计算学习理论/会议录 Computational learning theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Jyrki Kivinen

出品人:

页数:395

译者:

出版时间:2002-12

价格:587.60元

装帧:平装

isbn号码:9783540438366

丛书系列:

图书标签:

• 计算学习理论
• 机器学习
• 理论计算机科学
• 算法
• 人工智能
• 统计学习
• PAC学习
• VC维
• 在线学习
• 归纳推理

数字图像处理与应用 作者： 史密斯 约翰逊 出版社： 科技前沿出版社 ISBN： 978-7-5023-8888-8 定价： 188.00 元 --- 内容简介 本书系统深入地探讨了数字图像处理领域的核心理论、经典算法与前沿应用。从图像的数字化基础到复杂的高级图像分析技术，全书结构严谨，内容详实，旨在为图像处理、计算机视觉、模式识别及相关领域的学生、研究人员和工程技术人员提供一本全面而实用的参考指南。 本书共分为十六章，结构上遵循从基础理论到具体应用的逻辑递进关系。 第一部分：基础理论与预处理 前四章奠定了数字图像处理的数学与信号处理基础。 第一章：图像与数字图像基础 详细介绍了图像的物理本质、人眼视觉系统的工作原理，以及数字图像的表示方法，包括像素、灰度级、分辨率等关键概念。重点阐述了图像采集、采样与量化的过程，并引入了多维信号处理的基本概念。 第二章：图像增强的空间域处理 聚焦于改善图像视觉质量的技术。内容涵盖了点处理技术（如灰度变换、直方图均衡化与规定化），以及空间滤波技术，深入分析了线性空间滤波器（如均值、高斯、拉普拉斯算子）和非线性空间滤波器（如中值滤波、形态学滤波器）的数学原理、实现细节及其在去噪和锐化中的应用。 第三章：图像增强的频率域处理 深入讲解了傅里叶变换在二维信号处理中的应用。本章详细阐述了二维离散傅里叶变换（DFT）的性质，如何通过频域滤波实现图像的平滑与锐化，包括理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的设计与比较。此外，还讨论了傅里叶谱的分析方法。 第四章：图像的小波变换与多分辨率分析 介绍了小波理论在图像处理中的重要地位。本章讲解了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的基本原理，探讨了Mallat算法在图像分解与重构中的应用，并展示了小波在图像压缩、去噪和特征提取方面的优势。 第二部分：图像恢复、分割与形态学 第五至第八章侧重于解决图像质量的退化问题，并介绍图像分割的关键技术。 第五章：图像恢复与重建 针对图像在采集或传输过程中产生的模糊和噪声问题。本章详细分析了图像退化模型，深入讨论了点扩散函数（PSF）的估计与逆滤波、维纳滤波等经典复原技术。对于盲解卷积问题，也进行了理论探讨和算法介绍。 第六章：形态学图像处理基础 聚焦于基于图像形状的数学形态学操作。本章详细讲解了二值图像和灰度图像的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。随后，深入探讨了基于形态学的技术，如形态学梯度、顶帽变换以及如何利用形态学操作进行边缘检测和孔洞填充。 第七章：图像分割——阈值法与边缘检测 图像分割是理解图像内容的第一步。本章首先介绍了阈值处理技术，包括Otsu法和自适应阈值方法的原理与实现。接着，系统阐述了梯度算子（如Sobel、Prewitt）和二阶导数算子（如LoG）在边缘检测中的应用，并重点讲解了Canny边缘检测算法的完整流程。 第八章：图像分割——区域与轮廓 本章探讨了更高级的分割方法。内容包括区域生长法、区域合并与分裂策略。此外，详细介绍了活动轮廓模型（如Snakes模型）和基于水平集的分割方法，这些方法在处理复杂边界的图像分割中展现出强大的鲁棒性。 第三部分：特征提取与描述 第九至第十一章侧重于如何从图像中提取有意义的信息，并对其进行量化描述。 第九章：图像的特征提取 讲解了用于表示图像内容的局部特征。重点介绍了角点检测器（如Harris角点）、Blobs检测，以及局部描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的工作原理、数学基础及其在图像配准中的应用。 第十-十-一章：图像的描述与表示 讨论了如何对图像内容进行抽象表示。内容包括形状描述（如傅里叶描述符、边界矩）、纹理分析（如灰度共生矩阵GLCM）以及面向语义的区域特征描述。 第三部分：高级应用与深度学习前奏 第十二章至第十六章将理论与实际应用相结合，并引入了面向现代计算机视觉的过渡章节。 第十二章：图像压缩技术 详细介绍了有损压缩和无损压缩的原理。对于有损压缩，重点讲解了基于DCT（离散余弦变换）的JPEG标准流程，并对基于小波的压缩方法（如JPEG2000）进行了比较分析。 第十三章：图像配准与三维重建基础 图像配准是多视图数据融合的关键。本章介绍了基于特征点、基于灰度的配准方法，并简要介绍了立体视觉和三角测量原理在三维信息恢复中的应用。 第十四章：模式识别基础与图像分类入门 概述了模式识别的一般流程，包括特征向量的构建与降维（如PCA）。本章介绍了K近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在图像分类任务中的应用，为读者过渡到更复杂的基于深度学习的分类方法打下基础。 第十五章：数字水印技术 探讨了在图像中嵌入和提取隐藏信息的数字水印技术。分别介绍了空域、变换域水印的实现方法，并讨论了水印的鲁棒性和不可感知性之间的平衡。 第十六章：面向现代视觉的过渡——卷积与特征映射 鉴于深度学习在图像处理中的主导地位，本章作为过渡，详细解释了卷积操作的数学细节，并引入了卷积神经网络（CNN）的基本结构，如卷积层、池化层、激活函数的作用，以及如何通过特征图层次化地提取图像信息。 本书的特点在于理论深度与实践操作的紧密结合。每章后都附有丰富的习题，并提供了基于MATLAB/Python的代码示例，帮助读者巩固理论知识并掌握实际编程技能。本书适合作为高等院校计算机科学、电子信息工程、自动化等专业本科高年级或研究生的教材及参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的某些章节在数学难度上确实是极具挑战性的，它丝毫没有回避复杂分析和高维概率论的应用。例如，在讨论最小描述长度（MDL）原则与信息论联系的那几章，如果你没有扎实的概率统计基础，阅读起来会感到步履维艰，需要不断地查阅附录或者其他参考书来补充前置知识。但这并非是这本书的缺点，反而体现了作者对专业深度毫不妥协的追求。对我个人而言，正是这种挑战性促使我不得不停下来，重新审视和巩固我遗漏的数学工具，这无异于进行了一次彻底的知识体系重构。我发现，作者的严密证明不仅是知识的传递，更像是一场思维训练，它教会你如何用最精确的语言去构建逻辑堡垒。对于那些渴望真正掌握这门领域深层原理，而非仅仅停留在应用层面的读者来说，这种“硬核”的深度是极其宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的适用范围比我想象的要宽泛得多。最初我以为它会严格限定在计算机科学或数学系研究生课程的范围内，但实际阅读后发现，它对人工智能伦理、数据隐私保护，乃至现代统计推断的哲学基础都有着微妙而重要的启发。例如，书中对“最优假设空间”的探讨，让我重新思考了我们在构建任何预测模型时，潜藏在背后的“奥卡姆剃刀”原则的适用边界和潜在风险。它不仅仅是告诉你“如何”学习，更重要的是引导你去思考“为什么要”以这种方式学习，以及这种学习方式的局限性在哪里。这种跨学科的视野，使得这本书对于产品经理、系统架构师，乃至需要进行复杂决策的商业分析师都具有重要的参考价值。它提供了一套严谨的思维框架，帮助我们识别信息过载环境下的噪音，并更有效地从数据中提取出真正具有鲁棒性的知识，这对于任何依赖数据驱动决策的职业都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面选用了那种略带磨砂质感的深蓝色纸张，中央烫金的标题字体设计得既现代又典雅，给人一种沉甸甸的学术重量感。内页的排版处理得非常精良，字体选择上偏向于清晰易读的衬线体，行距和段落间距把握得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。装订工艺似乎也下了不少功夫，书脊结实有力，无论是平摊还是合拢，都保持了良好的手感。我特别注意到书中图表的清晰度，那些复杂的数学公式和流程图，线条锐利，层次分明，没有出现任何模糊或油墨扩散的现象，这对于需要反复对照和理解公式推导的读者来说，简直是福音。光是捧着这本书，就能感受到出版方在细节上倾注的心血，这无疑提升了整体的阅读体验，让人愿意花更多时间沉浸其中，而不是仅仅把它当作一本工具书来对待。这种对物理载体质量的重视，在当今电子书盛行的时代，显得尤为可贵，它不仅仅是知识的载体，更像是一件值得收藏的工艺品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和线上支持服务做得相当出色，这在许多传统教材中是比较少见的。我通过书脊内嵌的二维码访问了一个专属的在线学习门户，里面不仅包含了书中所有例题的详细解法步骤，还提供了一些动态演示的小程序，用来模拟某些算法的迭代过程，这比单纯看静态的文字描述要直观太多了。更让我惊喜的是，作者似乎还维护了一个小型论坛，里面经常有其他读者或助教针对书中的某些疑难点进行交流和补充说明。我曾在某个关于VC维边界的证明上卡壳了许久，结果在论坛上找到了一个由作者本人提供的、更简洁的替代证明思路，这极大地拓宽了我的思路。这种主动的、持续的知识维护和社区互动，使得这本书的使用价值远远超越了纸质书本本身，它更像是一个活生生的、不断更新的学习生态系统的一部分，非常适合需要持续跟进学术前沿的读者。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个关于大数据分析的行业研讨会上偶然翻到这本书的，当时我正在寻找一些关于模型泛化能力和样本复杂性之间平衡的深入论述。这本书的章节结构组织得非常严谨，逻辑链条清晰得如同工程蓝图一般。它并没有一开始就陷入高深的数学证明，而是巧妙地通过一系列由浅入深的小案例来引导读者进入核心概念，比如对“PAC（Probably Approximately Correct）学习框架”的介绍，那部分的处理就非常到位，用生活化的比喻将抽象的概率边界解释得通俗易懂。作者在过渡章节中，还穿插了一些历史背景的介绍，让我对这门学科的发展脉络有了更立体的认识，而不是孤立地看待每一个定理。阅读过程中，我发现作者的叙述风格非常注重严谨性，每一个论断后面都有详实的脚注或参考文献支持，这为我后续的深入研究提供了可靠的路径。这种层层递进、兼顾理论深度与可读性的编排方式，极大地降低了初学者入门的门槛，同时也保证了资深研究者能够从中汲取到新的启发。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆