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范瑜 著

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• 电子工程
• 通信工程
• 微波技术
• 滤波器设计
• 放大器设计

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560640006

版次：1

商品编码：11890266

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：224

字数：324000

正文语种：中文

内容简介

　　高频电子线路是电子科学与技术和电子信息工程专业重要的专业基础课程，其主要的讲授内容包括：信号调制解调的基本原理与基本电路、振荡器、放大器的基本知识，非线性电路分析方法，信号与噪声，锁相环等。

前言/序言

《数字图像处理与分析》 内容简介 本书是一部系统介绍数字图像处理与分析理论、方法与技术的专业著作。全书共分为十五章，内容涵盖了数字图像处理的各个重要领域，从基础概念到高级应用，循序渐进，由浅入深，力求为读者构建一个全面而深入的知识体系。本书强调理论与实践相结合，不仅讲解了核心的算法原理，还提供了丰富的实际案例分析和实现建议，旨在培养读者解决实际图像处理问题的能力。 第一部分：数字图像处理基础 第一章：数字图像概述 本章首先阐述了数字图像的定义、产生方式以及在科学研究、工程应用、医疗诊断、文化娱乐等领域的广泛作用。详细介绍了数字图像的基本构成单元——像素，以及其重要的几何和灰度属性。接着，深入剖析了图像的表示模型，包括二维离散函数、二值图像、灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、YUV等色彩空间）的表示方法与相互转换。此外，本章还讲解了图像的空间域和频率域概念，为后续章节的学习奠定理论基础。最后，简要介绍了数字图像处理的几个主要任务，如增强、复原、重建、压缩、分割、表示与描述、识别等，并勾勒了数字图像处理技术的发展历程与未来趋势。 第二章：图像增强 图像增强是改善图像视觉效果、突出图像有用信息、抑制噪声和不感兴趣特征的关键步骤。本章重点介绍了空间域的图像增强技术，包括点运算（如灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化），它们通过像素值的非线性变换来调整图像的整体对比度和亮度。随后，深入讲解了基于模板（滤波器）的空间域滤波技术，详细阐述了邻域算子（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）在图像平滑去噪方面的原理和效果，以及梯度算子（如Sobel、Prewitt、Roberts算子）在图像边缘检测中的应用。本章还介绍了频率域的图像增强方法，如傅里叶变换在图像去噪和边缘增强中的作用，以及高通滤波、低通滤波、带通滤波、带阻滤波在频率域的实现。 第三章：图像复原 图像复原旨在消除或减弱图像退化（如模糊、噪声、失真）的影响，恢复图像的原始质量。本章首先分析了图像退化的各种来源和模型，包括退化函数（点扩散函数）和噪声模型。重点介绍了逆滤波和维纳滤波方法，分析了它们在抑制噪声和恢复模糊图像方面的优缺点。随后，深入讲解了约束最小二乘滤波，这是一种在噪声和退化同时存在时，能够有效平衡恢复图像质量和稳定性的方法。此外，本章还介绍了约束复原中的其他重要技术，如功率谱逆滤波、最小均方误差滤波。最后，探讨了用于估计退化函数和噪声特性的方法，以及盲复原技术，即在不知道退化信息的情况下进行图像复原。 第四章：彩色图像处理 彩色图像包含丰富的视觉信息，其处理方法与灰度图像有所不同。本章从色彩模型入手，详细介绍了RGB、CMY、HSV、YIQ等常用色彩空间，并讲解了它们之间的转换原理。接着，探讨了彩色图像的增强技术，包括彩色增强的全局方法（如全局直方图均衡化）和局部方法（如直方图匹配）。本章还详细介绍了彩色图像的分割方法，如基于色彩阈值分割、基于区域生长法的分割。此外，还讨论了彩色图像的伪彩色增强技术，它将灰度图像映射到彩色图像，以突出某些信息。最后，介绍了彩色图像在科学、工业和艺术领域的应用。 第二部分：图像分析与特征提取 第五章：图像变换 图像变换是将图像从一个域转换到另一个域，以便于分析和处理。本章重点介绍了傅里叶变换及其二维离散形式，阐述了傅里叶变换在图像去噪、特征提取和图像压缩中的重要作用，并讲解了快速傅里叶变换（FFT）算法。接着，详细介绍了离散余弦变换（DCT），分析了其在图像压缩（如JPEG标准）中的优势。本章还讲解了小波变换，讨论了其在图像去噪、多分辨率分析和特征提取中的强大能力。此外，介绍了几种其他重要的图像变换，如Hadamard变换、Walsh变换等。 第六章：图像分割 图像分割是将图像划分为若干具有相似属性的区域，是图像分析和理解的关键预处理步骤。本章详细介绍了基于阈值的分割方法，包括全局阈值法、局部阈值法、Otsu法等，分析了不同阈值选择策略的优缺点。接着，深入讲解了基于区域的分割技术，如区域生长法和区域分裂合并法。本章还介绍了基于边缘的分割方法，回顾了边缘检测算子（如Sobel、Canny算子），并探讨了如何从边缘信息构建封闭的边界。此外，本章还介绍了基于特定模型（如分水岭算法）的分割技术，并分析了聚类算法（如K-means）在图像分割中的应用。 第七章：特征提取与描述 特征提取是从图像中提取出具有代表性的信息，以描述图像内容。本章首先介绍了点特征（如角点）、线特征和区域特征的检测方法。重点讲解了各种关键点检测算子，如Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等，并详细阐述了它们在特征点的尺度、旋转和亮度变化下的鲁棒性。接着，介绍了各种特征描述符，如局部特征描述符（如HOG——方向梯度直方图），以及它们如何编码关键点周围的局部信息。此外，本章还讨论了图像纹理特征、形状特征的提取方法，如LBP（局部二值模式）、轮廓特征、傅里叶描述符等。 第八章：图像配准 图像配准是将两幅或多幅具有相同或相似内容的图像在空间上对齐的过程，广泛应用于多光谱图像融合、医学影像分析、遥感图像处理等领域。本章首先介绍了图像配准的定义、分类（如刚性变换、仿射变换、投影变换）以及基本流程。重点讲解了基于特征的配准方法，包括特征提取、特征匹配和变换模型估计。详细阐述了各种特征匹配算法，如基于距离度量、基于图匹配的方法。此外，本章还介绍了基于区域的配准方法，如互相关匹配、互信息匹配。最后，讨论了图像配准的精度评估和鲁棒性问题。 第三部分：高级图像处理与应用 第九章：图像压缩 图像压缩旨在减少图像数据量，以便于存储和传输。本章首先介绍了图像压缩的两个基本原则：冗余度和不相关性。详细讲解了无损压缩和有损压缩的基本原理。重点介绍了无损压缩的常用算法，如行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码。接着，深入讲解了有损压缩的常用算法，特别是基于变换域的压缩方法，如离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的应用，以及小波变换在JPEG2000中的应用。本章还介绍了基于块的运动估计与补偿在视频压缩中的作用，以及矢量量化等其他压缩技术。 第十章：形态学图像处理 形态学图像处理是一种基于图像形状和结构的数学工具，主要用于处理二值图像。本章详细介绍了形态学的基本运算，包括腐蚀、膨胀，以及它们的基本性质。在此基础上，引入了开运算、闭运算、击中/不击中变换、骨架提取等复合运算，并分析了它们在图像去噪、物体连接、轮廓提取等方面的应用。本章还介绍了形态学梯度、顶帽变换、黑帽变换等，以及它们在边缘检测、特征提取中的作用。最后，介绍了灰度形态学，将形态学运算扩展到灰度图像。 第十一章：图像去噪 噪声是图像中不可避免的干扰，严重影响图像质量和后续分析。本章系统地回顾了各种常见的图像噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。详细讲解了空间域的去噪方法，包括基于线性滤波（如高斯滤波）、非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）和基于块匹配的去噪方法。接着，深入介绍了频率域的去噪技术，如傅里叶变换域的滤波。此外，本章还重点讲解了更先进的去噪算法，如小波变换域去噪、非局部均值（NL-Means）去噪、BM3D（块匹配三维滤波）等，并分析了这些方法的理论基础和实际效果。 第十二章：图像复原与重建 本章在图像复原的基础上，进一步探讨了更复杂的图像复原和重建问题。详细讲解了图像的盲复原技术，即在退化函数和噪声未知的情况下进行图像复原。介绍了逆滤波、维纳滤波在模糊和噪声同时存在时的局限性，并提出了约束最小二乘滤波和迭代复原方法。此外，本章还介绍了从多幅图像重建三维场景的技术，如立体视觉中的视差计算和三维重建，以及基于投影的图像重建方法，如CT（计算机断层扫描）和MRI（核磁共振成像）中的重建原理。 第十三章：机器学习在图像处理中的应用 随着人工智能技术的飞速发展，机器学习在图像处理领域扮演着越来越重要的角色。本章介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。重点讲解了在图像处理中常用的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）等，并分析了它们在图像分类、目标检测等任务中的应用。接着，深入介绍了深度学习在图像处理中的强大能力，特别是卷积神经网络（CNN）的结构、原理和训练方法，以及其在图像识别、图像分割、目标检测等方面的突破性进展。 第十四章：计算机视觉基础 计算机视觉是使计算机能够“看”并理解图像和视频的学科。本章介绍计算机视觉的核心问题和基本技术。内容涵盖了从图像获取到场景理解的整个流程。重点讲解了多视图几何，包括相机模型、对极几何、本质矩阵和基础矩阵，以及它们在三维重建中的作用。此外，本章还介绍了运动分析，包括光流法、运动估计和跟踪技术。最后，讨论了计算机视觉在机器人导航、人脸识别、物体识别等方面的实际应用。 第十五章：现代图像处理技术与发展趋势 本章对当前图像处理领域的热点技术进行梳理和介绍，并展望未来的发展方向。内容包括：深度学习在图像生成（如GANs）、图像风格迁移、超分辨率等方面的应用；3D图像处理技术（如点云处理、体渲染）；医学图像处理的最新进展（如影像组学、深度学习辅助诊断）；以及高动态范围（HDR）成像技术。最后，对图像处理领域的未来发展趋势进行预测，例如与增强现实/虚拟现实（AR/VR）的深度融合、对更鲁棒和可解释性AI模型的追求，以及在自动化和智能化应用中的进一步普及。 本书结构清晰，逻辑严谨，语言流畅，配有丰富的图示和示例，适合作为高等院校电子信息工程、计算机科学与技术、自动化等专业的本科生和研究生教材，也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参考。通过学习本书，读者将能够掌握数字图像处理与分析的核心理论和技术，并具备解决实际工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构和内容安排真的让人费解，感觉像是把一些零散的知识点拼凑在一起，缺乏一个清晰、连贯的逻辑主线。一开始，我以为会从最基础的高频特性讲起，比如电感和电容在高频下的表现，以及一些基本的高频等效电路模型。但书中跳跃性太强了，突然就进入了滤波器的设计，然后又莫名其妙地讲到了放大器的偏置。更让我感到困惑的是，书中对一些关键概念的解释非常含糊，例如在讲解振荡器时，它提到了 Barkhausen 准则，但对如何利用这个准则来设计特定频率和稳定性的振荡器，却几乎没有展开。而且，书中引用的参考文献和实例都显得有些陈旧，不能反映当前高频电子技术发展的最新动态。我尤其希望能看到一些关于集成电路在高频设计中的挑战和解决方案，比如如何在芯片上实现高Q值的电感，或者如何减小寄生参数的影响。然而，这本书似乎完全忽略了这些实际的工程问题。在阅读过程中，我多次感到抓不住重点，不知道作者真正想要传达的核心思想是什么。这种混乱的编排方式，不仅增加了学习的难度，也让读者难以形成一个系统的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格和写作方式，也极大地影响了我阅读体验。整体感觉非常枯燥乏味，缺乏吸引力。很多章节的叙述都像是在念流水账，平铺直叙，没有重点，也没有能够激发读者兴趣的亮点。我本来以为能从中学习到很多实用的技巧和经验，比如如何进行高效的电磁屏蔽，如何在多层PCB上进行高频信号的路由，或者如何选择合适的高频元器件。但是，书中对这些实际操作层面的介绍非常有限，而且即使有提及，也往往是用一种非常枯燥、公式化的语言来表达，让人难以理解和记忆。我尝试着在阅读时寻找一些作者分享的“独家秘笈”或者“经验之谈”，但几乎一无所获。书中充斥着大量的数学公式和理论推导，但这些推导过程的逻辑跳跃性较大，有时甚至会让人感到困惑，不知道这些公式是如何得出的，又在实际设计中如何应用。我希望作者能够用更生动、更形象的语言，结合丰富的实例，来解释那些复杂的高频概念，但这本书的表现在这方面实在是差强人意。总而言之，这是一本阅读起来非常吃力，而且学不到太多实质性内容的“硬”书。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在太令人失望了。我期待着能深入了解高频电子线路的精妙之处，希望能够掌握设计和分析这些复杂电路的技巧，甚至能够理解一些更前沿的应用，比如在无线通信、雷达系统或者高性能计算中的突破。然而，当我翻开它时，却发现内容异常浅显，很多本应是核心的概念都被一带而过，没有提供足够的理论深度和推导过程。比如，关于传输线理论的部分，只是简单提到了阻抗匹配和驻波比，但对于如何实际计算和优化这些参数，书中几乎没有提供指导。更让我难以接受的是，在实际电路设计方面，书中提供的例子也过于简单，几乎都是教科书式的电路，与实际工业界正在使用的一些复杂、高效的电路设计相去甚远。我特别想看到一些关于如何处理高频噪声、如何进行电磁兼容性设计的深入讨论，这些在实际工程中至关重要，但这本书在这方面几乎是空白。即使是基础的S参数分析，书中也只是罗列了一些公式，并没有深入讲解其物理意义以及在实际测量和应用中的注意事项。总而言之，这本书更像是一本面向初学者的入门读物，对于真正想要掌握高频电子线路精髓的读者来说，它提供的帮助微乎其微，甚至可能误导方向，让人对这个领域产生不必要的畏难情绪。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，作者可能并没有真正理解高频电子线路的“高频”特性对于电路设计和分析所带来的根本性改变。它更多地像是把低频电路的一些概念强行套用到高频领域，忽略了很多至关重要的物理现象。例如，在讨论电感和电容时，书中似乎没有充分强调在高频下这些元件的寄生效应（如电感的自感、电容的等效串联电阻ESR等）对电路性能的巨大影响，也没有详细介绍如何在高频设计中考虑和补偿这些寄生参数。同样，在讲解PCB（印刷电路板）设计时，书中对高频信号在PCB走线上的传输特性，以及阻抗控制、过孔效应、层间耦合等关键问题，都没有进行深入的探讨。我原本期待这本书能提供关于如何设计低损耗、低噪声的高频PCB布局和布线技巧，但书中在这方面的内容非常简略，几乎可以说是不存在。这种对高频物理特性的忽视，使得书中提出的很多设计方法和结论，在实际应用中可能会出现巨大的偏差，甚至完全失效。对于想要在高频领域进行深入研究和实践的工程师来说，这本书很难提供有价值的参考，反而可能因为其“看似全面”的表象而误导读者。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在翻阅这本书的过程中，我曾经对其抱有过相当高的期望，尤其是在涉及到微波器件和射频电路分析的章节。我一直对如何利用史密斯圆图进行阻抗匹配充满了好奇，渴望能够深入理解其背后的原理，并且掌握如何在实际设计中灵活运用它来解决各种匹配难题。然而，这本书在这方面的阐述，可以说是乏善可陈。它仅仅介绍了史密斯圆图的基本读法，以及一些简单的匹配网络（如单节和双节匹配）的画法，但对于更复杂的多节匹配、宽带匹配，以及在实际元器件损耗存在的情况下如何进行优化，几乎没有任何提及。此外，书中在讲解放大器稳定性的部分，也显得过于理论化，没有足够多的实例来指导读者如何判断一个放大器是否稳定，以及如何通过电路设计来提高其稳定性裕度。例如，如何处理高频反馈的稳定性问题，如何通过串联或并联补偿网络来改善稳定性，这些实际操作中的关键点，书中都没有提供清晰的解答。我原本希望这本书能够成为我解决实际高频电路设计难题的有力助手，但现在看来，它更像是一本停留在理论表面的教材，对于工程实践的指导作用微乎其微。