Human Ear Recognition by Computer pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bhanu, Bir/ Chen, Hui

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:

价格:765.00

装帧:

isbn号码:9781848001282

丛书系列:

图书标签:

• 耳部识别
• 计算机视觉
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• 深度学习
• 图像处理
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• 生物识别

好的，这是一份关于一本名为《计算机视觉中的图像处理技术》的图书简介。 《计算机视觉中的图像处理技术》 图书简介 随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉已成为现代科技领域中最具活力和影响力的分支之一。从自动驾驶汽车到医疗影像分析，从智能安防系统到增强现实应用，计算机视觉正以前所未有的速度渗透并重塑着我们的世界。然而，这一切成就的基石，在于对图像信号的精确处理与理解。 《计算机视觉中的图像处理技术》一书，旨在深入探讨和系统梳理支撑现代计算机视觉应用的核心图像处理技术。本书并非仅仅罗列算法，而是侧重于从底层物理原理出发，结合实际工程应用中的挑战，构建起一个全面、深入且实用的技术知识体系。本书的结构设计考虑到了从初学者到资深工程师的学习需求，力求在理论深度与实践广度之间找到完美的平衡点。 第一部分：数字图像基础与预处理 本书的开篇聚焦于数字图像的本质。我们首先详细阐述了图像采集过程中的噪声模型、采样与量化理论，这对于理解后续处理的局限性至关重要。随后，本书深入探讨了空间域和频率域的图像增强技术。 在空间域，我们详细介绍了各种点处理、灰度变换（如直方图均衡化及其自适应方法，如限制对比度自适应直方图均衡化 CLAHE），并分析了它们在改善图像视觉质量和提高后续算法性能方面的作用。特别地，本书对局部增强技术进行了深入剖析，强调了如何在保持图像整体结构的同时，突出关键区域的细节。 频率域的处理是本书的重点之一。我们详细解释了傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）在图像分析中的应用。通过频率域的视角，我们系统地讲解了滤波技术，包括平滑滤波（如高斯滤波器、均值滤波器）和锐化滤波（如拉普拉斯算子、梯度算子）。更进一步，本书深入探讨了高通、低通和带阻滤波器的设计原理，并着重介绍了如何利用频域分析来识别和消除周期性噪声。 第二部分：图像去噪、复原与形态学 噪声是所有真实世界图像处理面临的头号难题。《计算机视觉中的图像处理技术》用大量篇幅来应对图像去噪问题。我们不仅覆盖了经典的线性滤波方法，更引入了非线性滤波技术，如中值滤波、双边滤波（Bilateral Filtering）和引导滤波（Guided Filtering），并对比了它们在保留边缘信息方面的优劣。 进入高级去噪范畴，本书系统介绍了基于变换域的去噪方法，包括小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析中的应用，以及经验模态分解（EMD）在非平稳信号去噪中的潜力。对于更具挑战性的真实世界噪声（如高斯白噪声、椒盐噪声、散斑噪声），我们详细介绍了迭代阈值和基于字典学习的稀疏表示去噪模型。 图像复原部分，本书将复原问题建模为逆问题，并详细讲解了点扩散函数（PSF）的估计方法（盲解卷积）和反卷积技术，如维纳滤波（Wiener Filtering）和正则化方法（如 Tikhonov 正则化）。 形态学处理作为处理图像结构和形状的关键工具，在本书中占据重要地位。我们详细阐述了二值图像和灰度图像上的基本形态学操作——腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并基于这些基本操作推导出了更复杂的形态学算法，如骨架化（Skeletonization）、顶帽变换（Top-Hat Transform）以及基于形态学梯度操作的边缘检测方法。 第三部分：边缘、角点与区域分割 计算机视觉任务的核心在于识别图像中的关键特征。本书系统地介绍了各种经典的特征提取方法。 在边缘检测方面，我们不仅仅停留在 Canny 算子，而是深入分析了 Sobel、Prewitt、Roberts 算子的数学基础，并探讨了尺度空间理论在多尺度边缘检测中的应用，如高斯尺度空间理论。 角点和兴趣点是后续目标跟踪和匹配的基础。本书详细介绍了经典角点检测算法，如 Harris 角点检测器，并深入剖析了更鲁棒的尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理，解释了它们如何通过构造特征描述子实现对尺度和旋转变化的鲁棒性。 图像分割是连接图像处理与高级语义理解的桥梁。本书从不同的角度审视分割问题： 1. 基于阈值的分割： 详细讲解了大津法（Otsu’s Method）的统计学基础及其局限性，以及自适应阈值处理技术。 2. 基于区域的分割： 深入探讨了区域生长、分水岭算法（Watershed Algorithm）的原理、挑战（如过度分割）及其改进方法。 3. 基于边缘的分割： 阐述了活动轮廓模型（Active Contour Models，或称 Snakes）的能量最小化原理。 第四部分：变换与高级表示 为了从不同的视角分析图像，变换技术是不可或缺的工具。本书对霍夫变换（Hough Transform）进行了全面的讲解，包括其如何有效地检测直线、圆乃至更复杂的参数化形状，并讨论了其在实际应用中面临的计算复杂度和噪声敏感性问题。 此外，本书还专门辟出一章讨论了小波变换（Wavelet Transform）在图像分析中的多分辨率特性，以及它如何被用于图像压缩和特征提取。最后，我们简要介绍了傅里叶描述子和轮廓表示方法，为后续的形状分析打下基础。 面向读者与特色 《计算机视觉中的图像处理技术》理论严谨，公式推导清晰，同时配有大量具有代表性的代码示例和实际案例分析。本书内容覆盖了从传统到现代图像处理技术的完整谱系，是计算机视觉、模式识别、机器人学、遥感和医学影像等领域研究生、研究人员以及相关行业工程师的理想参考书。通过系统学习本书，读者将能够深刻理解图像处理算法背后的物理意义和数学原理，从而能根据具体应用场景，设计、选择并优化出最合适的图像处理流程，有效解决复杂的视觉感知问题。

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