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出版者:Springer

作者:Paolo Favaro

出品人:

页数:263

译者:

出版时间:2006-12-18

价格:USD 69.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781846281761

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
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好的，这是一本图书的详细简介，该书的主题完全围绕着非三维形状估计和图像修复之外的领域展开。 --- 书名： 《跨越疆界：现代光学、信息论与复杂系统建模前沿探索》 内容提要： 本书是一部跨学科的深度研究专著，聚焦于信息论在物理系统分析中的应用、非线性光学现象的精确建模，以及复杂网络动力学的演化规律。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论推导到前沿实验技术的广泛领域，旨在为物理学、电子工程、计算数学以及系统科学的研究者提供一套系统的、富有洞察力的分析框架和实用工具。 第一部分：信息论在随机物理过程中的应用 本部分深入探讨了香农信息论、费希尔信息以及克雷默-拉奥下界等核心概念，并将其应用于分析高噪声环境下的物理信号传输和存储。 第一章：非高斯噪声下的信息极限 本章首先回顾了经典通信理论中对高斯信道的假设与局限性。随后，重点分析了在实际应用中更为常见的非高斯白噪声（如脉冲噪声、$alpha$-稳定噪声）对信息容量和可靠性的影响。我们引入了基于熵率和互信息的度量方法，构建了针对特定噪声模型的信道容量评估模型。通过大量的蒙特卡洛模拟和解析推导，揭示了在某些极端非高斯条件下，传统香农极限的重新定义与修正。 第二章：随机过程的时间演化与熵流 本章关注的是具有时变特性的随机物理系统，例如湍流介质中的波传播或量子退相干过程。我们应用了马尔可夫随机过程理论，并结合了协方差矩阵分析，来追踪系统状态的演化。特别地，引入了非平衡态热力学中的“熵产生”概念，量化了系统在信息传递过程中的不可逆性。讨论了如何利用信息熵来识别和区分不同时间尺度下的主导物理机制。 第三章：基于信息几何的参数估计 信息几何提供了一种独特的视角来研究统计模型的结构。本章将费希尔信息矩阵视为黎曼流形上的度量张量，从而将参数估计问题转化为在特定几何空间中的测地线搜索问题。详细阐述了如何构建由观测数据决定的信息几何结构，并应用到对复杂系统中未知参数的鲁棒估计中，尤其是在传感器网络的时间同步和传感器定位问题上的应用案例。 第二部分：非线性光学现象的精细建模与控制 这部分内容专注于描述和预测在强激光场作用下材料内部发生的非线性光学响应，重点在于建模方法的创新和新现象的探索。 第四章：超快激光与高阶非线性效应 本章详细解析了克尔效应之外的高阶非线性效应，如四波混频（Four-Wave Mixing, FWM）和自聚焦现象的精确数学描述。引入了广义非线性薛定谔方程（GNLSE）的数值求解技巧，重点讨论了高阶色散项（如群速度色散和超谱色散）对超短脉冲形成和演化的关键作用。通过对比不同数值格式（如分裂步傅立叶法与有限差分法）的精度和稳定性，为实际的激光系统设计提供了指导。 第五章：光纤中的孤子动力学与稳定性分析 孤子，作为非线性色散平衡的稳定解，是本章的核心。我们不仅复习了标准非线性薛定谔方程下的基本孤子解（如拉普拉斯孤子），更进一步探讨了具有非零损耗、增益或外部调制的系统的孤子行为。深入分析了周期性扰动对孤子稳定性谱的影响，并介绍了“气泡孤子”和“暗孤子”等非标准解的存在性条件和传输特性。 第六章：光子晶体中的能带结构与慢光现象 本章将焦点转向结构光子学领域。详细介绍了布洛赫理论在周期性介质中的应用，推导了光子带隙的形成机制。随后，重点研究了特定几何结构（如缺陷结构或准周期结构）如何引发“慢光”现象，即光速的急剧降低。通过求解有效哈密顿量，我们量化了结构参数（晶格常数、孔径比）对群速度和品质因数（Q值）的耦合影响，为集成光学延迟线的设计提供了理论基础。 第三部分：复杂系统中的网络拓扑与动力学 本部分从网络科学的角度审视了由大量相互作用单元构成的系统的行为，侧重于拓扑结构如何决定宏观功能。 第七章：适应性网络的拓扑演化模型 不同于传统的静态网络模型（如无标度网络或小世界网络），本章关注具有反馈机制的网络结构变化。引入了基于特定局部规则（如连接倾向性、连接强度依赖于路径长度）的动态演化算法。分析了这种适应性如何导致网络在特定时间尺度上自发地涌现出高度集成的核心结构，并讨论了这种涌现对信息传播效率和鲁棒性的影响。 第八章：多智能体系统中的同步与振荡 本章探讨了在耦合作用下，大量非线性振荡器（如Kuramoto模型或FitzHugh-Nagumo模型）如何实现全局同步。重点对比了耦合拓扑（如环形、全耦合、随机耦合）对外在驱动力（如相位噪声或频率漂移）的敏感性。引入了基于图拉普拉斯矩阵的特征值分析，以预测同步发生的临界耦合强度。 第九章：复杂网络上的扩散过程与信息渗透 将扩散过程（如疾病传播或信息扩散）置于非均匀网络上进行研究。本章使用基于介观尺度的平均场近似方法，结合网络度分布信息，推导了信息在网络中渗透的速率方程。特别关注了在存在“信息茧房”或高密度连接区域时，信息扩散的饱和效应和异质性传播模式。 总结与展望： 本书汇集了信息、光学与系统科学交叉领域的前沿成果，强调理论的严谨性与模型的普适性。它并非提供针对特定视觉重建或三维几何重构问题的技术手册，而是致力于构建一套更基础、更具跨学科迁移性的数学工具箱，以解析和预测那些由复杂相互作用驱动的物理和信息现象。读者在阅读过程中将体会到，无论系统规模如何变化，信息流和相互作用的结构才是决定系统行为的关键要素。

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《3-D Shape Estimation and Image Restoration》这个书名，首先就点明了这本书的核心关注点：如何从视觉信息中提取出物体的三维形态，以及如何提升和恢复图像的质量。我推测，在“3-D Shape Estimation”方面，这本书会覆盖从传统的基于几何的方法，例如多视图几何、光度立体法，到当前盛行的基于深度学习的方法。我尤其期待书中能够对最新的端到端三维重建网络进行深入的剖析，比如如何利用Transformer或者PointNet等架构来处理点云或者体素数据。 至于“Image Restoration”，我猜想书中会涵盖大量的图像处理技术，从基础的去噪、去模糊，到更具挑战性的超分辨率、图像修复（inpaint-ing）等。我希望书中能够详细讲解如何利用各种滤波器、小波变换，以及基于深度学习的生成模型来完成这些任务。更吸引我的是，我期望看到作者们如何将三维形状估计的理论和技术，与图像恢复的实践进行有效的结合。比如，利用重建的三维模型来指导图像的去模糊，或者利用高质量的修复图像来反过来提升三维重建的精度。这种跨领域的融合，无疑是这本书最令人期待的部分。

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这本书的书名，仅凭字面意思，就足以勾起我内心深处对技术探索的渴望。《3-D Shape Estimation and Image Restoration》，这两部分内容组合在一起，描绘出一幅引人入胜的技术画卷。我能想象到，在“3-D Shape Estimation”这一块，作者们一定呕心沥血地梳理了从经典的多视图几何方法到当前炙手可热的深度学习驱动的几何推断的全貌。我猜想，书中会详细解析 SfM (Structure from Motion) 和 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 等关键技术背后的数学原理，比如相机标定、特征点匹配、多视角立体匹配、以及如何处理运动模糊和遮挡等问题。 而“Image Restoration”部分，则预示着这本书在提升图像质量方面的决心。我大胆推测，书中会涉及大量关于图像去噪、去模糊、超分辨率重建，甚至是图像修复（inpainting）的算法。我期待看到作者们如何将这些技术与三维形状估计的成果相结合，例如，利用估计出的三维几何信息来辅助图像的修复，或者反过来，利用高质量的修复图像来更精确地进行三维重建。这种相互促进、协同工作的思路，如果能在书中得到详实的阐述和生动的案例，无疑会极大地拓宽我的技术视野，让我看到计算机视觉领域更深层次的潜力。

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这本书的书名《3-D Shape Estimation and Image Restoration》听起来就充满了技术深度和前沿性，我一直对计算机视觉和图形学领域的研究很感兴趣，尤其是如何让机器“看懂”世界，并且能“修复”那些不完美的图像。我设想这本书会深入探讨如何从二维图像中提取三维空间信息，这本身就是一个极其复杂的挑战。比如，光影的分布、纹理的细节、物体之间的遮挡关系，这些都需要精密的算法来解析。我猜测书中可能会详细介绍各种几何投影模型、深度学习网络结构，甚至是一些物理渲染的原理，来模拟光线与物体表面的交互，从而重建出逼真的三维模型。 同时，书名中的“Image Restoration”部分也让我对这本书的应用潜力充满了期待。我们日常生活中，照片可能会因为各种原因出现模糊、噪点、低分辨率甚至是被损坏的情况。这本书如果能提供有效的图像修复技术，那将是非常实用的。我猜想它会讲解如何利用卷积神经网络、生成对抗网络等先进的深度学习技术，来学习图像的潜在结构和纹理，从而有效地去除噪声、锐化模糊的图像、甚至是从低分辨率图像中恢复细节。这不仅能提升图像的视觉质量，也可能在科学研究、医疗影像分析等领域发挥重要作用。我对这本书如何将三维形状估计的理论与图像修复的实践巧妙结合起来充满了好奇，我期待它能提供一套连贯的解决方案，解决现实世界中的一些棘手问题。

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“3-D Shape Estimation and Image Restoration”这个书名，给我的第一感觉就是它是一本非常硬核的学术著作，里面充斥着大量的数学公式和复杂的算法推导。我设想，它会深入探讨从二维图像中重建三维几何的各种方法，比如基于立体视觉的深度图生成，或者利用深度学习模型直接预测深度或者表面法线。我猜测，书中会介绍诸如多视角几何、光度立体学、以及近年来非常流行的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）在这些任务中的应用。 另一方面，“Image Restoration”的部分，则让我联想到那些能够让模糊不清的图像变得清晰锐利、让充满噪点的图像重获新生的高级技术。我期待书中能够详细阐述各种去噪算法，例如非局部均值滤波、小波变换去噪，以及更先进的基于深度学习的去噪方法。同样，在图像恢复方面，我猜想作者们会介绍如何处理低分辨率图像，如何填补图像中的缺失区域，甚至是如何修复被损坏的图像。我尤其好奇的是，这本书是否会将这两个看似独立的领域巧妙地结合起来，比如如何利用三维形状信息来辅助图像的修复，或者反之，如何通过高质量的图像恢复来提升三维重建的精度。

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这本书的名字《3-D Shape Estimation and Image Restoration》听上去就充满了挑战性，我把它想象成一本能够打开我认知边界的读物。我猜测，它会从最基础的几何原理讲起，比如相机模型、投影变换，然后逐步深入到更复杂的三维重建技术。我特别期待书中能有对多视角立体匹配算法的详细解析，包括如何提取和匹配特征点，如何构建深度图，以及如何进行表面重建。我想象着，书中可能会介绍一些利用深度学习来预测深度、法线或者场景流的方法，这部分内容无疑会让我大开眼界。 关于“Image Restoration”，我立刻联想到那些曾经让我惊叹的“魔法”般的图像处理效果。我猜想，书中会详细介绍各种去噪、去模糊、超分辨率重建的算法，并且很有可能重点讲解基于神经网络的方法，比如GANs和Diffusion Models在图像修复领域的应用。我希望看到书中能够提供一些关于如何利用估计出的三维信息来指导图像修复的案例，或者反过来，通过修复图像来提升三维重建的准确性。这种跨领域的融合，如果能在书中得到充分的论证和展示，将是我这次阅读的最大收获。

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