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刘瑜，朱秀昌著 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563517596

商品编码：29659172177

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

定价：16.00元

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

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内容提要

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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

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理原理与应用》 前言 在信息爆炸的时代，数字信号处理（DSP）已成为现代科学技术发展不可或缺的基石。从我们日常生活中接触到的通信系统、音频视频处理，到专业领域如医学影像、地震勘探、雷达系统，DSP的身影无处不在。它赋予了我们从海量原始数据中提取有价值信息、对信号进行有效压缩和增强、实现信息的高效传输和处理的能力。 本书旨在深入浅出地介绍数字信号处理的核心理论、基本算法以及在各个领域的实际应用。我们力求在理论的严谨性与应用的实用性之间取得平衡，为读者构建一个扎实的DSP知识体系。本书不仅适合高等院校相关专业（如电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等）的学生学习，也同样适用于从事信号处理相关工作的工程师、研究人员以及对DSP技术感兴趣的广大读者。 内容概述 第一部分：数字信号处理基础 本部分将为读者打下坚实的理论基础，系统介绍数字信号处理的基本概念、数学工具和核心原理。 绪论： 介绍信号及其分类（模拟信号与数字信号），阐述数字信号处理的意义、发展历程和重要性。强调数字信号处理在现代科技中的普遍性和核心地位。 离散时间信号与系统： 离散时间信号： 深入探讨各种类型的离散时间信号，包括单位脉冲信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号、周期信号和非周期信号等。分析信号的幅度、频率、相位等基本特性。 离散时间系统： 介绍离散时间系统的基本概念，如输入、输出、系统响应。详细讲解系统的分类，包括线性系统、时不变系统、因果系统、稳定系统等。特别强调LTI（线性时不变）系统的重要性，它是DSP的核心研究对象。 系统表示： 介绍描述离散时间系统行为的常用数学方法，包括差分方程、卷积和格林函数（单位脉冲响应）。详细推导和讲解卷积的计算方法及其在系统分析中的作用。 傅里叶分析： 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 引入DTFT的概念，解释如何将一个离散时间信号分解成一系列不同频率的正弦信号的叠加。推导DTFT的定义、性质（如线性、时移、频移、卷积性质等）及其在信号分析中的应用。 傅里叶级数（FS）： 对于周期离散时间信号，引入傅里叶级数，讨论其系数的计算方法和周期信号的频谱表示。 离散傅里叶变换（DFT）： 重点讲解DFT，它是DTFT在计算机上进行数值计算的离散形式。详细介绍DFT的定义、性质，并深入分析其在有限长信号分析中的重要性。 快速傅里叶变换（FFT）： 详细介绍FFT算法，包括Cooley-Tukey算法等。阐述FFT如何极大地提高DFT的计算效率，使其在实际应用中成为可能。讨论FFT在频谱分析、滤波等方面的应用。 Z变换： Z变换及其性质： 引入Z变换作为分析离散时间系统的一种强大工具，能够将时域的差分方程转化为域的代数方程。详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念，以及Z变换的各种重要性质（如线性、时移、乘法、卷积等）。 逆Z变换： 讲解如何通过部分分式展开、长除法和留数定理等方法计算逆Z变换，从而从Z域表达式恢复到时域信号。 系统函数： 引入系统函数H(z)的概念，它是LTI系统在Z域的表示，可以通过输入和输出的Z变换之比获得。讨论系统函数与系统稳定性、因果性以及频率响应之间的关系。 第二部分：数字滤波器设计 滤波器在信号处理中扮演着至关重要的角色，能够去除噪声、提取感兴趣的频段。本部分将详细介绍数字滤波器的设计理论和方法。 数字滤波器的基本概念： 滤波器的分类： 介绍低通、高通、带通、带阻等基本滤波器类型。 FIR滤波器与IIR滤波器： 详细对比FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器的结构、优缺点、设计方法和应用场景。 FIR滤波器设计： 窗函数法： 介绍利用理想滤波器频率响应乘以窗函数来截断的方法。详细讲解常用的窗函数，如矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等，并分析它们在通带纹波、阻带衰减和过渡带宽度方面的权衡。 频率采样法： 介绍直接通过设定滤波器在特定频率点的响应来设计FIR滤波器的方法。 最优（Parks-McClellan）算法： 深入介绍Parks-McClellan算法（也称Remez交换算法），这是一种能够设计出最优（在特定意义下）FIR滤波器的迭代算法。 IIR滤波器设计： 模拟滤波器的设计基础： 介绍Butterworth、Chebyshev（I型和II型）、Elliptic等经典模拟滤波器的幅频特性和设计原则。 模拟域到数字域的变换： 详细讲解将模拟滤波器设计转化为数字滤波器设计的几种常用方法，包括： 脉冲不变法： 将模拟冲激响应在离散点采样作为数字滤波器的单位脉冲响应。 双线性变换法： 将模拟频率变量s映射到数字频率变量z，从而将模拟滤波器的传递函数转化为数字滤波器的系统函数。这是最常用且性能较好的方法。 阶跃不变法： 将模拟滤波器的阶跃响应在离散点采样作为数字滤波器的阶跃响应。 IIR滤波器结构： 介绍不同类型的IIR滤波器实现结构，如直接型、级联型、并联型等，并分析它们的优点和缺点。 第三部分：数字信号处理的应用 本部分将聚焦于数字信号处理在实际工程问题中的应用，展示其强大的解决问题的能力。 谱估计： 参数化谱估计： 介绍利用模型来描述信号的功率谱密度，如AR模型、MA模型、ARMA模型等，并讲解相应的估计方法。 非参数化谱估计： 回顾和深化基于DFT（如周期图法）和DTFT的谱估计方法。 自适应信号处理： 自适应滤波器的基本原理： 介绍自适应滤波器如何根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以达到某种优化目标。 LMS（最小均方）算法： 详细讲解LMS算法，这是最常用且易于实现的自适应算法，并分析其收敛性。 RLS（递归最小二乘）算法： 介绍RLS算法，它通常比LMS算法收敛更快，但计算量也更大。 自适应滤波器的应用： 讲解自适应滤波器在噪声消除（如回声消除）、均衡器、系统辨识等方面的应用。 多速率信号处理： 抽取（Decimation）与插值（Interpolation）： 详细讲解如何通过抽取（降采样）和插值（升采样）来改变信号的采样率。 多速率滤波器的设计与应用： 介绍多速率滤波器的结构和设计方法，并讨论其在数字通信、语音编码、图像处理等领域的应用。 短时傅里叶变换（STFT）与小波变换： STFT： 介绍STFT如何克服傅里叶变换无法分析时变信号的缺点，通过在不同时间窗口进行傅里叶变换来获得信号的时频表示。 小波变换： 引入小波变换作为一种更先进的时频分析工具，能够提供多分辨率分析，在信号的时域和频域上都具有更好的局部化能力。介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的基本概念。 数字信号处理器（DSP）简介： DSP芯片架构： 简要介绍专用数字信号处理器（DSP）芯片的特点和架构，如哈佛结构、MAC单元、指令集等。 DSP在实际系统中的作用： 讨论DSP芯片如何在嵌入式系统、通信设备、消费电子产品中实现高效的数字信号处理。 附录（可选） 常用数学公式与定理回顾 MATLAB/Python等编程语言在DSP中的应用示例 结语 数字信号处理是一门既有深度又有广度的学科，其发展一日千里，不断催生新的技术和应用。本书的学习只是一个起点，我们鼓励读者在掌握基本理论和方法的基础上，积极探索更前沿的技术，并将所学知识灵活应用于解决实际问题。希望本书能够成为读者在数字信号处理领域学习和探索的宝贵伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，体现了一种由浅入深、层层递进的匠心。它的前置知识要求并不算特别高，但它有一套非常稳健的“知识阶梯”，确保读者不会在某一个难点处望而却步。我发现，它在介绍完基础的灰度变换和空间域滤波之后，很自然地就过渡到了频率域的处理，这种逻辑的顺畅感使得知识点的构建非常扎实。特别值得称赞的是，本书在介绍图像恢复（如去模糊、去噪）时，并没有简单地堆砌Wiener滤波器或最小均方误差等经典方法，而是花了相当的篇幅去讨论退化模型的建立——这是实际应用中最容易被忽略却最关键的一步。书中详细阐述了如何通过实验手段来估计图像的模糊核（PSF），这无疑是提升解决实际问题的能力的关键所在。读完相关章节和完成配套练习后，我感觉自己对“盲复原”这类高级课题都有了初步的认识和操作的信心，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种面对未知工程挑战时的系统性解决策略。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本关于数字图像处理和通信的实验手册时，我最大的感受是其编排结构的“务实”与“前瞻性”。它没有陷入传统教材那种堆砌公式的泥潭，反而更像是一位经验丰富的导师，带着你一步步揭开图像信号处理的神秘面纱。最让我感到惊喜的是，作者对“图像通信”这一主题的融入，使得整本书的视野得到了极大的拓宽。它不仅仅停留在图像的增强和恢复层面，更深入到了信息如何在网络中高效、可靠地传输。比如，在讲解信道编码和调制解调技术时，作者非常巧妙地将其与图像传输中的误码率和抗干扰能力挂钩，这种跨学科的整合能力，极大地提升了本书的实用价值。我尝试着按照书中的指导，配置了一个简单的端到端图像传输系统仿真，从图像采集、量化、编码，到最终的信道传输模型模拟，整个流程清晰可见，大大降低了理解复杂通信协议的门槛。这种从“像素”到“比特流”再到“重建图像”的完整链条解析，让我对整个图像信息学的生态有了更宏观的认识，远非市面上那些只关注单一算法的书籍可比。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于图像处理的书籍汗牛充栋，但真正能把“实验”二字做到位的，屈指可数。而这本《数字图像处理与图像通信实验》，恰恰抓住了“实践出真知”的核心。我特别欣赏它对软件和工具选择的开放态度。它似乎并没有强行绑定某一种特定的编程语言或平台，而是侧重于算法思想的表达。在配套的实验指导中，我看到作者不仅提供了清晰的步骤说明，还常常伴随着对不同实现方式的讨论，比如使用矩阵运算库和使用GPU加速的不同性能权衡。这体现了作者的远见：在技术飞速迭代的今天，工具会变，但底层算法的思想是不变的。对我而言，最大的价值在于，它让我从一个“调用API”的使用者，转变为一个“理解底层逻辑”的构建者。例如，在学习傅里叶变换时，书中的实验引导我去观察高频和低频成分对图像重建的具体影响，这比单纯记住公式要深刻得多，它将抽象的数学工具与具体的视觉效果直接关联了起来，让学习过程充满了掌控感。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字图像处理与图像通信实验》读起来，感觉就像是手里拿着一把精密的瑞士军刀，准备着手解决那些看似复杂实则逻辑清晰的图像世界难题。我尤其欣赏它在理论深度和动手实践之间的平衡把握。书中的理论部分，比如傅里叶变换在频域滤波中的应用，讲解得深入浅出，即便是初学者也能迅速抓住核心思想，而对于有一定基础的读者，作者更是提供了不少进阶的视角，比如不同滤波器的性能对比分析，那种严谨的学术态度让人信服。更值得称道的是其实验环节的设计。作者似乎深谙“授人以鱼不如授人以渔”的道理，提供的实验不仅是简单的代码堆砌，而是紧密围绕着核心概念展开。比如，在介绍图像压缩时，它会引导你去对比DCT（离散余弦变换）与小波变换在压缩率和重建质量上的差异，这种实操带来的直观感受，远胜过纯理论推导。我记得有一次，我按照书中的步骤搭建了一个简单的JPEG编码器原型，当看到压缩前后图像质量的细微变化时，那种“我做到了”的成就感是无法替代的。对于希望将图像处理的知识转化为实际技能的工程师或研究人员来说，这本书无疑是一份极佳的“实战手册”，它教会的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，可以说是充满了一种“探索未知的乐趣”。它的语言风格是那种非常平实的叙述，没有过多的学术腔调，但字里行间透露出的专业性是毋庸置疑的。我个人对书中的“图像分割”章节印象最为深刻。通常，这部分内容很容易变得枯燥，充斥着复杂的数学判据和阈值选择的艺术。然而，作者在这里引入了一种“启发式”的教学方法，先展示几种经典的分割算法（如阈值法、边缘检测法、区域生长法）各自的优缺点，然后通过一系列对比鲜明的案例来强化这些区别。尤其是在讨论活动的轮廓模型（Active Contour Models）时，作者用生动的比喻解释了能量函数的构建，使得原本晦涩的变分法概念变得直观易懂。我甚至在做完配套实验后，尝试用自己采集的医学影像数据进行测试，发现只要遵循书中对参数调整的指导原则，就能取得令人满意的初步分割效果。这充分说明了，本书不仅提供了知识点，更传授了面对真实复杂数据时，如何进行系统化、工程化处理的思维模式，这对于任何从事应用研究的人来说都是无价之宝。