Practical Algorithms for Image Analysis with CD-ROM pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:O'Gorman, Lawrence/ Sammon, Michael J./ Seul, Michael

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 83.62

装帧:

isbn号码:9780521884112

丛书系列:

图书标签:

• Image Analysis
• Algorithms
• Computer Vision
• Image Processing
• Pattern Recognition
• CD-ROM
• Practical
• Digital Image
• Data Analysis
• Scientific Computing

深入浅出的算法之道：精选图像分析与计算机视觉前沿著作导览 本书系一套精选的、聚焦于图像分析与计算机视觉核心算法的深度技术手册与实践指南，旨在为读者提供一套全面且实用的知识体系，涵盖从基础理论到尖端应用的广阔领域。我们避免了对特定单一教材（如《Practical Algorithms for Image Analysis with CD-ROM》）内容的重复或侧重，而是构建了一个多维度的、强调跨学科融合的算法学习路径。 --- 第一部分：图像处理的数学基石与经典范式（Foundations in Image Processing and Classic Paradigms） 本卷侧重于为图像分析奠定坚实的数学与理论基础，深入剖析那些在数字图像处理领域经久不衰的经典算法和数学工具。 1. 信号处理与傅里叶分析在图像中的应用 图像本质上是一种二维信号。本章节详述了如何利用一维和二维信号处理理论来理解和操作图像数据。重点涵盖： 离散傅里叶变换 (DFT) 与快速傅里叶变换 (FFT)： 深入探讨傅里叶域（频率域）与空间域之间的转换机制。讲解如何利用频谱分析进行周期性噪声的去除（陷波滤波）、图像去模糊（反卷积）以及纹理特征的提取。 小波变换 (Wavelet Transform)： 介绍多分辨率分析的概念，重点阐述离散小波变换（DWT）在线性/非线性滤波、图像压缩（如JPEG 2000的理论基础）和特征抽取中的优势，尤其是在处理信号的局部特征（如边缘和突变点）时的优越性。 卷积定理与滤波器设计： 详尽解析卷积操作在图像滤波中的核心地位，并指导读者如何从时域（空间域）设计和实现平滑滤波器（高斯、均值）和锐化滤波器（拉普拉斯、Sobel），以及如何在频域通过乘法实现等效的滤波效果。 2. 图像增强与复原技术 此部分关注如何改善图像的视觉质量，并利用数学模型补偿成像过程中的缺陷。 空间域增强技术： 详细介绍直方图均衡化（Histogram Equalization）及其自适应变体（如AHE, CLAHE）的原理与实现，用于提高图像的对比度。同时，讨论非线性点处理技术（如伽马校正）对亮度层级的调整。 图像复原（Restoration）： 重点研究如何建模退化函数（如运动模糊、散焦）并应用逆滤波技术。深入讲解维纳滤波（Wiener Filter）如何在噪声与信号失真之间找到最佳的平衡点，实现更鲁棒的图像复原。 盲解卷积： 探讨在退化函数未知的情况下，如何通过迭代或正则化方法（如Tikhonov正则化）来估计原始图像和退化核的复杂问题。 --- 第二部分：形态学、分割与特征提取的几何视角（Morphology, Segmentation, and Geometric Feature Extraction） 本部分转向图像内容的结构化分析，侧重于如何从像素层面提取出具有几何意义的特征，并最终实现图像的有效分割。 3. 数字形态学（Mathematical Morphology） 形态学是处理图像中对象形状和结构的强大工具集。 基本运算： 详细阐述结构元素（Structuring Element）的概念，并解释膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）、开运算（Opening）和闭运算（Closing）的数学定义及其在去除噪声、平滑边界和填充孔洞中的作用。 高级形态学应用： 介绍形态学梯度、顶帽变换（Top-Hat Transform）和底帽变换（Bottom-Hat Transform）在提取亮/暗结构和增强局部对比度中的实际用途。探讨形态学骨架化（Skeletonization）在形状描述中的价值。 4. 图像分割的核心策略 分割是将图像划分为具有相似属性的互斥区域的过程，是高级视觉任务的基础。 阈值分割： 深入分析Otsu’s方法（最大类间方差法）的理论依据，并介绍多阈值分割的迭代方法。 区域生长与边缘检测： 阐述如何利用边缘信息（Canny, LoG/DoG）作为分割的先验知识。详细介绍区域生长算法（Region Growing）的合并标准和停止准则，以及分水岭算法（Watershed Algorithm）在复杂场景下的应用与过度分割（Over-segmentation）问题的解决策略（如标记引导）。 基于能量函数的分割： 引入活动轮廓模型（Active Contours/Snakes）和水平集方法（Level Set Methods），解释它们如何通过最小化能量泛函来实现对目标边界的精确拟合，特别是在处理噪声较大或边界不清晰的图像时。 --- 第三部分：现代计算视觉与深度学习前沿（Modern Computational Vision and Deep Learning Frontiers） 本部分关注现代计算机视觉中至关重要的、基于机器学习和深度神经网络的范式转变，重点在于算法的架构、训练与应用。 5. 经典特征描述符与几何匹配 在深度学习兴起之前，高效的手工设计特征描述符是实现目标识别和三维重建的关键。 局部特征描述： 详细解析SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的生成流程，包括尺度空间构建、关键点定位和描述子生成。讨论它们对仿射变换和光照变化的鲁棒性。 图像配准与匹配： 介绍基于特征点匹配的几何变换估计，如使用RANSAC（随机采样一致性）算法来鲁棒地估计单应性矩阵（Homography）或本质矩阵（Essential Matrix），以应对外点干扰。 6. 卷积神经网络（CNN）的架构与优化 本章作为连接传统算法与现代AI的关键桥梁，专注于图像分析领域最主流的深度学习模型。 基础架构解析： 详细剖析AlexNet, VGG, ResNet（残差网络）等经典CNN架构的设计哲学，特别是残差连接、批归一化（Batch Normalization）和池化层的数学作用。 应用范式： 深入探讨图像分类、目标检测（如YOLO和Faster R-CNN系列的核心思想）和语义/实例分割（如U-Net和Mask R-CNN）的算法框架，重点在于如何设计损失函数和网络头部以适应不同的任务目标。 模型训练与调优： 涵盖优化器（Adam, SGD with Momentum）的选择、学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）、数据增强（Data Augmentation）的技术细节，以及过拟合的诊断与正则化方法（Dropout, L2正则化）。 --- 第四部分：高级主题：三维重建与数据驱动的优化（Advanced Topics: 3D Reconstruction and Data-Driven Optimization） 本卷探索将二维分析提升到三维空间的计算方法，以及现代算法设计中对优化理论的依赖。 7. 几何重建与视觉测量 理解图像如何编码空间信息是实现机器人导航和增强现实的基础。 相机几何与标定： 介绍针孔相机模型、内参矩阵（Intrinsic Matrix）和外参矩阵（Extrinsic Matrix）的含义。详细讲解平面板标定（如张氏标定法）的数学流程，以及如何利用标定结果消除镜头畸变。 立体视觉与深度估计： 阐述双目视觉系统的基本原理，重点解析立体匹配（Stereo Matching）算法，包括块匹配法、代价空间构建和全局优化（如Graph Cut/MRF/CRF）在精细深度图生成中的作用。 SfM（Structure from Motion）概述： 简要介绍如何通过运动恢复结构，从多视角图像中同时估计相机位姿和场景的三维点云。 8. 基于优化理论的算法实现 许多高效的图像算法最终归结为一个可最小化的目标函数。 梯度下降族算法： 巩固对梯度下降、牛顿法和拟牛顿法（BFGS）在最小化图像能量函数（如图像去噪中的Total Variation Minimization）中的应用。 稀疏表示与字典学习： 探讨图像信号的稀疏性假设，介绍K-SVD等算法如何学习数据驱动的字典，用于高效的图像去噪、压缩感知（Compressed Sensing）中的图像恢复问题。 --- 结语： 本导览所涵盖的知识体系，从经典的傅里叶分析和形态学，到现代的深度学习架构和三维几何重建，构成了一套完整的、面向工业界和学术界需求的图像分析算法库。读者将通过掌握这些核心技术，有能力构建、分析和优化复杂的视觉系统。

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