Handbook of Pattern Recognition and Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann Publishers

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-04

价格:USD 131.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780127745619

丛书系列:

图书标签:

• 模式识别
• 图像处理
• 机器学习
• 计算机视觉
• 人工智能
• 信号处理
• 数据分析
• 图像分析
• 深度学习
• 算法

Handbook of Pattern Recognition and Image Processing 本手册深入探讨了模式识别和图像处理这两个相互关联且至关重要的领域。本书旨在为学术界研究人员、工程师以及在计算机视觉、人工智能、生物识别、医学成像、遥感和自动化等领域工作的专业人士提供一个全面的参考。 核心内容与技术概览： 本书结构清晰，覆盖了从基础理论到前沿应用的广泛主题。 第一部分：模式识别基础 模式识别的数学基础： 涵盖了统计学、概率论、线性代数、最优化理论等支撑模式识别的关键数学工具，为理解后续算法奠定基础。 特征提取与选择： 详细介绍了如何从原始数据中提取有意义的特征，包括但不限于边缘检测（如Sobel、Canny）、角点检测（如Harris、Shi-Tomasi）、纹理描述（如LBP、Gabor滤波器）、形状描述（如Hu矩、傅里叶描述符）以及局部特征描述符（如SIFT、SURF、ORB）。特别强调了特征的降维和选择技术，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、独立成分分析（ICA）以及基于互信息的方法，旨在提高识别效率和鲁棒性。 分类器设计与评估： 深入讲解了多种经典的分类算法，包括： 统计学习方法： 如贝叶斯分类器（朴素贝叶斯、高斯判别分析）、最近邻分类器（k-NN）。 决策树： 如ID3、C4.5、CART算法，以及它们在特征划分和剪枝策略上的细节。 支持向量机（SVM）： 详细阐述了线性SVM、非线性SVM（核函数技巧，如多项式核、高斯径向基函数核、Sigmoid核）、软间隔SVM以及其在解决分类和回归问题中的优势。 神经网络与深度学习： 涵盖了多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等主流深度学习模型，重点分析了其网络结构、激活函数、损失函数、反向传播算法以及常见的优化技术（如Adam、SGD）。 集成学习方法： 如Bagging、Boosting（AdaBoost、Gradient Boosting）、随机森林，以及它们如何通过组合多个弱学习器来提升整体性能。 聚类分析： 介绍了无监督学习中的聚类技术，包括： 基于划分的方法： 如K-Means、K-Medoids。 基于层次的方法： 如AGNES、DIANA。 基于密度的方法： 如DBSCAN、OPTICS。 基于模型的方法： 如高斯混合模型（GMM）。 模式识别的性能评估： 详细介绍了各种评价指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值，并讨论了交叉验证、留出法等数据集划分策略。 第二部分：图像处理核心技术 图像增强： 聚焦于改善图像视觉质量的常用技术，包括： 空间域增强： 点运算（对比度拉伸、直方图均衡化）、邻域运算（平滑滤波如高斯滤波、均值滤波；锐化滤波如Sobel、Laplacian）。 频率域增强： 傅里叶变换在图像滤波中的应用，如低通、高通、带通滤波，以及同态滤波。 图像复原： 探讨了如何恢复因噪声、模糊等因素退化的图像： 噪声去除： 介绍了多种噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声）及其对应的滤波方法（中值滤波、高斯滤波、双边滤波、维纳滤波）。 模糊复原： 重点分析了退化模型（如运动模糊、离焦模糊）及其逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等复原算法，并介绍了盲去模糊技术。 图像分割： 详细阐述了将图像划分为有意义区域的技术： 阈值分割： 如全局阈值、局部阈值、Otsu方法。 边缘检测： 如Sobel、Prewitt、Roberts、Canny边缘检测算子，以及Hough变换在直线和圆等形状检测中的应用。 区域生长法： 基于像素相似性的区域扩展。 基于水分子的分割： 如Watershed算法。 深度学习在图像分割中的应用： 如U-Net、Mask R-CNN等全卷积网络。 颜色图像处理： 涉及颜色空间转换（RGB、HSV、YUV）、颜色增强、颜色分割等技术。 形态学图像处理： 介绍了基于图像形状的运算，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、骨架提取、击中不击中变换（Hit-or-Miss Transform），以及它们在去噪、连接断开的区域、提取物体轮廓等方面的应用。 图像压缩： 探讨了无损压缩（如Huffman编码、LZW编码）和有损压缩（如JPEG标准中的离散余弦变换DCT、量化、熵编码）。 第三部分：高级主题与应用 三维图像处理： 涉及点云处理、体数据可视化、三维重建等技术。 视频分析与处理： 包括运动估计、光流法、目标跟踪、场景理解等。 机器学习在图像处理中的应用： 重点关注深度学习模型，如用于图像分类的AlexNet、VGG、ResNet、Inception，用于目标检测的Faster R-CNN、YOLO、SSD，以及用于图像分割的FCN、DeepLab等。 生物识别技术： 详细介绍了基于指纹、人脸、虹膜、掌纹等生物特征的识别系统设计与实现。 医学图像分析： 涵盖了X光、CT、MRI、超声等医学图像的增强、分割、配准、诊断辅助等应用。 遥感图像处理： 讨论了卫星和航空影像的校正、增强、分类、目标提取等。 模式识别与图像处理的融合应用： 探讨了如何将两者的技术结合，解决更复杂的问题，如智能监控、自动驾驶、机器人视觉、虚拟现实等。 本书的特色： 理论与实践并重： 既有深入的理论阐述，也提供了丰富的算法原理和实现思路。 广泛的覆盖范围： 涵盖了模式识别和图像处理领域的核心技术和前沿进展。 清晰的结构和组织： 章节之间逻辑清晰，便于读者循序渐进地学习。 面向专业人士： 为希望深入了解并应用这些技术的工程师和研究人员提供宝贵资源。 Handbook of Pattern Recognition and Image Processing 是您在这些快速发展领域中取得成功的关键参考。

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这本《Handbook of Pattern Recognition and Image Processing》的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那种深邃的蓝色调与复杂的几何图形交织在一起，仿佛预示着其中蕴含着对图像世界深层次的洞察力。初次翻阅，我立刻被它严谨的学术结构所吸引。开篇的绪论部分就为整个领域搭建了一个宏大而清晰的知识框架，从最基础的像素操作原理到高级的特征提取算法，作者们似乎用一种近乎艺术家的精细度，将每一个概念都雕琢得棱角分明。我特别欣赏它对历史脉络的梳理，让人明白现有的技术是如何一步步演进，而不是孤立地存在。书中对于特定算法的数学推导部分，尽管略显晦涩，但对于真正想深入理解其内在逻辑的人来说，简直是无价之宝。它没有简单地罗列公式，而是循序渐进地引导读者理解变量间的相互作用，仿佛在进行一场精密的数学漫步。那种将理论与实际应用场景无缝对接的处理方式，让那些原本只存在于纸面上的抽象概念，瞬间变得触手可及，极大地激发了我对后续章节的探索欲。

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我必须提及的是，该手册在处理图像处理和模式识别之间的“桥梁”部分所展现出的深度。许多教材往往将两者割裂开来，要么专注于纯粹的信号处理，要么专注于高层的语义理解。然而，这本巨著巧妙地将两者融合：它不仅详细讲解了傅里叶变换、小波分析等基础工具，更紧密地联系到如何利用这些工具来构造更有效的特征描述符，比如HOG或LBP在特定场景下的应用优势。更让我感到惊喜的是，书中对信息论在图像压缩和特征选择中的应用进行了详尽的论述，这是一种非常高屋建瓴的视角。它让我意识到，所有的识别和处理，归根结底都是信息量的优化和重组。那种行文风格沉稳、逻辑严密，仿佛每一个论点后面都站着一打经过严格检验的实验数据支撑，读起来让人心服口服，找不到任何可以辩驳的空隙。

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作为一本“手册”，它在内容的广度上令人叹为观止，但更难得的是其对细节的把握。例如，在涉及三维重建和立体视觉的章节中，作者们并没有止步于基础的对极几何，而是深入探讨了标定过程中的误差分析和非线性优化方法，例如Bundle Adjustment的迭代过程。这种对“工程细节”的关注，是许多理论性著作所缺乏的。我甚至发现了一些关于特定硬件加速技术在图像处理流水线中应用的讨论，这表明编撰团队对该领域的实际工程实现有着深刻的理解。当我将书中的某个特定滤波核的参数设置应用到我自己的项目中时，效果立竿见影，这让我深切体会到“手册”二字的价值——它不仅仅是知识的集合，更是一本可以直接投入实战的行动指南。阅读时，我时常需要查阅附录中的术语表和符号说明，那份详尽程度，足见编者的良苦用心。

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这本书的语言风格，虽然是标准的学术英语，但却带着一种久经沙场的沉着和自信。它不追求花哨的叙述，而是力求精确地传达每一个概念的边界和适用范围。特别是在讨论到“机器学习”与“深度学习”范式转换的部分时，它并没有盲目追逐最新的热点，而是非常冷静地回顾了传统方法的局限性，并客观地评价了深度模型带来的范式转移。这种平衡的视角非常宝贵，它教会我如何在快速迭代的技术浪潮中，保持清醒的头脑，懂得区分哪些是真正的突破，哪些只是表象的繁荣。它迫使我不断地反思自己的知识结构是否完整，每一次阅读都像是一次对自身认知边界的温柔而坚定的拓展。这本手册就像一位博学而内敛的导师，永远在你需要的时候，提供最坚实可靠的理论基石和最成熟的实践建议。

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这本书的真正魅力在于它对“变异性”的深刻理解和处理。在实际的模式识别任务中，噪声、光照变化、形变乃是常态，而本书花费了相当大的篇幅来剖析这些现实世界的“不完美”。我注意到其中关于鲁棒性（Robustness）的章节特别出色，它不仅介绍了传统的滤波和预处理技术，更前瞻性地探讨了基于流形学习的降维方法在处理高维数据时的优势。阅读这些内容时，我感觉自己仿佛站在一位经验丰富的工程师身旁，他正在向我展示如何“驯服”那些难以捉摸的数据。书中对不同分类器（如SVM、Adaboost以及早期的神经网络模型）的性能对比分析，极其详尽且公正，避免了任何单一技术的“神化”。每一次对比都附带着详细的实验设置和结果可视化，这对于我这类需要快速确定最佳解决方案的研究人员来说，节省了无数试错的时间。可以说，它提供了一种决策的框架，而非仅仅是一堆孤立的工具箱。

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