分数傅里叶变换域数字化与图像处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

鲁溟峰，张峰，陶然 著

图书标签:

• 分数傅里叶变换
• 数字化图像处理
• 图像处理
• 信号处理
• 光学信息处理
• 傅里叶光学
• 图像分析
• 数字图像
• 变换域分析
• 模式识别

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787568221979

版次：1

商品编码：11984602

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：260

字数：398000

正文语种：中文

内容简介

　　分数傅里叶变换作为分析和处理非平稳信号的有效手段之一，近年来受到了相关领域研究人员的广泛关注，并取得了长足的发展。《分数傅里叶变换域数字化与图像处理》对分数傅里叶变换域的信号数字化与图像处理进行了系统阐述。全书共分6章，第1章概括介绍了分数傅里叶变换的起源、发展及应用领域；第2章介绍了离散信号处理中的分数傅里叶变换定义和性质；第3、4、5章分别介绍了分数傅里叶变换域的采样、量化和数值计算；第6章介绍了分数傅里叶变换域数字图像处理中的初步应用。
　　《分数傅里叶变换域数字化与图像处理》可供从事信号与信息处理及其应用的广大科技人员学习和参考，也适合作为高等院校和科研院所通信与信息系统、信息安全与对抗、光学工程、应用数学专业研究生和教师的教材或教学参考书。

目录

第1章 绪论
1．1 分数傅里叶变换的起源与发展
1．2 分数傅里叶变换的应用
1．2．1 分数傅里叶变换在信号处理中的应用
1．2．2 分数傅里叶变换在光学中的应用
1．3 本书的章 节安排
参考文献

第2章 离散信号处理中的分数傅里叶变换定义及性质
2．1 离散信号处理中的分数傅里叶变换定义
2．2 离散信号处理中的分数傅里叶变换性质
2．2．1 基本性质
2．2．2 分数傅里叶变换域的卷积和乘积性质
2．2．3 分数傅里叶变换域的相关性质
2．2．4 分数傅里叶变换与其他时频变换的关系
2．2．5 图像处理中的二维分数傅里叶变换
2．3 分数傅里叶变换的光学实现
2．3．1 渐变折射率介质实现
2．3．2 薄透镜系统实现
参考文献

第3章 分数傅里叶变换域的采样模型、算法与实现
3．1 分数傅里叶变换域的均匀采样、保持和重构
3．1．1 傅里叶变换域的理想均匀采样和重构
3．1．2 傅里叶变换域的均匀采样、保持和重构
3．1．3 分数傅里叶变换域的理想均匀采样和重构
3．1．4 分数傅里叶变换域的均匀采样、保持和重构
3．1．5 分数傅里叶变换域的信号采样与重构仿真
3．2 线性正则变换域的均匀采样理论概述
3．2．1 线性正则变换域的定义和主要性质
3．2．2 线性正则变换域的均匀采样
3．2．3 线I}生正则变换域基于部分信息的信号重构算法
3．3 分数傅里叶变换域非均匀采样模型及实现
3．3．1 基本概念
3．3．2 一般非均匀采样的模型
3．3．3 周期非均匀采样谱分析和重构
3．3．4 随机非均匀采样重构算法
3．4 分数傅里叶变换域随机信号的采样
3．4．1 分数傅里叶变换域随机信号基本知识
3．4．2 分数傅里叶变换域中带限随机信号的均匀采样定理
3．4．3 分数傅里叶变换域带限随机信号的多通道采样定理
参考文献

第4章 分数傅里叶变换域量化分析和处理
4．1 量化误差的傅里叶变换域分析
4．2 量化误差的分数傅里叶变换域分析
4．2．1 量化噪声的分数傅里叶功率谱
4．2．2 带限信号的分数阶功率谱
4．2．3 量化器在分数傅里叶变换域的输出信噪比
4．2．4 对ch卸信号的量化
4．3 小结
参考文献

第5章 工程应用中常见的分数傅里叶变换域数值算法
5．1 工程应用中采样型分数傅里叶变换
5．1．1 采样型算法I
5．1．2 采样型算法II
5．2 工程应用中特征分解型分数傅里叶变换
5．2．1 傅里叶变换的特征值和特征向量
5．2．2 离散分数傅里叶变换核矩阵的构造
5．3 工程应用中多角度分数傅里叶变换计算及周期矩阵的分数化
5．3．1 多角度分数傅里叶变换计算
5．3．2 周期矩阵的分数化
5．3．3 周期矩阵的分数化在图像加密中的应用
5．4 工程应用中基于自适应算法的离散线性正则变换计算
5．4．1 离散线性正则变换和最小均方误差自适应滤波器
5．4．2 基于自适应滤波器的块离散线性正则变换计算
5．4．3 基于自适应滤波器的滑动离散线性正则变换算法
5．4．4 仿真结果
参考文献

第6章 分数傅里叶变换域图像处理
6．1 适合利用分数傅里叶变换的图像
6．1．1 ch卸图像简介
6．1．2 chirp图像的空域分析
6．1．3 chirp图像的分数傅里叶域
6．2 分数傅里叶变换的图像去噪
6．2．1 图像去噪的必要性
6．2．2 分数傅里叶域滤波器去噪
6．2．3 与经典去噪方法的比较
6．3 图像复原中的分数阶微积分方法
6．3．1 分数阶微积分与信号处理的关系
6．3．2 图像复原的分数阶偏微分方法
6．4 去除图像中的chirp干扰
6．4．1 图像中存在的chirp干扰
6．4．2 利用分数傅里叶域滤波器去除chirp干扰
6．5 干涉条纹分析
6．5．1 干涉条纹分析的研究现状和面临问题
6．5．2 分数傅里叶变换域的干涉条纹分析方法
6．5．3 分数傅里叶变换域的牛顿环条纹分析
6．5．4 分数傅里叶变换域的电子散斑干涉条纹分析
6．6 图像加密技术
6．6．1 分数傅里叶变换域的双随机相位编码
6．6．2 分数傅里叶变换域多图像加密技术
6．6．3 基于分数傅里叶变换域的最小密文多图加密技术
6．6．4 基于分数傅里叶变换的非对称多图加密算法
6．6．5 小结
参考文献

好的，这是一份关于《分数傅里叶变换域数字化与图像处理》的图书简介，内容详细，不含该书本身的内容，力求自然流畅： --- 图书名称： 分数傅里叶变换域数字化与图像处理 图书简介 深入探索信号与图像处理的现代疆域 本册著作旨在为信号处理、图像分析及相关领域的研究人员、工程师和高级学生提供一个全面且深入的视角，聚焦于经典的傅里叶变换及其在现代应用中所面临的挑战，并引导读者进入一个更具灵活性和适应性的分析框架——分数阶变换域。全书结构严谨，内容翔实，理论与实践并重，致力于构建一个坚实的数学基础，并展示其在复杂信号与图像处理任务中的强大潜力。 第一部分：理论基石与经典回顾 本书伊始，首先对信号处理的基石——傅里叶变换（FT）进行了详尽的回顾。我们详细阐述了傅里叶变换的定义、基本性质、收敛性准则，以及其在频域分析中的核心地位。通过对离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）算法的深入剖析，读者将巩固对数字信号处理中频域操作的理解。 随后，我们讨论了传统傅里叶分析在处理非平稳信号和具有时频局部特征的信号时所暴露出的局限性。例如，标准的傅里叶变换在信息丢失了时间或空间的位置信息，这在瞬态分析和边缘检测等任务中成为瓶颈。这部分内容为引入更高级的变换工具奠定了必要的理论铺垫，明确指出了研究方向的必要性——即如何在一个统一的框架内同时保留时间和频率（或空间和频率）的结构信息。 第二部分：分数阶变换的理论建构 本书的核心和创新所在，是对分数阶变换（Fractional Order Transforms）理论的系统性构建与阐释。我们首先追溯了分数阶微积分和分数阶微积分方程的发展历史，建立了分数阶算子的数学基础，如Riemann-Liouville定义和Caputo定义，并讨论了它们在连续和离散系统中的表示方法。 在此基础上，我们详细推导并论证了分数阶傅里叶变换的数学形式。读者将学习到，分数阶变换如何通过引入一个或多个分数阶参数（通常表示为 $alpha$ 和 $eta$），在传统傅里叶变换的“时间和频率”两个正交基之间进行灵活的旋转和插值。我们深入探讨了这些参数对变换特性的影响，例如，当阶数取整数时如何退化回经典变换，以及非整数阶数所带来的独特性质，如几何旋转不变性和对特定信号基的适应性增强。 第三部分：数字化与离散化 理论的实用化离不开有效的数字化方法。本部分专注于如何将连续域的分数阶傅里叶变换映射到数字域，构建出高效的离散分数傅里叶变换（DFRT）。我们分析了采样定理在分数阶域中的适用性，并详细讨论了实现DFRT的各种算法，包括基于矩阵运算的精确方法和针对大规模数据的近似快速算法。 针对实际应用中的噪声和畸变问题，我们探讨了在离散化过程中如何保持变换的稳定性与可逆性，确保信息的无损恢复。这部分内容对于后续的图像处理应用至关重要，因为它直接决定了算法的计算复杂度和精度。 第四部分：在图像处理中的前沿应用 掌握了理论基础和数字化方法后，本书的最后一部分将焦点转向分数阶变换域在二维信号——即图像处理——中的具体应用。图像信号具有复杂的多尺度和各向异性特征，传统方法往往难以兼顾。 我们详细展示了如何构建二维分数阶傅里叶变换（2D-DFRT），并探讨了其在图像去噪、增强和复原中的优势。例如，在处理混合了高斯噪声和椒盐噪声的图像时，通过选择合适的阶数参数，可以在频域中更清晰地分离信号分量和噪声分量，实现比标准二维傅里叶变换更优的去噪效果。 此外，本书深入剖析了分数阶域在图像特征提取和目标识别中的潜力。通过分析图像在分数阶域中的能量分布特性，可以设计出对光照变化、旋转或尺度缩放具有更强鲁棒性的特征描述符。我们还讨论了利用分数阶域进行图像加密和信息隐藏技术，利用其高维度的参数空间为安全应用提供新的思路。 本书特色 本书的亮点在于其高度的系统性：它不仅复习了基础，更重要的是构建了从分数阶微积分到实际数字图像处理算法的完整技术链条。全书穿插了大量的数学推导、清晰的图形示例和严格的性能比较，旨在让读者不仅知其然，更知其所以然。通过阅读本书，读者将能够灵活运用分数阶分析工具，解决当前信号与图像处理领域中遇到的诸多棘手难题，并启发对未来变换理论研究的思考。 目标读者 本书适合具有扎实的傅里叶分析和数字信号处理基础的硕士及博士研究生、从事通信、雷达、遥感、医学影像等领域的研究人员和高级工程师。 ---

评分☆☆☆☆☆

我是一名对信号处理理论有着浓厚兴趣的在校研究生，尤其关注那些能够拓展现有理论边界的创新性方法。在学习了经典的傅里叶变换之后，我一直在探索是否有更强大的工具能够应对更复杂的信号分析任务。当我看到这本书的标题时，“分数傅里叶变换”这个词立刻引起了我的注意。它暗示着一种对傅里叶变换的推广和发展，有望在时频分析、信号去噪、特征提取等方面带来新的突破。我对书中关于“数字化”的阐述尤为感兴趣，如何利用分数傅里叶变换来优化信号的采样和表示过程，从而在数字化阶段就奠定高质量图像处理的基础，这对我来说具有重要的理论和实践意义。我期待书中能够提供严谨的数学推导，清晰的算法描述，以及与传统方法的对比分析，能够让我深入理解分数傅里叶变换的优势和适用范围。同时，我也希望书中能够涵盖一些前沿的研究方向和挑战，激发我进一步深入研究的兴趣，为我未来的学术发展提供有益的启示。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对计算机视觉和模式识别领域充满热情的爱好者，我一直在积极寻找能够提升图像分析能力的新技术。传统的图像处理方法虽然有效，但在面对噪声干扰、尺度变化以及旋转等复杂情况时，往往显得力不从心。我看到这本书的标题，特别是“分数傅里叶变换域数字化与图像处理”这个组合，让我感到眼前一亮。我猜测，这可能是一种能够更有效地在信号的多个域之间进行转换和分析的方法，从而更全面地捕捉图像信息。我非常好奇，分数傅里叶变换究竟是如何实现对图像的“数字化”过程的？它是否能像一个更灵活的“滤镜”，在保留关键信息的同时，削弱无关的干扰？我又期待书中能够详细介绍它在各种图像处理任务中的具体应用，例如目标检测、图像分割、或者更高级的人脸识别等。我希望这本书能够用一种清晰明了的语言，结合丰富的实例，让我能够理解这项技术的原理，并掌握其应用技巧，从而为我在计算机视觉领域的学习和实践增添新的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种深邃的蓝色背景，搭配着闪烁的数学公式和抽象的图像，仿佛预示着一场关于信息奥秘的探索之旅。我是一名对图像处理技术充满好奇的学习者，尤其对那些能够突破传统局限、带来全新视角的方法感兴趣。在翻阅这本书的目录和章节简介时，我被“分数傅里叶变换”这个概念深深吸引。虽然我对于傅里叶变换本身有一定的了解，但“分数”这个词汇让我感到新奇，它似乎暗示着一种更精细、更灵活的信号分析方式，能够捕捉到传统傅里叶变换难以触及的信息。我对它在数字化过程中的应用充满了期待，究竟是如何通过分数傅里叶变换来完成数字化，又会为图像带来怎样的改变？我希望这本书能以一种循序渐进、易于理解的方式，带领我一步步揭开这个神秘的面纱，让我能够掌握这项前沿技术，并在未来的学习和实践中有所应用。我对书中可能包含的理论推导、算法讲解以及实际案例都充满了渴望，希望能在这本书中找到答案，开启我对信号处理和图像分析的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题本身就带着一种前沿科技的神秘感，吸引了我这个对数字图像处理领域有着浓厚兴趣的普通读者。我平日里喜欢用一些图像编辑软件，也对人工智能驱动的图像增强和修复技术有所耳闻，但“分数傅里叶变换”这个词对我来说是全新的概念。我很好奇，它究竟是一种什么样的数学工具？它与我们日常接触的傅里叶变换有什么不同？而更重要的是，它如何能够应用于“数字化”和“图像处理”？我希望这本书能够用一种非常直观、易于理解的方式来解释这些概念，哪怕是通过生动的比喻或者丰富的图示。我希望能了解到，当图像被“分数傅里叶变换”处理后，会发生哪些肉眼可见的变化？是否能让模糊的图像变得清晰？是否能提取出隐藏在细节中的信息？我更希望这本书能够介绍一些实际的应用场景，比如在医学影像、安防监控或者艺术创作等领域，这项技术能够发挥怎样的作用，从而让这些看似高深的理论变得触手可及，引发我对数字图像处理领域更深层次的探索。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年从事光学工程的工程师，我一直致力于寻找更高效、更精确的图像分析手段。传统的光学信号处理方法虽然成熟，但在某些复杂场景下，其分辨率和信息提取能力存在一定的瓶颈。当我偶然得知这本书时，我便敏锐地捕捉到了它可能带来的突破。分数傅里叶变换，这个听起来就充满数学魅力的概念，让我联想到它在信号时频分析上的潜在优势。我尤其关注的是它在“数字化”过程中的作用。在光学测量和成像系统中，数据采集和数字化是至关重要的一环。如果分数傅里叶变换能够提供一种更优的数字化方式，能够更准确地捕捉原始信号的特征，甚至在噪声抑制和信息增强方面有显著表现，那么这本书无疑将为我的工作带来巨大的价值。我希望书中能够详细阐述其数学原理，并提供具体的应用案例，比如在光学显微成像、全息术或者干涉测量等领域，如何运用这种变换来提升图像的质量和分析的精度。我对书中能够提供深入的理论探讨和实际操作指导充满期待，希望能借此拓展我的技术视野，解决工作中遇到的难题。

评分☆☆☆☆☆

时域频域信号分析都学过，但是分数域傅里叶分析没有学习过，买这本书好好学习一下。

评分☆☆☆☆☆

不错哇

评分☆☆☆☆☆

g

评分☆☆☆☆☆

不错！

评分☆☆☆☆☆

g

评分☆☆☆☆☆

挺好的 很愉快的一次购物体验

评分☆☆☆☆☆

不错哇

评分☆☆☆☆☆

不错哇

评分☆☆☆☆☆

g