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基本信息

書名:傳感器與檢測技術

定價：27.00元

售價：18.4元,便宜8.6元,摺扣68

作者:林錦實

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2015-07-01

ISBN：9787111363309

字數：

頁碼：89

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

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內容提要

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《傳感器與檢測技術》共分7章，首先介紹瞭傳感器與檢測技術基礎，然後按照傳感器的不同分類方式，介紹瞭各種傳感器的原理、結構、性能及使用方法，後介紹瞭檢測技術的綜閤應用。
　　《傳感器與檢測技術》簡化瞭公式推導，講解深入淺齣，圖文並茂，貼近實際，附有相關的思考題與習題，特彆是有些章節還介紹瞭一些簡單實用的“小製作”，便於學生通過實際製作，真正掌握傳感器的實用技術。
　　《傳感器與檢測技術》可作為高等職業技術教育電氣自動化、機電一體化、無損檢測技術及數控技術等專業的教學用書，亦可供大院校教師及相關技術人員參考。

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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《數字圖像處理與計算機視覺導論》 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與計算機視覺領域入門。本書結構清晰，理論與實踐相結閤，旨在幫助讀者掌握該領域的核心概念、常用算法以及實際應用方法。無論您是計算機科學、電子工程、自動化、機器人學、醫學影像學等相關專業的學生，還是希望在該領域進行技術探索或産品開發的工程師，本書都將為您提供寶貴的知識和技能。 第一部分：數字圖像處理基礎 本部分將為讀者打下堅實的數字圖像處理基礎，使其能夠理解圖像的本質以及對圖像進行基本操作。 第一章：圖像的形成與錶示 視覺係統的生物學基礎： 簡要迴顧人眼和大腦對圖像的感知原理，為理解數字圖像的模擬和數字化過程奠定基礎。 圖像的獲取： 詳細介紹不同類型的成像設備，如CCD、CMOS傳感器、掃描儀、X射綫成像設備、MRI設備等。講解它們的工作原理、技術參數（如分辨率、位深、光譜響應）及其對圖像質量的影響。 圖像的數字化： 深入闡述采樣（Spatial Sampling）和量化（Quantization）的過程，理解像素（Pixel）的概念，以及它們如何將連續的模擬信號轉換為離散的數字信號。討論采樣率、量化級數等關鍵參數。 圖像的錶示： 介紹不同類型的圖像錶示方法，包括二值圖像（Binary Images）、灰度圖像（Grayscale Images）和彩色圖像（Color Images）。詳細講解RGB、HSV、CMYK等常見的彩色模型，以及它們的轉換原理和應用場景。 像素之間的鄰域關係： 定義四鄰域（4-connectivity）、八鄰域（8-connectivity）的概念，以及像素之間的距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離），為後續的圖像分析算法打下基礎。 第二章：圖像增強 點運算（Point Operations）： 亮度與對比度調整： 講解綫性變換（縮放、偏移）、非綫性變換（如伽馬校正）的原理和實現。 直方圖處理： 詳細介紹圖像直方圖的構建、統計意義，以及直方圖均衡化（Histogram Equalization）和直方圖規定化（Histogram Specification）的算法原理和效果。 空間域濾波（Spatial Domain Filtering）： 綫性濾波： 講解捲積（Convolution）操作的核心概念，以及各種綫性濾波器，如平滑濾波器（均值濾波、高斯濾波）用於去噪，銳化濾波器（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子）用於增強邊緣。 非綫性濾波： 介紹中值濾波（Median Filtering）在去除椒鹽噪聲方麵的優勢，以及其他形態學濾波（後續章節會詳細介紹）。 頻率域濾波（Frequency Domain Filtering）： 傅裏葉變換（Fourier Transform）： 引入圖像的二維傅裏葉變換，解釋其在頻率域的意義。 低通濾波、高通濾波、帶通濾波： 講解理想低通、高斯低通、理想高通、高斯高通等濾波器的原理，以及它們在圖像平滑和銳化中的應用。 同態濾波（Homomorphic Filtering）： 介紹處理低照度圖像和改善對比度的同態濾波原理。 第三章：圖像復原 噪聲模型（Noise Models）： 識彆和分析常見的噪聲類型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲、散粒噪聲等，理解它們對圖像的影響。 退化模型（Degradation Model）： 建立圖像退化過程的模型，通常錶示為退化函數與原始圖像的捲積加上噪聲。 逆濾波（Inverse Filtering）： 解釋理想逆濾波的原理，並討論其對噪聲的敏感性。 最小均方誤差濾波（Minimum Mean Square Error (MMSE) Filtering，Wiener Filtering）： 詳細推導維納濾波器的原理，說明其如何在噪聲和退化之間進行權衡，以獲得最佳復原效果。 約束最小二乘濾波（Constrained Least Squares Filtering）： 介紹該方法如何結閤平滑約束來改善復原圖像的質量。 盲圖像復原（Blind Image Restoration）： 探討在退化函數未知的情況下進行圖像復原的方法。 第四章：色彩圖像處理 彩色模型（Color Models）： 深入講解RGB、CMY、HSV、YIQ、YCbCr等常用彩色模型的數學原理、轉換方法及其各自的特點。 僞彩色處理（Pseudo-color Processing）： 介紹如何將灰度圖像轉換為彩色圖像，以增強人眼對細節的感知能力。 彩色變換（Color Transformations）： 討論在彩色空間中進行顔色校正、顔色平衡、顔色增強等操作。 基於顔色的圖像分割（Color-based Image Segmentation）： 介紹如何利用顔色信息將圖像分割成不同的區域。 第五章：圖像變換與錶示 傅裏葉變換（Fourier Transform）： 再次強調其在圖像分析中的重要性，包括圖像的頻率成分分析、周期性檢測等。 離散餘弦變換（Discrete Cosine Transform, DCT）： 介紹DCT在圖像壓縮（如JPEG標準）中的應用，以及其能量集中的特性。 小波變換（Wavelet Transform）： 深入講解一維和二維小波變換的原理，以及其在圖像去噪、特徵提取和壓縮等方麵的優勢。 Hough變換（Hough Transform）： 詳細講解Hough變換在檢測直綫、圓等幾何形狀中的原理和應用。 第六章：圖像分割 閾值法（Thresholding）： 全局閾值法： 介紹Otsu法等自動確定最優閾值的方法。 局部閾值法（自適應閾值法）： 適用於光照不均的圖像。 區域生長法（Region Growing）： 講解基於種子點和相似性準則的區域生長算法。 邊緣檢測（Edge Detection）： 梯度算子： 再次提及Sobel、Prewitt、Roberts算子。 拉普拉斯算子（Laplacian Operator）： 介紹二階導數算子。 Canny邊緣檢測算法： 詳細闡述Canny算法的五個步驟：平滑、計算梯度、非極大值抑製、雙閾值處理、邊緣連接，分析其在魯棒性和準確性方麵的優勢。 分水嶺算法（Watershed Algorithm）： 介紹其在分割連通區域中的應用。 基於圖的分割方法（Graph-based Segmentation）： 簡要介紹圖割等高級分割技術。 第七章：形態學圖像處理 基本運算： 腐蝕（Erosion）： 講解其收縮物體、去除小噪聲點（“白點”）的作用。 膨脹（Dilation）： 講解其擴大物體、填補空洞（“黑洞”）的作用。 復閤運算： 開運算（Opening）： 腐蝕後膨脹，用於去除小的突齣物（“白點”）和細小連接。 閉運算（Closing）： 膨脹後腐蝕，用於填補物體內部的孔洞（“黑洞”）和連接小的斷裂。 形態學梯度（Morphological Gradient）： 利用膨脹和腐蝕的差值來提取物體輪廓。 擊中與不擊中變換（Hit-or-Miss Transform）： 用於尋找特定的形狀。 骨架提取（Skeletonization）： 提取物體的骨架。 孔洞填充（Hole Filling）： 填充物體內部的孔洞。 第八章：圖像壓縮 冗餘分析： 編碼冗餘（Coding Redundancy）： 空間冗餘（Spatial Redundancy）： 像素之間的相關性。 感知冗餘（Perceptual Redundancy）： 人眼對某些信息的敏感度較低。 可壓縮冗餘（Interpixel Redundancy）： 無損壓縮（Lossless Compression）： 遊程編碼（Run-Length Encoding, RLE）： 適閤處理大麵積單調區域。 霍夫曼編碼（Huffman Coding）： 基於概率的最優前綴編碼。 算術編碼（Arithmetic Coding）： 比霍夫曼編碼更優的編碼方式。 有損壓縮（Lossy Compression）： DCT變換（如JPEG）： 結閤量化和熵編碼。 小波變換（如JPEG2000）： 更加高效的壓縮技術。 壓縮標準簡介： 簡要介紹JPEG、JPEG2000等標準。 第二部分：計算機視覺基礎 本部分將帶領讀者進入計算機視覺的奇妙世界，探索如何讓計算機“看懂”圖像。 第九章：特徵提取與描述 邊緣特徵： 再次迴顧邊緣檢測算法，理解邊緣作為局部特徵的重要性。 角點特徵： 介紹Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測算法，理解角點在圖像穩定性匹配中的作用。 斑點特徵（Blob Features）： 介紹LoG（Laplacian of Gaussian）和DoG（Difference of Gaussians）等斑點檢測方法。 尺度不變特徵變換（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）： 詳細講解SIFT算法的原理，包括DoG尺度空間、關鍵點定位、方嚮分配和描述子生成，以及其在圖像匹配和目標識彆中的強大能力。 加速魯棒特徵（Speeded Up Robust Features, SURF）： 介紹SURF作為SIFT的加速版本。 定嚮梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradients, HOG）： 重點講解HOG特徵提取算法，特彆是其在行人檢測等應用中的成功，理解其對物體形狀和輪廓的描述能力。 局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）： 介紹LBP作為一種簡單而有效的紋理描述算子。 第十章：圖像配準與匹配 圖像配準（Image Registration）： 介紹將兩幅或多幅圖像對齊的過程，用於變化（如位移、鏇轉、尺度、仿射）的校正。 基於特徵的配準（Feature-based Registration）： 利用前麵章節介紹的特徵點進行匹配，並估計變換模型。 基於區域的配準（Area-based Registration）： 利用圖像的灰度信息或紋理信息進行匹配，如互相關（Cross-correlation）。 多模態圖像配準（Multimodal Image Registration）： 探討如何配準不同成像方式獲得的圖像（如CT與MRI）。 圖像匹配（Image Matching）： 介紹如何確定兩幅圖像中相同對象或區域的位置。 第十一章：立體視覺與三維重建 雙目立體視覺（Stereo Vision）： 對極幾何（Epipolar Geometry）： 講解基礎矩陣（Fundamental Matrix）和本質矩陣（Essential Matrix）的概念，以及它們在約束雙目匹配中的作用。 立體匹配（Stereo Matching）： 介紹局部匹配（如SGM）和全局匹配（如圖割）算法，以及如何計算視差圖（Disparity Map）。 深度估計（Depth Estimation）： 根據視差圖和相機參數計算場景深度。 多視角立體視覺（Multi-view Stereo）： 介紹如何利用三維或更多視角進行重建。 結構光法（Structured Light）： 介紹利用投射已知光柵模式來獲取深度信息的方法。 激光雷達（LiDAR）： 介紹其工作原理和在三維掃描中的應用。 點雲（Point Cloud）： 介紹三維點雲數據的錶示和處理。 第十二章：目標識彆與檢測 模闆匹配（Template Matching）： 介紹簡單的基於像素比較的匹配方法。 基於特徵的識彆： 利用SIFT、SURF等特徵進行物體識彆。 對象類彆檢測（Object Class Detection）： 滑動窗口方法（Sliding Window）： 結閤特徵提取和分類器。 基於部件的模型（Part-based Models）： 如Deformable Part Models (DPM)。 深度學習在目標檢測中的應用： R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）： 介紹基於區域提議的兩階段檢測器。 YOLO係列（You Only Look Once）： 介紹一步到位（One-stage）的實時目標檢測器。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）： 另一種高效的一步到位檢測器。 目標跟蹤（Object Tracking）： 介紹如何在一個視頻序列中持續定位特定目標。 第十三章：運動分析與視頻處理 光流（Optical Flow）： 詳細講解Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法等，理解光流場在描述像素運動方嚮和速度上的作用。 幀間差分（Frame Differencing）： 簡單的方法來檢測視頻中的運動區域。 背景減除（Background Subtraction）： 介紹如何從視頻流中分離齣前景對象。 運動估計（Motion Estimation）： 在視頻編碼中預測幀之間的運動。 目標跟蹤算法： 再次提及，包括基於相關濾波、基於深度學習的跟蹤方法。 視頻內容分析（Video Content Analysis）： 介紹視頻摘要、行為識彆等高級應用。 第十四章：機器學習在計算機視覺中的應用 監督學習（Supervised Learning）： 支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）： 在圖像分類和特徵分類中的應用。 決策樹（Decision Trees）與隨機森林（Random Forests）： 簡單易懂的分類器。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： 無監督學習（Unsupervised Learning）： K-均值聚類（K-Means Clustering）： 用於圖像分割和特徵聚類。 深度學習（Deep Learning）： 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 基本結構： 捲積層、池化層、全連接層。 經典網絡架構： LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet。 在圖像分類、目標檢測、圖像分割中的應用。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 在處理序列數據（如視頻）中的應用。 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）： 在圖像生成、風格遷移中的應用。 第十五章：計算機視覺的實際應用 人機交互： 手勢識彆、麵部識彆。 醫學影像分析： 圖像分割、病竈檢測、三維重建。 自動駕駛： 目標檢測、車道綫檢測、行人檢測、場景理解。 機器人視覺： SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、物體抓取。 增強現實/虛擬現實（AR/VR）： 場景理解、物體追蹤、相機姿態估計。 工業檢測： 産品缺陷檢測、尺寸測量。 安防監控： 人臉識彆、行為分析、異常檢測。 本書通過理論講解、算法解析和典型應用案例的結閤，力求使讀者不僅理解數字圖像處理與計算機視覺的原理，更能掌握實際操作和問題解決的能力。書中將穿插大量的圖例和數學公式，並輔以僞代碼或算法流程圖，幫助讀者更好地理解抽象概念。希望本書能成為您在這個充滿活力和挑戰的領域的理想起點。