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劉瑜，硃秀昌著 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像通信
• 實驗
• 圖像處理
• 圖像通信
• MATLAB
• Python
• 圖像分析
• 信號處理
• 通信原理

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563517596

商品編碼：29659172177

包裝：平裝

齣版時間：2008-12-01

基本信息

書名：數字圖像處理與圖像通信實驗

定價：16.00元

作者：劉瑜,硃秀昌著

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2008-12-01

ISBN：9787563517596

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.281kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是與硃秀昌、劉峰、鬍棟編著的《數字圖像處理與圖像通信》（修訂版）相配套的實驗教材，也可單獨使用。所提供的實驗是根據相關課程的理論知識，利用Visual C 基本實驗平颱和MATLAB工具軟件，對圖像處理和圖像通信（編碼）的基本算法進行編程和實現。
本實驗教材分兩部分：部分（共4章）是圖像實驗基礎部分，主要介紹數字圖像處理係統、Visual C 數字圖像編程基礎和MATLAB數字圖像編程基礎；第2部分是數字圖像實驗編程設計部分，包含16個實驗單元，基本涵蓋瞭圖像處理和圖像編碼的基本內容。本書可作為從事信息與通信工程、計算機應用和廣播電視等專業學生及工程技術人員學習和完成圖像處理與圖像通信實驗的指導參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數字信號處理原理與應用》 前言 在信息爆炸的時代，數字信號處理（DSP）已成為現代科學技術發展不可或缺的基石。從我們日常生活中接觸到的通信係統、音頻視頻處理，到專業領域如醫學影像、地震勘探、雷達係統，DSP的身影無處不在。它賦予瞭我們從海量原始數據中提取有價值信息、對信號進行有效壓縮和增強、實現信息的高效傳輸和處理的能力。 本書旨在深入淺齣地介紹數字信號處理的核心理論、基本算法以及在各個領域的實際應用。我們力求在理論的嚴謹性與應用的實用性之間取得平衡，為讀者構建一個紮實的DSP知識體係。本書不僅適閤高等院校相關專業（如電子工程、通信工程、計算機科學、自動化等）的學生學習，也同樣適用於從事信號處理相關工作的工程師、研究人員以及對DSP技術感興趣的廣大讀者。 內容概述 第一部分：數字信號處理基礎 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，係統介紹數字信號處理的基本概念、數學工具和核心原理。 緒論： 介紹信號及其分類（模擬信號與數字信號），闡述數字信號處理的意義、發展曆程和重要性。強調數字信號處理在現代科技中的普遍性和核心地位。 離散時間信號與係統： 離散時間信號： 深入探討各種類型的離散時間信號，包括單位脈衝信號、單位階躍信號、指數信號、正弦信號、周期信號和非周期信號等。分析信號的幅度、頻率、相位等基本特性。 離散時間係統： 介紹離散時間係統的基本概念，如輸入、輸齣、係統響應。詳細講解係統的分類，包括綫性係統、時不變係統、因果係統、穩定係統等。特彆強調LTI（綫性時不變）係統的重要性，它是DSP的核心研究對象。 係統錶示： 介紹描述離散時間係統行為的常用數學方法，包括差分方程、捲積和格林函數（單位脈衝響應）。詳細推導和講解捲積的計算方法及其在係統分析中的作用。 傅裏葉分析： 離散時間傅裏葉變換（DTFT）： 引入DTFT的概念，解釋如何將一個離散時間信號分解成一係列不同頻率的正弦信號的疊加。推導DTFT的定義、性質（如綫性、時移、頻移、捲積性質等）及其在信號分析中的應用。 傅裏葉級數（FS）： 對於周期離散時間信號，引入傅裏葉級數，討論其係數的計算方法和周期信號的頻譜錶示。 離散傅裏葉變換（DFT）： 重點講解DFT，它是DTFT在計算機上進行數值計算的離散形式。詳細介紹DFT的定義、性質，並深入分析其在有限長信號分析中的重要性。 快速傅裏葉變換（FFT）： 詳細介紹FFT算法，包括Cooley-Tukey算法等。闡述FFT如何極大地提高DFT的計算效率，使其在實際應用中成為可能。討論FFT在頻譜分析、濾波等方麵的應用。 Z變換： Z變換及其性質： 引入Z變換作為分析離散時間係統的一種強大工具，能夠將時域的差分方程轉化為域的代數方程。詳細介紹Z變換的定義、收斂域（ROC）的概念，以及Z變換的各種重要性質（如綫性、時移、乘法、捲積等）。 逆Z變換： 講解如何通過部分分式展開、長除法和留數定理等方法計算逆Z變換，從而從Z域錶達式恢復到時域信號。 係統函數： 引入係統函數H(z)的概念，它是LTI係統在Z域的錶示，可以通過輸入和輸齣的Z變換之比獲得。討論係統函數與係統穩定性、因果性以及頻率響應之間的關係。 第二部分：數字濾波器設計 濾波器在信號處理中扮演著至關重要的角色，能夠去除噪聲、提取感興趣的頻段。本部分將詳細介紹數字濾波器的設計理論和方法。 數字濾波器的基本概念： 濾波器的分類： 介紹低通、高通、帶通、帶阻等基本濾波器類型。 FIR濾波器與IIR濾波器： 詳細對比FIR（有限脈衝響應）濾波器和IIR（無限脈衝響應）濾波器的結構、優缺點、設計方法和應用場景。 FIR濾波器設計： 窗函數法： 介紹利用理想濾波器頻率響應乘以窗函數來截斷的方法。詳細講解常用的窗函數，如矩形窗、漢寜窗、漢明窗、布萊剋曼窗等，並分析它們在通帶紋波、阻帶衰減和過渡帶寬度方麵的權衡。 頻率采樣法： 介紹直接通過設定濾波器在特定頻率點的響應來設計FIR濾波器的方法。 最優（Parks-McClellan）算法： 深入介紹Parks-McClellan算法（也稱Remez交換算法），這是一種能夠設計齣最優（在特定意義下）FIR濾波器的迭代算法。 IIR濾波器設計： 模擬濾波器的設計基礎： 介紹Butterworth、Chebyshev（I型和II型）、Elliptic等經典模擬濾波器的幅頻特性和設計原則。 模擬域到數字域的變換： 詳細講解將模擬濾波器設計轉化為數字濾波器設計的幾種常用方法，包括： 脈衝不變法： 將模擬衝激響應在離散點采樣作為數字濾波器的單位脈衝響應。 雙綫性變換法： 將模擬頻率變量s映射到數字頻率變量z，從而將模擬濾波器的傳遞函數轉化為數字濾波器的係統函數。這是最常用且性能較好的方法。 階躍不變法： 將模擬濾波器的階躍響應在離散點采樣作為數字濾波器的階躍響應。 IIR濾波器結構： 介紹不同類型的IIR濾波器實現結構，如直接型、級聯型、並聯型等，並分析它們的優點和缺點。 第三部分：數字信號處理的應用 本部分將聚焦於數字信號處理在實際工程問題中的應用，展示其強大的解決問題的能力。 譜估計： 參數化譜估計： 介紹利用模型來描述信號的功率譜密度，如AR模型、MA模型、ARMA模型等，並講解相應的估計方法。 非參數化譜估計： 迴顧和深化基於DFT（如周期圖法）和DTFT的譜估計方法。 自適應信號處理： 自適應濾波器的基本原理： 介紹自適應濾波器如何根據輸入信號的統計特性自動調整其濾波器係數，以達到某種優化目標。 LMS（最小均方）算法： 詳細講解LMS算法，這是最常用且易於實現的自適應算法，並分析其收斂性。 RLS（遞歸最小二乘）算法： 介紹RLS算法，它通常比LMS算法收斂更快，但計算量也更大。 自適應濾波器的應用： 講解自適應濾波器在噪聲消除（如迴聲消除）、均衡器、係統辨識等方麵的應用。 多速率信號處理： 抽取（Decimation）與插值（Interpolation）： 詳細講解如何通過抽取（降采樣）和插值（升采樣）來改變信號的采樣率。 多速率濾波器的設計與應用： 介紹多速率濾波器的結構和設計方法，並討論其在數字通信、語音編碼、圖像處理等領域的應用。 短時傅裏葉變換（STFT）與小波變換： STFT： 介紹STFT如何剋服傅裏葉變換無法分析時變信號的缺點，通過在不同時間窗口進行傅裏葉變換來獲得信號的時頻錶示。 小波變換： 引入小波變換作為一種更先進的時頻分析工具，能夠提供多分辨率分析，在信號的時域和頻域上都具有更好的局部化能力。介紹連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）的基本概念。 數字信號處理器（DSP）簡介： DSP芯片架構： 簡要介紹專用數字信號處理器（DSP）芯片的特點和架構，如哈佛結構、MAC單元、指令集等。 DSP在實際係統中的作用： 討論DSP芯片如何在嵌入式係統、通信設備、消費電子産品中實現高效的數字信號處理。 附錄（可選） 常用數學公式與定理迴顧 MATLAB/Python等編程語言在DSP中的應用示例 結語 數字信號處理是一門既有深度又有廣度的學科，其發展一日韆裏，不斷催生新的技術和應用。本書的學習隻是一個起點，我們鼓勵讀者在掌握基本理論和方法的基礎上，積極探索更前沿的技術，並將所學知識靈活應用於解決實際問題。希望本書能夠成為讀者在數字信號處理領域學習和探索的寶貴夥伴。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本關於數字圖像處理和通信的實驗手冊時，我最大的感受是其編排結構的“務實”與“前瞻性”。它沒有陷入傳統教材那種堆砌公式的泥潭，反而更像是一位經驗豐富的導師，帶著你一步步揭開圖像信號處理的神秘麵紗。最讓我感到驚喜的是，作者對“圖像通信”這一主題的融入，使得整本書的視野得到瞭極大的拓寬。它不僅僅停留在圖像的增強和恢復層麵，更深入到瞭信息如何在網絡中高效、可靠地傳輸。比如，在講解信道編碼和調製解調技術時，作者非常巧妙地將其與圖像傳輸中的誤碼率和抗乾擾能力掛鈎，這種跨學科的整閤能力，極大地提升瞭本書的實用價值。我嘗試著按照書中的指導，配置瞭一個簡單的端到端圖像傳輸係統仿真，從圖像采集、量化、編碼，到最終的信道傳輸模型模擬，整個流程清晰可見，大大降低瞭理解復雜通信協議的門檻。這種從“像素”到“比特流”再到“重建圖像”的完整鏈條解析，讓我對整個圖像信息學的生態有瞭更宏觀的認識，遠非市麵上那些隻關注單一算法的書籍可比。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於圖像處理的書籍汗牛充棟，但真正能把“實驗”二字做到位的，屈指可數。而這本《數字圖像處理與圖像通信實驗》，恰恰抓住瞭“實踐齣真知”的核心。我特彆欣賞它對軟件和工具選擇的開放態度。它似乎並沒有強行綁定某一種特定的編程語言或平颱，而是側重於算法思想的錶達。在配套的實驗指導中，我看到作者不僅提供瞭清晰的步驟說明，還常常伴隨著對不同實現方式的討論，比如使用矩陣運算庫和使用GPU加速的不同性能權衡。這體現瞭作者的遠見：在技術飛速迭代的今天，工具會變，但底層算法的思想是不變的。對我而言，最大的價值在於，它讓我從一個“調用API”的使用者，轉變為一個“理解底層邏輯”的構建者。例如，在學習傅裏葉變換時，書中的實驗引導我去觀察高頻和低頻成分對圖像重建的具體影響，這比單純記住公式要深刻得多，它將抽象的數學工具與具體的視覺效果直接關聯瞭起來，讓學習過程充滿瞭掌控感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排，體現瞭一種由淺入深、層層遞進的匠心。它的前置知識要求並不算特彆高，但它有一套非常穩健的“知識階梯”，確保讀者不會在某一個難點處望而卻步。我發現，它在介紹完基礎的灰度變換和空間域濾波之後，很自然地就過渡到瞭頻率域的處理，這種邏輯的順暢感使得知識點的構建非常紮實。特彆值得稱贊的是，本書在介紹圖像恢復（如去模糊、去噪）時，並沒有簡單地堆砌Wiener濾波器或最小均方誤差等經典方法，而是花瞭相當的篇幅去討論退化模型的建立——這是實際應用中最容易被忽略卻最關鍵的一步。書中詳細闡述瞭如何通過實驗手段來估計圖像的模糊核（PSF），這無疑是提升解決實際問題的能力的關鍵所在。讀完相關章節和完成配套練習後，我感覺自己對“盲復原”這類高級課題都有瞭初步的認識和操作的信心，這本書提供的不僅僅是知識，更是一種麵對未知工程挑戰時的係統性解決策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，可以說是充滿瞭一種“探索未知的樂趣”。它的語言風格是那種非常平實的敘述，沒有過多的學術腔調，但字裏行間透露齣的專業性是毋庸置疑的。我個人對書中的“圖像分割”章節印象最為深刻。通常，這部分內容很容易變得枯燥，充斥著復雜的數學判據和閾值選擇的藝術。然而，作者在這裏引入瞭一種“啓發式”的教學方法，先展示幾種經典的分割算法（如閾值法、邊緣檢測法、區域生長法）各自的優缺點，然後通過一係列對比鮮明的案例來強化這些區彆。尤其是在討論活動的輪廓模型（Active Contour Models）時，作者用生動的比喻解釋瞭能量函數的構建，使得原本晦澀的變分法概念變得直觀易懂。我甚至在做完配套實驗後，嘗試用自己采集的醫學影像數據進行測試，發現隻要遵循書中對參數調整的指導原則，就能取得令人滿意的初步分割效果。這充分說明瞭，本書不僅提供瞭知識點，更傳授瞭麵對真實復雜數據時，如何進行係統化、工程化處理的思維模式，這對於任何從事應用研究的人來說都是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字圖像處理與圖像通信實驗》讀起來，感覺就像是手裏拿著一把精密的瑞士軍刀，準備著手解決那些看似復雜實則邏輯清晰的圖像世界難題。我尤其欣賞它在理論深度和動手實踐之間的平衡把握。書中的理論部分，比如傅裏葉變換在頻域濾波中的應用，講解得深入淺齣，即便是初學者也能迅速抓住核心思想，而對於有一定基礎的讀者，作者更是提供瞭不少進階的視角，比如不同濾波器的性能對比分析，那種嚴謹的學術態度讓人信服。更值得稱道的是其實驗環節的設計。作者似乎深諳“授人以魚不如授人以漁”的道理，提供的實驗不僅是簡單的代碼堆砌，而是緊密圍繞著核心概念展開。比如，在介紹圖像壓縮時，它會引導你去對比DCT（離散餘弦變換）與小波變換在壓縮率和重建質量上的差異，這種實操帶來的直觀感受，遠勝過純理論推導。我記得有一次，我按照書中的步驟搭建瞭一個簡單的JPEG編碼器原型，當看到壓縮前後圖像質量的細微變化時，那種“我做到瞭”的成就感是無法替代的。對於希望將圖像處理的知識轉化為實際技能的工程師或研究人員來說，這本書無疑是一份極佳的“實戰手冊”，它教會的不僅僅是“如何做”，更是“為什麼這麼做”。