计算机专业英语 computing Essentials （2003影印版）课件

数字图像处理是计算机科学领域的一个重要分支，它主要研究如何通过计算机系统来处理、分析和理解图像信息。数字图像处理技术广泛应用于医学图像分析、遥感图像解读、数字摄影、视频监控、工业检测、多媒体应用等多个领域。 在数字图像处理中，图像通常被定义为一个函数f(x,y)，其中x和y是空间坐标，而f代表坐标点的强度值。图像处理的过程涉及图像获取、存储、传输、分析和展示等步骤。其中图像分析是核心部分，包括图像增强、滤波、边缘检测、特征提取、图像恢复、图像分割、图像压缩等内容。 图像增强的目的是改善图像的视觉效果，使观察者可以更容易地识别图像中的细节。常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波去噪、图像锐化等。 滤波是图像处理中用于去除噪声的重要技术，它通过设计特定的滤波器，对图像进行平滑处理，从而达到减少图像噪声的效果。滤波器可以是线性或非线性的，常见的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。 边缘检测是图像处理中的另一项重要技术，它的目的是标识出图像中亮度变化明显的点，边缘检测通常应用于物体的边界提取。常见的边缘检测算子包括Sobel算子、Canny算子、Roberts算子等。 特征提取是将图像中的重要信息转换为某种形式的过程，这些特征能够代表原始图像的关键属性，并用于后续的分析处理中。图像特征包括几何特征、纹理特征、颜色特征等。 图像恢复是指从退化的图像中重建原始图像的过程。退化可能由成像系统不完善、传输过程中的噪声等因素引起。图像恢复技术包括反卷积、盲解卷积等。 图像分割是将图像划分为多个区域或对象的过程，每个区域内部具有相似的特性。图像分割对于理解图像内容和后续的图像分析至关重要。图像分割方法包括基于阈值的分割、区域生长、分水岭算法等。 图像压缩旨在减小数字图像文件的大小，以节省存储空间和传输时间。压缩技术可以是有损的，比如JPEG压缩；也可以是无损的，如GIF压缩。 数字图像处理的理论和算法层出不穷，随着技术的发展，机器学习和深度学习技术也被广泛应用于数字图像处理中，大大提高了处理的智能化和自动化水平。 此《数字图像处理 第四版 课后习题答案（影印版）》将为学习数字图像处理的学生提供解题思路和方法，帮助他们更深入地理解和掌握数字图像处理的相关知识和技能，提升解决实际问题的能力。这套资料对于学术研究人员和工业界工程师也具有重要的参考价值。

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本书是移动通信领域的导论，主要讨论数字数据传输。适用于选修计算机网络或通信课程的电子工程或计算机专业的学生。本书从计算机科学的角度涵盖移动通信的各个方面，还指出了不同技术解决方案的共同属性，并阐明众所周知的从固定网络到支持终端移动性和无线接入网络的各种业务和应用的集成。. 本书主要内容有：移动和无线通信概述；通信系统信号的传播、复用和调制；通信介质接入方案；全球移动通信系统（GSM）、无绳电话技术、集群通信以及通用移动电信系统（UMTS）未来的发展；卫星系统；数字广播系统；被看做建筑物中线缆替代者的无线局域网，其中包括IEEE 802.11、高性能局域网和蓝牙技术；异步传输模式（ATM）向无线领域的扩展；移动Internet协议在无线领域的扩展，Ad hoc网和它们对路由选择协议的特殊要求也包括在内；将目前熟知的传输控制协议（TCP）应用于有特殊需求的无线领域的几种方法；新的无线应用协议（WAP）标准。