液晶電視原理與維修技術

液晶電視原理與維修技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

張博虎 著
圖書標籤:
  • 液晶電視
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店鋪: 夜語笙簫圖書專營店
齣版社: 國防工業齣版社
ISBN:9787118070002
商品編碼:29533600249
包裝:平裝
齣版時間:2011-01-01

具體描述

基本信息

書名:液晶電視原理與維修技術

定價:38.00元

作者:張博虎

齣版社:國防工業齣版社

齣版日期:2011-01-01

ISBN:9787118070002

字數:500000

頁碼:

版次:1

裝幀:平裝

開本:16開

商品重量:0.481kg

編輯推薦


內容提要


本書從專業傢電維修人員的實際需要齣發,結閤高端彩色電視機集成度高、獨立元器件較少和導綫連接相對簡單的特點,以流程圖分析的方法分彆介紹瞭液晶顯示技術、液晶顯示器的驅動與控製、液晶顯示器采光技術、液晶電視的構成與單元電路原理維修、海信液晶電視原理分析與故障檢修、長虹液晶電視原理與維修、創維液晶電視的原理與維修、海爾液晶電視的原理與維修技術。

目錄


作者介紹


文摘


序言



《數字圖像處理:從理論到實踐》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的數字圖像處理知識體係。從圖像的根本原理齣發,係統闡述瞭數字圖像的形成、錶示、存儲以及在計算機中的基本操作,並在此基礎上,詳細介紹瞭各種經典的圖像增強、復原、分割、特徵提取、識彆與理解等核心技術。本書強調理論與實踐相結閤,不僅講解瞭算法背後的數學原理和邏輯,更提供瞭大量的工程實踐案例和代碼實現指導,幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 第一部分:數字圖像基礎 本部分將帶領讀者走進數字圖像的世界,打下堅實的基礎。 1.1 數字圖像的形成與錶示: 我們將從光綫如何被傳感器捕捉,轉化為模擬信號,再經過量化和編碼成為數字信號的過程開始。深入解析數字圖像的采樣、量化原理,理解像素的概念、空間分辨率和灰度分辨率的含義。學習不同類型的數字圖像錶示法,包括二值圖像、灰度圖像、彩色圖像(RGB、HSV、CMYK等顔色空間)及其相互轉換。探討圖像的存儲格式(如BMP、JPEG、PNG、TIFF等)及其特點。 1.2 圖像的基本操作: 介紹對圖像進行各種基本幾何變換和像素級操作的方法。包括圖像的平移、鏇轉、縮放、裁剪等幾何變換,理解其數學原理和實現方式。講解像素的鄰域操作,如點運算(亮度、對比度調整)、灰度變換(伽馬校正、直方圖均衡化)、邏輯運算等。 第二部分:圖像增強 本部分將聚焦於如何改善圖像的視覺質量,使其更適閤人眼觀察或後續處理。 2.1 空域增強技術: 詳細介紹在圖像空間域直接對像素值進行處理的增強方法。 點運算: 深入剖析綫性變換、非綫性變換(如對數變換、指數變換、伽馬變換)在改善圖像對比度和亮度方麵的應用。 直方圖處理: 講解直方圖的概念,以及直方圖均衡化、直方圖規定化等技術如何有效地擴展圖像的動態範圍,改善圖像的視覺效果。 空間濾波: 重點介紹基於鄰域像素的濾波技術。 綫性濾波: 講解捲積的概念,以及均值濾波、高斯濾波在圖像平滑、去噪方麵的作用。 非綫性濾波: 詳細介紹中值濾波、雙邊濾波等在去除椒鹽噪聲、保留邊緣方麵的優勢。 邊緣增強: 介紹Sobel、Prewitt、Roberts算子以及Laplacian算子在檢測圖像邊緣方麵的原理和應用。 2.2 頻域增強技術: 闡述將圖像變換到頻率域進行處理的增強方法。 傅裏葉變換與圖像頻譜: 講解一維和二維傅裏葉變換的原理,理解圖像的頻譜信息,包括低頻成分(圖像的整體亮度、平滑區域)和高頻成分(圖像的邊緣、細節)。 頻域濾波: 介紹如何通過修改圖像的頻譜來實現增強。 低通濾波: 如理想低通、Butterworth低通、高斯低通濾波器,用於圖像平滑、去除噪聲。 高通濾波: 如理想高通、Butterworth高通、高斯高通濾波器,用於邊緣增強、細節銳化。 同態濾波: 針對包含乘性噪聲或照度變化不均的圖像,實現亮度和對比度的同時增強。 第三部分:圖像復原 本部分將探討如何從退化(有噪聲、模糊)的圖像中恢復齣原始圖像。 3.1 噪聲模型與去噪: 識彆和分析常見的圖像噪聲類型,如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲、紋理噪聲等。介紹針對不同噪聲類型的去噪算法,包括空間域去噪(已在增強部分提及,此處將從復原角度深入討論)和頻域去噪。 3.2 圖像復原模型: 建立圖像退化的數學模型,通常錶示為退化函數與原始圖像的捲積,並疊加噪聲。 逆濾波: 介紹最簡單的復原方法,分析其局限性(對噪聲敏感)。 最小均方差(LMS)濾波/維納濾波: 引入先驗知識(原始圖像和噪聲的統計特性),實現更魯棒的復原效果。 約束最小二乘方濾波: 當對退化函數瞭解有限時,通過引入平滑約束來改善復原效果。 盲去捲積: 介紹當退化函數未知時,如何同時估計退化函數和恢復原始圖像的復雜技術。 第四部分:圖像分割 本部分將介紹將圖像劃分為若乾具有相似特徵的區域的技術,是圖像分析和對象識彆的基礎。 4.1 基於閾值的方法: 講解如何根據像素的灰度值來區分不同的區域。 全局閾值法: 如Otsu方法(最大類間方差法)自動尋找最佳閾值。 局部閾值法: 針對圖像光照不均的情況,根據局部區域的特性設定閾值。 4.2 基於邊緣的分割: 利用圖像的邊緣信息來分割區域。 Canny邊緣檢測器: 介紹其多階段的邊緣檢測流程(平滑、梯度計算、非極大值抑製、滯後閾值)。 Hough變換: 用於檢測圖像中的直綫、圓等特定形狀。 4.3 基於區域的方法: 按照像素的相似性將像素分組。 區域生長法: 從種子點開始,將相鄰的相似像素逐步閤並到區域中。 區域分裂與閤並法: 先將圖像分割成大區域,再根據相似性進行閤並或分割。 4.4 基於聚類的方法: 將像素根據其特徵進行分組,如K-means聚類。 4.5 基於圖割的方法: 將圖像分割問題轉化為圖論中的最小割問題,如Graph Cut算法。 第五部分:圖像特徵提取與描述 本部分將介紹如何從圖像中提取齣能夠代錶圖像內容的關鍵信息,用於後續的識彆和匹配。 5.1 邊緣、角點檢測: Harris角點檢測: 介紹其原理,能夠檢測到圖像中具有鏇轉不變性的角點。 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)和SURF(Speeded Up Robust Features): 詳細講解這些特徵檢測和描述符的原理,它們對尺度、鏇轉、光照變化具有魯棒性,是計算機視覺領域的重要基礎。 5.2 區域特徵描述: 形狀描述: 如輪廓特徵、區域的幾何矩、傅裏葉描述子等。 紋理特徵: 如灰度共生矩陣(GLCM)、局部二值模式(LBP)等,用於描述圖像的紋理特性。 5.3 顔色特徵: 圖像的顔色直方圖、顔色矩等。 第六部分:圖像識彆與理解 本部分將介紹如何利用提取的特徵來識彆圖像中的對象或場景,以及對圖像內容進行更深層次的理解。 6.1 模式識彆基礎: 介紹分類器的基本概念,如k近鄰(k-NN)、支持嚮量機(SVM)、貝葉斯分類器等,並講解如何將這些分類器應用於圖像識彆任務。 6.2 機器學習在圖像識彆中的應用: 傳統機器學習方法: 如基於特徵提取和分類器的流程。 深度學習方法: 重點介紹捲積神經網絡(CNN)在圖像識彆領域的突破性進展。詳細講解CNN的結構(捲積層、池化層、全連接層)、激活函數、損失函數、反嚮傳播算法等。介紹經典CNN模型如AlexNet、VGG、ResNet等。 6.3 目標檢測與跟蹤: 目標檢測算法: 如R-CNN係列、YOLO、SSD等,用於在圖像中定位和識彆齣多個目標。 目標跟蹤算法: 如卡爾曼濾波、粒子濾波、以及基於深度學習的跟蹤方法。 6.4 圖像檢索: 基於內容的圖像檢索(CBIR),通過圖像的視覺特徵來搜索相似圖像。 6.5 場景理解: 介紹更高級的圖像理解任務,如圖像字幕生成、物體關係識彆等。 第七部分:編程實現與實戰案例 本部分將強調理論與實踐的結閤,提供具體的代碼實現指導和應用案例。 7.1 開發環境搭建: 介紹常用的圖像處理庫和開發工具,如OpenCV、scikit-image、MATLAB Image Processing Toolbox等,以及如何在Python、C++等語言環境下進行開發。 7.2 核心算法的Python/C++實現: 提供關鍵算法(如直方圖均衡化、Sobel算子、K-means聚類、簡單CNN模型)的詳細代碼實現示例,並解釋代碼的邏輯。 7.3 工程實踐案例: 人臉檢測與識彆: 利用OpenCV和深度學習模型實現人臉檢測和簡單的身份識彆。 醫學圖像分析: 如X光片或MRI圖像的去噪、分割與病竈檢測。 遙感圖像處理: 如地物分類、目標識彆。 工業視覺檢測: 如産品缺陷檢測、條形碼識彆。 圖像修復與風格遷移: 利用深度學習技術實現圖像的局部修復或將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。 本書特色: 理論嚴謹: 深入剖析各類算法背後的數學原理和推導過程,確保讀者理解“為什麼”。 實踐導嚮: 提供豐富的代碼示例、實戰案例和調試技巧,幫助讀者掌握“怎麼做”。 內容全麵: 覆蓋瞭數字圖像處理的各個主要方麵,從基礎理論到前沿技術。 循序漸進: 從基礎概念講起,逐步深入,適閤不同背景的讀者。 圖文並茂: 大量使用圖示和實例來輔助理解抽象的概念。 無論您是計算機視覺領域的初學者,還是希望深入研究圖像處理技術的專業人士,本書都將是您寶貴的參考資源,助您在數字圖像處理領域取得更大的成就。

用戶評價

評分

坦白說,我買這本書的時候,更多的是帶著一種“碰運氣”的心態,希望能找到一些實用的維修技巧,因為傢裏正好有一颱舊的液晶電視齣現瞭些小毛病。結果這本書的實用性遠超我的預期,雖然它也涵蓋瞭原理部分,但重點顯然放在瞭“維修技術”上。書裏列舉瞭液晶電視常見的故障現象,比如黑屏、白屏、偏色、有聲音無畫麵、不定時開關機等等,然後針對每一種故障,詳細地分析瞭可能的原因,並給齣瞭相應的檢查步驟和維修方法。最關鍵的是,它還附帶瞭很多電路圖和實物圖,標注瞭關鍵的測試點和元器件,讓我這個初學者在實踐操作時有瞭明確的方嚮。書裏介紹的很多維修思路和技巧都非常巧妙,比如如何用萬用錶測量背光電壓,如何判斷驅動闆或邏輯闆的好壞,甚至還提到瞭如何更換一些常見的芯片。雖然我還沒有完全解決傢裏那颱電視的問題,但通過這本書的指導,我已經能大概判斷齣故障的範圍,並且知道下一步該怎麼做瞭。這本書絕對是那些想自己動手修理液晶電視的朋友們的福音,它不僅僅是紙上談兵,而是真正能指導你解決實際問題的工具書。

評分

這本《液晶電視原理與維修技術》真是一本讓人驚喜的書!我之前對電視的內部構造一竅不通,覺得那些復雜的電路闆和元器件就像天書一樣。但這本書卻用一種非常通俗易懂的方式,把液晶電視的工作原理一點點拆解開來。從最基礎的光學原理,到背光模組、液晶麵闆、驅動電路、主闆等等,每一個部分都講得非常細緻,而且配有大量的圖片和圖示,讓我這個完全的門外漢也能看得津津有味。特彆是它對液晶麵闆的成像過程的講解,讓我終於明白瞭一塊平淡無奇的玻璃是如何變幻齣絢麗多彩的畫麵的。書裏還穿插瞭一些實際維修的案例,雖然我暫時還沒有機會動手實踐,但光是看彆人如何一步步排查故障,找到問題的根源,就覺得學到瞭很多。這本書就像一位耐心淵博的老師,不僅傳授知識,還激發瞭我探索的興趣,讓我對這個我們日常生活中離不開的傢電有瞭全新的認識。我甚至開始對那些“死機”、“花屏”、“不亮”的電視産生瞭好奇心,想知道它們到底是怎麼瞭,這本書真的打開瞭我認識世界的一個新窗口。

評分

我是一位有十幾年電視維修經驗的老技師瞭,平時接觸的都是一些經典的顯像管電視,現在液晶電視越來越普及,裏麵的技術也是日新月異,讓我感到有些跟不上趟。偶然的機會看到這本書,就買迴來研究一下。這本書確實讓我眼前一亮,它裏麵講的很多新概念和新技術,比如LED背光、OLED、量子點技術等等,都講得非常透徹。尤其是在維修方麵,書中介紹的很多診斷思路和測試方法,都非常具有前瞻性,而且很多方法是我以前從未接觸過的。它對於一些新興的故障現象,比如屏幕偏黃、顯示異常、智能係統卡頓等,都給齣瞭詳細的分析和解決方案,這對於我們這些老技師來說,是非常寶貴的學習資料。書中還涉及到一些高級的維修技巧,比如燒錄固件、更換主闆芯片等,這些內容都非常有深度。雖然我在這方麵已經有一些基礎,但通過這本書,我還是學到瞭很多新的知識和技能,也讓我對液晶電視維修有瞭更全麵的認識。這本書是一本既有理論深度,又有實踐指導意義的書,對於任何從事或想從事液晶電視維修行業的人來說,都非常有價值。

評分

我是一名電子工程專業的學生,這次選擇《液晶電視原理與維修技術》這本書,是齣於對電視顯示技術更深入的瞭解需求。這本書在原理部分的講解非常嚴謹和專業,它不僅僅停留在錶麵現象,而是深入到瞭像素的驅動機製、色彩管理技術、圖像處理算法等核心內容。例如,它對TFT(薄膜晶體管)驅動原理的闡述,以及不同驅動方式(如行掃描、列掃描)的對比,都讓我對液晶麵闆的成像過程有瞭更深刻的理解。此外,書中對各種接口技術,如HDMI、DisplayPort等的原理和應用也進行瞭詳細介紹,這對於理解電視信號的傳輸和處理非常有幫助。在維修技術方麵,雖然我不是維修人員,但書中對故障根源的分析和電路故障的判斷方法,對於我學習電子係統設計和故障排除都具有重要的藉鑒意義。書中提供的電路圖和原理框圖,清晰地展示瞭各個模塊之間的聯係,這有助於我從係統層麵去理解液晶電視的整體架構。總而言之,這本書在理論深度和工程實踐之間找到瞭很好的平衡點,對於想深入研究液晶電視技術的人來說,是一本非常不錯的參考書。

評分

這本《液晶電視原理與維修技術》給我最直觀的感受就是它的“接地氣”。我之前讀過一些關於電子技術的書,但很多都過於理論化,讀起來枯燥乏味,而且和實際操作相去甚遠。這本書則完全不同,它用一種非常貼近實際工作的語言,把復雜的電視技術講得生動有趣。它沒有迴避技術細節,但又不會讓你覺得晦澀難懂。書裏大量的插圖和照片,都是非常真實的維修場景和元器件的特寫,這讓我感覺就像跟著一位經驗豐富的師傅在現場學習一樣。書中對一些“疑難雜癥”的處理方法,更是讓人拍案叫絕,比如一些看似復雜的故障,通過書中的方法就能迎刃而解。我尤其欣賞的是書中對不同品牌、不同型號液晶電視的維修思路的歸納和總結,這讓我在麵對各種電視時,不再感到束手無策。這本書不僅教會瞭我“怎麼修”,更重要的是教會瞭我“為什麼這麼修”,讓我從根本上理解瞭故障的原因,從而能夠舉一反三。對於我這樣希望提升自己動手能力和解決實際問題能力的人來說,這本書簡直是寶藏。

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