Learning Automata and Stochastic Optimization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Najim, K.

出品人:

页数:207

译者:

出版时间:

价格:$ 73.39

装帧:Pap

isbn号码:9783540761549

丛书系列:

图书标签:

• Learning Automata
• Stochastic Optimization
• Reinforcement Learning
• Adaptive Control
• Machine Learning
• Optimization Algorithms
• Stochastic Processes
• Queueing Theory
• Game Theory
• Decision Making

好的，这是一份关于一本假设的图书的详细简介，该图书的书名为《数字图像处理与计算机视觉基础》，其内容与您提到的《Learning Automata and Stochastic Optimization》无关。 --- 图书简介：数字图像处理与计算机视觉基础 导言：洞察视觉世界的基石 在当今的科技前沿，图像和视频已成为信息交流的核心载体。从自动驾驶汽车的“眼睛”到医疗诊断的“显微镜”，再到社交媒体上的实时增强现实滤镜，数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）和计算机视觉（Computer Vision, CV）技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。 本书《数字图像处理与计算机视觉基础》旨在为读者构建一个坚实而全面的理论框架，深入剖析图像获取、处理、分析以及机器理解图像内容的底层原理与实用算法。本书的编写目标群体广泛，包括但不限于计算机科学、电子工程、模式识别、生物医学工程等领域的本科生、研究生，以及希望系统性掌握图像处理与计算机视觉核心技能的工程师和研究人员。 我们摒弃了过多晦涩的数学推导的堆砌，而是力求在保证严谨性的前提下，将抽象概念转化为直观的理解，并通过丰富的案例和实例演示，引导读者从“观察”图像到“理解”图像的思维转变。 第一部分：数字图像的形成与表示 本部分是理解后续所有高级处理技术的基础。我们首先探讨人类视觉系统的工作原理，作为我们模仿和建模的基础。随后，我们将系统地介绍数字图像的本质：如何将连续的光学信号转化为离散的、可量化的数字矩阵。 1.1 图像的本质与获取： 详细阐述了人眼与相机的成像原理的对比。重点讨论了图像传感器（如CCD与CMOS）的工作机制，包括光子到电子的转换过程、空间采样与灰度量化（位深）的概念。我们深入分析了采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）在图像重建中的重要性，以及欠采样和过采样可能导致的伪影。 1.2 图像的数学表示与色彩空间： 图像被表示为二维离散函数 $f(x, y)$。我们详细剖析了不同类型的图像：二值图、灰度图和彩色图。色彩模型是本章节的重点，我们不仅讲解了RGB模型的应用和局限性，更深入探讨了HSV（色相、饱和度、亮度）和Lab（感知均匀性）色彩空间，解释了为什么在特定应用场景（如肤色分割、光照不变性分析）中需要进行色彩空间转换。 1.3 图像的基本运算： 介绍像素级别的基本代数运算，如图像加法、减法、乘法和逻辑运算。这些基础操作是实现背景减除、图像叠加以及图像增强的基础工具。 第二部分：图像增强与复原 本部分聚焦于如何改善图像质量，使其更适合人类观察或后续的分析算法。增强是主观的，旨在提升视觉效果；复原则是客观的，旨在消除可量化的成像缺陷。 2.1 空间域增强技术： 详尽介绍了点运算（如灰度线性变换、对比度拉伸、灰度级分层）和直方图处理。直方图均衡化和规定化被作为改善图像动态范围的核心技术进行深入讨论，并解释了局部直方图均衡化（如AHE和CLAHE）如何解决全局增强带来的过度曝光或欠曝光问题。此外，我们还覆盖了空间滤波器的概念，包括线性和非线性滤波器，重点讲解了中值滤波在去除椒盐噪声方面的卓越性能。 2.2 频率域处理基础： 本书引入了傅里叶变换（Fourier Transform）在图像处理中的核心地位。我们解释了图像的频域表示，高频对应细节和边缘，低频对应平滑区域。这使得我们能够设计出精确的滤波器：低通滤波器（平滑/模糊）和高通滤波器（锐化）。我们详细介绍了理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器在频域中的设计与实现，并讨论了其各自的优缺点（如振铃效应）。 2.3 图像复原： 图像复原是处理退化过程（如运动模糊、散焦或加性噪声）的技术。我们区分了盲复原和已知退化模型的复原。重点讲解了维纳滤波（Wiener Filter），该滤波器在最小均方误差（MMSE）准则下，平衡了噪声抑制和图像细节保留的能力。 第三部分：图像分割与特征提取 分割是计算机视觉的“第一道关卡”，即将图像划分为有意义的、具有特定属性的区域或对象。 3.1 图像分割方法： 系统介绍了基于阈值的分割技术，包括全局阈值、局部阈值（如Otsu’s最优阈值法）。随后，我们转向基于区域的分割方法，如区域生长法，它依赖于像素间的相似性。我们深入探讨了边缘检测作为分割的先导步骤，详细分析了梯度算子（如Sobel、Prewitt）和二阶导数算子（如Laplacian），并着重介绍了Canny边缘检测算法的五个关键步骤，强调其在信噪比和定位精度上的平衡设计。 3.2 形态学图像处理（Mathematical Morphology）： 形态学操作是处理二值图像形状和结构的强大工具。本书详细解释了腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation），以及基于这两者的开运算（Opening）和闭运算（Closing），并阐述了它们在去噪、连接断裂或填充小孔中的实际应用。 3.3 特征提取与描述： 本部分关注如何从分割出的对象中提取可量化的信息。我们讨论了如何计算几何特征（如面积、周长、紧凑度、矩）以及纹理特征。重点介绍了Hu矩等不变矩，它们对平移、旋转和缩放具有一定的鲁棒性。 第四部分：模式识别与经典计算机视觉 在完成了基础的图像准备和特征提取后，本部分将视角转向如何让机器“认识”图像中的内容。 4.1 图像变换与表示： 我们引入了霍夫变换（Hough Transform），它是一种强大的工具，用于在存在噪声和遮挡的情况下，从图像中检测出预设的几何形状（如直线和圆）。我们详细剖析了霍夫空间的参数化表示和累加过程。 4.2 经典对象识别： 本章回顾了传统的基于特征的识别流程。讨论了模板匹配的局限性，并转向基于特征描述符的方法。我们将重点介绍SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）等局部特征描述符的构建原理，它们在早期乃至现代计算机视觉任务中仍是重要的基准。 4.3 图像分割的高级方法： 除了基础的阈值和边缘方法，我们介绍了主动轮廓模型（Snakes）和基于能量最小化的水平集方法在复杂对象边界跟踪中的应用，展示了如何利用能量泛函的优化来指导分割过程。 总结与展望 《数字图像处理与计算机视觉基础》不仅仅是一本算法手册，更是一套完整的视觉思维训练体系。通过对图像形成、增强、分割和特征提取的系统学习，读者将具备独立分析、设计和实现复杂视觉系统的能力。本书的收尾部分简要介绍了深度学习在图像领域的革命性影响，但将侧重点保留在经典方法的坚实基础之上，确保读者在面对新兴技术时，依然能理解其底层逻辑的根源所在。掌握这些基础，是迈向任何前沿视觉技术领域的必经之路。 ---

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