分數傅裏葉變換域數字化與圖像處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

魯溟峰，張峰，陶然 著

圖書標籤:

• 分數傅裏葉變換
• 數字化圖像處理
• 圖像處理
• 信號處理
• 光學信息處理
• 傅裏葉光學
• 圖像分析
• 數字圖像
• 變換域分析
• 模式識彆

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787568221979

版次：1

商品編碼：11984602

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：260

字數：398000

正文語種：中文

內容簡介

　　分數傅裏葉變換作為分析和處理非平穩信號的有效手段之一，近年來受到瞭相關領域研究人員的廣泛關注，並取得瞭長足的發展。《分數傅裏葉變換域數字化與圖像處理》對分數傅裏葉變換域的信號數字化與圖像處理進行瞭係統闡述。全書共分6章，第1章概括介紹瞭分數傅裏葉變換的起源、發展及應用領域；第2章介紹瞭離散信號處理中的分數傅裏葉變換定義和性質；第3、4、5章分彆介紹瞭分數傅裏葉變換域的采樣、量化和數值計算；第6章介紹瞭分數傅裏葉變換域數字圖像處理中的初步應用。
　　《分數傅裏葉變換域數字化與圖像處理》可供從事信號與信息處理及其應用的廣大科技人員學習和參考，也適閤作為高等院校和科研院所通信與信息係統、信息安全與對抗、光學工程、應用數學專業研究生和教師的教材或教學參考書。

目錄

第1章 緒論
1．1 分數傅裏葉變換的起源與發展
1．2 分數傅裏葉變換的應用
1．2．1 分數傅裏葉變換在信號處理中的應用
1．2．2 分數傅裏葉變換在光學中的應用
1．3 本書的章 節安排
參考文獻

第2章 離散信號處理中的分數傅裏葉變換定義及性質
2．1 離散信號處理中的分數傅裏葉變換定義
2．2 離散信號處理中的分數傅裏葉變換性質
2．2．1 基本性質
2．2．2 分數傅裏葉變換域的捲積和乘積性質
2．2．3 分數傅裏葉變換域的相關性質
2．2．4 分數傅裏葉變換與其他時頻變換的關係
2．2．5 圖像處理中的二維分數傅裏葉變換
2．3 分數傅裏葉變換的光學實現
2．3．1 漸變摺射率介質實現
2．3．2 薄透鏡係統實現
參考文獻

第3章 分數傅裏葉變換域的采樣模型、算法與實現
3．1 分數傅裏葉變換域的均勻采樣、保持和重構
3．1．1 傅裏葉變換域的理想均勻采樣和重構
3．1．2 傅裏葉變換域的均勻采樣、保持和重構
3．1．3 分數傅裏葉變換域的理想均勻采樣和重構
3．1．4 分數傅裏葉變換域的均勻采樣、保持和重構
3．1．5 分數傅裏葉變換域的信號采樣與重構仿真
3．2 綫性正則變換域的均勻采樣理論概述
3．2．1 綫性正則變換域的定義和主要性質
3．2．2 綫性正則變換域的均勻采樣
3．2．3 綫I}生正則變換域基於部分信息的信號重構算法
3．3 分數傅裏葉變換域非均勻采樣模型及實現
3．3．1 基本概念
3．3．2 一般非均勻采樣的模型
3．3．3 周期非均勻采樣譜分析和重構
3．3．4 隨機非均勻采樣重構算法
3．4 分數傅裏葉變換域隨機信號的采樣
3．4．1 分數傅裏葉變換域隨機信號基本知識
3．4．2 分數傅裏葉變換域中帶限隨機信號的均勻采樣定理
3．4．3 分數傅裏葉變換域帶限隨機信號的多通道采樣定理
參考文獻

第4章 分數傅裏葉變換域量化分析和處理
4．1 量化誤差的傅裏葉變換域分析
4．2 量化誤差的分數傅裏葉變換域分析
4．2．1 量化噪聲的分數傅裏葉功率譜
4．2．2 帶限信號的分數階功率譜
4．2．3 量化器在分數傅裏葉變換域的輸齣信噪比
4．2．4 對ch卸信號的量化
4．3 小結
參考文獻

第5章 工程應用中常見的分數傅裏葉變換域數值算法
5．1 工程應用中采樣型分數傅裏葉變換
5．1．1 采樣型算法I
5．1．2 采樣型算法II
5．2 工程應用中特徵分解型分數傅裏葉變換
5．2．1 傅裏葉變換的特徵值和特徵嚮量
5．2．2 離散分數傅裏葉變換核矩陣的構造
5．3 工程應用中多角度分數傅裏葉變換計算及周期矩陣的分數化
5．3．1 多角度分數傅裏葉變換計算
5．3．2 周期矩陣的分數化
5．3．3 周期矩陣的分數化在圖像加密中的應用
5．4 工程應用中基於自適應算法的離散綫性正則變換計算
5．4．1 離散綫性正則變換和最小均方誤差自適應濾波器
5．4．2 基於自適應濾波器的塊離散綫性正則變換計算
5．4．3 基於自適應濾波器的滑動離散綫性正則變換算法
5．4．4 仿真結果
參考文獻

第6章 分數傅裏葉變換域圖像處理
6．1 適閤利用分數傅裏葉變換的圖像
6．1．1 ch卸圖像簡介
6．1．2 chirp圖像的空域分析
6．1．3 chirp圖像的分數傅裏葉域
6．2 分數傅裏葉變換的圖像去噪
6．2．1 圖像去噪的必要性
6．2．2 分數傅裏葉域濾波器去噪
6．2．3 與經典去噪方法的比較
6．3 圖像復原中的分數階微積分方法
6．3．1 分數階微積分與信號處理的關係
6．3．2 圖像復原的分數階偏微分方法
6．4 去除圖像中的chirp乾擾
6．4．1 圖像中存在的chirp乾擾
6．4．2 利用分數傅裏葉域濾波器去除chirp乾擾
6．5 乾涉條紋分析
6．5．1 乾涉條紋分析的研究現狀和麵臨問題
6．5．2 分數傅裏葉變換域的乾涉條紋分析方法
6．5．3 分數傅裏葉變換域的牛頓環條紋分析
6．5．4 分數傅裏葉變換域的電子散斑乾涉條紋分析
6．6 圖像加密技術
6．6．1 分數傅裏葉變換域的雙隨機相位編碼
6．6．2 分數傅裏葉變換域多圖像加密技術
6．6．3 基於分數傅裏葉變換域的最小密文多圖加密技術
6．6．4 基於分數傅裏葉變換的非對稱多圖加密算法
6．6．5 小結
參考文獻

好的，這是一份關於《分數傅裏葉變換域數字化與圖像處理》的圖書簡介，內容詳細，不含該書本身的內容，力求自然流暢： --- 圖書名稱： 分數傅裏葉變換域數字化與圖像處理 圖書簡介 深入探索信號與圖像處理的現代疆域 本冊著作旨在為信號處理、圖像分析及相關領域的研究人員、工程師和高級學生提供一個全麵且深入的視角，聚焦於經典的傅裏葉變換及其在現代應用中所麵臨的挑戰，並引導讀者進入一個更具靈活性和適應性的分析框架——分數階變換域。全書結構嚴謹，內容翔實，理論與實踐並重，緻力於構建一個堅實的數學基礎，並展示其在復雜信號與圖像處理任務中的強大潛力。 第一部分：理論基石與經典迴顧 本書伊始，首先對信號處理的基石——傅裏葉變換（FT）進行瞭詳盡的迴顧。我們詳細闡述瞭傅裏葉變換的定義、基本性質、收斂性準則，以及其在頻域分析中的核心地位。通過對離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）算法的深入剖析，讀者將鞏固對數字信號處理中頻域操作的理解。 隨後，我們討論瞭傳統傅裏葉分析在處理非平穩信號和具有時頻局部特徵的信號時所暴露齣的局限性。例如，標準的傅裏葉變換在信息丟失瞭時間或空間的位置信息，這在瞬態分析和邊緣檢測等任務中成為瓶頸。這部分內容為引入更高級的變換工具奠定瞭必要的理論鋪墊，明確指齣瞭研究方嚮的必要性——即如何在一個統一的框架內同時保留時間和頻率（或空間和頻率）的結構信息。 第二部分：分數階變換的理論建構 本書的核心和創新所在，是對分數階變換（Fractional Order Transforms）理論的係統性構建與闡釋。我們首先追溯瞭分數階微積分和分數階微積分方程的發展曆史，建立瞭分數階算子的數學基礎，如Riemann-Liouville定義和Caputo定義，並討論瞭它們在連續和離散係統中的錶示方法。 在此基礎上，我們詳細推導並論證瞭分數階傅裏葉變換的數學形式。讀者將學習到，分數階變換如何通過引入一個或多個分數階參數（通常錶示為 $alpha$ 和 $eta$），在傳統傅裏葉變換的“時間和頻率”兩個正交基之間進行靈活的鏇轉和插值。我們深入探討瞭這些參數對變換特性的影響，例如，當階數取整數時如何退化迴經典變換，以及非整數階數所帶來的獨特性質，如幾何鏇轉不變性和對特定信號基的適應性增強。 第三部分：數字化與離散化 理論的實用化離不開有效的數字化方法。本部分專注於如何將連續域的分數階傅裏葉變換映射到數字域，構建齣高效的離散分數傅裏葉變換（DFRT）。我們分析瞭采樣定理在分數階域中的適用性，並詳細討論瞭實現DFRT的各種算法，包括基於矩陣運算的精確方法和針對大規模數據的近似快速算法。 針對實際應用中的噪聲和畸變問題，我們探討瞭在離散化過程中如何保持變換的穩定性與可逆性，確保信息的無損恢復。這部分內容對於後續的圖像處理應用至關重要，因為它直接決定瞭算法的計算復雜度和精度。 第四部分：在圖像處理中的前沿應用 掌握瞭理論基礎和數字化方法後，本書的最後一部分將焦點轉嚮分數階變換域在二維信號——即圖像處理——中的具體應用。圖像信號具有復雜的多尺度和各嚮異性特徵，傳統方法往往難以兼顧。 我們詳細展示瞭如何構建二維分數階傅裏葉變換（2D-DFRT），並探討瞭其在圖像去噪、增強和復原中的優勢。例如，在處理混閤瞭高斯噪聲和椒鹽噪聲的圖像時，通過選擇閤適的階數參數，可以在頻域中更清晰地分離信號分量和噪聲分量，實現比標準二維傅裏葉變換更優的去噪效果。 此外，本書深入剖析瞭分數階域在圖像特徵提取和目標識彆中的潛力。通過分析圖像在分數階域中的能量分布特性，可以設計齣對光照變化、鏇轉或尺度縮放具有更強魯棒性的特徵描述符。我們還討論瞭利用分數階域進行圖像加密和信息隱藏技術，利用其高維度的參數空間為安全應用提供新的思路。 本書特色 本書的亮點在於其高度的係統性：它不僅復習瞭基礎，更重要的是構建瞭從分數階微積分到實際數字圖像處理算法的完整技術鏈條。全書穿插瞭大量的數學推導、清晰的圖形示例和嚴格的性能比較，旨在讓讀者不僅知其然，更知其所以然。通過閱讀本書，讀者將能夠靈活運用分數階分析工具，解決當前信號與圖像處理領域中遇到的諸多棘手難題，並啓發對未來變換理論研究的思考。 目標讀者 本書適閤具有紮實的傅裏葉分析和數字信號處理基礎的碩士及博士研究生、從事通信、雷達、遙感、醫學影像等領域的研究人員和高級工程師。 ---

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事光學工程的工程師，我一直緻力於尋找更高效、更精確的圖像分析手段。傳統的光學信號處理方法雖然成熟，但在某些復雜場景下，其分辨率和信息提取能力存在一定的瓶頸。當我偶然得知這本書時，我便敏銳地捕捉到瞭它可能帶來的突破。分數傅裏葉變換，這個聽起來就充滿數學魅力的概念，讓我聯想到它在信號時頻分析上的潛在優勢。我尤其關注的是它在“數字化”過程中的作用。在光學測量和成像係統中，數據采集和數字化是至關重要的一環。如果分數傅裏葉變換能夠提供一種更優的數字化方式，能夠更準確地捕捉原始信號的特徵，甚至在噪聲抑製和信息增強方麵有顯著錶現，那麼這本書無疑將為我的工作帶來巨大的價值。我希望書中能夠詳細闡述其數學原理，並提供具體的應用案例，比如在光學顯微成像、全息術或者乾涉測量等領域，如何運用這種變換來提升圖像的質量和分析的精度。我對書中能夠提供深入的理論探討和實際操作指導充滿期待，希望能藉此拓展我的技術視野，解決工作中遇到的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，那種深邃的藍色背景，搭配著閃爍的數學公式和抽象的圖像，仿佛預示著一場關於信息奧秘的探索之旅。我是一名對圖像處理技術充滿好奇的學習者，尤其對那些能夠突破傳統局限、帶來全新視角的方法感興趣。在翻閱這本書的目錄和章節簡介時，我被“分數傅裏葉變換”這個概念深深吸引。雖然我對於傅裏葉變換本身有一定的瞭解，但“分數”這個詞匯讓我感到新奇，它似乎暗示著一種更精細、更靈活的信號分析方式，能夠捕捉到傳統傅裏葉變換難以觸及的信息。我對它在數字化過程中的應用充滿瞭期待，究竟是如何通過分數傅裏葉變換來完成數字化，又會為圖像帶來怎樣的改變？我希望這本書能以一種循序漸進、易於理解的方式，帶領我一步步揭開這個神秘的麵紗，讓我能夠掌握這項前沿技術，並在未來的學習和實踐中有所應用。我對書中可能包含的理論推導、算法講解以及實際案例都充滿瞭渴望，希望能在這本書中找到答案，開啓我對信號處理和圖像分析的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對信號處理理論有著濃厚興趣的在校研究生，尤其關注那些能夠拓展現有理論邊界的創新性方法。在學習瞭經典的傅裏葉變換之後，我一直在探索是否有更強大的工具能夠應對更復雜的信號分析任務。當我看到這本書的標題時，“分數傅裏葉變換”這個詞立刻引起瞭我的注意。它暗示著一種對傅裏葉變換的推廣和發展，有望在時頻分析、信號去噪、特徵提取等方麵帶來新的突破。我對書中關於“數字化”的闡述尤為感興趣，如何利用分數傅裏葉變換來優化信號的采樣和錶示過程，從而在數字化階段就奠定高質量圖像處理的基礎，這對我來說具有重要的理論和實踐意義。我期待書中能夠提供嚴謹的數學推導，清晰的算法描述，以及與傳統方法的對比分析，能夠讓我深入理解分數傅裏葉變換的優勢和適用範圍。同時，我也希望書中能夠涵蓋一些前沿的研究方嚮和挑戰，激發我進一步深入研究的興趣，為我未來的學術發展提供有益的啓示。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對計算機視覺和模式識彆領域充滿熱情的愛好者，我一直在積極尋找能夠提升圖像分析能力的新技術。傳統的圖像處理方法雖然有效，但在麵對噪聲乾擾、尺度變化以及鏇轉等復雜情況時，往往顯得力不從心。我看到這本書的標題，特彆是“分數傅裏葉變換域數字化與圖像處理”這個組閤，讓我感到眼前一亮。我猜測，這可能是一種能夠更有效地在信號的多個域之間進行轉換和分析的方法，從而更全麵地捕捉圖像信息。我非常好奇，分數傅裏葉變換究竟是如何實現對圖像的“數字化”過程的？它是否能像一個更靈活的“濾鏡”，在保留關鍵信息的同時，削弱無關的乾擾？我又期待書中能夠詳細介紹它在各種圖像處理任務中的具體應用，例如目標檢測、圖像分割、或者更高級的人臉識彆等。我希望這本書能夠用一種清晰明瞭的語言，結閤豐富的實例，讓我能夠理解這項技術的原理，並掌握其應用技巧，從而為我在計算機視覺領域的學習和實踐增添新的利器。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題本身就帶著一種前沿科技的神秘感，吸引瞭我這個對數字圖像處理領域有著濃厚興趣的普通讀者。我平日裏喜歡用一些圖像編輯軟件，也對人工智能驅動的圖像增強和修復技術有所耳聞，但“分數傅裏葉變換”這個詞對我來說是全新的概念。我很好奇，它究竟是一種什麼樣的數學工具？它與我們日常接觸的傅裏葉變換有什麼不同？而更重要的是，它如何能夠應用於“數字化”和“圖像處理”？我希望這本書能夠用一種非常直觀、易於理解的方式來解釋這些概念，哪怕是通過生動的比喻或者豐富的圖示。我希望能瞭解到，當圖像被“分數傅裏葉變換”處理後，會發生哪些肉眼可見的變化？是否能讓模糊的圖像變得清晰？是否能提取齣隱藏在細節中的信息？我更希望這本書能夠介紹一些實際的應用場景，比如在醫學影像、安防監控或者藝術創作等領域，這項技術能夠發揮怎樣的作用，從而讓這些看似高深的理論變得觸手可及，引發我對數字圖像處理領域更深層次的探索。

評分☆☆☆☆☆

不錯！

評分☆☆☆☆☆

挺好的 很愉快的一次購物體驗

評分☆☆☆☆☆

挺好的 很愉快的一次購物體驗

評分☆☆☆☆☆

挺好的 很愉快的一次購物體驗

評分☆☆☆☆☆

不錯哇

評分☆☆☆☆☆

不錯哇

評分☆☆☆☆☆

時域頻域信號分析都學過，但是分數域傅裏葉分析沒有學習過，買這本書好好學習一下。

評分☆☆☆☆☆

g

評分☆☆☆☆☆

挺好的 很愉快的一次購物體驗