Windows Me排困解难(上) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国青年出版社

作者:江颖

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2001-5-1

价格:59.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787500643067

丛书系列:

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数字图像处理与计算机视觉前沿技术 作者： 张伟, 李明, 王芳 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2023年10月 ISBN： 978-7-5118-xxxx-x --- 内容简介 本书深入探讨了当代数字图像处理与计算机视觉领域最核心、最具应用潜力的前沿技术与理论基础。全书结构严谨，内容涵盖从基础理论到尖端算法的广泛知识体系，旨在为相关专业的本科高年级学生、研究生以及在图像技术领域工作的工程师提供一本权威、实用的参考资料。 本书共分为六个主要部分，详细阐述了现代图像分析所依赖的关键技术栈： --- 第一部分：数字图像基础与增强技术革新 本部分首先回顾了数字图像采集、表示和量化的基本原理，重点在于现代高动态范围（HDR）成像技术如何克服传统图像的局限性。随后，章节深入讲解了非线性滤波技术在复杂噪声抑制中的应用，尤其关注双边滤波（Bilateral Filtering）、引导滤波（Guided Filtering）及其在保持边缘细节方面的优化策略。 传统的空域和频域增强方法（如直方图均衡化）被置于一个更现代的框架下进行审视。我们引入了基于Retinex理论的全局光照校正模型，并详细分析了在低光照、高对比度场景下，如何结合深度学习方法（如基于GAN的超分辨率增强）实现对图像视觉质量的革命性提升。本部分侧重于如何利用先进的数学工具和计算模型，实现对原始图像数据的“净化”与“优化”。 --- 第二部分：图像分割的深度语义化 图像分割是计算机视觉的核心任务之一，也是实现高级场景理解的关键步骤。本书第三章全面梳理了从传统阈值法、区域生长法到现代活动轮廓模型（如Chan-Vese模型）的发展脉络。 然而，本书的重点聚焦于深度学习驱动的语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）。我们详细解析了经典的FCN（全卷积网络）、U-Net结构及其在医学影像分析中的变体。特别是，对于实例分割，我们引入了Mask R-CNN框架，并探讨了Anchor-free方法（如FCOS）在提高分割效率和精度方面的最新进展。此外，针对目标遮挡和复杂背景下的边界模糊问题，本章引入了基于注意力机制的分割网络设计，以增强模型对关键区域特征的捕捉能力。 --- 第三部分：三维重建与几何视觉的量化表达 要理解真实世界，必须实现从二维图像到三维模型的跃迁。本部分系统介绍了几何视觉的基础——相机模型（针孔、小孔成像、畸变校正）和立体视觉原理。 核心内容聚焦于多视图几何。我们详尽阐述了对极几何、基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的推导与计算，并重点介绍了Bundle Adjustment（光束法平差）作为精确定位与地图构建的“黄金标准”。对于现代SLAM（同步定位与地图构建）技术，本书不仅覆盖了传统的基于特征点的LiDAR/Visual SLAM流程，还对基于学习的直接法SLAM的创新思路进行了剖析，强调了如何将深度学习的特征提取能力融入到实时的几何约束求解中。 --- 第四部分：目标检测与跟踪的实时化挑战 目标检测的性能直接决定了许多实时系统的可行性。本书涵盖了从两阶段检测器（如Faster R-CNN）到高效单阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的演进路径。对于最新的检测范式，我们着重分析了Transformer架构在检测任务中的应用，例如DETR（Detection Transformer）如何通过集合预测简化了传统检测流程中的NMS（非极大值抑制）步骤。 在目标跟踪方面，本书对比了判别式跟踪（Tracking-by-Detection）和生成式跟踪（如基于光流或深度特征匹配）的优劣。特别探讨了相关滤波（Correlation Filter）方法在速度与鲁棒性之间的权衡，以及如何利用深度特征嵌入（Deep Feature Embedding）来解决目标外观变化和遮挡问题。 --- 第五部分：深度学习中的模型压缩与高效部署 随着模型复杂度的爆炸式增长，如何将先进的视觉模型部署到资源受限的边缘设备上成为关键挑战。本部分专门讨论了模型优化与压缩技术。 详细内容包括：权重剪枝（Pruning）——包括非结构化和结构化剪枝策略的有效性分析；量化（Quantization）——从后训练量化到量化感知训练（QAT）的完整流程，以及不同位宽（如INT8, INT4）对精度和速度的影响；知识蒸馏（Knowledge Distillation）——如何利用大型“教师”模型指导小型“学生”模型的训练。此外，我们还讨论了网络架构搜索（NAS）在设计满足特定延迟约束的定制化模型中的作用。 --- 第六部分：前沿应用：多模态融合与可解释性 本书最后一部分将目光投向了图像处理领域的未来方向。 多模态融合是理解复杂场景的必然趋势。我们分析了视觉信息（RGB/深度）与文本信息（自然语言描述）如何通过跨模态注意力机制进行有效融合，以支持诸如视觉问答（VQA）和图像描述生成等任务。 最后，鉴于深度学习模型的“黑箱”特性，本部分强调了模型可解释性（Explainability）的重要性。深入讲解了如Grad-CAM、SHAP值等技术在可视化网络决策过程中的原理与实践，帮助用户理解模型关注的区域，从而增强对模型预测结果的信任度，这对于医疗、自动驾驶等高风险应用至关重要。 --- 本书特色 1. 理论与实践并重： 结合了严格的数学推导和主流开源框架（如PyTorch/TensorFlow）中的实际应用案例。 2. 聚焦前沿进展： 紧跟近三年计算机视觉领域的重大突破，特别是Transformer在视觉任务中的应用。 3. 系统性强： 内容覆盖从底层图像信号处理到上层高级语义理解的完整技术栈。 本书是计算机视觉研究和工程实践者的必备工具书。

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