具体描述
《电工电子技术学习指导》为《电工电子技术(第三版)》(叶淬主编)的学习辅导教材。全书与教程《电工电子技术(第三版)》相对应分为十四章，第一至七章为电工技术内容，第八至十四章为电子技术相关内容。全书以简洁明了的叙述，概述了各章的重点和难点，对学习电工电子技术有很好的指导作用。对《电工电子技术(第三版)》书后的典型习题进行了详细的解析，有助于读者对所学知识的深入理解。每章后附有自我检测习题，便于读者进一步检测相关内容的学习效果。
《电工电子技术学习指导》既是《电工电子技术(第三版)》的学习辅导教材，也不失为教师教学和学生学习相关电工电子技术课程的好参考书。
现代数字图像处理与分析技术 书籍简介 本书深入探讨了现代数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。内容涵盖了从基础的图像采集、表示到复杂的高级特征提取和模式识别技术，旨在为读者构建一个全面、系统且前沿的知识体系。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分首先建立起数字图像处理的数学和信号处理基础。我们将详细阐述图像的数字化过程，包括采样、量化理论，以及不同色彩空间（如RGB, HSV, YCbCr）的数学转换和性质比较。重点剖析了图像在频域中的表示方法，特别是傅里叶变换在图像分析中的应用，如频谱分析与滤波器的设计。 图像质量的提升是应用中的首要任务。本书系统地介绍了图像增强技术，分为空域增强和频域增强两大类。空域方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、以及基于局部区域的对比度增强技术（如限制对比度自适应直方图均衡化，CLAHE）。频域增强则侧重于设计理想、巴特沃斯和高斯等滤波器，实现对图像噪声的有效抑制和特定频率成分的强调。 噪声是影响图像质量的顽疾。我们详尽分析了常见的图像噪声模型（如高斯白噪声、椒盐噪声、泊松噪声）及其统计特性。针对性地介绍了各种空间域滤波技术，包括线性滤波（均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（中值滤波、双边滤波、最小-最大滤波），并探讨了它们在特定噪声环境下的性能权衡。同时，本书也深入讲解了基于小波变换的去噪方法，展示了其在保留图像边缘细节方面的优越性。 图像复原是与去噪紧密相关的领域。本书详细介绍了图像模糊模型（退化模型），并重点阐述了逆滤波、维纳滤波等经典复原方法。对于盲复原问题，我们引入了迭代算法和约束条件的优化方法，以应对退化函数未知的复杂情况。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分割是实现图像理解的关键步骤。本书提供了详尽的分割算法分类和实现细节。 1. 阈值分割技术： 重点解析了全局阈值法（如大津法 OYSU）的数学推导，并介绍了局部和自适应阈值技术，以应对光照不均场景。 2. 区域与边缘检测： 边缘是图像的重要结构信息。我们深入讨论了梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts），并详细分析了Canny边缘检测算法的五个步骤，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值跟踪。区域分割方面，本书介绍了区域生长法、分水岭算法的原理及在复杂场景下的应用限制，并对比了基于能量最小化的活动轮廓模型（Snakes）。 3. 基于聚类的分割： 引入了K-Means、模糊C均值（FCM）等聚类方法在图像像素分类中的应用。 特征提取是后续分析的基础。本书不仅覆盖了传统的几何特征（如形状、尺寸、纹理的描述符），更侧重于现代鲁棒特征的提取。我们将详细讲解尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构建过程，分析它们对尺度变化、旋转和光照变化的鲁棒性来源。此外，方向梯度直方图（HOG）作为行人检测等任务的核心特征，其构建原理和优化也得到了充分的论述。 第三部分：图像识别、分析与三维重建基础 在本部分的理论基础上，本书迈向了更高级的图像分析任务。 模式识别与分类： 图像识别本质上是一个分类问题。本书系统回顾了经典的分类器，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）在图像特征向量分类中的应用。我们特别强调了如何构建有效的分类器管道，包括特征降维（PCA）和最优参数选择。 形态学处理： 图像形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）是处理二值图像和提取拓扑结构的有力工具。本书从集合论角度定义了这些操作，并展示了它们在去除细小噪声、连接断裂区域和骨架提取中的具体应用。 图像变换与表示： 霍夫变换是检测图像中特定几何形状（直线、圆）的经典方法，本书将详细分析其在参数空间中的工作原理及其计算复杂性。同时，我们也引入了Hough 森林等现代鲁棒检测技术。 三维视觉初步： 虽然本书侧重于二维处理，但为了提供更完整的视角，我们引入了三维重建的基础概念。内容包括相机几何模型（内参与外参）、立体视觉的基本原理，以及视差图的计算方法，为读者理解深度信息和三维场景感知打下基础。 第四部分：现代深度学习在图像处理中的应用 认识到深度学习对当代图像处理领域的颠覆性影响，本书专门辟出章节介绍其核心技术。我们将从人工神经网络（ANN）的基础开始，逐步深入到卷积神经网络（CNN）的结构设计，包括卷积层、池化层、激活函数和反向传播机制。重点分析了经典的CNN架构（如AlexNet, VGG, ResNet）在图像分类、目标检测（如R-CNN系列和YOLO系列）以及语义分割（如FCN, U-Net）中的应用范式和创新点。本书将提供丰富的案例分析，展示如何利用现代框架（如TensorFlow/PyTorch）实现高效的图像分析模型。 适用对象： 本书适合于电子信息工程、自动化、计算机科学与技术等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事图像处理、机器视觉、遥感信息处理和生物医学成像等领域工作的工程师和研究人员。读者应具备一定的线性代数、微积分和数字信号处理基础知识。本书的理论深度和实践指导性兼备，是深入理解和掌握数字图像处理技术的理想参考资料。
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