图像处理技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:景晓军

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2005-8

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787118039351

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像特征提取
• 应用开发
• 模式识别

好的，这是一本关于现代计算生物学与基因组数据分析的图书简介。 --- 书名：现代计算生物学与基因组数据分析：从序列到系统 内容概要： 本书旨在为生命科学研究人员、生物信息学学生以及对计算生物学抱有浓厚兴趣的工程师，提供一个全面而深入的指南，专注于当前基因组学和高通量测序数据处理的前沿技术与应用。本书摒弃了传统的、侧重于基础算法的综述模式，转而采用以“问题驱动”和“数据流”为核心的结构，详细阐述如何利用强大的计算工具和统计模型，将海量的原始生物学数据转化为可解释的生物学洞察。 第一部分：数据生成与基础处理——生物信息学的基石 本部分首先聚焦于现代高通量测序（HTS）数据的本质及其生命周期管理。我们深入探讨了新一代测序（NGS）平台（如Illumina、PacBio、Oxford Nanopore）的工作原理及其带来的数据特性差异。 测序质量控制与预处理： 详细介绍了FastQC等工具的使用，并重点解析了Trimmomatic、AdapterRemoval等软件在去除接头、低质量碱基和污染序列时的策略选择。我们不仅仅是介绍工具的命令，更重要的是讨论了不同质量过滤参数对下游分析结果偏差的敏感性分析。 序列比对与组装： 涵盖了从短读长（如BWA-MEM）到长读长（如Minimap2）比对算法的核心思想。在组装方面，我们区分了从头组装（De Novo Assembly）和参考序列引导的组装，并详细比较了基于图论的组装器（如SPAdes, MEGAHIT）和线性模型组装器在处理复杂基因组（如重复序列高、杂合度高）时的性能和局限性。 第二部分：转录组学的高级分析——动态基因表达的揭示 转录组学是当前生命科学研究的热点，本部分将计算方法应用于理解基因表达的调控机制。 定量与差异表达分析（DEA）： 深入探讨了RNA-seq计数模型的选择，对比了基于负二项分布（如DESeq2, edgeR）和贝叶斯方法（如Limma-voom）在处理小样本量和技术噪音时的优势。特别关注了伪重复（Pseudoreplication）问题的识别与规避。 单细胞RNA测序（scRNA-seq）的挑战与前沿： 这一章节是全书的重点之一。我们详细讲解了scRNA-seq数据特有的“零膨胀”问题，并系统介绍了细胞类型识别（如Seurat, Scanpy中的聚类算法，UMAP/t-SNE降维方法），细胞轨迹推断（如Monocle 3, PAGA）和细胞间通讯预测（如CellChat）的最新进展。我们提供了关于如何选择合适的归一化方法（如LogNormalize, SCTransform）的实用建议。 Splicing与Isoform定量： 除了常规的基因表达定量，本书还涵盖了如何利用RSEM、StringTie等工具对不同剪接异构体进行精确的相对丰度估计，以及如何结合Splice Junction数据库进行功能性剪接变异的检测。 第三部分：基因组学与表观遗传学的计算解读 本部分关注于DNA层面的变化，包括结构变异、拷贝数变异以及基因组修饰。 变异检测与注释（Variant Calling & Annotation）： 重点讲解了GATK Best Practices流程，包括重校准（BQSR）和变异质量重评定（VQSR）。针对SNP、Indel以及大片段结构变异（SV）的检测，我们对比了基于读长比对和基于组装的方法。变异注释部分，则侧重于利用VEP、SnpEff结合临床数据库（如ClinVar, gnomAD）进行功能性预测和致病性评级。 ChIP-seq与ATAC-seq数据分析： 系统介绍了如何从原始信号中识别蛋白质结合位点（Peak Calling，使用MACS2）和染色质可及区域。关键在于如何进行跨样本的峰值整合、富集度评估，以及后续的motif分析（如HOMER）和功能富集分析（如GO/KEGG）。 全基因组关联研究（GWAS）的统计基础： 解释了如何构建合适的线性或逻辑回归模型来关联遗传标记与表型，探讨了多重检验校正（Bonferroni, FDR）的必要性，并介绍了如何进行连锁不平衡（LD）分析和基因集富集分析（GSEA）。 第四部分：系统整合与可视化——从数据到知识的转化 最后一部分将视角从单一数据类型提升到多组学整合层面，强调了计算工具在构建生物系统模型中的作用。 多组学数据整合： 探讨了规范化和去批次效应（Batch Effect Removal，如Harmony, fastMNN）的技术。重点介绍基于矩阵分解（如MOFA+）和深度学习的整合方法，用于发现跨平台隐藏的生物学信号。 网络分析与通路挖掘： 如何构建和分析蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）和基因调控网络。介绍Cytoscape、STRING数据库的应用，以及如何利用富集分析工具（如Metascape）将分散的基因列表映射到已知的生物学通路中。 结果的交互式可视化： 强调了专业的可视化在科学传播中的作用。除了基础的R/ggplot2或Python/Matplotlib，本书还引入了交互式网页可视化工具（如Plotly, Shiny）的构建方法，使复杂的分析结果能够被非计算背景的研究人员直观探索。 本书特色： 本书的所有分析流程均采用主流的R语言（Bioconductor生态系统）和Python（SciPy/Pandas/Scikit-learn生态系统）进行实战演示。每章末尾均附带详细的代码片段和终端命令示例，确保读者能够“边学边做”。它不仅是一本理论参考书，更是一本可立即应用于实际研究项目的实操手册。 ---

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我必须提及这本书在内容覆盖面上的广度，这真的超出了我的预期。我原本以为它会集中火力攻克某个细分领域，比如计算机视觉的某几个核心模块，但实际上，它像一张精心绘制的地图，覆盖了从底层像素操作到高层语义理解的多个层次。从早期的图像采集、增强、复原，到中期的边缘检测、图像分割，再到后来的三维重建和运动分析，这些模块之间都有清晰的过渡和联系，让人感受到这是一个相互关联的完整技术体系，而不是零散的知识点堆砌。特别是关于图像压缩标准（如JPEG和MPEG的原理简介）的那部分，作者的讲解深入浅出，揭示了人眼视觉特性是如何被巧妙地利用来进行高效编码的，这部分内容不仅富有技术深度，还充满了科学的美感。这本书的百科全书式的特性，让我可以在遇到不同类型的问题时，都能迅速找到对应的技术切入点，极大地提升了我的工作效率。

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从语言风格来看，这本书的行文非常严谨且逻辑性极强，几乎找不到任何含糊不清的描述。作者似乎有一种魔力，能将那些原本枯燥乏味的数学公式转化为可以被理解的工程语言。比如，在阐述矩阵变换和几何校正时，作者没有直接堆砌线性代数的公式，而是先用一个非常生动的现实场景——比如拍摄角度倾斜的文档照片——来引出问题，然后才自然而然地过渡到所需的数学模型，使得整个推导过程显得水到渠成，符合人类的认知习惯。这种“问题导向”的叙事结构，让我在阅读时始终保持着高度的专注力。我个人认为，这本书的受众定位非常精准，它既适合作为专业院校高年级学生的参考用书，也同样适合那些有一定编程基础，想转入图像处理领域进行深度学习的技术人员。它构建了一个坚实的理论基石，让你能够站在巨人的肩膀上，而不是原地踏步。

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我购入这本书是希望能系统性地提升我在实际项目中的问题解决能力，而不是单纯为了应付考试。这本书在这方面做得相当到位，它并没有将理论知识点孤立地罗列出来，而是紧密结合了多个实际案例来进行阐述。比如，在讨论图像去噪和增强时，作者不仅介绍了传统的空间域和频率域滤波方法，还穿插了如何针对特定场景——比如医学影像和遥感图像——进行优化调整的思路和技巧。最让我惊喜的是，书中提供了一系列基于某种主流编程语言的实现思路框架，虽然没有给出完整的可执行代码，但这恰恰是高水平技术书籍的精妙之处：它教你“如何思考”而不是“如何复制粘贴”。阅读过程中，我时常会停下来，对照自己正在进行的项目，尝试用书中的方法去构建解决方案，这种互动性极大地加深了我的理解和动手能力。唯一美中不足的是，某些章节的习题设计略显简单，对于想要挑战高难度应用的读者来说，可能需要另寻资源来巩固知识的深度。

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坦白说，这本书的排版和纸张质量是我近期阅读体验中最好的之一。在处理大量涉及精细线条和色彩信息的图像时，印刷的清晰度和色彩还原度至关重要，这本书在这方面做得非常出色。那些展示算法处理前后的对比图，色彩过渡自然，细节保留完好，这对于判断算法的实际效果至关重要。我经常发现一些电子版的技术资料在细节上会丢失很多信息，但这本书实体书的呈现效果，能让我对图像处理的结果有一个更准确的判断。书中的注释和索引做得也很到位，需要快速查阅某个特定术语或公式时，定位非常迅速，体现了编者对读者使用体验的细致考量。总而言之，这是一本兼具学术严谨性、工程实用性和优秀阅读体验的难得佳作，值得在我的专业书架上占据一个显眼的位置，并时常翻阅。

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这本书的装帧设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，一下子就让人联想到深奥的科学技术，拿在手里沉甸甸的，质感非常好。我原本以为这是一本偏向理论推导的教材，毕竟“技术”二字摆在那里，但翻开第一页我就发现，作者在绪论部分花了大量篇幅来描绘整个领域的发展脉络和行业前沿应用，这对于初学者来说简直是福音，它不像某些教科书那样上来就丢一堆公式让你望而却步，而是像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导你进入这个迷人的世界。书中的插图和流程图绘制得极为精美且直观，尤其是在讲解一些复杂的算法原理时，那些图示比文字描述要有效得多。例如，介绍特征提取的那一章，不同的特征点是如何被识别和描述的，通过清晰的对比图，我几乎不需要费力去啃那些晦涩的数学符号，就能大致把握其核心思想。不过，我倒是发现一个细节，对于一些新兴的深度学习模型在图像处理中的应用，似乎着墨不多，也许是受限于出版周期，希望后续版本能有所补充，但就目前的内容来看，对于经典图像处理算法的讲解，已属上乘之作。

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