时俱进的理论框架和实战技能。全书结构严谨，内容涵盖了从最基本的像素操作到复杂的深度学习驱动的图像理解任务，力求实现理论深度与工程实用性的完美结合。本书的撰写基于对当前工业界和学术界主流技术栈的深刻理解，重点突出了传统方法与现代方法的有机融合。我们深知，掌握经典算法是理解和创新现代技术的基石，因此，本书在讲解深度学习技术的同时，并未忽略对经典滤波、变换、形态学操作等核心理论的细致剖析。全书共分为六大部分，三十个章节，内容组织逻辑清晰，层层递进： --- 第一部分：图像基础与获取 (Foundation and Acquisition) 本部分奠定了整个学科的理论基础，为后续的复杂处理打下坚实基础。第1章：图像的数字化表示。详细阐述了连续图像如何被离散化为数字图像，包括采样（空间分辨率）和量化（灰度级与色彩深度）。深入讨论了图像在计算机中的存储格式（如 BMP, JPEG, PNG 的内部结构）以及位深对视觉效果和数据量的影响。第2章：色彩空间理论与转换。系统介绍了人眼视觉特性与色彩模型的关系。重点讲解了 RGB、CMY(K)、HSV/HSL 等常用模型的数学定义、应用场景及其相互转换的原理和推导过程。特别关注了感知均匀的色彩空间（如 CIELAB 和 CIELUV）在色彩度量中的重要性。第3章：图像获取系统概述。从工程角度解析了数字成像设备的工作原理，包括光学系统、传感器技术（CCD 与 CMOS）的差异与优缺点。探讨了噪声的来源（如散粒噪声、固定模式噪声）及其对图像质量的影响，并初步介绍了降噪的基本思路。 --- 第二部分：图像增强与复原 (Enhancement and Restoration) 本部分聚焦于如何提升图像的质量，使其更适合人眼观察或后续的分析处理。第4章：空间域图像增强技术。深入讲解了点处理技术，包括灰度拉伸、阈值处理、负片变换以及直方图处理的理论基础和实现细节。重点分析了直方图均衡化及其自适应版本（如 CLAHE）在提升对比度方面的卓越性能。第5章：线性与非线性空间域滤波。详尽介绍了卷积（Convolution）操作在图像处理中的核心地位。详细阐述了均值滤波、高斯滤波等线性平滑滤波器，以及中值滤波、最大/最小值滤波等非线性滤波器在去除脉冲噪声和保护边缘方面的对比效果。第6章：频率域图像处理基础。引入了傅里叶变换（2D DFT）作为分析图像空间频率的强大工具。阐述了傅里叶谱的物理意义，并介绍了在频率域进行滤波（如理想低通/高通滤波器、Butterworth 滤波器）的基本方法和“振铃效应”等问题。第7章：图像复原技术。区别了增强与复原。系统性地介绍了线性、非线性复原模型，并详细推导了维纳滤波器的原理，该滤波器在已知噪声模型和模糊核的情况下实现最优估计。此外，还探讨了盲解卷积（Blind Deconvolution）的基本思路。 --- 第三部分：图像分割与特征提取 (Segmentation and Feature Extraction) 本部分是实现图像理解的关键步骤，旨在将图像分解为有意义的区域或对象。第8章：图像分割的经典方法。涵盖了基于阈值的分割技术，包括全局阈值法和迭代的 Otsu 法。接着深入讲解了区域生长法和边缘检测的基础。第9章：边缘检测技术深度解析。对经典边缘算子进行了详尽的比较分析，包括 Sobel、Prewitt 算子。重点详述了 Canny 边缘检测算法的五个步骤（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测、边缘跟踪），强调其在抗噪性和定位精度上的优势。第10章：形态学图像处理 (Mathematical Morphology)。阐述了结构元素（Structuring Element）的概念。详细介绍了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的数学定义及其在去噪、填充孔洞、连接或分离对象中的实际应用。第11章：图像的变换与表示。介绍了霍夫变换（Hough Transform）在检测直线和圆等几何结构中的应用。同时，探讨了区域描述符的构建，如边界特征（周长、形状因子）和区域特征（质心、惯矩）。 --- 第四部分：图像识别与理解的传统方法 (Traditional Recognition Methods) 本部分关注如何使用几何和统计方法从提取的特征中识别对象。第12章：基于特征的匹配方法。讨论了如何计算特征向量并使用距离度量进行模式匹配。介绍了特征空间中的距离标准（如欧氏距离、马氏距离）。第13章：主成分分析 (PCA) 与特征降维。阐述了 PCA 在高维特征空间中寻找最优投影方向，以最大化数据方差的原理。这在处理冗余特征和降低计算复杂度方面至关重要。第14章：支持向量机 (SVM) 在图像分类中的应用。系统介绍 SVM 的理论基础，包括最大间隔分类器、核函数（Kernel Trick）及其在解决小样本、非线性可分问题上的优越性。 --- 第五部分：深度学习与现代视觉 (Deep Learning and Modern Vision) 本部分将焦点转向当前主导计算机视觉领域的前沿技术。第15章：人工神经网络基础回顾。对多层感知机（MLP）进行了必要的复习，包括反向传播算法的工作机制、激活函数的选择（Sigmoid, ReLU, Tanh）及其对网络收敛性的影响。第16章：卷积神经网络 (CNN) 的核心架构。详细剖析了卷积层（Convolutional Layer）的参数共享和局部连接特性，解释了池化层（Pooling Layer）的作用。深入讲解了 LeNet, AlexNet, VGG 等经典网络结构的演变历程和设计哲学。第17章：先进的 CNN 模型与迁移学习。聚焦于更深层网络的突破，如 Inception 模块（GoogLeNet）和残差连接（ResNet）如何解决梯度消失问题。详细介绍了如何利用预训练模型进行迁移学习以加速小型数据集上的模型训练。第18章：深度学习的优化器与正则化。讨论了 SGD、Momentum、Adam 等优化算法的迭代策略。同时，讲解了 Dropout、批量归一化（Batch Normalization）等正则化技术在稳定训练过程中的作用。 --- 第六部分：前沿应用与系统集成 (Advanced Applications and System Integration) 本部分展示了深度学习在实际复杂视觉任务中的应用。第19章：目标检测技术 (Object Detection)。对主流的两阶段（Two-Stage，如 R-CNN 系列）和单阶段（One-Stage，如 YOLO 和 SSD）检测框架进行了对比分析。重点演示 YOLO 算法如何将定位和分类任务合并在一个网络中完成。第20章：语义分割与实例分割。区分了语义分割（像素级别分类）和实例分割（区分同一类别的不同个体）。详细介绍了 FCN、U-Net 在医学图像分割中的广泛应用，以及 Mask R-CNN 的工作原理。第21章：图像生成模型基础。简要介绍了生成对抗网络 (GAN) 的基本结构（生成器与判别器）及其在图像修复和超分辨率中的初步应用。附录 A：OpenCV 编程实践指南。提供了使用 C++ 和 Python 接口结合 OpenCV 库进行快速原型开发的常用函数示例，确保读者能将理论知识快速转化为可运行的代码。附录 B：常用数据集介绍。概述了 MNIST, CIFAR, ImageNet, COCO 等主流图像数据集的特点和使用规范。 --- 本书特色： 1. 理论与实践并重：每章理论讲解后均配有“工程实践提示”，指导读者如何将算法转化为高效代码。 2. 算法深度剖析：针对每一个核心算法（如 Canny、Otsu、Wiener Filter），均提供了详细的数学推导和几何解释，而非仅停留在公式罗列。 3. 兼容性强：内容覆盖了从基础的信号处理到尖端的深度学习框架，适合作为本科高年级、研究生课程教材或专业工程师的自学参考书。 4. 注重细节：强调了噪声处理、色彩空间选择等容易被初学者忽视但在实际项目中至关重要的细节问题。通过系统学习本书内容，读者将能够独立构建、调试和优化复杂的数字图像处理流水线，为未来在智能安防、自动驾驶、医学影像分析等领域的深入研究与应用打下坚不可摧的知识体系。

作者简介

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读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名渴望在 IT 行业有所建树的年轻人来说，选择一本靠谱的学习资料至关重要。CCNＰ，这个在网络工程师领域赫赫有名的认证，一直是我心中的目标。市面上关于 CCNP 的资料琳琅满目，但真正能够打动我的，需要有足够的深度，也需要有清晰的脉络。这本书的命名，让我直观地感受到它权威性和系统性。我希望这本书能够不仅仅是知识的传递，更能培养我解决实际问题的能力。例如，在面对网络拥塞、连接中断等常见问题时，我能够迅速定位原因并给出有效的解决方案。如果这本书能够提供一些模拟实验环境或者动手实践的指导，那就更完美了。我相信，通过认真研读这本书，我一定能够为我未来的网络工程师之路打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直关注着网络技术的最新发展，特别是像 CCNP 这样在行业内具有重要影响力的认证，它代表着工程师们在网络设计、实施和故障排除方面的专业能力。这本书的出现，对我来说就像是一场及时雨。我之前花了不少时间在零散的网络技术知识上，但总感觉缺乏一个系统性的框架。这本书的目录结构给我留下了深刻的印象，它似乎能够将复杂的网络概念有机地串联起来，从基础的路由交换原理，到更高级的 MPLS、SDN 等前沿技术，都涵盖其中。我尤其欣赏它在讲解过程中，可能还会穿插一些实际案例分析，这对于我这种喜欢通过实践来加深理解的学习者来说，简直是福音。我之前阅读过一些技术文章，其中多次提及 CCNP 的重要性，但一直没有找到一本真正能够引领我入门的教材。这本书的问世，让我看到了希望，我相信它能够帮助我建立起扎实的 CCNP 知识体系，并且为我未来的职业发展提供强有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个非常注重学习体验的人，书籍的语言风格、逻辑清晰度以及是否能够激发我的学习兴趣，都是我选择的重要标准。这本书的封面设计就给我一种专业而不失亲和力的感觉，让我对接下来的阅读充满了期待。我倾向于那种能够将枯燥的技术概念用生动形象的比喻或者实际场景来解释的书籍，而不是干巴巴的理论陈述。如果这本书在这方面做得出色，那么它就一定能成为我学习 CCNP 的首选。我也期待书中能够提供一些学习建议或者指导，帮助我更有效地掌握这些复杂的网络知识。总而言之，我选择这本书，是基于它可能带来的高质量学习体验，以及它在激发我深入探索 CCNP 领域的潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配简洁的 CCNP 字样，瞬间就勾起了我对网络技术的好奇心。拿到手里，厚实的分量也让我感到踏实，仿佛里面蕴藏着通往高级网络工程师殿堂的钥匙。我是一名刚刚接触网络技术的初学者，之前的工作内容更多集中在应用层，但随着业务的发展，我越来越感觉到深入了解网络底层架构的必要性。市面上关于 CCNP 的资料不少，但我被这本书的排版和内容预示所吸引。它似乎不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是更侧重于实践和能力的培养。书页的纸质也非常不错，触感温润，翻阅起来很舒服，这对于长时间阅读来说是至关重要的。包装也相当严实，确保了书籍在运输过程中不会受到任何损伤。我非常期待能够通过这本书，系统地学习 CCNP 的知识，为我未来的职业发展打下坚实的基础。这不仅仅是一本技术书籍，更像是开启我网络技术新篇章的指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在网络维护岗位上摸爬滚打多年的老兵，我对 CCNP 认证的含金量有着切身的体会。我见过太多因为缺乏对 CCNP 核心技术的深入理解而束手无策的网络问题，也见过很多通过 CCNP 认证的同事，他们在解决复杂网络故障时，总是显得游刃有余。这本书的出现，让我觉得这不仅仅是为初学者准备的敲门砖，更可能是一位经验丰富的导师，能够帮助我重新梳理和巩固已有的知识，甚至发现我之前忽略的盲点。我特别期待书中对一些复杂场景的讲解，例如如何在高负载环境下优化路由策略，或者如何在多厂商互联的复杂网络中进行故障诊断。我相信，这本书的深度和广度，能够满足我这样有一定基础但仍渴望精进的网络工程师的需求。它不仅仅是一本书，更像是我职业生涯中一次宝贵的充电和升级。

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