Feature Extraction & Image Processing, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Academic Press

作者:Mark Nixon

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2008-1-22

价格:USD 72.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780123725387

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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• 图像处理技术

《特征提取与图像处理（第二版）》是一本深入探讨现代图像分析核心技术的权威著作。本书旨在为读者提供一个全面且实用的框架，以理解和应用各种从图像中提取有意义信息的方法，以及对图像进行进一步处理以增强其可用性和分析价值。本书内容涵盖了从基础理论到前沿算法，为研究人员、工程师以及对图像科学感兴趣的各界人士提供了宝贵的知识财富。 本书的写作宗旨与特色： 本书的核心目标在于清晰地阐述“特征提取”与“图像处理”这两个相互关联又相互独立的学科领域。我们深知，图像本身是原始数据的集合，要从中获得洞察，就必须有效地提取出能够代表其内在含义的特征。同时，对原始图像进行恰当的处理，能够极大地改善特征提取的质量，并为后续的任务（如分类、识别、分割等）奠定坚实基础。 《特征提取与图像处理（第二版）》的突出特色在于其理论与实践的深度融合。我们不仅详细介绍各种方法的数学原理和算法细节，更注重结合实际应用案例，让读者能够直观地理解这些技术是如何在解决真实世界问题中发挥作用的。本书的第二版在第一版的基础上，进行了大量的更新与扩充，纳入了近年来在计算机视觉、机器学习和深度学习领域取得的最新进展，尤其是在深度学习驱动的特征提取方面，提供了更为详尽的介绍。 第一部分：图像处理基础与增强 本书的第一部分聚焦于图像处理的基础理论与常用技术。在这一部分，我们将带领读者从像素层面出发，逐步深入理解图像的本质。 图像的数字化表示： 我们将首先介绍图像是如何被数字化为像素矩阵的，包括灰度图像、彩色图像的表示方式，以及不同的色彩空间（如RGB, HSV, Lab）的性质及其应用场景。读者将了解到不同色彩空间在图像分析任务中的优劣势。 图像的滤波与增强： 滤波是图像处理中最基本也是最重要的一环。本书将详细阐述各种线性滤波和非线性滤波方法，如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子等，解释它们在去噪、边缘检测、图像平滑等方面的作用。此外，我们还将深入探讨图像增强技术，包括灰度变换（如直方图均衡化、对比度拉伸）、空间域增强（如幂律变换、对数变换）以及频率域增强（如高通滤波、低通滤波）等，旨在改善图像的视觉质量，突出感兴趣的区域。 图像的几何变换： 图像的几何变换在图像校正、配准、缩放等应用中至关重要。本书将详细讲解仿射变换、透视变换、尺度变换、旋转和平移等基本变换的数学原理，以及如何在图像处理流程中应用这些变换。 色彩图像处理： 针对彩色图像，本书将介绍专门的色彩处理技术，如色彩空间转换、色彩平衡、色彩增强以及色调映射等。这对于需要处理具有丰富色彩信息的图像的应用尤为重要。 第二部分：图像分割与特征表示 图像分割是将图像划分为具有相似属性的区域的过程，而特征表示则是提取这些区域的关键信息。这一部分是本书的核心内容之一。 阈值分割： 我们将从最直观的阈值分割方法开始，介绍全局阈值、局部阈值、Otsu方法等，并讨论其适用性和局限性。 区域生长与区域分裂合并： 区域生长法通过从种子点开始，不断添加相似像素来形成区域；区域分裂合并法则通过递归地分割图像或合并相似区域来达到分割的目的。本书将详细阐述这两种方法的算法流程和参数选择。 基于边缘的分割： 边缘是图像中最重要的局部特征之一。我们将深入讲解各种边缘检测算子（如Canny边缘检测器），并讨论如何利用检测到的边缘信息进行图像分割，例如Hough变换在检测直线、圆等几何形状中的应用。 聚类与分类在分割中的应用： 介绍如何利用无监督学习算法（如K-means聚类）和监督学习算法（如支持向量机SVM）来实现图像分割。 特征提取： 这一节是本书的重中之重。我们将详细介绍各种经典的图像特征提取方法，它们可以被分为不同的类别： 局部特征： 重点介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等特征提取算法，分析它们的鲁棒性、不变性和计算效率。我们将详细讲解这些算法的原理，包括关键点检测、描述符生成等。 全局特征： 讨论如颜色直方图、纹理特征（如LBP局部二值模式、Gabor滤波器）等全局特征的提取方法，以及它们在图像检索和分类中的应用。 形状特征： 介绍轮廓提取、形状描述子（如傅里叶描述子、Hu矩）等，以及它们如何量化和描述物体的几何形状。 深度学习驱动的特征提取： 这是第二版新增且着重强调的部分。我们将介绍卷积神经网络（CNN）是如何学习图像的高层语义特征的，并重点讲解如何利用预训练的CNN模型（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception）来提取图像特征，用于各种下游任务。读者将了解到如何对CNN进行微调（fine-tuning）以适应特定领域的问题。 第三部分：高级主题与应用 在掌握了基础的图像处理和特征提取技术后，本书的第三部分将带领读者探索更高级的主题以及将这些技术应用于实际问题的案例。 图像配准： 图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器的图像对齐的过程。我们将介绍基于特征的配准（利用上述提取的特征点）和基于区域的配准方法，以及它们在医学影像、遥感图像等领域的应用。 目标识别与检测： 介绍如何利用提取的特征来识别图像中的特定目标，并讲解流行的目标检测算法（如R-CNN系列、YOLO、SSD），尤其是在深度学习框架下的最新进展。 图像检索： 讨论如何基于图像的特征（局部特征、全局特征）构建高效的图像检索系统，实现“以图搜图”的功能。 图像复原： 介绍图像去模糊、图像超分辨率、图像修复等复原技术，分析其背后的数学模型和算法。 立体视觉与三维重建： 简要介绍双目视觉的基本原理，包括视差计算和深度图的生成，以及如何利用多视图信息进行三维重建。 实例分析与项目指导： 书中将穿插多个实际应用案例，例如人脸识别、物体跟踪、医学图像分析、自动驾驶等，详细展示如何结合本书所学的技术来解决这些问题。我们还将提供一些代码示例和伪代码，帮助读者将理论知识转化为实际代码。 本书的读者对象： 《特征提取与图像处理（第二版）》适合以下人群： 计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、遥感等相关专业的本科生和研究生： 为他们提供坚实的理论基础和实践指导。 从事图像处理、计算机视觉、机器学习、人工智能等领域的研究人员： 为他们提供前沿的算法和深入的见解。 软件工程师和开发人员： 帮助他们理解和应用先进的图像分析技术到实际产品中。 对图像科学和技术充满热情和好奇心的业余爱好者： 提供一个系统学习和探索的平台。 总结： 《特征提取与图像处理（第二版）》是一本内容丰富、结构清晰、理论与实践并重的专业书籍。它不仅能够帮助读者掌握核心的图像处理技术和特征提取方法，更能引导他们理解这些技术在当今人工智能浪潮中的关键作用，并为解决复杂的视觉问题提供强大的工具箱。我们相信，通过学习本书，读者将能够深入理解图像数据的内在含义，并赋能于各种创新性的应用。

评分☆☆☆☆☆

这里居然还没人... 挺好一本书，不妨看看。其实cv的书有通病，就是讲得不清楚，不像machine learning data mining领域的，可能也是因为有些知识确实不好表达吧。所以我感到好苦逼，在CS系做CV不能去选ECE的CV课，只能自己留着眼泪默默啃书。 每章的引言写的很好，从语言到内...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

总体而言，这本书展现出了一种罕见的学术深度与工程实用性的完美结合。它不仅仅是一本介绍工具箱里有什么的说明书，更像是一本教你如何成为一名优秀图像处理工程师的实战手册。在关于图像分割的讨论中，作者对Otsu方法、阈值自适应策略以及基于区域生长的算法进行了细致入微的比较分析，并且引入了现代的Graph Cut和Normalized Cut理论来处理更复杂的场景，这显示了作者对领域最新进展的紧密关注。书中在讲解这些复杂算法时，总能找到那个微妙的平衡点，使得复杂的数学概念能够被恰当地简化，但又不失其核心的严谨性。我特别喜欢它对算法复杂度和性能的量化分析，每一项技术后面都有关于其时间复杂度和空间需求的讨论，这对于资源有限的嵌入式系统或实时应用开发人员来说，具有极高的指导意义。这本书无疑是为那些渴望深入理解图像数据背后机制，并致力于开发高效、鲁棒视觉系统的学习者量身定做的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本关于图像处理和特征提取的教材，初版就已在学术界颇有声誉，而这第二版，果然没有让人失望。首先映入眼帘的是其详实的理论阐述和与时俱进的技术更新。作者在基础的傅里叶分析、小波变换等经典工具上，花了大量笔墨进行深入剖析，不仅仅停留在公式推导，更注重解释其背后的物理意义和在实际应用中的局限性。例如，对于不同的边缘检测算子，书中不仅展示了传统的Sobel、Prewitt，还细致地比较了Canny算子在噪声鲁棒性和定位精度上的优劣，配有大量清晰的示意图，使得读者可以直观地理解参数调整带来的影响。尤其令人印象深刻的是，在特征提取部分，作者对SIFT、SURF等局部描述符的演进脉络梳理得井井有条，将它们从诞生背景到核心算法步骤，再到计算效率的权衡都做了详尽的对比。对于初学者来说，这提供了坚实的理论基础；而对于资深研究者，这些深入的对比分析也极具参考价值，它避免了将这些算法简单地视为“黑箱”，而是引导读者思考如何根据具体应用场景进行定制化选择或改进。全书的行文风格严谨又不失启发性，大量的例题和思考题，真正做到了理论与实践的无缝衔接，让人忍不住想动手实现每一个算法来验证其有效性。

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于纹理分析和形状描述的那几个章节印象尤为深刻。这部分内容往往是许多教材中处理得比较草率的地方，但在这本第二版中，作者显然投入了极大的精力进行深化。他们没有止步于简单的灰度共生矩阵（GLCM），而是深入探讨了LBP（Local Binary Pattern）如何有效地捕捉局部纹理信息，并将其与统计学方法结合起来，形成了一个完整的纹理描述框架。关于形状描述，书中对傅里叶描述符、链码以及轮廓矩（Hu Moments）的介绍详尽且富有洞察力。作者清晰地指出了每种方法的固有缺陷——比如傅里叶描述符对旋转和缩放的敏感性，以及如何通过特定的变换来克服这些问题。这种对技术细节的透彻理解和对缺陷的坦诚揭示，是区分优秀教材与平庸教材的关键。它促使我们不仅仅满足于让算法“跑起来”，而是去理解为什么在特定场景下，一个看似复杂的算法可能比一个简洁的算法表现得更优越。这绝对是一本能够培养批判性思维，而非仅仅是知识灌输的优秀工具书。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书的过程，体验非常流畅，有一种被专业人士带着探索前沿科技的快感。我特别欣赏作者在处理复杂概念时的叙事技巧，他们擅长用一种近乎讲故事的方式，将原本枯燥的数学模型融入到实际的计算机视觉问题中。比如，在讲解降噪和图像增强时，作者没有直接堆砌各种滤波器，而是从人类视觉系统的局限性出发，解释为什么我们需要这些工具，以及不同滤波器（如均值、中值、高斯）在消除不同类型噪声时的“性格差异”。这种以问题为导向的教学方法，极大地提高了学习的趣味性和效率。更值得称赞的是，书中对现代深度学习在图像特征提取中的应用也有所涉猎，虽然篇幅可能不如传统方法详尽，但它成功地搭起了传统方法与现代范式之间的桥梁。作者没有回避深度学习的崛起，而是巧妙地将卷积神经网络（CNN）的特征图（Feature Map）视为一种高级的、自适应的特征表示，并与手工设计的特征（如HOG）进行对比，探讨了两者在可解释性与性能上的取舍。这种跨越时代的对比视角，使得这本书的价值远超一本单纯的“教科书”，它更像是一部技术发展史的精炼版本，让人对整个领域的演变有了宏观的认识。

评分☆☆☆☆☆

从排版和实用性的角度来看，这本书无疑是业界的一股清流。通常技术书籍内容扎实则版式拥挤，而这本书则在信息密度和阅读舒适度之间找到了一个极佳的平衡点。图表的质量非常高，无论是描述卷积核操作的示意图，还是展示不同尺度空间下图像响应的图像，都清晰锐利，色彩运用得当，完全没有那种廉价印刷品的粗糙感。很多关键公式都被单独突出显示，并且辅以详细的文字解释，避免了读者在复杂的数学符号海洋中迷失方向。特别是一些涉及到矩阵运算和坐标变换的部分，作者细心地使用了不同的字体和高亮来区分变量和操作符，极大地降低了阅读出错的概率。此外，书后的附录部分也做得非常出色，它收录了一些必要的背景知识回顾，例如线性代数中与矩阵分解相关的基础概念，这对于那些可能已经遗忘部分预备知识的读者来说，简直是雪中送炭，省去了他们频繁查阅其他参考书的麻烦。这种对读者体验的细致关怀，贯穿了整本书的设计哲学，让人感觉作者不仅是知识的传授者，更是学习过程的引导者。

评分☆☆☆☆☆

相当不错！直观透彻！语言相当流畅！

评分☆☆☆☆☆

here it is~

评分☆☆☆☆☆

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