概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:山东大学

作者:马军英

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-9

价格:19.0

装帧:平装

isbn号码:9787560728582

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
• 高等数学
• 统计学
• 数学
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• 随机过程

《数字图像处理与计算机视觉》 导论：视觉的数字化与计算 本书深入探讨数字图像处理与计算机视觉领域的核心概念、基础理论与前沿技术。我们生活在一个被视觉信息主导的世界，如何让计算机“看懂”并理解这些图像和视频数据，是信息科学、人工智能乃至工程实践中的一个核心挑战。本书旨在为读者提供一个全面而扎实的理论框架，并辅以大量的工程实例，使读者能够掌握从像素级操作到复杂场景理解的全过程。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分聚焦于图像的本质——离散化的信号。我们将从光度学和色彩学的基本原理出发，解释人眼视觉系统与数字传感器（如CCD/CMOS）的工作机制。 1. 图像的数字化表示： 详细阐述采样（Sampling）和量化（Quantization）过程如何将连续的光学信号转化为可计算的数字矩阵。探讨空间分辨率、灰度级与色彩深度对图像质量的影响。色彩空间理论是本章的重点，我们将剖析RGB、CMY、HSV以及CIE La等不同色彩空间的数学转换关系及其在不同应用场景下的适用性（例如，RGB用于显示，HSV用于颜色分割）。 2. 图像增强： 图像增强的目的是改善人眼对图像的感知质量，或为后续的分析处理提供更清晰的输入。 空间域增强： 基于像素点本身的灰度值进行变换。我们将深入研究直方图均衡化（Histogram Equalization）及其自适应版本（如CLAHE）的数学推导和实际效果。线性、非线性点处理（如伽马校正）将被细致分析。 频率域增强： 基于傅里叶变换（Fourier Transform）的理论，我们将探讨图像的低频、高频成分分别对应图像的哪些特征（平滑度与细节）。利用二维离散傅里叶变换（2D-DFT），讲解如何设计理想、Butterworth和高斯滤波器（低通、高通、带通、带阻）来达到平滑噪声或锐化边缘的目的。 3. 图像去噪： 噪声是数字图像采集过程中不可避免的干扰。本章将系统分类噪声类型（如高斯白噪声、椒盐噪声、周期性噪声）。 空间域滤波： 详述线性滤波（均值滤波、高斯滤波）的局限性，并重点介绍非线性滤波器的强大能力，特别是中值滤波（Median Filter）在去除脉冲噪声方面的卓越性能，以及双边滤波（Bilateral Filter）如何在平滑噪声的同时保留边缘信息。 变换域去噪： 利用小波变换（Wavelet Transform）的多分辨率特性，讲解阈值处理（Thresholding）在小波域中实现高效去噪的原理。 第二部分：图像分析与特征提取 本部分侧重于如何从预处理后的图像中提取出有意义的结构信息，这是计算机理解图像内容的基础。 4. 图像复原与恢复： 与增强不同，复原旨在消除由成像系统（如运动模糊、失焦）或传输信道引入的特定退化。我们将讲解退化模型（Degradation Model）的建立，并详细分析维纳滤波（Wiener Filter）的原理及其对噪声和模糊的联合抑制能力。对于盲复原问题，介绍迭代算法的初步概念。 5. 边缘与线段检测： 边缘是图像中最关键的几何特征。本章将从梯度计算出发，讲解Sobel、Prewitt算子的工作原理。重点剖析Canny边缘检测算法的五个步骤（降噪、梯度计算、非极大值抑制、双阈值、边缘连接），阐明其在工程中的鲁棒性。随后，介绍Hough变换（霍夫变换）在直线、圆等参数化形状检测中的应用。 6. 形态学处理： 基于集合论的形态学操作是处理二值图像结构信息的强大工具。详细介绍膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）操作，以及由此衍生的开运算（Opening）、闭运算（Closing）、击中与未中（Hit-or-Miss）变换。这些操作是实现图像去噪、连接断裂结构、提取骨架化特征的基石。 7. 图像分割： 分割是将图像划分为有意义的区域的过程。 阈值分割： 介绍Otsu（大津法）自动确定最佳阈值的原理。 区域生长与合并： 基于像素相似性的区域划分技术。 基于模型的分割： 深入探讨主动轮廓模型（Active Contour Models，或称Snakes）的能量函数最小化方法，以及水平集（Level Set）方法在处理复杂拓扑变化时的优势。 第三部分：计算机视觉与三维重建基础 本部分将视野从二维图像扩展到三维世界的感知与理解。 8. 特征点检测与描述： 现代视觉系统的核心在于提取具有尺度和旋转不变性的局部特征。我们将详细解析SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）算法的构建流程，包括尺度空间构建、关键点定位与描述符生成。此外，还会介绍FAST、BRIEF等更快速的二进制描述符的应用。 9. 图像配准与立体视觉： 图像配准： 介绍如何通过特征匹配（如RANSAC算法用于鲁棒性估计）来确定不同图像间的几何变换关系（仿射变换、透视变换）。 立体视觉（Stereo Vision）： 讲解双目视觉系统的几何模型，包括相机标定、极线几何约束。核心内容是视差图（Disparity Map）的计算，包括块匹配算法（Block Matching）和全局优化方法（如Graph Cuts）的原理。 10. 相机标定与几何变换： 阐述如何通过棋盘格等标定模板，求解相机的内参数（焦距、主点）和外参数（旋转和平移），建立图像坐标系与世界坐标系之间的精确映射关系，这是所有三维重建工作的前提。 结语：迈向深度学习驱动的视觉 本书的最后部分将简要概述传统方法在面对复杂、非结构化场景时的局限性，并引出当前主导计算机视觉领域的新范式——深度卷积神经网络（CNN）。尽管本书的侧重点在于经典的、可解释的信号处理和几何理论，但理解这些基础是有效应用和改进现代深度学习模型的关键。 本书适用于计算机科学、电子工程、自动化、应用数学等专业的本科高年级学生及研究生，是进入图像处理、模式识别和机器人视觉等领域的必备参考书。本书的实践部分鼓励读者利用Python (OpenCV, Scikit-image) 或 MATLAB 环境进行编程实现，巩固理论理解。

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拿到这本书时，我的第一印象是“厚重”，分量十足，这大概就是经典教材的标志吧。我翻阅了其中关于大数定律和中心极限定理的章节，感觉作者在处理这些核心定理时，采取了一种非常“温和”的教学策略。他并没有直接抛出复杂的分数形式或积分表达式，而是先用比较直观的语言描绘出这些定律在统计推断中的核心意义——为什么样本均值会趋于总体均值，以及为什么在大量独立同分布的随机变量相加（或相减）后，结果会趋于正态分布。这种从“为什么”到“怎么算”的过渡处理，让我这个非数学专业的读者感到非常受用。书中穿插的习题设计也颇具匠心，从基础的计算题到需要运用多个定理综合分析的应用题，梯度设置得非常合理，让你在完成计算的同时，不断巩固对理论的认识。不过，我个人认为，在某些高级的矩估计和最大似然估计的介绍部分，如果能增加一些现代统计软件（比如R或Python）的代码示例，将会更贴近当前的学术和工程实践需求，让读者在掌握理论的同时，也能立即上手应用，那就更完美了。

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这本书的封面设计得相当朴素，黑色的底色配上白色的宋体字，给人一种严谨、甚至有些古板的感觉。初次翻开，扑面而来的是那种熟悉的、带着油墨香的纸张味道，仿佛一下子把我拉回了大学时代那个昏暗的自习室。内容上，这本书的组织结构非常清晰，从最基础的集合论和函数概念讲起，逐步深入到随机变量、概率分布，再到数理统计的核心——参数估计和假设检验。作者在引入每一个新概念时，都非常注重逻辑的严密性，每一个定理的推导过程都力求详尽无遗，生怕读者有一丝一毫的理解偏差。特别是对于条件概率和独立性的阐述，不仅给出了清晰的数学定义，还配以大量的实际生活中的例子来辅助理解，比如经典的射箭命中率问题、或者股票市场的随机波动模型，这些例子虽然老套，但对于初学者来说确实是极好的入门砖。然而，这种追求极致严谨的风格也带来了一个小小的弊端：对于那些数学基础稍弱的读者来说，开篇的部分可能会显得有些晦涩难懂，需要反复阅读才能跟上作者的思路。整体而言，这是一本值得信赖的参考书，它更像一位一丝不苟的导师，要求你必须扎实地走好每一步。

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这本书的排版设计可以说是中规中矩，没有任何花哨的元素，一切都是为了信息传递的效率服务。字体选择上偏向于清晰易读的黑体和宋体组合，公式和符号的渲染效果非常标准，没有出现任何模糊或排版错误，这对于需要反复核对复杂公式的读者来说，是一个巨大的加分项。我特别留意了统计推断那一章，作者在解释P值（P-value）和置信区间（Confidence Interval）的含义时，用了非常精确的语言界定它们的适用范围和统计学意义，避免了许多初学者容易产生的误解，比如将P值误解为原假设成立的概率。这种对概念边界的清晰划定，体现了作者深厚的学术功底和对教学细节的关注。唯一的遗憾是，这本书在一些更具挑战性的专题探讨上略显保守，比如贝叶斯统计的入门介绍只有寥寥数页，对于希望拓展视野的进阶学习者来说，可能需要另寻他书作为补充。总的来说，它更像是一本极其可靠的“工具书”，而不是一本激发你探索欲的“前沿读物”。

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这本书的语言风格是极其学术化和正式的，几乎没有出现任何口语化的表达，每一个句子都像经过精心打磨的数学陈述。我着重研究了随机过程的初步介绍部分，作者对马尔可夫链的定义和状态转移矩阵的阐述，逻辑链条紧密得如同一个封闭的数学系统。他通过对稳态分布的求解过程，展示了如何从时间演变中提取出系统的长期特性，这部分内容对于理解通信系统或金融建模中的时间序列分析至关重要。然而，正是这种高度凝练的学术语言，使得这本书的阅读体验显得有些“干燥”。在讲解一些涉及物理或工程背景的应用实例时，缺乏生动的背景描述，读者需要自行脑补应用场景才能真正体会到这些数学工具的强大之处。如果作者能在保持数学严谨性的前提下，稍微增加一些富有画面感的应用场景描述，哪怕只是简短的引言，或许能让那些对纯理论感到枯燥的学习者更容易投入其中，培养起对这门学科的热情。

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我对比了手头其他几本同类教材，发现这本书在极值理论和非参数统计方法的介绍上，明显比它们更加详尽和系统化。尤其是在对假设检验中第一类错误和第二类错误的权衡分析上，作者不仅给出了严格的数学推导，还结合了决策论的视角，深入剖析了在不同风险偏好下如何选择检验水平 $alpha$ 的最优值。这种跨学科的视角拓展，极大地提升了教材的深度。书中附带的若干证明过程，虽然对初学者可能构成一定的阅读障碍，但对于志在深入研究的读者而言，却是宝贵的财富，它们确保了理论基础的绝对可靠性。阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一种思维训练的过程，它强迫你以一种高度结构化和逻辑化的方式去处理不确定性问题。唯一的改进空间在于，全书的案例和数据主要集中在传统的经济学和社会科学领域，对于人工智能、大数据分析中常用的高维统计模型和机器学习中的统计基础，探讨得还不够充分，略显时代气息的滞后，期待未来版本能与时俱进。

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