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张博虎 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118070002

商品编码：29533600249

包装：平装

出版时间：2011-01-01

基本信息

书名：液晶电视原理与维修技术

定价：38.00元

作者：张博虎

出版社：国防工业出版社

出版日期：2011-01-01

ISBN：9787118070002

字数：500000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.481kg

编辑推荐

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内容提要

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本书从专业家电维修人员的实际需要出发，结合高端彩色电视机集成度高、独立元器件较少和导线连接相对简单的特点，以流程图分析的方法分别介绍了液晶显示技术、液晶显示器的驱动与控制、液晶显示器采光技术、液晶电视的构成与单元电路原理维修、海信液晶电视原理分析与故障检修、长虹液晶电视原理与维修、创维液晶电视的原理与维修、海尔液晶电视的原理与维修技术。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像处理：从理论到实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理知识体系。从图像的根本原理出发，系统阐述了数字图像的形成、表示、存储以及在计算机中的基本操作，并在此基础上，详细介绍了各种经典的图像增强、复原、分割、特征提取、识别与理解等核心技术。本书强调理论与实践相结合，不仅讲解了算法背后的数学原理和逻辑，更提供了大量的工程实践案例和代码实现指导，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：数字图像基础 本部分将带领读者走进数字图像的世界，打下坚实的基础。 1.1 数字图像的形成与表示： 我们将从光线如何被传感器捕捉，转化为模拟信号，再经过量化和编码成为数字信号的过程开始。深入解析数字图像的采样、量化原理，理解像素的概念、空间分辨率和灰度分辨率的含义。学习不同类型的数字图像表示法，包括二值图像、灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、CMYK等颜色空间）及其相互转换。探讨图像的存储格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF等）及其特点。 1.2 图像的基本操作： 介绍对图像进行各种基本几何变换和像素级操作的方法。包括图像的平移、旋转、缩放、裁剪等几何变换，理解其数学原理和实现方式。讲解像素的邻域操作，如点运算（亮度、对比度调整）、灰度变换（伽马校正、直方图均衡化）、逻辑运算等。 第二部分：图像增强 本部分将聚焦于如何改善图像的视觉质量，使其更适合人眼观察或后续处理。 2.1 空域增强技术： 详细介绍在图像空间域直接对像素值进行处理的增强方法。 点运算： 深入剖析线性变换、非线性变换（如对数变换、指数变换、伽马变换）在改善图像对比度和亮度方面的应用。 直方图处理： 讲解直方图的概念，以及直方图均衡化、直方图规定化等技术如何有效地扩展图像的动态范围，改善图像的视觉效果。 空间滤波： 重点介绍基于邻域像素的滤波技术。 线性滤波： 讲解卷积的概念，以及均值滤波、高斯滤波在图像平滑、去噪方面的作用。 非线性滤波： 详细介绍中值滤波、双边滤波等在去除椒盐噪声、保留边缘方面的优势。 边缘增强： 介绍Sobel、Prewitt、Roberts算子以及Laplacian算子在检测图像边缘方面的原理和应用。 2.2 频域增强技术： 阐述将图像变换到频率域进行处理的增强方法。 傅里叶变换与图像频谱： 讲解一维和二维傅里叶变换的原理，理解图像的频谱信息，包括低频成分（图像的整体亮度、平滑区域）和高频成分（图像的边缘、细节）。 频域滤波： 介绍如何通过修改图像的频谱来实现增强。 低通滤波： 如理想低通、Butterworth低通、高斯低通滤波器，用于图像平滑、去除噪声。 高通滤波： 如理想高通、Butterworth高通、高斯高通滤波器，用于边缘增强、细节锐化。 同态滤波： 针对包含乘性噪声或照度变化不均的图像，实现亮度和对比度的同时增强。 第三部分：图像复原 本部分将探讨如何从退化（有噪声、模糊）的图像中恢复出原始图像。 3.1 噪声模型与去噪： 识别和分析常见的图像噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声、纹理噪声等。介绍针对不同噪声类型的去噪算法，包括空间域去噪（已在增强部分提及，此处将从复原角度深入讨论）和频域去噪。 3.2 图像复原模型： 建立图像退化的数学模型，通常表示为退化函数与原始图像的卷积，并叠加噪声。 逆滤波： 介绍最简单的复原方法，分析其局限性（对噪声敏感）。 最小均方差（LMS）滤波/维纳滤波： 引入先验知识（原始图像和噪声的统计特性），实现更鲁棒的复原效果。 约束最小二乘方滤波： 当对退化函数了解有限时，通过引入平滑约束来改善复原效果。 盲去卷积： 介绍当退化函数未知时，如何同时估计退化函数和恢复原始图像的复杂技术。 第四部分：图像分割 本部分将介绍将图像划分为若干具有相似特征的区域的技术，是图像分析和对象识别的基础。 4.1 基于阈值的方法： 讲解如何根据像素的灰度值来区分不同的区域。 全局阈值法： 如Otsu方法（最大类间方差法）自动寻找最佳阈值。 局部阈值法： 针对图像光照不均的情况，根据局部区域的特性设定阈值。 4.2 基于边缘的分割： 利用图像的边缘信息来分割区域。 Canny边缘检测器： 介绍其多阶段的边缘检测流程（平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值）。 Hough变换： 用于检测图像中的直线、圆等特定形状。 4.3 基于区域的方法： 按照像素的相似性将像素分组。 区域生长法： 从种子点开始，将相邻的相似像素逐步合并到区域中。 区域分裂与合并法： 先将图像分割成大区域，再根据相似性进行合并或分割。 4.4 基于聚类的方法： 将像素根据其特征进行分组，如K-means聚类。 4.5 基于图割的方法： 将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，如Graph Cut算法。 第五部分：图像特征提取与描述 本部分将介绍如何从图像中提取出能够代表图像内容的关键信息，用于后续的识别和匹配。 5.1 边缘、角点检测： Harris角点检测： 介绍其原理，能够检测到图像中具有旋转不变性的角点。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）： 详细讲解这些特征检测和描述符的原理，它们对尺度、旋转、光照变化具有鲁棒性，是计算机视觉领域的重要基础。 5.2 区域特征描述： 形状描述： 如轮廓特征、区域的几何矩、傅里叶描述子等。 纹理特征： 如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，用于描述图像的纹理特性。 5.3 颜色特征： 图像的颜色直方图、颜色矩等。 第六部分：图像识别与理解 本部分将介绍如何利用提取的特征来识别图像中的对象或场景，以及对图像内容进行更深层次的理解。 6.1 模式识别基础： 介绍分类器的基本概念，如k近邻（k-NN）、支持向量机（SVM）、贝叶斯分类器等，并讲解如何将这些分类器应用于图像识别任务。 6.2 机器学习在图像识别中的应用： 传统机器学习方法： 如基于特征提取和分类器的流程。 深度学习方法： 重点介绍卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破性进展。详细讲解CNN的结构（卷积层、池化层、全连接层）、激活函数、损失函数、反向传播算法等。介绍经典CNN模型如AlexNet、VGG、ResNet等。 6.3 目标检测与跟踪： 目标检测算法： 如R-CNN系列、YOLO、SSD等，用于在图像中定位和识别出多个目标。 目标跟踪算法： 如卡尔曼滤波、粒子滤波、以及基于深度学习的跟踪方法。 6.4 图像检索： 基于内容的图像检索（CBIR），通过图像的视觉特征来搜索相似图像。 6.5 场景理解： 介绍更高级的图像理解任务，如图像字幕生成、物体关系识别等。 第七部分：编程实现与实战案例 本部分将强调理论与实践的结合，提供具体的代码实现指导和应用案例。 7.1 开发环境搭建： 介绍常用的图像处理库和开发工具，如OpenCV、scikit-image、MATLAB Image Processing Toolbox等，以及如何在Python、C++等语言环境下进行开发。 7.2 核心算法的Python/C++实现： 提供关键算法（如直方图均衡化、Sobel算子、K-means聚类、简单CNN模型）的详细代码实现示例，并解释代码的逻辑。 7.3 工程实践案例： 人脸检测与识别： 利用OpenCV和深度学习模型实现人脸检测和简单的身份识别。 医学图像分析： 如X光片或MRI图像的去噪、分割与病灶检测。 遥感图像处理： 如地物分类、目标识别。 工业视觉检测： 如产品缺陷检测、条形码识别。 图像修复与风格迁移： 利用深度学习技术实现图像的局部修复或将一张图像的风格应用到另一张图像上。 本书特色： 理论严谨： 深入剖析各类算法背后的数学原理和推导过程，确保读者理解“为什么”。 实践导向： 提供丰富的代码示例、实战案例和调试技巧，帮助读者掌握“怎么做”。 内容全面： 覆盖了数字图像处理的各个主要方面，从基础理论到前沿技术。 循序渐进： 从基础概念讲起，逐步深入，适合不同背景的读者。 图文并茂： 大量使用图示和实例来辅助理解抽象的概念。 无论您是计算机视觉领域的初学者，还是希望深入研究图像处理技术的专业人士，本书都将是您宝贵的参考资源，助您在数字图像处理领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

我是一名电子工程专业的学生，这次选择《液晶电视原理与维修技术》这本书，是出于对电视显示技术更深入的了解需求。这本书在原理部分的讲解非常严谨和专业，它不仅仅停留在表面现象，而是深入到了像素的驱动机制、色彩管理技术、图像处理算法等核心内容。例如，它对TFT（薄膜晶体管）驱动原理的阐述，以及不同驱动方式（如行扫描、列扫描）的对比，都让我对液晶面板的成像过程有了更深刻的理解。此外，书中对各种接口技术，如HDMI、DisplayPort等的原理和应用也进行了详细介绍，这对于理解电视信号的传输和处理非常有帮助。在维修技术方面，虽然我不是维修人员，但书中对故障根源的分析和电路故障的判断方法，对于我学习电子系统设计和故障排除都具有重要的借鉴意义。书中提供的电路图和原理框图，清晰地展示了各个模块之间的联系，这有助于我从系统层面去理解液晶电视的整体架构。总而言之，这本书在理论深度和工程实践之间找到了很好的平衡点，对于想深入研究液晶电视技术的人来说，是一本非常不错的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本《液晶电视原理与维修技术》给我最直观的感受就是它的“接地气”。我之前读过一些关于电子技术的书，但很多都过于理论化，读起来枯燥乏味，而且和实际操作相去甚远。这本书则完全不同，它用一种非常贴近实际工作的语言，把复杂的电视技术讲得生动有趣。它没有回避技术细节，但又不会让你觉得晦涩难懂。书里大量的插图和照片，都是非常真实的维修场景和元器件的特写，这让我感觉就像跟着一位经验丰富的师傅在现场学习一样。书中对一些“疑难杂症”的处理方法，更是让人拍案叫绝，比如一些看似复杂的故障，通过书中的方法就能迎刃而解。我尤其欣赏的是书中对不同品牌、不同型号液晶电视的维修思路的归纳和总结，这让我在面对各种电视时，不再感到束手无策。这本书不仅教会了我“怎么修”，更重要的是教会了我“为什么这么修”，让我从根本上理解了故障的原因，从而能够举一反三。对于我这样希望提升自己动手能力和解决实际问题能力的人来说，这本书简直是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有十几年电视维修经验的老技师了，平时接触的都是一些经典的显像管电视，现在液晶电视越来越普及，里面的技术也是日新月异，让我感到有些跟不上趟。偶然的机会看到这本书，就买回来研究一下。这本书确实让我眼前一亮，它里面讲的很多新概念和新技术，比如LED背光、OLED、量子点技术等等，都讲得非常透彻。尤其是在维修方面，书中介绍的很多诊断思路和测试方法，都非常具有前瞻性，而且很多方法是我以前从未接触过的。它对于一些新兴的故障现象，比如屏幕偏黄、显示异常、智能系统卡顿等，都给出了详细的分析和解决方案，这对于我们这些老技师来说，是非常宝贵的学习资料。书中还涉及到一些高级的维修技巧，比如烧录固件、更换主板芯片等，这些内容都非常有深度。虽然我在这方面已经有一些基础，但通过这本书，我还是学到了很多新的知识和技能，也让我对液晶电视维修有了更全面的认识。这本书是一本既有理论深度，又有实践指导意义的书，对于任何从事或想从事液晶电视维修行业的人来说，都非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我买这本书的时候，更多的是带着一种“碰运气”的心态，希望能找到一些实用的维修技巧，因为家里正好有一台旧的液晶电视出现了些小毛病。结果这本书的实用性远超我的预期，虽然它也涵盖了原理部分，但重点显然放在了“维修技术”上。书里列举了液晶电视常见的故障现象，比如黑屏、白屏、偏色、有声音无画面、不定时开关机等等，然后针对每一种故障，详细地分析了可能的原因，并给出了相应的检查步骤和维修方法。最关键的是，它还附带了很多电路图和实物图，标注了关键的测试点和元器件，让我这个初学者在实践操作时有了明确的方向。书里介绍的很多维修思路和技巧都非常巧妙，比如如何用万用表测量背光电压，如何判断驱动板或逻辑板的好坏，甚至还提到了如何更换一些常见的芯片。虽然我还没有完全解决家里那台电视的问题，但通过这本书的指导，我已经能大概判断出故障的范围，并且知道下一步该怎么做了。这本书绝对是那些想自己动手修理液晶电视的朋友们的福音，它不仅仅是纸上谈兵，而是真正能指导你解决实际问题的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本《液晶电视原理与维修技术》真是一本让人惊喜的书！我之前对电视的内部构造一窍不通，觉得那些复杂的电路板和元器件就像天书一样。但这本书却用一种非常通俗易懂的方式，把液晶电视的工作原理一点点拆解开来。从最基础的光学原理，到背光模组、液晶面板、驱动电路、主板等等，每一个部分都讲得非常细致，而且配有大量的图片和图示，让我这个完全的门外汉也能看得津津有味。特别是它对液晶面板的成像过程的讲解，让我终于明白了一块平淡无奇的玻璃是如何变幻出绚丽多彩的画面的。书里还穿插了一些实际维修的案例，虽然我暂时还没有机会动手实践，但光是看别人如何一步步排查故障，找到问题的根源，就觉得学到了很多。这本书就像一位耐心渊博的老师，不仅传授知识，还激发了我探索的兴趣，让我对这个我们日常生活中离不开的家电有了全新的认识。我甚至开始对那些“死机”、“花屏”、“不亮”的电视产生了好奇心，想知道它们到底是怎么了，这本书真的打开了我认识世界的一个新窗口。