Algorithms for Image Processing and Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley Computer Publishing

作者:J.R.Parker

出品人:

页数:417

译者:

出版时间:1997

价格:55$

装帧:Paperback

isbn号码:9780471140566

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• image
• algorithms
• 程序设计
• vision
• processing
• for
• computer
• 图像处理
• 计算机视觉
• 算法
• 图像分析
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 数字图像处理
• 计算机图形学
• 图像特征提取

揭秘视觉的计算语言：探索图像处理与计算机视觉的深度奥秘 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量图像和视频所包围。从智能手机捕捉的瞬间，到医疗影像中的细微病灶，再到自动驾驶汽车感知周围环境，图像处理和计算机视觉技术正以前所未有的力量渗透到我们生活的方方面面，深刻地改变着我们认识和互动世界的方式。本书并非一本罗列算法名称或提供简单实现的代码手册，而是旨在为读者构建一个坚实的理论框架，深入剖析驱动这一切的底层数学原理、核心概念以及前沿研究思路。 我们并非简单地介绍“如何做”，而是追溯“为何如此”。我们将从最基本的图像表示和处理操作出发，层层递进，揭示其背后的数学逻辑。例如，在图像增强的章节，我们会探讨傅里叶变换如何帮助我们理解图像的频率成分，以及如何利用滤波技术实现锐化或去噪。这不仅仅是关于如何模糊或锐化一张图片，而是关于理解像素值在频域中的表现，以及如何利用数学工具来操纵这些表现以达到期望的效果。 对于图像分割这一计算机视觉的核心任务，我们不会止步于展示各种分割算法的最终成果，而是会深入研究它们所依赖的相似性度量、能量最小化原理以及图论方法。读者将了解到，无论是基于阈值的方法、区域生长法，还是更复杂的图割算法，其背后都蕴含着对图像局部或全局特性的精妙建模。我们将探究如何通过数学公式来量化像素之间的关系，如何构建优化问题来寻找最优的分割边界，以及这些方法在现实世界中面临的挑战和解决方案。 在特征提取和匹配方面，我们将重点关注那些能够捕捉图像本质信息的数学描述符。从经典的SIFT、SURF，到如今广泛应用的深度学习特征，其核心都在于找到能够鲁棒地表示图像局部几何和纹理信息的数学模式。我们会深入分析这些描述符的数学构成，它们如何对尺度、旋转、光照等变化保持不变性，以及它们在图像拼接、目标识别等应用中的关键作用。匹配算法的讨论也将聚焦于如何高效、准确地找到不同图像中的对应特征点，这背后涉及概率模型、优化理论以及数据结构的应用。 运动分析和三维重建是计算机视觉领域极具挑战性的部分。本书将详细阐述光流法的数学原理，探讨如何通过求解偏微分方程来估计像素的运动轨迹。在三维重建方面，我们将从相机模型、投影几何入手，逐步揭示如何从二维图像恢复场景的三维结构。这包括对对极几何、本质矩阵、基础矩阵的深入解析，以及多视图几何中三角测量、束调整等核心算法的数学推导。读者将理解，我们如何通过多个视角的观察，并运用精妙的几何约束，来“看见”一个三维的世界。 此外，我们还将触及机器学习在图像处理与计算机视觉中的广泛应用。虽然本书并非一本纯粹的机器学习教材，但我们会重点介绍那些与视觉任务紧密相关的算法，特别是用于分类、检测和识别的方法。我们将回顾支持向量机（SVM）在图像分类中的作用，探讨卷积神经网络（CNN）为何如此适合处理图像数据，并深入理解其内部的卷积、池化和全连接层所体现的数学思想。对于目标检测，我们将分析诸如R-CNN系列、YOLO、SSD等方法的演进，理解它们如何通过边界框回归、置信度预测等数学机制来实现对图像中目标的精确定位和分类。 本书的叙述风格注重严谨的数学推导和清晰的逻辑阐述。我们相信，只有深刻理解了背后的数学原理，才能真正掌握这些强大的视觉技术，并将其灵活应用于解决复杂问题。我们将避免使用晦涩难懂的术语，力求将复杂的概念以最易于理解的方式呈现。每一个公式的推导，每一个算法的构建，都将伴随着详尽的解释和直观的图示，帮助读者建立起对这些技术的直观认识。 通过阅读本书，您将获得： 扎实的数学基础： 掌握线性代数、微积分、概率论、统计学以及优化理论等在图像处理与计算机视觉中的关键应用。 深刻的算法理解： 不仅了解算法的步骤，更能洞悉其内在的数学逻辑和设计哲学。 解决实际问题的能力： 能够根据具体任务的需求，选择、调整和应用合适的视觉技术。 对前沿研究的洞察： 为进一步探索深度学习、生成模型等新兴领域打下坚实基础。 本书适合所有对计算机视觉和图像处理充满好奇的学习者，包括计算机科学、电子工程、人工智能等相关专业的学生，以及希望将视觉技术应用于自身研究或开发的工程师和研究人员。我们相信，这本书将成为您在探索视觉世界的计算语言时，一本不可或缺的良伴。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

对于那些已经在这个领域摸爬滚打了一段时间的从业者来说，这本书依然具有极高的价值。它提供了许多我之前未曾接触过的，或者只是略知一二的高级主题。例如，书中对多视角几何的讲解，以及如何在三维重建中使用这些知识，是我之前一直想要深入了解但缺乏系统性资料的部分。作者在讲解这些复杂概念时，依然保持了清晰的逻辑和严谨的论证，让我能够理解其背后的数学原理，并将其应用于实际问题。我特别欣赏书中对一些前沿研究方向的介绍，虽然没有深入到论文的细节，但足以让我对未来的发展趋势有一个大概的了解，并且知道从哪里开始进一步的探索。这本书的参考文献列表也非常详尽，为我后续的深入研究提供了宝贵的资源。它就像一个高级知识库，能够不断地为我提供新的灵感和思考方向。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的深入程度确实令人印象深刻。如果你是那种喜欢刨根问底，想要彻底理解算法背后原理的读者，那么这本书绝对不会让你失望。作者并没有停留在“是什么”，而是深入探讨了“为什么”和“如何”。在介绍目标检测算法时，作者不仅仅讲解了算法的流程，还详细分析了不同模型在精度、速度和鲁棒性方面的权衡，甚至探讨了其在不同数据集和应用场景下的优劣。让我受益匪浅的是，书中对各种优化技巧的讨论，例如如何提高模型的训练效率，如何处理不平衡数据集等，这些都是在实际项目中至关重要的细节。我最喜欢的部分是关于图像分割的章节，作者不仅介绍了经典的分割方法，还对最新的深度学习模型进行了详尽的分析，从网络结构的设计到损失函数的选择，都进行了深入的剖析。读这本书的时候，我感觉自己像是在和一位经验丰富的导师对话，他耐心地解答我每一个可能产生的疑问，并且不断拓宽我的思路。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发我独立思考和解决问题的指南。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始我抱着试试看的心态入手了这本书，毕竟市面上关于图像处理和计算机视觉的书籍琳琅满目，很难找到一本真正适合自己的。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的看法。它最大的亮点在于其独特的叙事方式。作者似乎非常有经验，他知道初学者可能会遇到的难点在哪里，并且巧妙地避开了那些容易让人产生畏难情绪的陷阱。书中的语言风格非常流畅自然，不像很多技术书籍那样生硬枯燥。我甚至可以想象到作者在写作时的那种轻松愉快的氛围。而且，这本书非常注重理论与实践的结合。在讲解完一个算法后，作者会提供相关的代码示例，让你能够立即动手尝试，验证自己的理解。我特别喜欢书中的一些小练习，它们恰到好处地巩固了我的学习成果。读这本书的过程，就像是在和一位老朋友聊天，他一边分享着自己的知识，一边鼓励着你去探索。这本书让我对图像处理和计算机视觉的兴趣更加浓厚了。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我惊喜连连的书。它成功的秘诀在于其对细节的极致追求。作者在每一个算法的讲解中，都会细致地分析其数学推导过程，并且解释每一步的意义。这对于我这种喜欢追究细节的人来说，简直是福音。更难得的是，书中还对一些算法的局限性进行了坦诚的讨论，并提出了可能的改进方案。例如，在讲解特征匹配算法时，作者并没有回避其在复杂场景下的失效问题，而是详细分析了可能的原因，并介绍了如何通过多尺度匹配、几何约束等方法来提高鲁棒性。这本书让我明白，真正的技术实力不仅仅在于掌握算法的用法，更在于理解其内在的逻辑和潜在的弱点。我常常会因为书中对某个细节的深入挖掘而感到豁然开朗。这本书让我对图像处理和计算机视觉有了更深刻的认识，也让我更加相信，精益求精是通往成功的必由之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是图像处理和计算机视觉领域的瑰宝！我一直对这两个领域充满好奇，但又常常被那些晦涩难懂的数学公式和抽象概念弄得头昏脑胀。直到我翻开这本书，我才真正找到了指引方向的灯塔。作者并非简单罗列公式，而是以一种极其生动、循序渐进的方式，将那些看似复杂的算法掰开了、揉碎了呈现在读者面前。从最基础的像素操作，到高级的特征提取和场景理解，每一个章节都像是一次精心策划的探险。我尤其喜欢作者在讲解算法时，常常会引用现实生活中的例子，这让那些原本枯燥的理论变得鲜活起来。比如，在介绍边缘检测算法时，作者竟然拿我们日常生活中看到的照片举例，分析如何找出物体的轮廓，让我瞬间茅塞顿开。而且，这本书的排版也做得非常出色，清晰的图示和代码片段穿插其中，极大地提升了阅读体验。每次读完一个章节，我都会感觉自己又掌握了一项新的技能，对这个世界的理解也更深了一层。这本书绝对是任何想要深入了解图像处理和计算机视觉的初学者或者进阶者的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆