Computational and Clinical Approaches to Pattern Recognition and Concept Formation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum

作者:Commons, Michael L. (CON)

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:1990-01-01

价格:USD 59.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805803990

丛书系列:

图书标签:

• Pattern Recognition
• Concept Formation
• Computational Intelligence
• Clinical Applications
• Machine Learning
• Cognitive Science
• Artificial Intelligence
• Biomedical Engineering
• Data Analysis
• Computational Modeling

图像处理与计算机视觉中的前沿算法与应用 本书深入探讨了当代图像处理与计算机视觉领域的核心理论、尖端算法及其在实际应用中的挑战与机遇。内容侧重于从基础的图像获取与增强技术，逐步过渡到复杂的模式识别、目标检测与场景理解。全书结构严谨，旨在为专业研究人员、高级工程师和高年级研究生提供一个全面且深入的参考框架。 第一部分：图像基础与信号处理 本部分奠定了理解高级视觉任务所需的数学和信号处理基础。 第一章：数字图像的数学基础与表示 本章详细阐述了连续图像到数字图像的转换过程，重点讨论了采样定理（如奈奎斯特-香农定理）在图像采集中的应用与局限性。我们深入分析了不同类型的数字图像表示法，包括灰度图像、彩色模型（RGB, CMYK, Lab）的转换与特性，以及高动态范围（HDR）图像的编码技术。此外，还讨论了图像量化误差、噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声）的统计特性分析，为后续的降噪处理做好铺垫。 第二章：图像增强与复原技术 本章聚焦于改善图像质量的传统与现代技术。在空间域处理方面，详细介绍了卷积操作、直方图均衡化（包括限制对比度自适应直方图均衡化，CLAHE）及其在增强视觉效果上的作用。频率域处理是本章的另一个重点，涵盖了傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）在图像压缩和滤波中的应用。我们对线性滤波（如均值、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）的优缺点进行了量化比较。复原技术部分，重点分析了点扩散函数（PSF）的建模，并深入探讨了维纳滤波、盲反卷积等用于图像去模糊的有效方法。 第二章：图像分割的经典方法与挑战 图像分割是理解图像内容的第一步。本章系统回顾了基于阈值的分割技术（如Otsu方法），边缘检测算法（如Sobel, Canny, LoG/DoG），并详细解析了基于区域的分割方法，如区域生长与分水岭算法。本章特别强调了这些方法在处理纹理复杂、光照不均场景时的鲁棒性问题，并引入了活动轮廓模型（Active Contour Models, Snakes）作为处理复杂边界的经典解决方案。 第二部分：特征工程与描述子 本部分着重于如何从原始像素数据中提取出具有判别力的、对几何变换（如旋转、缩放）具有不变性的特征。 第三章：尺度不变特征变换（SIFT）及其变体 SIFT作为里程碑式的特征描述子，被详细拆解，包括其基于高斯差分（DoG）的空间尺度空间构建、关键点定位和方向分配。我们不仅讨论了SIFT在目标匹配、图像拼接中的应用，还对比分析了其改进版本，如SURF（加速鲁棒特征）和ORB（面向二进制的快速鲁棒特征），特别关注了它们在实时系统中的性能优化。 第四章：局部二值模式（LBP）与纹理分析 纹理是图像的重要组成部分，本章聚焦于如何量化和描述纹理信息。LBP因其计算效率高和对光照变化具有一定鲁棒性而被广泛研究。本章详细阐述了LBP的定义、圆形和均匀模式的提取，以及如何将其与直方图结合用于分类任务。同时，我们也引入了更高级的纹理描述符，如灰度共生矩阵（GLCM）的统计特征，用以捕捉纹理的复杂关系。 第五章：形态学与结构化特征描述 形态学操作是处理二值图像和提取结构信息的有力工具。本章讲解了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等基本操作，并将其应用于去噪、边缘提取和物体分离。此外，本章还探讨了骨架化（Skeletonization）技术，用以提取对象的拓扑结构和骨架表示，这对于字符识别和医学图像分析至关重要。 第三部分：现代计算机视觉：深度学习的范式转换 本部分转向当前主导计算机视觉领域的人工神经网络方法，特别是卷积神经网络（CNN）。 第六章：卷积神经网络（CNN）基础与架构 本章为深度学习在视觉领域的应用打下基础。我们从多层感知机（MLP）的局限性出发，引入卷积层、激活函数（ReLU, Leaky ReLU, Sigmoid）、池化层（Max/Average Pooling）的概念。随后，对经典CNN架构进行了深入剖析，包括LeNet、AlexNet、VGG网络，重点分析了残差连接（ResNet）和密集连接（DenseNet）如何解决深层网络的梯度消失问题。本章还涵盖了反向传播算法和优化器（SGD, Adam）在CNN训练中的具体实现细节。 第七章：目标检测与定位 目标检测是计算机视觉的核心任务之一。本章首先介绍了基于区域提议的两阶段检测器，如R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN，分析了它们在准确性和速度上的权衡。随后，详细讲解了单阶段检测器，特别是YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的工作原理，重点讨论了它们如何通过统一的网络结构实现实时检测。最后，对非极大值抑制（NMS）和交并比（IoU）度量进行了细致的阐述。 第八章：语义分割与实例分割 语义分割要求对图像中的每个像素进行分类，而实例分割则要求区分同一类别的不同实例。本章对比了全卷积网络（FCN）在像素级分类上的突破。随后，深入探讨了用于提高分割精度的解码器结构，如U-Net及其在医学图像分析中的广泛应用。对于实例分割，重点介绍了Mask R-CNN，分析了它如何在目标检测的基础上引入掩模分支，实现精确的实例级分割。 第四部分：特定应用与前沿挑战 第九章：三维视觉与深度估计 从二维图像到三维世界的重建是视觉理解的终极目标之一。本章讨论了单目、双目和多目视觉的深度估计技术。对立体匹配算法进行了详尽的介绍，包括块匹配法、能量最小化（Graph Cut）方法。对于基于学习的方法，讨论了如何利用CNN学习深度图的先验知识。此外，还概述了结构光和飞行时间（ToF）传感器在获取精确深度信息中的作用。 第十章：运动分析与光流估计 本章关注时间维度上的图像序列分析。我们首先讨论了运动检测的基本原理，并详细讲解了光流估计的经典方法，如Lucas-Kanade方法和Horn-Schunck方法，它们基于亮度恒定假设进行迭代求解。随后，转向深度学习在复杂运动场景下的光流预测，包括使用循环网络或3D卷积来更好地捕捉时序信息。本章的结论部分探讨了光流在视频稳定、动作识别和无人驾驶导航中的关键作用。 第十一章：可解释性与对抗性攻击 随着深度学习模型的复杂化，理解“为什么”模型做出特定决策变得至关重要。本章讨论了可解释性人工智能（XAI）技术，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和显著性图（Saliency Maps），它们帮助我们可视化网络关注的图像区域。同时，我们也正视了深度学习的脆弱性，详细分析了对抗性样本的生成机制，以及防御这些攻击的最新策略，强调了构建鲁棒视觉系统的必要性。 本书力求在理论的深度与实践的应用之间取得平衡，通过丰富的案例分析和算法对比，帮助读者构建一个坚实且前沿的计算机视觉知识体系。

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