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出版者:科学出版社

作者:陈繁昌

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2009-1

价格:88.00元

装帧:精装

isbn号码:9787030234858

丛书系列:国外数学名著系列（影印版）

图书标签:

• 数学
• 图像处理
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《像素的低语：光影与形态的艺术解析》 在这纷繁的视觉世界中，图像不仅仅是简单的色彩组合，它们是沉默的叙事者，承载着信息、情感与历史。本书《像素的低语》将带您深入探索图像的内在肌理，揭示隐藏在像素之下的生命力与艺术之美。我们不直接探讨“图像处理与分析”的工程技术细节，而是聚焦于一个更为宏观的视角：如何从像素的语言中解读出世界的本质，如何通过光影与形态的互动来构建视觉的秩序与情感的共鸣。 本书将首先从“光影的诗篇”出发，剖析光线如何在二维平面上塑造三维的错觉。我们将探讨不同光源对物体表面的影响，例如硬光带来的鲜明对比和戏剧性，柔光营造的细腻过渡和梦幻氛围。您将了解到，阴影并非简单的黑暗区域，而是勾勒物体轮廓、赋予空间深度的关键元素。通过对高光、中间调和阴影的精妙运用，摄影师和画家得以捕捉并传递出物体最动人的特质。本书将引用大量经典绘画和摄影作品，通过分析其光影布局，揭示创作者如何利用光线来引导观者的视线，营造特定的情绪和氛围，赋予画面以生命。我们将不仅仅是“看到”光影，更是“读懂”光影背后所传达的视觉语言。 接着，我们将步入“形态的对话”，深入研究构成图像的各种形状和线条。从最基本的几何图形到复杂有机形态，每一种线条的走向、粗细和连接都蕴含着独特的含义。直线往往传达稳定、力量和秩序，曲线则传递流畅、优雅和情感。我们将探讨如何通过线条的组合来表现物体的质感、动感以及空间关系。无论是锐利的边缘勾勒出工业设计的硬朗，还是柔和的轮廓描绘出自然的温婉，形态都是视觉传达的基石。本书会引导您欣赏不同艺术风格中形态的运用，从抽象表现主义的自由挥洒，到古典写实的精细刻画，理解创作者如何通过对形态的把握来表达内在的思想和情感。我们将学习如何“阅读”这些视觉元素，理解它们如何相互作用，共同构建出富有表现力的画面。 在理解了光影与形态的基础上，本书将进一步探讨“色彩的情感地图”。色彩是视觉中最直接、最强烈的情感表达方式。我们将深入研究色彩的心理学效应，例如红色带来的热情与危险，蓝色传递的宁静与忧郁，黄色象征的活力与希望。您将了解到色彩的冷暖、饱和度、明度如何相互影响，以及它们在不同文化背景下所具有的象征意义。本书将通过对不同时期、不同文化艺术作品的色彩分析，展示色彩如何被用来塑造人物性格、烘托场景氛围、引导观者情绪。我们将不仅仅是“分辨”色彩，更是“感受”色彩所带来的共鸣。 此外，我们还将触及“构图的叙事逻辑”。构图是组织画面元素的艺术，它决定了观者的视线如何流动，信息如何传递。我们将探讨黄金分割、三分法、对称、对比等构图原则，以及它们如何帮助创作者在视觉上建立秩序、平衡和焦点。一个精心设计的构图，能够巧妙地引导观众的目光，突出主体，传递故事的精髓。本书将通过解析一系列精心构图的作品，让您理解构图如何成为连接光影、形态、色彩以及最终信息传递的桥梁。您将学会如何从构图的视角去欣赏一幅作品的内在逻辑和艺术价值。 最后，本书将引导读者思考“像素之外的意义”。当我们将焦点从技术性的“处理”和“分析”移开，回归到图像本身所承载的意图和影响时，我们会发现图像具有超越其物理形态的巨大力量。图像能够唤起记忆，激发思考，促进交流，甚至改变认知。我们将探讨如何通过对图像的细致观察和深入理解，去捕捉那些超越视觉表象的更深层次的含义，去领略那些隐藏在像素背后，诉说着人类经验、情感和思想的永恒旋律。 《像素的低语》并非一本操作指南，而是一次对视觉语言的深度探索。它将为您打开一扇新的窗户，让您以更敏锐的目光去审视您所见的每一个画面，去感受每一个像素都在低语的故事。通过对光影、形态、色彩和构图的细腻解析，您将学会如何更深刻地欣赏和理解艺术，如何在日常生活中发现隐藏的美，以及如何用视觉的语言去更好地表达自己。这本书，是献给所有对视觉世界充满好奇，渴望理解其背后奥秘的探索者。

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这本书真是让我大开眼界，虽然我对图像处理和分析领域算不上是完全的新手，但每次翻开这本书，总能发现一些我之前从未注意到的细微之处，或者是以一种全新的视角来理解早已熟知的概念。作者在开篇就用一种非常引人入胜的方式，将抽象的理论与实际应用场景巧妙地结合起来，让我立刻感受到这本书的价值所在。比如，他没有上来就讲复杂的数学公式，而是从我们日常生活中接触到的各种图像说起，无论是手机拍摄的照片，还是医学影像，甚至是工业生产中的产品检测，都成为讲解的切入点。这种由浅入深的叙述方式，让我在不知不觉中就进入了图像处理的奇妙世界。 特别让我印象深刻的是，在讲解图像滤波部分时，作者不仅仅是列举了各种经典的滤波算法，比如高斯滤波、中值滤波等等，更重要的是，他花了大量的篇幅去解释这些算法背后的原理，以及它们各自的优缺点。他会通过生动的比喻，比如将噪声想象成画面上的“脏污”，滤波过程比作“清洁”的过程，来帮助我们理解。更让我惊喜的是，他还通过对比实验，直观地展示了不同滤波器在处理相同噪声时的效果差异，这比单纯的文字描述要有效得多。此外，他还提到了在实际应用中，如何根据图像的特性和处理目标来选择最合适的滤波器，这才是真正具有指导意义的内容。

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我非常欣赏这本书的严谨性和全面性。作者在每一个章节的叙述中，都力求做到准确无误，并且涵盖了相关领域内的主要理论和方法。即便是对于一些比较晦涩难懂的概念，作者也能够通过巧妙的类比和循序渐进的讲解，将其变得易于理解。 在图像压缩技术方面，作者不仅介绍了JPEG、PNG等主流的图像压缩格式，还深入探讨了其背后的原理，以及不同压缩算法在图像质量和压缩率之间的权衡。他甚至还提及了无损压缩和有损压缩的适用场景，以及如何在实际应用中根据需求来选择合适的压缩策略。这些深入的分析让我对图像压缩有了更全面的认识，也为我选择合适的图像处理流程提供了重要的参考。

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这本书的实用性是我最看重的一点。作者在编写的过程中，显然充分考虑到了读者在实际项目中的需求。在介绍完各种算法的原理之后，他都会给出相应的应用场景和实践建议，并详细说明了在具体实现过程中可能会遇到的问题以及解决方法。这使得这本书不仅仅是一本理论知识的集合，更是一本可以随时拿来参考的“工具书”。 尤其是在讲解特征提取部分，作者并没有停留在单一的特征描述子上，而是深入探讨了如何将不同的特征描述子进行融合，以获得更具辨识度的图像表示。他详细分析了SIFT、SURF、ORB等经典特征提取算法的优劣，并提供了如何将它们与机器学习模型相结合的示例。这对我而言帮助极大，因为在实际的人脸识别和目标跟踪项目中，特征的选择和优化往往是决定成败的关键。

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这本书的结构设计非常合理，就像一条清晰的脉络，引导着读者一步步深入探索图像处理的奥秘。从最基础的图像表示和色彩空间，到复杂的图像分割和特征提取，每一个章节的过渡都显得那么自然而流畅。我尤其喜欢书中在讲解每一个概念时，都会附带相关的代码示例，而且这些示例不仅是简单的功能展示，更是对理论知识的具象化体现。我可以一边阅读理论，一边对照代码来理解，甚至可以动手去修改参数，观察结果的变化。这种实践性的学习方式，极大地提升了我的学习效率和理解深度。 在图像分割那一章节，我被作者处理问题的方式深深吸引。他没有仅仅介绍几种常见的分割方法，而是花了很大的篇幅去分析不同分割任务的挑战，以及如何根据这些挑战来设计合适的分割策略。例如，在处理具有复杂背景和纹理的图像时，传统的阈值分割方法往往难以奏词，作者就详细介绍了如何结合边缘检测和区域生长等技术，来构建更鲁棒的分割模型。更难能可贵的是，他在介绍机器学习在图像分割中的应用时，并没有回避其复杂性，而是循序渐进地解释了卷积神经网络（CNN）等模型的原理，并提供了清晰的实现思路，这让我对深度学习在图像领域的应用有了更深刻的认识。

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我不得不说，这本书的排版和插图设计也为我的阅读体验加分不少。清晰的图表、高质量的图像示例，以及恰到好处的重点标记，都让我在阅读过程中能够更轻松地聚焦于核心内容。而且，作者在章节的末尾都会设置一些思考题，这些问题往往能够引导我去深入思考，甚至是去查阅更多的资料，进一步巩固和拓展我的知识面。 在提到图像识别和分类时，作者并没有简单地介绍分类器的使用，而是花了很多时间去讲解特征选择、降维以及模型评估等关键环节。他深入剖析了各种经典分类器（如SVM、KNN）的原理，并且详细阐述了如何利用这些分类器解决实际的图像识别问题。此外，他对于深度学习在图像识别领域的最新进展也进行了介绍，这让我对未来的发展趋势有了更清晰的认识，也激发了我进一步学习的动力。

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这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本技术书籍，更是一种思维方式的启迪。作者在讲解每一个算法或技术时，都不仅仅是停留在“怎么做”，而是深入探讨“为什么这样做”，以及“在什么情况下这样做最有效”。这种对原理的深刻理解，让我能够举一反三，触类旁通。 对于图像的增强部分，我印象非常深刻。作者不仅仅列举了对比度增强、亮度调整等基本操作，还深入探讨了直方图均衡化、拉伸等高级增强技术，以及它们在不同场景下的应用。他甚至还提到了如何利用局部增强技术来改善图像的细节表现，以及如何避免过度增强带来的负面影响。这些内容对于我处理一些低质量图像的实验数据非常有帮助。

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阅读这本书的过程，就像是与一位经验丰富的导师在进行一场深入的对话。作者的语言风格非常亲切，没有那种高高在上的学术腔调，反而充满了鼓励和启发。他在解释一些比较抽象的概念时，总是会引用生活中常见的例子，或者用生动形象的比喻，让原本枯燥的数学公式变得易于理解。我记得在讲到图像变换的时候，他用“魔术师手中的镜头”来比喻变换的作用，一下子就让那些复杂的几何变换变得生动有趣起来。 在讨论图像复原的时候，作者展现了他对细节的极致追求。他不仅仅是罗列了各种去模糊、去噪声的算法，更重要的是，他深入探讨了每种算法的数学基础，以及在不同噪声模型下的适用性。他甚至还提到了如何通过分析图像的退化过程来构建更精确的数学模型，从而实现更有效的复原。这种严谨的科学态度，让我对图像处理的理解上升到了一个新的高度，也让我意识到，在实际应用中，理论的深度是决定最终效果的关键。

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这本书的作者无疑是一位非常有才华的沟通者。他能够将复杂的技术概念转化为易于理解的语言，并且通过生动形象的例子来加深读者的印象。我曾经对某些图像处理的理论感到难以理解，但在阅读这本书后，我感觉豁然开朗，也对这个领域产生了浓厚的兴趣。 在计算机视觉与模式识别的交叉领域，作者进行了非常精彩的阐述。他不仅仅介绍了图像识别的基本流程，还深入探讨了特征提取、特征选择、模型训练等关键环节。特别是他对于深度学习在图像识别中的最新进展的介绍，让我对这个领域有了更深刻的认识。他甚至还提到了如何利用迁移学习和数据增强技术来提高模型的泛化能力，这些都是非常有价值的实践经验。

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我必须说，这本书是我的宝藏。它为我打开了一扇通往图像处理世界的大门，并且提供了详尽的地图和指南。我曾经在学习过程中遇到过很多瓶颈，但通过阅读这本书，我找到了解决问题的方法，也获得了前所未有的灵感。 在讲解图像质量评估部分，作者并没有止步于一些定性的描述，而是深入探讨了客观的图像质量评价指标，如PSNR、SSIM等，并详细阐述了它们背后的数学原理以及在不同评价场景下的适用性。他甚至还提到了如何根据人类视觉感知特性来设计更符合实际的评价指标。这些深入的分析让我对图像质量的理解更加深刻，也为我后续进行图像处理算法的优化提供了重要的指导。

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这本书的作者仿佛是一位经验丰富的向导，带领我在图像处理的广阔天地中进行一次系统而深入的探索。他没有回避那些复杂的数学推导，但同时又用非常易懂的方式来解释这些数学概念，并且始终与实际应用紧密联系。我曾经对某些图像处理算法感到困惑，但通过阅读这本书，我找到了清晰的解释，也明白了它们为何如此有效。 在讲解图像检索部分，作者并没有拘泥于传统的基于内容的图像检索（CBIR），而是深入探讨了深度学习方法在图像检索中的应用。他详细介绍了如何利用卷积神经网络提取图像的深层特征，以及如何构建高效的检索系统。特别让我惊喜的是，他还提到了如何处理大规模图像数据集的检索问题，以及如何优化检索速度和准确率。这些内容对于我目前正在进行的研究项目非常有价值。

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这本书的特点是 当你看了一年自以为看懂时 写文章参考 发现自己还是不懂 OMG

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读的太晚了

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