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出版者:Cambridge University Press

作者:Wesley E. Snyder

出品人:

页数:452

译者:

出版时间:2004-02-09

价格:USD 85.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521830461

丛书系列:

图书标签:

• CV
• Artificial_Intelligence
• 机器视觉
• 图像处理
• 计算机视觉
• 模式识别
• 深度学习
• 人工智能
• 工业检测
• 视觉检测
• 图像分析
• 机器人视觉

好的，这是一份关于一本名为《机械视觉》的图书的简介，内容聚焦于其他可能相关但又不完全是您所指那本书的领域，旨在提供详尽的描述，并且不包含您提到书目的具体内容。 --- 图书简介： 《光影溯源：经典光学与现代成像技术》 引言：穿越光的路 在人类认知世界的历史长河中，光一直是探索未知、理解现实的核心媒介。从伽利略首次将望远镜指向星空，到如今超高分辨率的数字传感器捕捉到微观粒子的运动轨迹，光与我们感知世界的方式紧密相连。然而，要真正驾驭光的力量，我们必须深入理解它的本质——光的波动性与粒子性如何相互作用，以及如何通过精妙的透镜设计、介质控制和信号处理来构建一个可靠的“视觉”系统。 《光影溯源：经典光学与现代成像技术》并非一本专注于工业自动化或机器人导航的书籍，而是致力于为读者构建一个坚实的光学基础，探讨从基础物理原理到前沿成像应用的完整知识体系。本书的核心在于解析光如何被塑造、捕获和转化为可分析的数据，重点关注的是光的物理特性及其在信息获取中的应用，而非聚焦于最终的识别算法或系统集成。 第一部分：光学基础的重建——光的几何与物理 本书的开篇将带领读者重温光学的基石。我们首先会探讨光的几何光学原理，深入解析反射、折射的定律，并详细推导和分析球面镜和透镜系统的像差——特别是球差、像散、彗差和场曲。读者将学习如何使用矩阵光学方法（如光线传输矩阵）来系统地描述光路，这对于理解任何复杂光学系统的设计至关重要。 随后，我们将进入物理光学的领域。光的衍射和干涉现象是理解任何成像系统分辨率极限的关键。本书将详细阐述惠更斯-菲涅耳原理，并应用傅里叶光学理论来分析成像过程中的空间频率响应。我们将讨论光的偏振态，介绍波片和偏振片在控制光照和增强对比度方面的作用，这对于观察非金属材料或特定介质（如液晶）的特性至关重要。 第二部分：成像系统的核心组件与性能评估 现代成像系统，无论是用于科学研究还是消费电子，都依赖于一系列精确制造的组件。本书的第二部分着重剖析这些核心部件的工作原理和设计考量。 高级透镜系统设计： 超越简单的单透镜模型，我们将探讨复合成像系统的设计原则，包括如何优化空气间隙、使用不同折射率的材料（如玻璃、塑料和晶体）来校正色差（消色差和复消色差）。此外，我们还将介绍衍射光学元件（DOE）在波前整形中的新兴作用。 传感器技术与噪声模型： 图像的捕获依赖于光电转换。本书将深入分析几种主流的光学传感器技术，包括CCD和CMOS的工作原理，着重于它们的量子效率（QE）、动态范围和噪声特性（如暗电流、读出噪声）。我们不仅关注信号的采集，更关注如何量化和最小化系统中的随机和系统性噪声源。 光谱成像与调制： 视觉信息不仅仅是强度信息。本章将介绍如何通过滤波器、分光仪和布拉格光栅来分离不同波长的光，实现多光谱和高光谱成像。同时，我们将探讨编码光源和相位调制技术（如结构光照明）在深度感知和三维重建中的应用，重点在于光场在时间和空间上的调制机制。 第三部分：图像的数学表征与处理前置 在光信号被转换为数字矩阵后，如何描述和优化这个数据结构，是后续分析的前提。本书的第三部分侧重于图像的数学建模和质量评估。 调制传递函数（MTF）与点扩散函数（PSF）： 这是一个评估成像系统清晰度的核心指标。我们将详细解释如何从理论上推导系统的MTF，并讨论如何通过实验测量来验证系统的实际性能。系统中的每一个光学和电子元件都会对MTF产生影响，本书将展示如何通过组合这些独立MTF来预测整体性能。 图像恢复与反卷积： 现实中的图像总是受到模糊的影响。本部分将介绍经典的图像去模糊技术，如维纳滤波（Wiener Filtering）和迭代反卷积方法。这些方法依赖于对退化模型的精确估计，我们将探讨如何利用对PSF的了解来有效地逆转成像过程中的损失。 色彩科学基础： 颜色是光与观察者心理的结合。本书将从CIE色彩空间、RGB和Lab等色彩模型的数学转换入手，解释颜色平衡、白点校正以及如何处理传感器响应的非线性问题，确保采集到的颜色信息在不同设备间具有一致性。 结语：超越可见光 《光影溯源》旨在为那些希望在光学工程、精密仪器设计、遥感技术或高级显微成像领域深耕的专业人士提供一个扎实的理论支架。本书的视角是“如何有效地捕捉和描述光场信息”，而非“如何解读这些信息”。它强调的是对光路、介质相互作用、以及如何量化和优化成像质量的深刻理解，为构建任何依赖光作为信息的获取媒介的系统打下不可动摇的基础。 ---

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这本书的魅力，在于它能够将一个复杂而又充满魅力的领域，以一种既严谨又不失趣味的方式呈现给读者。它不像某些书籍那样，上来就堆砌大量的数学公式和术语，而是从最基础的图像形成原理讲起，逐步引导读者深入探索。我尤其喜欢作者在讲解图像增强和去噪等预处理技术时，所采用的“类比”手法。他将这些技术比作“为图像做一次体检”，通过一系列的“诊断”和“治疗”，让图像变得更加清晰和可用。这种方式，让原本枯燥的技术概念变得生动形象，极易理解。而在讲解特征提取算法时，作者更是深入剖析了SIFT、SURF等经典算法的设计思想，例如，为何要引入尺度空间，为何要用方向直方图来描述局部特征。这些深入的剖析，让我对这些算法有了前所未有的深刻理解，不再只是停留在“知道有这个算法”的层面。书中的图示也非常精彩，它们不仅仅是简单的插图，更是能够直观地展示算法的每一步操作，以及它对图像产生的影响。我特别喜欢作者在讲解图像分割时，那些关于区域生长和阈值分割的示意图，它们将抽象的算法原理，以一种可视化的方式呈现出来，极大地降低了理解门槛。总而言之，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于智能视觉的“思维体操”，它让我学会了如何从不同的角度去思考问题，如何去构建和理解复杂的算法。

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当我拿起这本书时，就被其独特的设计风格所吸引。书的封面简洁大方，内页的排版也十分清晰，字体大小适中，给人的阅读体验非常舒适。更重要的是，这本书的内容深度和广度都给我留下了深刻的印象。它并非那种只停留在概念介绍的书籍，而是对机器视觉的各个方面都有着深入的探讨。我尤其欣赏作者在讲解图像处理技术时，所采用的“由现象到本质”的讲解方式。比如，在介绍图像增强时，作者并没有直接给出各种增强算法，而是先分析了图像质量不佳的常见原因，再引出各种增强技术是如何解决这些问题的。这种方式，让我能够更好地理解技术的“来龙去脉”。书中对于机器学习在机器视觉中的应用，更是让我受益匪浅。作者详细介绍了卷积神经网络（CNN）的结构和工作原理，并将其与传统图像处理方法进行了对比，让我对深度学习的优势有了更清晰的认识。我特别喜欢书中关于目标检测和图像分割的章节，作者不仅介绍了各种经典算法，还分析了它们在实际应用中的优缺点，并给出了相应的解决方案。这种贴近实际应用的讲解，让我能够更好地将所学知识应用到实际项目中。而且，书中的代码示例，虽然不至于长篇累牍，却能够精准地展示算法的核心实现，并提供了很好的学习起点。总而言之，这本书为我打开了机器视觉领域的一扇新大门，让我对这个充满活力的学科有了更深入的理解和认识。

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我对这本书的整体印象可以说是“惊艳”。它并没有采用那种枯燥乏味的参数堆砌方式，而是将机器视觉这个相对复杂的领域，以一种引人入胜的方式呈现出来。从开头的图像采集，到中间的图像处理，再到最后的模式识别，整个流程的衔接自然流畅，仿佛一部引人入胜的纪录片。我尤其欣赏作者在讲解核心概念时，所使用的那些巧妙的比喻和直观的图示。例如，在介绍图像分割时，作者将分割过程比作“将一幅画拆解成不同的元素”，让我立刻对这个概念有了感性的认识。而在讲解特征匹配时，作者更是通过一系列生动的场景，展现了从图像中提取关键点并进行比对的过程，使得那些原本抽象的算法，变得易于理解。书中的内容深度非常恰到好处，既没有浅尝辄止，也没有过于深奥到让普通读者望而却步。作者在讲解每一个算法时，都会给出其背后的原理和数学基础，但同时也会用通俗易懂的语言进行解释，并配以丰富的实例，让读者能够真正地理解“为什么”这样做。我特别喜欢书中对于深度学习在机器视觉中应用的章节。作者并没有仅仅停留在介绍模型的名称，而是深入探讨了卷积神经网络（CNN）是如何一步步学习图像特征的，以及不同层级的网络结构在识别任务中扮演的角色。这些讲解，让我对现代机器视觉的发展有了更清晰的认识。此外，书中的代码示例，虽然简洁，但却能够准确地反映算法的核心思想，并提供了很好的实践起点。这本书让我感觉，机器视觉不再是遥不可及的高科技，而是触手可及的、充满魅力的领域。

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初次接触这本书，便被其严谨而又不失灵动的叙事风格深深吸引。它不像某些技术书籍那样，以一种居高临下的姿态，将一堆晦涩难懂的公式和理论砸向读者，而是仿佛一位循循善诱的导师，带领着读者一步步走进机器视觉的奇妙世界。开篇的图像获取章节，作者就以生动的语言，描绘了从光线到数字信号的转化过程，并通过一系列精美的插图，将CCD、CMOS等成像传感器的内部构造以及工作原理，展现在我们眼前，仿佛触手可及。在讲解图像预处理时，作者更是将降噪、增强等技术，比作对图像进行“美容”和“整容”，让原本抽象的概念变得形象生动，极易理解。我尤其赞赏作者在引入滤波技术时，并没有直接跳到数学公式，而是先从人类视觉对模糊和噪声的感知出发，引出滤波的必要性，再逐步深入到各种滤波器的原理和应用。这种由表及里、由浅入深的讲解方式，让我能够更好地理解这些技术背后的逻辑。书中对于特征提取算法的介绍，更是令人拍案叫绝。作者并没有停留在对算法名称的简单罗列，而是深入剖析了SIFT、SURF等算法的设计思想，例如，为何要选择特定的尺度空间，为何要用方向直方图来描述局部特征，这些问题的解答，让我对这些经典算法有了前所未有的深刻理解。而且，书中的代码示例，虽然简洁，却能精准地传达算法的核心思想，让我跃跃欲试，想要亲自去实现和验证。总而言之，这本书不仅是一本技术指南，更是一次美妙的知识探索之旅，每一次翻阅，都让我对机器视觉领域有了更深一层的认知和领悟。

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这本书带给我的阅读体验，可以说是“意犹未尽”。作者在内容的组织上，非常有层次感，从最基础的图像采集，到高级的机器学习应用，每一步都循序渐进，层层递进。我尤其欣赏作者在讲解图像滤波技术时，那种“剥洋葱”式的深入分析。他不仅仅是给出各种滤波器的定义和公式，更重要的是，他会详细解释每种滤波器的原理，以及它在实际应用中产生的效果，并给出相应的权衡利弊。这种细致入微的讲解，让我能够真正地理解这些技术背后的逻辑。书中的图示也做得非常出色，它们不仅仅是简单的示意图，更是能够直观地展示算法的每一步操作，以及它对图像产生的影响。我特别喜欢作者在讲解边缘检测算法时，那些关于图像梯度和方向的示意图，它们将抽象的数学概念，以一种非常直观的方式呈现出来，极大地降低了理解门槛。而且，我发现作者在处理数学公式时，也非常讲究，他会在公式出现的同时，给出详细的文字解释，并用通俗的比喻来辅助理解。这使得即使是对数学不是特别擅长的读者，也能轻松地掌握其中的精髓。总而言之，这本书不仅仅是在教授“如何做”，更是在引导读者去思考“为什么这样做”。它培养的是一种解决问题的能力，一种对技术原理的深刻理解。我感觉，这本书就像一座宝藏，每一次翻阅，都能从中挖掘出新的知识和启发。

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这本书的魅力，在于它能够将一个复杂而又充满魅力的领域，以一种既严谨又不失趣味的方式呈现给读者。它不像某些书籍那样，上来就堆砌大量的数学公式和术语，而是从最基础的图像形成原理讲起，逐步引导读者深入探索。我尤其喜欢作者在讲解图像增强和去噪等预处理技术时，所采用的“类比”手法。他将这些技术比作“为图像做一次体检”，通过一系列的“诊断”和“治疗”，让图像变得更加清晰和可用。这种方式，让原本枯燥的技术概念变得生动形象，极易理解。而在讲解特征提取算法时，作者更是深入剖析了SIFT、SURF等经典算法的设计思想，例如，为何要引入尺度空间，为何要用方向直方图来描述局部特征。这些深入的剖析，让我对这些算法有了前所未有的深刻理解，不再只是停留在“知道有这个算法”的层面。书中的图示也非常精彩，它们不仅仅是简单的插图，更是能够直观地展示算法的每一步操作，以及它对图像产生的影响。我特别喜欢作者在讲解图像分割时，那些关于区域生长和阈值分割的示意图，它们将抽象的算法原理，以一种可视化的方式呈现出来，极大地降低了理解门槛。总而言之，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于智能视觉的“思维体操”，它让我学会了如何从不同的角度去思考问题，如何去构建和理解复杂的算法。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我留下的第一印象是它极具“逻辑美”。作者在内容的组织上，非常有条理，从基础到进阶，每一步都衔接得天衣无缝。我之前阅读过一些机器视觉的书籍，但往往会感到内容分散，缺乏连贯性，而这本书则完美地解决了这个问题。我尤其赞赏作者在讲解图像处理算法时，那种“化繁为简”的能力。他能够将复杂的数学原理，通过生动的语言和精美的图示，转化成易于理解的概念。例如，在介绍傅里叶变换在图像处理中的应用时，作者并没有直接给出复杂的数学推导，而是从信号的频谱分析出发，生动地解释了傅里叶变换在频域中对图像进行滤波的原理。这种讲解方式，让我这个非数学专业背景的读者，也能轻松地掌握其中的奥秘。书中对于一些经典特征提取算法的讲解，更是让我眼前一亮。作者深入剖析了SIFT、SURF等算法的设计理念，解释了为何要提取尺度不变性特征，为何要用方向直方图来描述局部信息。这些深入的剖析，让我对这些算法有了前所未有的深刻理解。而且，书中的代码示例，虽然简练，却能精准地传达算法的核心思想，并为读者提供了很好的实践起点。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次关于智能视觉的“思想启蒙”。它让我看到了机器视觉的巨大潜力和广阔前景，也激发了我深入探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，第一感觉是它非常“厚实”，但这并不是指篇幅冗长，而是指其内容的分量和深度。作者显然花费了大量的心思来组织和构建这本书的知识体系。它从最基础的图像形成原理讲起，逐步深入到各个层面的图像处理技术，并最终引向复杂的模式识别和机器学习应用。我尤其喜欢作者在讲解一些经典算法时，那种“刨根问底”式的深入分析。比如，在介绍边缘检测时，作者不仅仅是列举了Sobel、Canny等算法，还详细解释了它们各自的优劣势，以及在不同场景下的适用性。这种细致入微的讲解，让我能够真正地理解这些算法的“灵魂”。书中的图示也做得非常出色，它们不仅仅是简单的示意图，而是能够清晰地展示算法的每一步操作，以及它对图像产生的影响。我特别喜欢作者在讲解特征提取时，那些关于尺度空间、梯度方向的图示，它们将抽象的数学概念，变得可视化，极大地降低了理解门槛。而且，我发现作者在处理数学公式时，也非常讲究，他会在公式出现的同时，给出详细的文字解释，并用通俗的比喻来辅助理解。这使得即使是对数学不是特别擅长的读者，也能轻松地掌握其中的精髓。这本书给我最深的感受是，它不仅仅是在教授“如何做”，更是在引导读者去思考“为什么这样做”。它培养的是一种解决问题的能力，一种对技术原理的深刻理解。我感觉，这本书就像一座宝藏，每一次翻阅，都能从中挖掘出新的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容深度都给我留下了深刻的印象。我拿到这本书的时候，首先被它扎实的纸质和清晰的字体所吸引，这对于长时间阅读来说，是一个非常友好的基础。当我开始阅读时，我发现作者在内容的组织上，有着非常清晰的逻辑脉络。它不像有些书籍那样，上来就抛出大量复杂的公式和概念，而是循序渐进，从最基础的图像形成过程讲起，逐步深入到更高级的应用。我尤其喜欢作者在解释一些核心概念时，所采用的类比和图形化说明。比如，在讲解图像滤波时，作者不仅仅是给出了卷积核的定义和计算过程，还详细阐述了不同大小和形状的卷积核对图像会产生什么样的视觉效果，并配以直观的示例图片，让我能够非常容易地理解高斯滤波、均值滤波等操作的原理和应用场景。此外，书中对于一些经典算法的讲解，比如SIFT、HOG等，都进行了非常详尽的剖析，从算法的提出背景，到核心思想，再到具体的实现步骤，都覆盖得非常全面。对于一些关键的数学原理，作者也尽可能地给出了直观的解释，而不是仅仅罗列公式，这对于我这样的读者来说，无疑减轻了很多理解上的负担。我感觉，这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种解决问题的思维方式。在阅读的过程中，我经常会思考，作者是如何一步步构建起这些算法的，这些算法的优势和劣势在哪里，在实际应用中又会遇到哪些挑战。这本书的设计，让我能够清晰地看到机器视觉技术的发展脉络，以及它在现实世界中的巨大潜力。每一次的阅读，都像是一次与智慧的对话，让我对这个领域有了更深刻的认识和理解。

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这本书的封面设计就颇具匠心，深邃的蓝色背景，搭配着银色流线型的“Machine Vision”字样，仿佛预示着即将开启一场关于智能视觉的探索之旅。当我翻开第一页，迎接我的是一种沉浸式的阅读体验。作者似乎很有意图地构建了一个清晰的学习路径，从最基础的图像采集原理，到复杂的图像处理算法，再到高级的模式识别与深度学习模型，每一步都衔接得恰到好处，令人忍不住想一口气读下去，去揭开那层层迷雾。这本书并非那种堆砌术语的枯燥教材，而是充满了鲜活的案例和生动的比喻，让原本晦涩难懂的概念变得触手可及。例如，在讲解边缘检测时，作者巧妙地引入了人类视觉感知中对轮廓的敏感性，使得读者能够从直观的层面理解为何边缘检测如此重要。而在介绍特征提取时，更是通过一系列精心设计的图示，将SIFT、SURF等经典算法的精髓展现得淋漓尽致，每一个步骤都仿佛在我们眼前徐徐展开，充满了探索的乐趣。我尤其欣赏作者在理论阐述的同时，并未忽略实践的重要性。书中的代码示例，虽然篇幅不至于长到令人望而却步，却足以演示关键算法的实现细节。而且，这些代码片段的组织方式也非常人性化，可以轻松地被读者复制、修改并进行进一步的实验，这种“动手实践”的鼓励，无疑极大地增强了学习的效率和深度。我感觉，这本书就像一位经验丰富的向导，带领着我在浩瀚的机器视觉领域中，稳步前行，不断发现新的风景，每一次翻页，都充满了惊喜与期待。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往未来智能世界的窗户，让我看到了科技进步的可能性，也激发了我深入研究的决心。

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主要讲解中低层级的CV。

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