Multidimensional Signal, Image, and Video Processing and Coding pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:John W. Woods

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2006-3

价格:616.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780120885169

丛书系列:

图书标签:

图像处理
信号处理
图像处理
视频处理
多维信号
编码
数据压缩
机器学习
深度学习
计算机视觉
模式识别

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具体描述

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Digital images have become mainstream of late notably within HDTV, cell phones, personal cameras, and many medical applications. The processing of digital images and video includes adjusting illumination, manufacturing enlargements/reductions, and creating contrast. This development has made it possible to take long forgotten, badly damaged photos and make them new again with image estimation. It can also help snapshot photographers with image restoration, a method of reducing the influence of an unsteady hand. Dr. Woods has constructed a book for professionals and graduate students that will give them the thorough understanding of image and video processing that they need in order to contribute to this hot technology's future advances. Examples and problems at the end of each chapter help the reader digest what has just been read. Forged from a theoretical base, this exceptional book develops into an essential guide to hands-on endeavors in signal processing. FOR INSTRUCTORS: To obtain access to the solutions manual for this title simply register on our textbook website (textbooks.elsevier.com)and request access to the Computer Science or Electronics and Electrical Engineering subject area. Once approved (usually within one business day) you will be able to access all of the instructor-only materials through the "Instructor Manual" link on this book's academic web page at textbooks.elsevier.com.

*Overflowing with over 150 digital images *Brimming with productive examples and challenging problems *Written by celebrated MIT graduate who has authored four other exceptional books

《时空数据分析与建模：从一维到高维的复杂系统探究》图书简介本书聚焦于当代科学与工程领域中日益凸显的一类核心挑战：如何对涉及多重维度、复杂交互和非线性演化的时空数据进行深入、可靠的分析与建模。我们生活在一个被海量数据洪流所定义的时代，这些数据不再局限于简单的标量或二维平面，而是以高维张量、复杂的网络结构以及随时间演变的动态系统的形式存在。本书旨在为研究人员、高级工程师和研究生提供一套全面的理论框架与先进的实用工具，用以解析这些复杂数据背后的内在规律、结构关联以及潜在的驱动机制。第一部分：多尺度时空数据基础与表征本部分首先确立了处理高维时空数据的理论基石。我们摒弃了将复杂系统简化为独立观测值的传统视角，转而强调多尺度分析的重要性。数据的尺度不仅体现在空间分辨率或时间采样率上，更体现在不同层次的特征提取和抽象级别上。高维张量代数与分解方法：详细介绍了张量（$N$阶数组）作为高维数据核心表示形式的数学基础。重点阐述了张量分解技术，如CANDECOMP/PARAFAC（CP分解）、Tucker分解及其各种稀疏化和正则化变体。这些方法是实现高维数据降维、特征提取和鲁棒建模的关键工具，能够有效分离出数据中的核心因子和交互项。拓扑数据分析（TDA）入门：引入拓扑学视角，探讨如何利用持续同调（Persistent Homology）来捕捉高维数据内在的“形状”和“连通性”，这些是传统线性方法难以识别的全局几何特征。我们将展示如何将拓扑特征向量嵌入到传统的机器学习框架中，以增强模型的判别能力。随机过程与非平稳性分析：针对时变数据，本章深入探讨了马尔可夫随机场、高斯过程（Gaussian Processes, GP）在高维回归中的应用。特别关注了非平稳性的识别与建模，例如使用分段平稳模型或变分推理方法来适应数据统计特性随时间的变化。第二部分：复杂系统中的动态建模与预测时空数据的核心价值在于其动态性。本部分将理论知识应用于实际的动态系统建模，关注如何从观测数据中重建或预测系统的演化轨迹。动力系统重构与嵌入：阐述了相空间重构（如Takens’定理的应用），以及如何利用高维时间序列数据来估计底层动力系统的维度和Lyapunov指数，从而评估系统的混沌特性。混合模型与因果推断：面对系统通常由确定性过程和随机噪声共同驱动的现实，本书倡导使用混合模型（例如，将微分方程模型与神经网络结合）。引入 Granger 因果关系检验的张量化扩展，以及基于信息论的转移熵在高维相互作用网络中的应用，以明确系统中不同维度或实体间的有效驱动方向。时空图神经网络（STGNNs）的应用：针对具有内在空间连接性的数据（如交通网络、传感器阵列），详细介绍如何设计和训练结合了图卷积网络（GCN）和循环/卷积时间处理单元的新型深度学习架构。重点讨论了如何处理图结构的动态变化（时变图）和异构节点特征。第三部分：鲁棒性、可解释性与计算挑战在高维数据分析中，模型的鲁棒性和计算效率是实际应用的关键瓶颈。本部分致力于解决这些实际操作层面的难题。稀疏表示与压缩感知原理：在处理大规模、冗余的时空数据时，稀疏性是一个重要的先验信息。本书详细阐述了基于 $ell_1$ 范数最小化的恢复算法（如 Basis Pursuit, LASSO）如何应用于高维信号的有效采集与重建，尤其在传感器网络和远程感测中的应用。不确定性量化与贝叶斯方法：强调任何科学预测都必须伴随对不确定性的度量。我们深入探讨了变分贝叶斯（Variational Bayes, VB）方法和MCMC方法在高维参数估计中的应用，目标是提供完整概率分布而非单一最佳点估计。计算优化与并行策略：针对张量运算和大规模图结构计算的内存和时间复杂度问题，本书介绍了高效的张量收缩算法、GPU加速的优化库，以及在分布式环境（如MPI/Spark）中实现可扩展时空模型训练的策略。面向读者本书的读者对象是具备线性代数、微积分和基础概率论知识的专业人士和高级学生。特别适合于从事物理建模、地球科学、金融工程、生物信息学（如基因调控网络分析）以及需要处理复杂传感器网络数据的领域的研究人员。通过本书的学习，读者将能够超越传统的数据处理范式，掌握驾驭复杂、高维、动态信息流动的先进工具。