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出版者:

作者:楊傑 編

出品人:

頁數:179

译者:

出版時間:2010-7

價格:25.00元

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isbn號碼:9787121111723

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機
• 寫的挺好
• 數字圖像處理
• MATLAB
• 圖像處理
• 圖像分析
• 算法
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 技術
• 教材
• 工程

計算機視覺與模式識彆基礎：理論、算法與實踐 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的計算機視覺與模式識彆領域的理論基礎、核心算法以及實際應用指南。我們聚焦於構建機器理解世界的能力，從圖像和信號的底層處理，到高層語義的提取與推理，覆蓋瞭該領域當前最前沿和最經典的技術棧。本書內容結構清晰，邏輯嚴密，力求在保持學術嚴謹性的同時，兼顧工程實踐的可操作性。 第一部分：圖像與信號的數學基礎 本部分是整個視覺係統的基石。我們將從離散信號處理的數學原理齣發，為後續的圖像分析打下堅實的基礎。 1. 連續與離散信號變換： 詳細介紹傅裏葉變換（Fourier Transform）及其在頻域分析中的應用。重點闡述離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）的原理、計算效率以及在周期性信號處理中的作用。引入二維傅裏葉變換在圖像空域到頻域轉換中的重要性，以及如何利用頻域濾波進行噪聲抑製和圖像增強。 2. 小波理論基礎： 介紹小波分析（Wavelet Analysis）的數學框架，包括連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。對比傅裏葉分析在處理非平穩信號時的局限性，闡述小波在多分辨率分析、信號去噪和特徵提取中的優勢。我們將探討Haar小波、Daubechies小波等常用基函數的構造與性質。 3. 矩陣代數與統計學迴顧： 梳理在圖像錶示（如張量錶示）、特徵分解（如奇異值分解 SVD）和優化問題中必需的綫性代數知識。同時，迴顧概率論與數理統計在模式識彆中的應用，如高斯分布、最大似然估計（MLE）和貝葉斯決策理論。 第二部分：經典圖像處理技術深度解析 本部分側重於圖像的預處理、增強、復原和形態學分析，這些是任何高級視覺任務前置的關鍵步驟。 1. 圖像增強與對比度拉伸： 係統介紹空域增強方法，包括直方圖均衡化（Histogram Equalization）及其自適應版本（如CLAHE）。深入探討頻域濾波技術，包括理想、巴特沃斯和高斯低通/高通濾波器的設計與實現，分析其在銳化和模糊化中的效果差異。 2. 圖像去噪與復原： 詳細分析不同類型的噪聲（如高斯白噪聲、椒鹽噪聲）的特性。重點講解經典的空間域去噪濾波器，如均值濾波、中值濾波和維納濾波（Wiener Filter）。在圖像復原方麵，探討退化模型的建立，並深入講解逆濾波和最小均方誤差（MMSE）復原方法。 3. 形態學圖像處理： 闡述基於集閤論的圖像形態學操作，包括膨脹（Dilation）、腐蝕（Erosion）、開運算（Opening）和閉運算（Closing）。討論形態學在邊緣檢測、骨架化和填充孔洞等特定應用中的高效性。 4. 邊緣與角點檢測： 深入剖析經典邊緣檢測算子，包括Sobel、Prewitt、Roberts算子，並重點分析Canny邊緣檢測算法的完整流程——高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製和雙閾值檢測。介紹Harris角點檢測器的原理及其對光照變化的魯棒性。 第三部分：特徵提取與模式識彆核心理論 本部分轉嚮如何從原始圖像數據中提取有意義的、低維度或高維的特徵錶示，並利用這些特徵進行分類和識彆。 1. 傳統特徵描述子： 詳細介紹用於描述紋理、形狀和局部結構的經典特徵。包括傅裏葉描述子、Hu矩、Zernike矩在形狀分析中的應用。重點講解尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）的構建原理、關鍵點定位和描述符生成機製，及其在圖像配準中的應用。 2. 綫性與非綫性降維技術： 探討特徵空間維度過高帶來的“維度災難”問題。深入講解主成分分析（PCA）的理論推導及其在特徵壓縮中的應用。介紹綫性判彆分析（LDA）作為一種監督式降維方法，用於最大化類間散度和最小化類內散度。 3. 統計模式識彆基礎： 構建基於概率論的分類框架。詳細闡述貝葉斯分類器的原理，包括最小錯誤率貝葉斯決策。深入分析最大似然估計（MLE）和最大後驗概率（MAP）在參數估計中的角色。講解K近鄰（KNN）算法的工作機製和距離度量選擇。 4. 支持嚮量機（SVM）精講： 詳細闡述SVM的理論基礎，包括最大間隔分類器、核函數（Kernel Trick）的原理（如高斯核、多項式核）以及對非綫性可分問題的處理能力。討論軟間隔SVM在處理噪聲數據時的魯棒性。 第四部分：現代計算機視覺與深度學習基礎 本部分引入當代計算機視覺領域的主流技術——深度捲積神經網絡（CNN），並結閤其在實際任務中的應用。 1. 神經網絡基礎迴顧： 簡要迴顧人工神經網絡的基本結構、激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh）和反嚮傳播算法的機製。 2. 捲積神經網絡（CNN）架構： 深入剖析捲積層（Convolution Layer）、池化層（Pooling Layer）和全連接層的數學操作。重點分析經典CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG的結構設計思想，以及殘差連接（Residual Connection）在深層網絡訓練中的重要性。 3. 遷移學習與模型微調： 討論如何在資源受限的情況下利用預訓練模型（如ImageNet上訓練的模型）解決特定視覺任務。詳細介紹模型微調（Fine-tuning）的策略和技巧。 4. 目標定位與語義分割導論： 介紹如何使用CNN解決更復雜的任務。包括基於區域提議（Region Proposal）的目標檢測方法（如R-CNN係列的基本思想），以及初步介紹全捲積網絡（FCN）在像素級語義分割中的應用原理。 第五部分：實踐方法論與工程考量 本部分關注如何將理論知識轉化為可靠的工程應用，強調數據準備、性能評估和係統集成的重要性。 1. 數據管理與預處理流程： 討論如何構建高質量的訓練數據集，包括數據標注、數據增強（如鏇轉、裁剪、色彩抖動）策略的選擇，以及訓練集、驗證集和測試集的劃分原則。 2. 性能評估指標： 詳細介紹用於分類、迴歸和分割任務的關鍵評估指標。分類任務中的混淆矩陣、準確率、精確率、召迴率（Recall）、F1分數和ROC麯綫/AUC值的含義及其適用場景。 3. 優化算法與正則化： 介紹隨機梯度下降（SGD）及其變體（如Momentum, Adam）的工作原理，探討學習率調度對收斂速度和最終精度的影響。講解過擬閤與欠擬閤現象，並介紹L1/L2正則化、Dropout等防止過擬閤的技術。 本書麵嚮對象為高等院校計算機科學、電子工程、自動化等相關專業的本科高年級學生、研究生以及從事圖像處理、模式識彆和人工智能領域的工程師與研究人員。通過學習本書，讀者將能夠係統地掌握視覺信息處理的核心理論，並具備設計、實現和評估復雜視覺係統的能力。

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我之前對圖像處理的概念一直停留在比較模糊的認識，總覺得它是一個非常高深莫測的領域。當我看到這本書的書名時，立刻被吸引住瞭，尤其是“MATLAB實現”這幾個字，讓我覺得學習起來不會那麼枯燥。我希望這本書能夠以一種非常直觀易懂的方式來介紹數字圖像處理的各種技術。比如說，在介紹圖像增強的時候，是否會用生動的例子來展示如何讓模糊的圖片變得清晰，或者讓色彩暗淡的圖片重現生機？我特彆想知道，書中會不會有很多圖示，能夠直觀地展示算法在處理圖像時所産生的效果，比如濾波前後的對比，分割前後的差異等等。另外，關於MATLAB的實現部分，我希望它不是簡單地羅列一些代碼，而是能夠引導我一步步去理解代碼的邏輯。例如，當介紹一個算法時，先講解其原理，然後再給齣對應的MATLAB代碼，並且詳細解釋每段代碼的功能，以及它在整個算法流程中的作用。這樣，我不僅能學會如何使用MATLAB來處理圖像，更能理解其背後的原理，從而舉一反三，自己去嘗試解決其他圖像處理的問題。書中會不會涉及到一些經典的圖像處理應用案例，比如人臉識彆、醫學圖像分析、或者遙reconnaissance技術的初步介紹？我希望這本書能為我打開一扇通往數字圖像處理世界的大門，讓我能夠在這個領域裏進行更深入的學習和探索。

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這本書的書名讓我對接下來的內容充滿瞭期待，尤其是“數字圖像處理”這個核心主題，它涵蓋瞭從圖像采集、增強、復原、分割到特徵提取、識彆等一係列引人入勝的領域。我一直對計算機如何“理解”和“處理”視覺信息感到好奇，而這本書正好滿足瞭這種求知欲。書中會詳細介紹各種圖像處理算法背後的數學原理和理論基礎嗎？例如，在圖像增強部分，是否會深入講解傅裏葉變換、小波變換等在頻率域增強中的應用？對於圖像復原則，拉普拉斯算子、高斯濾波等在降噪和去模糊方麵的作用是否會得到詳盡的闡述？我更關心的是，書中的理論知識是否能夠與實際操作緊密結閤。在“MATLAB實現”這部分，我希望能看到具體、可執行的代碼示例，能夠讓我親手操作，驗證書中的理論。例如，書中是否會提供如何利用MATLAB進行圖像的讀取、顯示、像素操作，以及如何實現各種濾波、邊緣檢測、閾值分割等算法的源代碼？我希望這些代碼不僅能正確運行，還能提供詳細的注釋，解釋每一行代碼的含義和作用，這樣我纔能真正理解算法是如何在MATLAB中實現的。此外，書中是否會涉及一些更高級的主題，比如形態學處理、顔色空間轉換、以及一些經典的圖像分割技術，例如Canny邊緣檢測、Sobel算子等？我希望這本書能夠提供一個堅實的理論基礎，並通過MATLAB的實踐，讓我能夠真正掌握數字圖像處理的核心技術。

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從“數字圖像處理及MATLAB實現”這個書名來看，我預感這本書能夠很好地連接理論與實踐，這一點對我來說非常重要。我一直對圖像處理的原理很感興趣，比如圖像的噪聲是如何産生的？又有哪些方法可以有效地去除這些噪聲？書中是否會詳細解釋不同去噪算法的數學模型，例如均值濾波、中值濾波、高斯濾波等，並且會提供在MATLAB中實現這些算法的代碼？此外，對於圖像的分割，我特彆想瞭解如何通過MATLAB來自動地將圖像中的不同區域區分開來。書中會介紹閾值分割、區域生長法、或者基於邊緣的分割方法嗎？我希望這些方法的講解能夠清晰易懂，並且配有能夠直接運行的MATLAB代碼，讓我可以直觀地看到算法的效果。我非常期待看到書中能夠涵蓋圖像的變換，例如傅裏葉變換在圖像處理中的應用，如何利用MATLAB來實現這些變換，以及它們如何幫助我們分析圖像的頻率特性。當然，我也希望書中不僅僅是枯燥的代碼堆砌，而是能夠通過一些實際的圖像處理案例，來展示這些技術是如何應用的，例如醫學影像分析、遙感圖像處理或者工業缺陷檢測等。總而言之，我希望這本書能夠成為我學習數字圖像處理和MATLAB實踐的得力助手。

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這本書的書名“數字圖像處理及MATLAB實現”準確地捕捉瞭我的學習需求。我一直對計算機視覺和圖像分析領域充滿好奇，而數字圖像處理是其中的基礎。我特彆希望這本書能夠詳細闡述數字圖像處理的理論知識，例如，圖像的幾何變換（鏇轉、縮放、平移）在MATLAB中是如何實現的？書中會講解如何進行圖像的灰度化和二值化嗎？對於圖像增強，書中是否會深入探討不同濾波器的原理和適用場景，例如高斯濾波、中值濾波、拉普拉斯濾波等？我非常看重“MATLAB實現”這一部分，希望它能提供高質量、可運行的代碼示例，能夠讓我通過實踐來加深對理論的理解。我期望書中能夠包含如何使用MATLAB進行圖像的讀取、顯示、以及各種像素級操作的詳細講解。此外，關於圖像的特徵提取，比如邊緣檢測（Sobel, Canny），角點檢測（Harris），書中是否會有具體的MATLAB實現方法？我希望這些代碼能夠帶有清晰的注釋，解釋每一步操作的目的和算法原理。我期待這本書能夠帶領我從入門到掌握數字圖像處理的核心技術，並能在MATLAB環境中靈活運用這些技術來解決實際問題，甚至為我以後深入學習更復雜的計算機視覺算法打下堅實的基礎。

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這本書的書名“數字圖像處理及MATLAB實現”點明瞭它的核心內容，這正是我目前非常感興趣和需要學習的知識點。我一直認為，理論知識固然重要，但如果不能付諸實踐，往往會顯得空泛。而MATLAB作為一款強大的工程計算軟件，在圖像處理領域有著廣泛的應用。我非常期待書中能夠詳細介紹各種數字圖像處理的基本概念和常用算法，比如圖像的采樣與量化，灰度變換，直方圖均衡化，空間域和頻率域的濾波方法，以及圖像復原的常用技術。更重要的是，我希望書中能夠提供大量的MATLAB代碼示例，並且這些代碼是清晰、可讀性強的，能夠幫助我理解算法的實現過程。我特彆希望能看到書中講解如何利用MATLAB實現這些算法，例如，如何加載和保存圖像，如何對圖像進行像素級彆的操作，如何利用MATLAB的內置函數來實現濾波、邊緣檢測、形態學處理等。我希望這些代碼能夠配有詳細的注釋，解釋每一部分代碼的作用和背後的原理，這樣我纔能真正理解並掌握這些技術。此外，書中是否會涉及到一些更高級的主題，比如圖像分割的高級技術，特徵提取的方法，或者圖像識彆的基礎知識？我希望這本書能夠提供一個係統性的學習框架，從基礎理論到實際應用，都能夠得到充分的講解和實踐指導。

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