From Gestalt Theory to Image Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Desolneux, Agnes/ Moisan, Lionel/ Morel, Jean-Michel

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2007-12

价格:$ 67.74

装帧:HRD

isbn号码:9780387726359

丛书系列:

图书标签:

图像处理
神经科学
人工智能
Theory
格式塔心理学
图像分析
视觉感知
计算机视觉
模式识别
认知科学
图像处理
心理物理学
知觉组织
人工智能

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具体描述

This book introduces a new theory in Computer Vision yielding elementary techniques to analyze digital images. These techniques are a mathematical formalization of the Gestalt theory. From the mathematical viewpoint the closest field to it is stochastic geometry, involving basic probability and statistics, in the context of image analysis. The book is mathematically self-contained, needing only basic understanding of probability and calculus. The text includes more than 130 illustrations, and numerous examples based on specific images on which the theory is tested. Detailed exercises at the end of each chapter help the reader develop a firm understanding of the concepts imparted.

好的，以下是一份针对一本名为《From Gestalt Theory to Image Analysis》的图书的详细简介，该简介旨在描述一本涵盖广泛主题的图书内容，但不涉及具体提及“Gestalt理论”或“图像分析”的具体内容，而是聚焦于该书可能涵盖的更广阔的认知科学、感知、视觉信息处理和计算方法等领域。 --- 认知建构与信息流：从感知基础到复杂系统建模导言：超越表象的理解之道本书深入探讨了人类感知、认知过程与信息处理之间的复杂交织。在当今信息爆炸的时代，如何有效地组织、解释和理解我们所接收到的海量数据，是理解智能系统的核心挑战。本书旨在提供一个跨学科的视角，考察从最基础的神经生理学机制到高层级的认知建构过程，以及如何将这些理解应用于构建能够模拟或增强人类认知能力的计算模型。我们首先从感知的基础开始，审视感觉器官如何接收环境中的物理刺激，并将其转化为神经信号。这不仅仅是一个简单的输入过程，而是一个积极的、具有高度选择性的筛选和解释过程。本书细致考察了视觉、听觉等主要感官系统如何组织原始数据流，形成初步的结构化感知单元。我们将探讨早期感知阶段中，大脑如何利用内在的偏好和先天的组织原则，快速地将无序的刺激转化为具有意义的局部特征。第一部分：感知的基本组织原则与结构化本部分侧重于理解我们如何快速地从杂乱无章的输入中识别出稳定和一致的结构。这部分内容回顾了认知科学中关于知觉组织的核心议题，即“模式形成”的过程。我们考察了感知系统在面对模糊、部分遮挡或动态变化的环境时，如何保持对客体稳定性的感知。书中详细分析了信息整合的机制，包括对边缘、纹理、深度和运动的感知。我们研究了这些基本元素如何被组合成更高级别的实体——即“知觉对象”。这不仅仅是要素的简单堆砌，而是一个依赖于上下文、预期和注意力分配的动态过程。我们探讨了注意力在塑造感知内容中的关键作用，以及环境中的引导线索如何影响我们的感知焦点和解释倾向。此外，本部分还涵盖了对空间和时间结构的理解。我们如何构建对三维世界的内在模型，以及如何通过时间序列的信息流来感知事件的发生和物体的运动轨迹。这些基础性的组织原则构成了所有更复杂认知活动的基础框架。第二部分：认知架构与高级信息处理在建立了基础的感知框架之后，本书将视角转向更复杂的认知过程，探讨信息如何在不同的认知模块之间流动和转换。我们深入研究了工作记忆和长期记忆在支撑持续认知活动中的作用，以及它们如何影响当前感知的解释。书中强调了“预期”和“先验知识”在信息处理中的核心地位。我们并不只是被动地接收信息，而是不断地根据已有的知识结构主动地预测和验证感官输入。本部分详细阐述了自上而下（Top-Down）的处理机制如何调控和塑造自下而上（Bottom-Up）的感知流，从而实现高效和鲁棒的决策制定。我们还探讨了认知负荷的概念，分析了在信息过载或资源有限的情况下，认知系统如何进行权衡和简化，以维持功能上的连贯性。这包括对信息压缩、概念形成和分类系统的研究，这些都是人类高效学习和适应环境的关键能力。第三部分：建模与计算方法论的应用本书的最后一部分将理论认知框架与现代计算方法论相结合。我们探索了如何利用数学模型和计算模拟来重现和测试关于感知与认知的假设。这部分内容侧重于从现象描述到可操作模型的转化。我们审视了在数据驱动的环境中，如何构建能够从大规模数据集中提取有意义特征的系统。这涉及到对复杂结构化数据的处理，包括如何定义和量化“结构性相似性”以及如何建立基于相似性或关系的度量标准。本书讨论了如何设计算法来模拟人类在识别、分类和组织信息时所依赖的内在效率和倾向性。此外，书中还涉及了如何评估这些模型的性能，以及如何利用它们来预测人类在特定信息环境下的反应。这种计算视角不仅有助于我们理解智能的本质，也为开发更具适应性和上下文感知的技术系统提供了坚实的理论基础。我们关注如何通过迭代和反馈机制，使计算系统能够像生物认知系统一样，在不断与环境的互动中自我优化和精炼其内部表征。总结：理解智能的统一框架《From Gestalt Theory to Image Analysis》提供了一个多层次的分析框架，它横跨了神经科学的微观机制、心理学的宏观观察，以及计算科学的建模实践。本书的目标是为读者提供一套强大的概念工具，用以理解信息是如何被感知、组织、理解和应用于构建对世界的持续性、结构化认知模型的。它挑战了将感知视为被动接收的观点，强调了认知系统的主动建构性和对内在组织原则的依赖性。 ---