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出版者:Siam

作者:Tony F. Chan

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2005

价格:$ 104.53

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isbn号码:9780898715897

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计算机视觉与深度学习基础理论 作者： [此处填写一位资深计算机视觉研究者的姓名] 出版社： [此处填写一家知名的学术出版社名称] ISBN： [此处填写一本与图像处理和分析无关书籍的虚拟ISBN] --- 内容简介 《计算机视觉与深度学习基础理论》 是一部面向专业研究人员、高级工程师以及高年级本科生和研究生的综合性教材与参考手册。本书旨在系统性地梳理和深入探讨现代计算机视觉领域的核心数学基础、经典算法范式以及当前主导的深度学习架构。本书的叙述风格严谨，注重理论推导的完整性与工程实现的启发性，力求在理论深度和实践广度之间取得完美平衡。 本书的结构设计充分考虑了知识的递进性。我们首先从数学基础入手，为后续复杂的视觉任务构建坚实的理论基石，随后逐步过渡到经典的几何视觉方法，最后重点剖析以卷积神经网络（CNNs）和Transformer为代表的深度学习模型在视觉任务中的应用。 --- 第一部分：视觉信息的数学基石 (Mathematical Foundations for Vision) 本部分致力于为读者提供理解现代视觉算法所需的全部关键数学工具，强调这些工具在处理图像和三维数据时的具体应用场景。 第一章：线性代数与矩阵分解在视觉中的应用 本章详细回顾了在图像表示、降维和数据压缩中至关重要的线性代数概念。重点讲解了向量空间、特征值分解（Eigendecomposition）、奇异值分解（SVD）及其在数据去噪和主成分分析（PCA）中的实际应用。特别分析了SVD在解决最小二乘问题和图像重建中的鲁棒性。 第二章：概率论、信息论与随机过程 本章探讨了不确定性处理在视觉中的核心地位。从贝叶斯定理出发，深入讨论了最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）估计。随机过程部分侧重于马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）在图像分割和纹理分析中的建模能力。信息论内容则聚焦于交叉熵、KL散度作为损失函数的设计依据。 第三章：微分几何初步与流形学习 针对需要处理非欧几里得数据结构（如图形、点云）的读者，本章介绍了流形上的梯度、曲率和测地线距离。这为后续的非线性降维技术和三维重建中的表面优化奠定了数学基础。 --- 第二部分：经典几何视觉与图像分析 (Classical Geometric Vision and Image Analysis) 本部分回归计算机视觉的经典范式，详细阐述了如何从几何和统计角度理解和解释图像内容，这些方法至今仍是许多现代系统的关键组成部分。 第四章：图像的形成、表示与预处理 本章详述了针孔相机模型、畸变模型及光照模型（如Lambertian模型）。图像表示方面，讨论了频域分析，包括傅里叶变换和Gabor滤波器在特征提取中的作用。预处理部分侧重于鲁棒的滤波技术（如双边滤波、非局部均值滤波）和边缘检测的理论基础（如Canny算子背后的优化目标）。 第五章：多视图几何与三维重建基础 多视图几何是理解立体视觉的核心。本章系统介绍了对极几何、基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的推导与估计方法（如八点法、归一化八点法）。接着，详细讲解了三角测量（Triangulation）的原理，以及如何利用Bundle Adjustment进行全局最优化的位姿估计。 第六章：经典特征提取与描述子 本章深入剖析了SIFT、SURF等局部特征描述符的构建原理，强调了它们对尺度和旋转不变性的设计哲学。此外，还探讨了HOG（方向梯度直方图）在早期目标检测中的强大表现力及其与人体姿态估计的关联。 第七章：运动估计与跟踪 本章聚焦于时间序列数据的处理。光流法的基本原理（亮度恒定假设、梯度约束）及其推导，包括Lucas-Kanade的局部光流法和Horn-Schunck的全局光流法。此外，还介绍了卡尔曼滤波和粒子滤波在目标状态估计与跟踪中的应用框架。 --- 第三部分：深度学习驱动的视觉范式 (Deep Learning Paradigms for Vision) 本部分是本书的重点，全面覆盖了当前深度学习在计算机视觉领域的主导框架、训练策略和前沿应用。 第八章：卷积神经网络（CNNs）的核心机制 本章从反向传播（Backpropagation）出发，详细推导了卷积操作的梯度计算，解释了卷积层、池化层和激活函数（如ReLU、Sigmoid）的设计动机。深入分析了经典网络架构，如AlexNet、VGG、GoogLeNet，并着重讨论了残差连接（ResNet）如何解决深层网络的退化问题。 第九章：高级网络结构与训练策略 本章探讨了面向特定任务的先进网络设计。对于目标检测，系统梳理了基于区域的R-CNN系列（Fast/Faster R-CNN）和单阶段检测器YOLO、SSD的演进路线。在语义分割领域，详述了FCN、U-Net及其变体的编码器-解码器结构。训练部分着重讨论了正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）和优化器（如Adam、RMSProp）的收敛性分析。 第十章：自监督学习与表征学习 随着标注数据成本的增加，自监督学习成为研究热点。本章深入探讨了对比学习（Contrastive Learning）的理论框架，例如MoCo和SimCLR如何通过构建正负样本对来学习高质量的视觉表征。同时，分析了掩码建模（Masked Modeling）在视觉Transformer中的重要性。 第十一章：Vision Transformers (ViTs) 及其扩展 本章系统性地介绍了Transformer架构如何被引入视觉领域。详细讲解了图像Patch的嵌入方式、位置编码的引入以及自注意力（Self-Attention）机制的计算复杂度。后续章节将探讨ViT在分类、检测和分割任务上的具体适配方案，以及其在处理长距离依赖方面的优势。 第十二章：生成模型与新兴应用 本章聚焦于数据生成和内容编辑的最新进展。深入讲解了变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）的基本框架、损失函数设计以及训练中的稳定性问题。对扩散模型（Diffusion Models）的原理，包括前向加噪过程和反向去噪过程，进行了详尽的数学建模与解释。 --- 结语 《计算机视觉与深度学习基础理论》不仅提供了算法的“食谱”，更致力于揭示其背后的数学“烹饪逻辑”。通过对理论的严谨阐述和对关键概念的深刻剖析，本书旨在帮助读者构建一个全面、扎实且面向未来的视觉信息处理知识体系，从而能够独立设计和实现前沿的计算机视觉解决方案。本书的每一章节都包含大量的参考文献和推荐的延伸阅读材料，以支持读者进行更深入的研究探索。

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我之前对图像特征提取这一块儿一直有些困惑，总觉得理论懂了不少，但实际应用起来总是抓不住重点，直到我看到这本书关于这部分内容的论述，才茅塞顿开。书中没有一开始就抛出各种复杂的算法名称，而是循序渐进地从图像的本质出发，解释了什么是“特征”，为什么需要提取特征，以及不同类型特征的侧重点。我特别欣赏作者在讲解SIFT、SURF等经典算法时，并没有直接给出晦涩的数学公式，而是通过生动形象的比喻和图示，将算法的原理巧妙地融入其中。例如，讲解SIFT特征点检测时，书中用“地标”的概念来类比关键点，形象地说明了其稳定性和独特性。同时，书中还非常注重将理论与实际联系起来，举了人脸识别、物体识别等应用场景，详细分析了在这些场景下，选择哪种特征提取方法更为合适，以及如何结合多模态特征来提高识别的准确率。我印象深刻的是，书中关于图像检索的部分，作者不仅介绍了基于内容的图像检索（CBIR）的基本原理，还详细讲解了如何构建图像数据库、如何计算图像之间的相似度，甚至还讨论了如何应对大规模图像数据库的检索效率问题。这些内容都非常贴近实际应用，对于我这种正在进行相关项目开发的读者来说，简直是雪中送炭。这本书的优点在于，它能够将复杂的理论知识转化为易于理解的实践指导，让读者在学习算法的同时，也能培养解决实际问题的能力。

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读完这本书，我对图像的“内在”世界有了更深的理解，尤其是在图像特征表示这一块。书中并没有直接跳到各种复杂的特征描述子，而是花了大量篇幅去探讨“什么样的数据能够有效地代表一张图像？”。我尤其喜欢书中关于“信息论”在图像分析中的应用的讨论，它用一种非常巧妙的方式解释了为什么某些特征描述子能够比其他特征描述子更具有鲁棒性和区分度。比如，在讲解图像纹理分析时，书中并没有仅仅列举一些统计特征，而是从信息熵的角度去解释为什么能量、对比度等参数能够有效地捕捉纹理的局部信息。此外，书中在图像质量评价这一章节，其深度和广度都远超我的预期。它不仅介绍了PSNR、SSIM等客观评价指标，还深入探讨了主观评价的原理和方法，并分析了不同评价方法在实际应用中的适用性。我印象非常深刻的是，书中通过一些具体的案例，分析了为什么一张在客观指标上得分很高的图像，在人眼看来却可能存在严重的瑕疵。这种对“理解”的强调，让我意识到，图像分析不仅仅是技术的堆砌，更是对信息本质的把握和对人类感知的模拟。虽然某些章节的技术深度有限，但其对概念的深刻剖析和对全局的洞察，让我受益匪浅，尤其是对于我这种需要进行图像质量评估和特征选择的读者来说，这本书提供了一个全新的思考维度。

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这本书在我眼中，更像是一本为图像分析领域“打基础”的书籍，而非一本“工具箱”。它所包含的内容，更多的是在宏观层面勾勒出图像分析的完整图景，探讨其发展历程、核心思想以及未来的趋势，而不是直接提供解决具体问题的“方法论”。举个例子，在讨论图像复原的章节，书中对多种复原方法（如盲去卷积、非盲去卷积）进行了概念性的介绍，也提及了这些方法所依赖的数学模型，但对于如何在实际应用中构建这些模型、如何选择合适的正则化项、如何评估复原效果等操作层面的细节，则显得较为含糊。我期待的是，当书中提到某种复原技术时，能够给出更具体的技术路线，比如如何通过先验知识来辅助复原，或者如何结合机器学习的方法来提升复原的鲁棒性。此外，书中在分析图像质量评价这一块，虽然列举了多种客观评价指标（如PSNR, SSIM），但对于这些指标的计算原理，以及它们在不同场景下的局限性，并未进行深入探讨。我更希望了解的是，这些指标是如何被设计出来的，它们分别衡量了图像质量的哪些方面，以及在实际的评测中，我们应该如何正确地解读和使用它们。总而言之，这本书更适合作为入门者理解图像分析的“地图”，帮助他们了解这个领域的“全貌”和“方向”，但如果要进行具体的“探险”，恐怕还需要更详尽的“指南”和“工具”。

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初拿到这本《Image Processing and Analysis》，我满怀期待地翻开，但很快就发现，它似乎和我一直在寻找的那种能够深入探讨特定图像处理算法的实践指南有些出入。书本的主体内容更多地聚焦于理论框架和高屋建瓴的视角，对于我这种希望能够上手编写代码、理解底层逻辑的读者来说，未免有些不够“接地气”。比如，在介绍图像去噪的部分，书中给出了几种经典的去噪模型，但对于它们的数学原理和在不同噪声环境下的适用性，虽然有所提及，却并未深入剖析。我期待的是能够看到作者详细推导这些模型背后的公式，解释参数的含义，甚至给出一些实际案例，比如如何根据图像的噪声类型选择最优的去噪算法，或者如何调整参数以达到最佳的去噪效果。书中对这些细节的处理相对简略，更多的是点到为止，留给读者自行探索的空间。再比如，在图像分割章节，书中虽然列举了阈值法、区域生长法等多种方法，但对于如何进行参数的自动化选择，如何处理分割不完整或出现错误的情况，以及不同方法之间的优劣对比，都略显笼统。我更希望看到的是一些可以指导我完成具体任务的技巧和方法，而不是泛泛而谈的理论概念。整体而言，这本书更像是一本入门级的概览，适合对图像处理领域有初步兴趣，想要了解其基本概念和发展方向的读者，但对于希望深入学习和实践的读者，可能需要寻找更具操作性和深度解析的书籍。

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这本书的叙事方式非常特别，它不像我读过的许多技术书籍那样，上来就堆砌公式和算法，而是更像在讲述一个关于图像的故事。作者似乎非常善于从历史和哲学层面去解读图像处理和分析这个领域，试图挖掘其背后更深层次的意义。比如，在介绍图像几何变换的时候，书中并没有直接讲矩阵变换的推导，而是花了很多篇幅去探讨“透视”这一概念在人类视觉感知中的重要性，以及它如何影响我们对图像的理解。这种视角让我觉得，作者不仅是在教我们技术，更是在启发我们思考。另外，书中在讨论图像识别和理解的时候，它并没有过于纠结于某种具体的模型，而是更侧重于介绍不同模型背后的“思想实验”和“认知模型”。例如，在介绍基于深度学习的图像识别时，它并没有深入到每一个网络层的细节，而是着重分析了深度学习模型在模拟人类视觉皮层处理信息的方式上的独到之处，以及它如何通过“学习”来获得对图像的“理解”。这种叙述方式非常有启发性，它让我跳出了单纯的技术操作层面，开始思考图像处理和分析在人工智能、认知科学等领域中的更广泛意义。虽然在一些具体的算法细节上，它可能不如一些“硬核”的技术书籍那样详尽，但它所提供的这种宏观视角和哲学思考，对于我建立对整个领域的深刻认知，有着非常宝贵的价值。

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很专业

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读了国内翻印的 不错

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