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出版者:清华大学出版社

作者:章毓晋

出品人:

页数:265

译者:

出版时间:2009-1-1

价格:25.00元

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isbn号码:9787302183488

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图像处理与计算机视觉领域经典著作精选 《数字图像处理与分析：理论、算法与应用》 作者： [虚构作者姓名 A] 出版社： [虚构出版社名称] 出版年份： 2021年 页数： 850页 内容简介： 本书全面而深入地探讨了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书共分为五个主要部分，结构清晰，逻辑严谨，旨在为读者构建一个坚实的理论基础和实用的技术工具箱。 第一部分：图像基础与数字化 本部分详细阐述了图像的数学表示、数字化的基本原理，包括采样、量化、色彩模型（如RGB、CMYK、Lab空间）的转换与特性。重点讨论了人眼视觉系统（HVS）对图像信息感知的特性，以及如何利用这些特性优化图像处理过程。此外，还引入了图像质量评估的客观指标（如PSNR、SSIM）及其局限性。 第二部分：图像增强与复原 此部分聚焦于如何改善图像的视觉质量和信息清晰度。在增强方面，涵盖了空间域方法（如直方图均衡化、空间滤波器的设计与实现，包括各种卷积核的特性分析）和频率域方法（如傅里叶变换在图像去噪、锐化中的应用）。在复原方面，系统地介绍了退化模型的建立、逆滤波、维纳滤波器的原理与参数选择，并对盲复原问题进行了深入探讨，特别是迭代算法在解决欠定问题中的作用。 第三部分：图像分割与特征提取 这是计算机视觉应用的基础环节。内容涵盖了多种经典的分割技术：基于阈值的多阈值方法、基于区域的生长与合并算法、边缘检测的经典方法（如Sobel, Canny算子及其优化）。更进一步，本书详细剖析了基于几何模型的分割方法（如主动轮廓模型/Snake）和基于统计学方法的应用，如Mean Shift聚类在图像分割中的应用。特征提取部分，除了传统的纹理描述符（如GLCM）和形状描述符外，还重点介绍了局部不变特征点检测算法（如SIFT、SURF）的数学原理和计算复杂度分析。 第四部分：图像变换与表示 本部分关注图像在不同域间的转换以及高效的数学表示。深入讲解了小波变换（DWT）在图像压缩和多分辨率分析中的优势，并对比了傅里叶变换和离散余弦变换（DCT）在图像编码标准中的角色。形态学处理被详细介绍，包括腐蚀、膨胀、开闭运算及其在骨架提取、目标连接性分析中的应用。 第五部分：高级应用与实践案例 最后一部分将理论与实践相结合。详细讨论了图像配准（刚性配准与非刚性配准）、三维重建的基础知识，以及基于机器学习的图像分类（重点介绍SVM和早期的卷积网络结构）。书中附带了大量的MATLAB/Python代码示例，帮助读者理解算法的实现细节，特别是在医学成像和遥感图像分析中的具体应用案例分析，展示了如何构建一个端到端的图像分析流程。 本书适合作为高等院校计算机科学、电子工程、自动化等专业本科高年级及研究生教材，同时也是从事相关领域研发工作的工程师和研究人员的必备参考书。 《高性能计算机图形学基础与渲染管线》 作者： [虚构作者姓名 B] 出版社： [虚构科技出版社] 出版年份： 2019年 页数： 680页 内容简介： 本书专注于计算机图形学的核心——从三维模型的构建到最终图像的生成过程，特别强调了现代图形硬件（GPU）的并行处理能力与算法的优化结合。它不是一本侧重于艺术表达的指南，而是一本深入底层实现机制的工程技术手册。 第一部分：图形学几何基础与变换 本部分奠定了所有三维图形处理的数学基础。详细回顾了线性代数在图形学中的应用，包括齐次坐标系、二维和三维的平移、旋转、缩放矩阵的推导与组合。重点讲解了投影几何，区分了平行投影和透视投影的数学差异，并介绍了视口变换的完整流程。此外，还涉及了曲线与曲面的参数化表示，如Bézier曲线和B样条的构建及其在模型表示中的应用。 第二部分：光照模型与着色技术 光照是决定渲染真实感的关键。本书从物理学角度出发，系统介绍了局部光照模型，包括环境光、漫反射（Lambertian模型）和镜面反射（Phong模型、Blinn-Phong模型）的数学公式。随后，深入探讨了全局光照的基础，如辐射度（Radiosity）方法和光线追踪的基础算法。着色部分，详细解析了顶点着色器和片段着色器（Pixel Shader）在现代渲染管线中的作用，以及如何通过编程实现复杂的表面材质（如各向异性高光）。 第三部分：渲染管线与GPU编程 这是本书的工程核心。系统梳理了从应用到屏幕像素的完整渲染管线（Fixed-Function Pipeline与Programmable Pipeline的演变）。对可编程管线的各个阶段进行了深入解析，包括几何阶段（顶点处理、裁剪、屏幕映射）和光栅化阶段（三角形遍历、深度测试、模板测试）。本书特别花篇幅讲解了GPU的SIMD架构原理，以及如何使用GLSL或HLSL语言编写高效的着色器程序，实现诸如延迟渲染（Deferred Shading）等现代技术。 第四部分：高级渲染技术与优化 本部分探讨了实现高保真视觉效果的关键技术。包括纹理映射的原理（Mipmapping、各向异性过滤）、深度缓冲区的管理与应用。在高级主题方面，详细介绍了阴影的生成技术，如阴影贴图（Shadow Mapping）的实现细节、误差分析及其改进方案（如百分比准确度PCF）。同时，还涵盖了环境遮蔽（Ambient Occlusion）的计算方法，以及后处理技术（如屏幕空间环境光遮蔽SSAO、景深DOF）的实现步骤和性能考量。 第五部分：数据结构与加速结构 为了处理大规模场景，加速数据结构至关重要。本书详细分析了包围盒层次结构（Bounding Volume Hierarchy, BVH）的构建算法（如SAH原则）和遍历策略，以及空间划分结构（如BSP树、四叉树/八叉树）在场景管理中的应用。这些结构不仅用于光线追踪的加速，也是碰撞检测和可见性判定的核心工具。 本书内容侧重于算法的数学推导和在高性能计算环境下的工程实现，适合作为图形学专业本科生、希望深入理解图形驱动和渲染引擎开发的工程师的参考资料。 《模式识别与机器学习：算法、优化与现代实践》 作者： [虚构作者姓名 C] 出版社： [虚构高等教育出版社] 出版年份： 2022年 页数： 712页 内容简介： 本书旨在提供一个严谨且面向实践的模式识别与机器学习的综合性教程，将传统的统计学习理论与现代深度学习的思想有机结合。它强调从问题的数学建模到算法选择、参数优化及最终性能评估的完整流程。 第一部分：概率论基础与统计决策 开篇回顾了模式识别所需的概率论基础，包括随机变量、联合分布、条件概率和贝叶斯定理。随后，系统介绍了经典的统计决策理论，重点分析了最小错误率、最小风险决策，以及贝叶斯分类器的推导。参数估计部分，详述了最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP），并引入了最大熵原理作为建模的指导思想。 第二部分：经典监督学习算法 本部分深入剖析了监督学习的核心算法。线性模型部分，详尽阐述了感知机、支持向量机（SVM）的推导过程，包括大间隔分类器的几何解释和核函数技巧（Kernel Trick）在处理非线性问题中的应用。回归问题方面，讲解了线性最小二乘法及其正则化形式（Ridge, Lasso）。在非线性方法中，详细分析了决策树（ID3, C4.5, CART）的构建流程，以及Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）和Bagging（如随机森林）集成学习方法的机制。 第三部分：无监督学习与密度估计 无监督学习侧重于数据结构的发现。本书详细介绍了聚类算法，包括K-Means、层次聚类（Agglomerative Clustering）的优缺点分析。高斯混合模型（GMM）及其通过期望最大化（EM）算法的参数求解被深入讲解。降维方面，重点介绍了主成分分析（PCA）的矩阵推导和应用场景，以及流形学习（如t-SNE）在数据可视化中的作用。 第四部分：神经网络与深度学习基础 本部分构建了通向现代深度学习的桥梁。从最基础的单层感知机开始，逐步构建多层前馈网络（FNN）。核心内容包括反向传播算法（Backpropagation）的链式法则推导、损失函数的选择（交叉熵、均方误差），以及优化器（SGD, Momentum, Adam）的迭代机制。书中对激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的特性和梯度消失/爆炸问题进行了深入讨论。 第五部分：高级主题与工程实践 最后一部分关注前沿应用和实际工程中的挑战。主题包括序列数据的处理（隐马尔可夫模型HMMs的原理），以及如何将CNN结构应用于图像特征提取。此外，还探讨了模型的泛化能力评估（交叉验证、偏差-方差权衡），以及如何在实际项目中处理数据不平衡、特征工程和模型选择的策略。全书穿插了大量Python（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch基础）代码示例，展示了如何高效地实现和验证这些复杂的算法。

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我曾与一些在图像处理领域深耕多年的专家交流过，他们普遍认为，理解图像工程的本质，很大程度上取决于对其中核心概念和技术的准确把握。而《英汉图像工程辞典》正是致力于解决这一难题。我特别喜欢它在解释某些专业术语时，不仅提供了精准的中文翻译，还配有详细的英文释义，以及在不同语境下的用法说明。例如，对于“convolution”这个词，它不仅解释了数学上的卷积运算，还详细阐述了它在图像滤波、特征提取等方面的具体应用，并配以通俗易懂的例子，这让我这种非科班出身但又热爱图像工程的读者能够快速入门，并且能更好地理解那些复杂的算法和模型。更让我惊喜的是，辞典中还收录了不少最新的技术名词，这在许多老旧的工具书或者零散的网络资料中是很难找到的。这充分说明了编纂者在紧跟技术发展前沿方面所付出的努力。拿到这本书后，我每天都会抽出时间来翻阅，仿佛在进行一场知识的探险，每一次翻页都能发现新的惊喜，学习的效率也因此大大提升。

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我是一名独立的游戏开发者，尤其专注于游戏中的视觉效果和渲染技术。《英汉图像工程辞典》的出版，对我来说简直是一场及时雨。在开发过程中，我经常会遇到一些关于着色器（shader）、光照模型（lighting model）、纹理映射（texture mapping）等方面的专业术语，这些术语的理解深度直接关系到我能否实现预期的视觉效果。这本辞典的优点在于，它不仅仅给出了这些术语的字面意思，更重要的是，它能够将这些技术概念与实际应用紧密联系起来。比如，在解释“PBR”（Physically Based Rendering，基于物理的渲染）时，它详细介绍了其核心原理，如材质属性的定义（金属度、粗糙度等），以及如何通过这些属性来模拟真实世界的光照交互，这让我能够更清晰地理解如何在游戏引擎中实现逼真的渲染效果。它还收录了许多与图形学相关的算法，如Bresenham直线算法、DDA算法等，这些基础算法的解释也同样细致，对于我优化渲染管线非常有帮助。

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作为一个对数字图像修复和增强技术感兴趣的爱好者，我一直希望能够找到一本系统性强、内容全面的书籍来提升我的技能。《英汉图像工程辞典》的出现，恰恰满足了我的这一需求。这本书的编排非常合理，它按照字母顺序排列词条，方便查找，同时又在内容上体现了图像工程的逻辑性。我特别欣赏它对“denoising”（去噪）和“inpainting”（修复）等领域的详细阐述。在“denoising”部分，它不仅罗列了各种去噪算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波，还深入探讨了非局部均值（NL-Means）和BM3D等更先进的方法，并对其数学原理和性能进行了比较。而在“inpainting”的部分，它则介绍了从简单的基于模板匹配到复杂的基于深度学习的修复技术，并解释了这些技术如何处理图像中的缺失区域。这本书让我认识到，图像修复不仅仅是简单的“填补”，而是一个涉及多学科知识的复杂过程，它所提供的信息让我能够更好地理解和应用这些技术。

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我是一名从事生物医学图像分析的科研人员，日常工作经常需要处理显微镜图像、CT、MRI等医学影像数据。图像的采集、处理、分析和可视化是医学影像研究的核心，而《英汉图像工程辞典》恰好在这些方面提供了极为丰富的专业术语和概念解释。我发现它在“image segmentation”（图像分割）和“feature extraction”（特征提取）这两个对我至关重要的领域，有着特别深入的探讨。例如，在解释“watershed segmentation”（分水岭分割）时，它不仅描述了其基本的算法流程，还分析了它在细胞、组织等生物医学图像分割中的应用和局限性。此外，辞典中还涉及了一些在医学影像领域常用的术语，如“registration”（配准）和“quantification”（量化），并对其原理和方法进行了详细介绍，这为我进行跨模态影像融合和定量分析提供了重要的参考。这本书的专业性和全面性，为我在生物医学影像研究的道路上增添了强大的助力。

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在我看来，一本优秀的工具书，其价值不仅在于收录了多少知识，更在于它能否激发读者的学习兴趣，并引导他们走向更深的探索。《英汉图像工程辞典》做到了这一点。这本书的许多词条都附带了扩展阅读的建议，比如在介绍某个经典算法时，会推荐相关的学术论文或者更详细的参考资料。这就像是为我打开了一扇扇通往更广阔知识领域的大门，让我能够有针对性地进行深入学习。我尤其喜欢它在解释一些前沿技术，如“GANs”（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络）在图像生成方面的应用时，不仅给出了其基本原理，还展示了许多令人惊叹的生成效果示例，这极大地激发了我对这一领域的研究兴趣。这本书不仅仅是知识的搬运工，更是学习的引路人，它让我明白，图像工程是一个充满创造力和无限可能的领域。

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作为一名长期在学术界从事图像识别研究的学者，我深知一本权威、准确的工具书对于学术研究的支撑作用。《英汉图像工程辞典》在我看来，就是这样一本极其珍贵的学术资源。我首先检查了辞典的权威性和严谨性，通过比对一些我熟悉的、经过严格定义的专业术语，发现其解释的准确性和专业性都达到了相当高的水准。例如，在“segmentation”（分割）这个概念的阐述上，它不仅列举了不同的分割方法，如阈值分割、区域生长法、图割法等，还对每种方法的原理、优缺点以及适用场景进行了清晰的说明。更重要的是，它还提供了与这些方法相关的经典论文的引用，这对于想要深入研究某个特定领域的学者来说，无疑是极大的便利。这种学术上的严谨性，使得《英汉图像工程辞典》不仅仅是一本字典，更是一部微型的图像工程百科全书，它能够为研究人员提供坚实的理论基础和丰富的研究线索。

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当我第一次在书店的科技类专区发现《英汉图像工程辞典》，我的好奇心瞬间被点燃了。我从事的是数字媒体艺术领域，平日里接触到的各种图像处理软件、算法以及相关理论，经常会遇到一些晦涩难懂的英文术语，即便是查阅网络资源，也常常感到信息碎片化且难以系统掌握。这本辞典的出现，简直像是在茫茫知识海洋中发现了一座灯塔。它的装帧设计非常考究，硬壳封面，纸张厚实且有韧性，散发着知识沉淀的厚重感，光是拿在手里，就觉得分量十足。我迫不及待地翻开，映入眼帘的是清晰的排版和简洁的字体，第一印象就非常良好。我尤其关注的是辞典的广度和深度，对于一个学习者来说，一本好的辞典不仅要收录足够多的词汇，更要能准确、全面地解释这些词汇的含义，并能提供相关的语境和应用示例，这样才能真正帮助我们理解和运用。我初步浏览了一下，发现它涵盖了从基础的图像采集、处理，到高级的计算机视觉、机器学习在图像领域的应用，甚至还包括了图像压缩、编码、渲染等多个方面，这让我对它能填补我在知识体系上的空白充满了期待。

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我平时喜欢捣鼓一些开源的计算机视觉项目，虽然算不上专业人士，但对这个领域的热情却丝毫不减。《英汉图像工程辞典》在我看来，就是一本非常适合我这样“半路出家”的学习者的优秀读物。这本书的优点在于，它的语言风格既不失专业性，又尽量做到通俗易懂。对于一些初学者可能难以理解的概念，比如“SIFT”（Scale-Invariant Feature Transform）特征提取，辞典不仅给出了其完整的英文全称和中文释义，还对其原理进行了由浅入深的讲解，并提到了它在目标检测、图像匹配等方面的广泛应用。最让我印象深刻的是，书中有很多词条都附带了相关的图示，这些图示能够直观地展示技术概念是如何在实际图像中体现的，比如在讲解“edge detection”（边缘检测）时，配上的不同算法（Sobel, Canny等）的边缘图，让我能够立刻明白它们之间的差异。这种图文并茂的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让我在自学过程中少走了许多弯路。

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在我的工作经历中，曾经有很长一段时间，我需要在跨国项目中与来自不同文化背景的同事合作，而图像工程领域恰恰是一个全球化程度非常高的行业。因此，一本高质量的英汉对照的专业词典，对于促进沟通和理解至关重要。《英汉图像工程辞典》在这方面做得非常出色。它不仅提供了精准的词汇翻译，更重要的是，它还对许多核心概念进行了多角度的解释，考虑到不同文化背景下人们对同一概念可能存在的理解差异。例如，在“color space”（色彩空间）的解释中，它不仅列出了RGB、CMYK、HSV等常见的色彩空间，还阐述了它们在不同应用场景下的选择原因，并强调了色彩管理的重要性。这种细致入微的处理，让我在与国际同行交流时，能够更自信、更准确地表达自己的观点，也更容易理解他们的意图。这本书就像一座沟通的桥梁，连接着不同的知识体系和技术语言。

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我一直认为，技术的发展离不开基础理论的支撑，而《英汉图像工程辞典》恰恰是这样一本能够连接基础理论与实际应用的书籍。这本书在解释技术术语时，非常注重其背后的数学原理和算法逻辑。例如，在解释“Fourier Transform”（傅里叶变换）及其在图像处理中的应用时，它不仅介绍了其基本概念，还深入浅出地阐述了它如何在频域分析图像特征，以及如何利用它进行图像滤波和压缩。这种对基础知识的深入挖掘，让我能够从根本上理解这些技术的运作机制，而不只是停留在“是什么”的层面。更重要的是，它将这些理论知识与实际应用场景相结合，比如在讲解“histogram equalization”（直方图均衡化）时，它会说明其如何用于增强图像对比度，从而改善低对比度图像的视觉效果。这种理论与实践的完美结合，让我在学习过程中，不仅知其然，更知其所以然。

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