数字图像处理与图像通信实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘瑜，朱秀昌著 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像通信
• 实验
• 图像处理
• 图像通信
• MATLAB
• Python
• 图像分析
• 信号处理
• 通信原理

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563517596

商品编码：29760470393

包装：平装

出版时间：2008-12-01

基本信息

书名:数字图像处理与图像通信实验

：16.00元

售价：10.9元,便宜5.1元,折扣68

作者:刘瑜,朱秀昌著

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2008-12-01

ISBN：9787563517596

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.281kg

编辑推荐

内容提要

本书是与朱秀昌、刘峰、胡栋编著的《数字图像处理与图像通信》（修订版）相配套的实验教材，也可单独使用。所提供的实验是根据相关课程的理论知识，利用Visual C 基本实验平台和MATLAB工具软件，对图像处理和图像通信（编码）的基本算法进行编程和实现。
本实验教材分两部分：部分（共4章）是图像实验基础部分，主要介绍数字图像处理系统、Visual C 数字图像编程基础和MATLAB数字图像编程基础；第2部分是数字图像实验编程设计部分，包含16个实验单元，基本涵盖了图像处理和图像编码的基本内容。本书可作为从事信息与通信工程、计算机应用和广播电视等专业学生及工程技术人员学习和完成图像处理与图像通信实验的指导参考书。

目录

作者介绍

文摘

序言

《光学显微成像的原理与实践》 内容简介： 本书是一部系统阐述光学显微成像原理、技术发展、关键组件及其在科学研究与工程应用中实际操作的专著。全书共分为四个主要部分，旨在为读者提供一个从基础理论到高级应用的全面认知框架，特别适合对微观世界探索充满兴趣的科研人员、工程师、研究生以及资深爱好者。 第一部分：光学显微成像基础理论 这一部分奠定了理解复杂显微技术的基础。我们首先从光的基本性质入手，深入剖析光的衍射、干涉、折射和反射等现象，以及它们如何影响图像的形成。在此基础上，本书详细介绍了显微成像的核心光学原理，包括成像系统的分辨率限制——瑞利判据和阿贝衍射极限，以及它们是如何由光的波长和物镜的数值孔径（NA）决定的。读者将了解到，更高的NA和更短的波长是获得更高分辨率的关键。 接着，我们深入探讨了不同类型显微镜的工作原理，从最基础的明场显微镜出发，解释其成像机制、优缺点以及适用范围。随后，我们将重点介绍暗场显微镜，阐述其如何利用倾斜照明来观察透明或不发光样本的细节，并分析其在生物样品观察中的优势。 相差显微镜（Phase Contrast Microscopy）是本书的重要组成部分。我们将详细解析相差衬度产生的物理机制，包括不同折射率介质对光程的影响，以及如何通过专门的相差物镜和聚光镜实现对透明样本细微结构（如细胞器）的成像。在此过程中，我们将解释光阑、相环板等关键组件的作用。 微分干涉相衬显微镜（Differential Interference Contrast, DIC）作为一种更高级的衬度增强技术，其原理将在书中得到详尽阐述。我们将剖析Wollaston棱镜、偏振片等核心部件如何将样本的梯度信息转化为亮度变化，从而呈现出三维立体的观察效果，特别适用于观察细胞表面形貌和内部结构。 此外，我们还会初步介绍荧光显微镜的基本概念，包括荧光物质的激发和发射过程，以及其在标记特定生物分子和结构中的关键作用，为后续章节中更深入的荧光成像技术打下基础。 第二部分：关键显微成像组件与技术 本部分将聚焦于构建高性能显微成像系统的核心技术和关键组件，为读者提供实际操作中的深度指导。 光学组件方面，本书将详细讨论不同种类物镜的特性，包括消色差、复消色差、平场消色差、平场复消色差等不同校正级别的物镜，以及它们在消除色差和场曲方面的作用。同时，我们也将深入探讨目镜的放大作用和视场大小，以及它们与物镜配合构成显微镜整体放大倍数的原理。聚光镜作为控制照明的关键部件，其不同类型（如阿贝聚光镜、阿贝聚光镜带虹彩光圈、斯皮勒聚光镜等）的结构和功能，以及如何通过调节其孔径光阑来优化衬度和分辨率，都将得到细致的讲解。 光源技术是显微成像的另一个重要方面。我们将比较不同类型光源的优缺点，如卤素灯、氙灯、汞灯、LED光源以及激光光源，分析它们在亮度、色温、光谱特性和寿命上的差异，以及如何根据不同的成像需求选择最合适的光源。 成像传感器是捕捉显微图像的“眼睛”。本书将详细介绍CCD（Charge-Coupled Device）和CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）图像传感器的基本工作原理、像素结构、量子效率、读出噪声等关键参数，并分析它们在显微成像应用中的各自优势和局限性。我们还将讨论数码相机在显微镜上的连接方式和配置，以及如何通过选择合适的相机来满足不同分辨率和帧率的需求。 先进成像技术方面，我们将深入探讨共聚焦激光扫描显微镜（Confocal Laser Scanning Microscopy, CLSM）。本书将详细解析共聚焦显微镜如何利用针孔实现光学切片，从而获得高分辨率、高衬度的三维图像，并抑制焦外光的干扰。我们将介绍其扫描方式（点扫描、线扫描）、探测器（光电倍增管PMT）的工作原理，以及其在细胞生物学、神经科学等领域的重要应用。 多光子显微镜（Multiphoton Microscopy）作为一种穿透性更强的深层组织成像技术，也将得到详细阐述。我们将解释其利用近红外飞秒激光激发样本，通过非线性光学效应实现荧光发射，从而减少光损伤并提高成像深度。 超分辨显微成像技术是当前显微学的前沿。本书将介绍STED（Stimulated Emission Depletion）显微镜、PALM（Photoactivated Localization Microscopy）和STORM（Stochastic Optical Reconstruction Microscopy）等技术的原理，包括它们如何通过“熄灭”或“定位”荧光分子来突破衍射极限，从而实现纳米尺度的成像。 第三部分：显微成像图像采集与处理 本部分聚焦于实际的图像采集过程和后处理技术，旨在帮助读者获得高质量的显微图像并从中提取有用的信息。 图像采集流程方面，我们将指导读者如何正确地对焦、调节曝光时间、优化光圈和照明亮度，以获得清晰、无伪影的图像。对于不同类型的显微镜，我们将提供具体的采集参数设置建议。我们将强调白平衡和色彩校正的重要性，以确保图像颜色的真实性。 图像处理基础部分，我们将介绍图像的基本概念，如像素、分辨率、灰度值、颜色空间（RGB, HSV等）等。接着，我们将详细讲解图像增强技术，包括亮度/对比度调整、直方图均衡化、锐化、去模糊等，以及它们如何改善图像的视觉质量。 图像去噪是提升图像质量的关键环节。本书将介绍多种经典的去噪算法，如中值滤波、高斯滤波、双边滤波等，并分析它们在不同噪声类型（泊松噪声、高斯噪声等）下的适用性。 图像分割技术是提取目标信息的重要步骤。我们将介绍阈值分割（全局阈值、局部阈值、Otsu算法）、边缘检测（Sobel, Canny算子）、区域生长法等经典分割方法。 特征提取是图像分析的下一阶段。我们将介绍如何提取图像的形状特征（面积、周长、紧密度、长宽比等）、纹理特征（灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP等）以及颜色特征。 三维重建技术是处理共聚焦和多光子显微镜数据的核心。我们将介绍如何通过堆叠多层图像来构建三维模型，以及常用的三维可视化技术，如体渲染（Volume Rendering）和最大强度投影（Maximum Intensity Projection, MIP）。 图像分析与量化方面，本书将介绍如何对图像中的对象进行计数、测量尺寸、计算面积百分比以及进行荧光强度分析，并指导读者如何利用现有的图像处理软件（如ImageJ/Fiji, MATLAB Image Processing Toolbox, Python OpenCV等）来完成这些任务。 第四部分：显微成像的应用实例与未来展望 这一部分将展示光学显微成像技术在各个领域的广泛应用，并展望其未来的发展趋势。 生命科学领域是光学显微镜最重要的应用舞台。我们将展示其在细胞生物学中的应用，如细胞形态观察、细胞分裂追踪、细胞器定位、蛋白质表达可视化等。在神经科学中，我们将介绍其如何用于研究神经元结构、神经信号传递、神经网络连接以及脑活动的成像。在发育生物学中，我们将展示其如何观察胚胎发育过程、细胞迁移和分化。在材料科学中，我们将介绍其如何用于观察晶体结构、表面形貌、材料失效机制以及纳米材料的特性。 工业与工程应用方面，本书将探讨显微成像在半导体制造中的质量控制、医学诊断中的病理切片分析、环境监测中的微粒检测、食品科学中的品质检测以及文物保护中的微痕迹分析等方面的应用。 未来展望部分，我们将探讨光学显微成像技术的发展趋势，包括更高分辨率（如电子显微镜的融合、基于AI的超分辨技术）、更快的成像速度（如全局快门相机、并行处理技术）、更强的多功能性（如光谱成像、偏振成像、多模态融合）、以及人工智能（AI）在图像采集、处理和分析中的深度融合（如AI辅助对焦、AI驱动的图像增强、AI辅助的特征识别和分类）。我们将强调，光学显微成像技术正以前所未有的速度发展，不断拓展我们探索微观世界的边界，并为解决科学和工程领域的重大挑战提供强大的工具。 本书力求内容详实、逻辑清晰，并通过丰富的实例来加深读者的理解。希望本书能够成为光学显微成像领域的一本实用参考书，激发更多人对微观世界的探索热情。

评分☆☆☆☆☆

第五段评价： 关于“图像通信”这部分内容，这本书的处理显得尤为单薄。在数字图像处理的章节结束后，关于图像在网络传输、压缩编码（如JPEG/MPEG的深层原理）以及相关的信道编码和调制解调技术介绍得非常仓促和表面化。它似乎将图像通信仅仅看作是图像处理的附属品，而非一个独立的、复杂的系统工程。例如，在讨论图像的信源编码时，缺乏对不同压缩标准背后权衡取舍的深入分析，也没有探讨实际通信系统中带宽限制、延迟和误码率对最终图像质量的影响。这种割裂式的叙述，使得整本书的体系结构不够完整和平衡。一个合格的实验指导书，理应能构建起从图像生成、处理、再到可靠传输的完整链条，但这本书显然在这方面有所欠缺，留下了相当大的知识空白。

评分☆☆☆☆☆

第四段评价： 从作者的行文风格来看，这本书的受众定位似乎非常明确，倾向于那些已经具备扎实数学和信号处理基础的研究人员。书中大量使用了高度专业化的术语，而且在引入这些术语时，鲜有提供易于理解的背景解释或比喻。对于初学者，尤其是那些从非计算机或电子信息专业背景转入图像处理领域的读者，这本书的门槛设置得过高了。它要求读者在阅读之前就已经对离散信号处理、随机过程等领域有深入的理解，否则，光是理解书中的术语和推导过程，就会耗费掉大量的时间和精力。我尝试带着一种希望获得清晰引导的心态去阅读，但最终发现，作者更像是与同行在进行一场高水平的学术交流，而不是在向学生传授知识。缺乏必要的循序渐进和知识铺垫，使得本书的教育价值大打折扣，更像是一本高级参考手册而非入门教材。

评分☆☆☆☆☆

第三段评价： 这本书的排版和视觉设计，也着实让人捏了一把汗。尽管内容是核心，但阅读体验同样重要。这本书的插图和图示质量普遍不高，许多关键的算法流程图看起来模糊不清，甚至有些图例的标注也显得不够精确。在讲解一些复杂的算法原理时，如果能有高质量的、清晰的示意图辅助理解，会事半功倍。然而，这本书在这方面做得非常欠缺，很多地方需要读者反复阅读文字描述才能勉强理解其工作机制。更令人困惑的是，书中的一些示例代码片段（如果能称之为代码片段的话）都是以伪代码的形式出现的，缺乏真实可运行的编程语言实现。这意味着，读者即便理解了背后的原理，也无法直接在计算机上进行验证和调试。这种教学方式，极大地削弱了“实验”二字应有的实践意义，让整个阅读过程充满了纸上谈兵的无力感。

评分☆☆☆☆☆

第一段评价： 初次翻阅这本号称“数字图像处理与图像通信实验”的书籍，我内心充满了期待，毕竟在当前这个信息爆炸的时代，图像处理与通信技术的重要性不言而喻。然而，深入阅读后，我发现这本书的内容似乎更偏向于理论的深度挖掘，而非我所期待的那种动手实践的引导。它花了大量的篇幅去阐述一些基础的数学原理，比如傅里叶变换在图像域和频域中的复杂推导，以及一些深奥的统计学模型在图像分析中的应用。坦白说，对于一个希望快速上手实践操作的读者来说，这些理论的铺垫显得有些过于冗长和抽象。书中对具体软件工具的使用讲解得非常有限，甚至连一些常用的编程库函数如何调用也只是轻描淡写地带过。这让我感觉，这本书更像是一本偏重于学术研究的教科书，而不是一本侧重于工程实践的实验指南。如果读者希望通过这本书掌握如何用代码实现一个完整的图像去噪或压缩算法，恐怕会感到力不从心。对于那些希望在实际项目中应用所学知识的人来说，这种理论与实践的脱节，确实是一个不小的遗憾。

评分☆☆☆☆☆

第二段评价： 这本书的结构安排，给我一种非常“传统”的感觉，仿佛是上个世纪的教材风格。开篇部分对于图像采集和显示的基本概念介绍得非常详尽，但当我真正进入到核心的图像处理部分时，却发现许多关键技术的介绍都显得不够“与时俱进”。例如，在提到图像增强时，重点还在于传统的直方图均衡化和一些线性的滤波方法，对于近年来大行其道的深度学习在图像超分辨率和风格迁移方面的应用，几乎只字未提。这种内容上的滞后性，使得这本书的实用价值大打折扣。毕竟，现代的图像处理领域早已被深度学习模型所主导，一个不包含这些前沿内容的实验指导，无疑是脱离了行业前沿的。我本以为能看到很多关于CNN或GAN在图像处理中的实际案例，结果却发现更多的是对经典算法的复述，这让我在阅读过程中不免感到有些枯燥和乏味。对于追求新知和技术迭代的读者来说，这本书的更新速度明显跟不上技术发展的步伐。