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出版者:清华大学出版社

作者:李飞

出品人:

页数:337

译者:

出版时间:2007-10

价格:29.50元

装帧:

isbn号码:9787302161653

丛书系列:

图书标签:

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《数字图像处理与计算机视觉：基础理论与前沿实践》 图书简介 本书是一部全面而深入探讨数字图像处理与计算机视觉领域核心概念、关键算法及前沿应用的专业著作。它旨在为图像处理、模式识别、人工智能及相关工程技术领域的学生、研究人员和工程师提供一份坚实的理论基础和丰富的实践指导。全书结构严谨，内容详实，力求在理论深度与工程实用性之间达到完美的平衡。 第一部分：数字图像处理基础 本部分构建了理解和操作数字图像的必要数学和理论框架。 第一章：图像的数字化与表示 详细阐述了模拟图像到数字图像的转换过程，包括采样理论（如奈奎斯特-香农定理的实际应用）、量化技术及其对图像质量的影响。深入讨论了数字图像的基本数学模型，包括二维离散函数表示、图像的几何变换（平移、旋转、缩放）及其在矩阵表示下的实现细节。此外，本章对不同类型的图像数据结构（如位图、矢量图、多光谱图像）进行了比较分析，重点介绍了医学成像和遥感领域常见的高维数据组织方式。 第二章：图像增强技术 本章聚焦于提升图像视觉质量和突出特定特征的常用方法。首先从空间域出发，系统讲解了点运算（如灰度拉伸、阈值处理）和空间滤波技术。在空间滤波部分，详细推导并分析了线性滤波（均值、高斯滤波）和非线性滤波（中值滤波、最大/最小滤波）在降噪和锐化中的作用机制与性能差异。随后，进入频率域处理，详细阐述了傅里叶变换（DFT）在图像分析中的核心地位，包括二维离散傅里叶变换的计算、频率域滤波器的设计（如理想/巴特沃斯/高斯低通/高通滤波器），以及如何利用相位信息进行图像重构。本章还涵盖了同态滤波在亮度校正中的应用。 第三章：图像复原 与增强的主观性不同，图像复原旨在根据对退化过程的数学建模来逆转模糊或噪声的影响。本章首先建立图像退化模型（如卷积模型）。随后，详细介绍并对比了点扩散函数（PSF）已知和未知的复原方法。重点讲解了逆滤波、维纳滤波（Wiener Filter）的理论推导及其在噪声抑制和模糊消除之间的权衡。对于盲复原问题，深入探讨了迭代约束方法和基于先验知识的复原技术，例如Tikhonov正则化在处理病态问题中的应用。 第四章：图像分割 图像分割是理解图像内容的关键前处理步骤。本章分为几个主要流派进行阐述。在基于灰度的方法中，深入探讨了阈值法的局限性，并详细介绍了Otsu法（最大类间方差法）的推导与实现。在区域和边缘检测方面，详细分析了梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）的局限性，并重点讲解了Canny边缘检测算法的完整流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值追踪。此外，本章还介绍了基于区域生长、分水岭算法以及形态学方法在特定分割任务中的应用。 第二部分：计算机视觉核心理论 本部分将视角从像素级别的操作提升到对场景和对象的理解。 第五章：图像变换与特征提取 本章探讨如何从图像中提取具有判别性的、对光照和视角变化具有鲁棒性的信息。首先，深入分析了图像的频域特征和矩不变量（如Hu矩）在形状识别中的应用。随后，重点介绍了几何特征提取技术：如Harris角点检测器、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的详细算法流程、数学基础及其性能对比。本章还讨论了局部描述符的构建，包括HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的经典应用。 第六章：形态学图像处理 形态学基于集合论，是处理二值和灰度图像的强大工具。本章系统介绍了基本运算，如膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）、开运算（Opening）和闭运算（Closing），并分析了它们在填充孔洞、消除噪声和连接断裂结构中的作用。随后，深入探讨了更复杂的形态学结构元素设计、击中与未中变换（Hit-or-Miss Transform）及其在目标匹配中的应用，并拓展至灰度形态学处理。 第七章：图像的几何恢复与三维重建基础 本章关注如何从二维图像中推断出三维世界的信息。详细讲解了相机模型，包括针孔模型、内参矩阵和外参矩阵的标定过程（例如使用棋盘格）。着重分析了立体视觉的基础：视差的计算方法（块匹配算法、动态规划优化）和立体匹配的几何约束。此外，本章还引入了单目深度估计的基础概念和光流法（Optical Flow）的基本原理，为后续的运动分析奠定基础。 第八章：多元统计与模式识别基础 为理解分类问题，本章提供了必要的统计学工具。讲解了特征向量的构建、降维技术（如主成分分析PCA的理论推导与几何解释）。随后，系统介绍了经典的模式识别分类器，包括K近邻（KNN）算法、最小距离分类器和线性判别分析（LDA）。着重分析了贝叶斯分类器在不确定性下的决策制定，并探讨了决策边界的几何意义。 第三部分：现代视觉系统与应用 本部分面向前沿，介绍基于机器学习和深度学习的现代视觉系统。 第九章：传统机器学习在视觉中的应用 在深度学习兴起之前，许多成功的视觉系统依赖于精心设计的特征和强大的分类器。本章回顾了支持向量机（SVM）的核函数技巧及其在图像分类中的应用。详细分析了决策树、随机森林（Random Forests）在处理高维图像特征时的鲁棒性。本章还包括对集成学习方法在提高视觉系统准确性方面作用的讨论。 第十章：深度学习基础与卷积网络（CNNs） 本章作为通往现代人工智能视觉的桥梁，详细介绍了人工神经网络的基本结构、前向传播与反向传播（Backpropagation）的数学推导。重点剖析了卷积神经网络的核心组件：卷积层、池化层、激活函数及其作用。随后，深入分析了经典CNN架构的演进历程，包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，并详细解释了残差连接（Residual Connection）等关键创新点如何解决了深度网络中的梯度消失问题。 第十一章：物体检测与语义分割 本章聚焦于高级视觉任务。在物体检测方面，对比和分析了两阶段检测器（如R-CNN系列）与一阶段检测器（如YOLO、SSD）的内在设计哲学、速度与精度的权衡。在语义分割领域，深入讲解了全卷积网络（FCN）的概念，并详细阐述了U-Net架构在医学图像分割等任务中取得成功的结构性原因（跳跃连接的应用）。 第十二章：视频分析与时间序列处理 本章将理论扩展到时间维度。介绍了视频数据的结构和采集特性。核心内容包括运动估计（如块匹配和相位相关法）、目标跟踪技术（如卡尔曼滤波器在状态估计中的应用、Mean-Shift跟踪、粒子滤波）。此外，本章还涵盖了基础的动作识别方法，探讨了如何利用时空信息进行事件检测与场景理解。 附录 附录部分提供了必要的数学工具回顾，包括线性代数核心概念、概率论与数理统计基础，以及常用的图像处理软件库（如OpenCV）的基本操作指南，以帮助读者快速上手实践。 本书内容覆盖了从底层像素操作到高层语义理解的完整知识体系，是理解和掌握现代数字图像处理与计算机视觉技术的权威参考资料。

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这本书的叙事风格非常具有启发性，它不是那种冰冷、缺乏情感的教科书腔调，而更像是一场由技术先驱带领的“历史回顾与未来展望”。最让我感到惊艳的是它对多媒体发展历史脉络的梳理。作者没有按照时间线平铺直叙，而是选择了一些关键的“技术突破点”作为切入，比如数字音频采样率的确定是如何受限于人耳听觉阈值的，以及图形处理单元（GPU）的诞生如何彻底改变了实时渲染的可能性。这种以“解决问题”为导向的历史回顾，使得每一个技术名词的出现都显得顺理成章，充满了必然性。在探讨网络传输协议时，它没有满足于TCP/UDP的基本介绍，而是深入比较了QUIC协议在低延迟媒体传输中的潜力，以及WebRTC技术如何实现浏览器间的实时音视频通信，这体现了作者紧跟技术前沿的敏锐度。读起来，我仿佛能感受到历代工程师在面对带宽限制和计算瓶颈时所付出的不懈努力。这种对技术演进背后“人”的思考，让原本枯燥的技术学习过程变得引人入胜。

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我对这本书的结构组织逻辑赞赏有加，它采取了一种清晰的“分层递进”策略，确保不同知识背景的读者都能找到自己的切入点。初期的章节，如数字化基础和基本数据表示，讲解得非常耐心细致，即便是对二进制和数字编码一窍不通的人，也能通过直观的比喻快速上手。然后，随着章节深入，难度曲线平滑上升，开始介绍复杂的算法，比如运动补偿和帧间预测在视频压缩中的核心作用。书中对音频处理的讲解尤其到位，它不仅涵盖了傅里叶变换在频谱分析中的应用，还详细区分了无损压缩（如FLAC）和有损压缩（如MP3）在音质与文件大小之间的微妙平衡点。这种精细的层次划分，避免了知识的“断层”，让学习过程如抽丝剥茧般流畅。特别是，书中引入了许多图示和流程图来解释那些抽象的数学模型，这些视觉辅助工具的质量极高，大大降低了理解复杂算法的认知负荷。总体来看，这本书在知识的严谨性与教学的可达性之间找到了一个绝佳的平衡点。

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这本书简直是打开了我对数字世界认知的一扇新窗户！我原本以为自己对图像、声音和视频这些“多媒体”概念已经有所了解，但读完这本书才发现，自己接触的不过是冰山一角。它没有陷入那种晦涩难懂的纯理论堆砌，而是非常巧妙地将底层原理与实际应用场景结合起来。比如，在讲解视频编码时，作者没有直接抛出复杂的数学公式，而是先通过生活中的例子——比如网络直播卡顿、下载速度慢——来引出对压缩效率的思考，然后自然地过渡到DCT变换、量化等核心概念。这种由果溯因的讲解方式，让我这个非科班出身的读者也能迅速抓住重点。尤其让我印象深刻的是关于人机交互界面的部分，它探讨的不仅仅是“好看”的问题，而是深入分析了用户体验的心理学基础，比如“菲茨定律”在触屏设计中的实际运用，以及如何通过动态反馈来提升操作的直观性。书中对新兴技术如虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的介绍也相当前沿，它不仅仅罗列了设备参数，更侧重于讨论沉浸式体验背后的渲染管线和延迟优化，这对于我后续计划从事相关领域的工作来说，提供了坚实的理论支撑和清晰的技术路径图。总而言之，这本书的深度和广度都超出了我的预期，它更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导你深入理解现代信息社会的基石技术。

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读完这本书，我的直观感受是——它太“实战”了！那些市面上常见的、只停留在表面概念介绍的教材，在这本书面前简直黯然失色。它真正做到了“技术”与“应用”的无缝对接。我特别欣赏其中关于内容管理和分发的章节。作者没有简单地介绍数据库结构，而是详细剖析了数字版权管理（DRM）体系的运作流程，包括加密、授权和密钥交换的完整链条。这对于理解我们日常观看的流媒体服务背后的商业逻辑至关重要。更细致的是，它深入探讨了媒体文件的存储格式演进，从早期的QuickTime到如今的MPEG标准，每种格式的优势劣势以及它们在不同平台上的兼容性问题，都有详尽的对比分析。我甚至跟着书中的指引，动手操作了一个简单的流媒体服务器的配置脚本，虽然过程有些波折，但那种亲手搭建起一个小型媒体传输系统的成就感，是单纯看理论无法比拟的。这本书的案例库非常丰富，每一个技术点背后都有一个鲜活的产业案例支撑，让你清晰地看到这些技术是如何在现实世界中创造价值的。对于希望将理论知识转化为实际生产力的人来说，这本书无疑是本极佳的实战指南。

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这本书给我最大的启发在于它对“多模态信息融合”的深刻洞察。现在我们身处的时代，早已不是单一的文本或单一的图像的世界，而是各种信息形态交织在一起的复杂环境。这本书的一个亮点就是它并未将音频、视频、文本视为孤立的技术模块，而是着重分析了它们如何协同工作，共同构建更丰富的用户体验。例如，在讲解多媒体检索时，它不仅仅讨论了基于内容的图像检索（CBIR），更进一步探讨了如何结合语音识别的结果和视频中的时间戳信息，实现跨模态的精确内容定位。书中对新兴的沉浸式媒体（如全景视频）的处理方式非常前瞻，它不仅关注了360度视频的采集和编码，还深入探讨了用户注视点预测（Gaze Prediction）技术在带宽优化中的关键作用——只对用户最可能观看的区域进行高码率传输，这体现了极强的工程智慧。这本书引导我跳出了单一技术的思维定式，开始以一个系统整合者的角度去思考如何利用多种技术手段，创造出更智能、更具感知力的数字产品和服务。它为我打开了一个广阔的、跨学科的视野。

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