Wavelets & Signal Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Birkhäuser Boston

作者:Debnath, Lokenath 编

出品人:

页数:462

译者:

出版时间:2003-07-02

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780817642358

丛书系列:

图书标签:

• 小波变换
• 信号处理
• 傅里叶分析
• 时频分析
• 数字信号处理
• 图像处理
• 数据压缩
• 滤波
• 通信
• 模式识别

好的，为您构思一份关于其他图书的详细简介，字数大约1500字。 --- 《数字图像处理与计算机视觉：从理论到实践》 本书导读：揭示视觉世界的奥秘，驾驭像素背后的逻辑 在信息爆炸的时代，图像不再仅仅是视觉的记录，它们已成为数字世界中最丰富、最直观的数据载体。从智能手机中的人脸识别到自动驾驶汽车对环境的实时感知，再到医疗影像分析的精准诊断，数字图像处理（DIP）与计算机视觉（CV）构成了现代科技进步的基石。 本书《数字图像处理与计算机视觉：从理论到实践》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的知识体系，系统地梳理从基础的图像表示到复杂的高级场景理解的全过程。我们深知，要真正掌握这门学科，必须兼顾坚实的数学理论基础与高效的工程实现能力。因此，本书的设计哲学是“理论为骨，实践为翼”。 第一部分：数字图像处理基础——构建视觉的基石 本书的第一部分将读者带入数字图像世界的“原点”。我们不只是简单介绍概念，而是深入剖析图像是如何在数字域中被表示、采集和数字化的。 Chapter 1：图像的本质与采集 本章详述了光的物理特性、人眼的生理结构，以及这些如何影响我们对图像的感知。重点阐述了CCD/CMOS传感器的工作原理，并详细对比了不同采集系统（如单色、彩色、多光谱）的优缺点。我们不仅讨论了空间域和频率域的表示，更引入了采样和量化的关键概念，解释了它们如何直接决定了最终图像的质量和信息的损失。 Chapter 2：图像变换与增强 图像增强是改善人眼视觉或后续处理效果的第一步。本章涵盖了所有经典的增强技术，但侧重点在于它们的数学推导和适用场景。我们不仅介绍了直方图均衡化和规定化，更深入探讨了空间域滤波器的设计——包括卷积核的构建原理，以及如何使用高斯滤波、中值滤波和平滑/锐化滤波器来有效去除噪声或突出边缘。更重要的是，本章引入了傅里叶变换在频域滤波中的应用，解释了低通、高通滤波器如何精确控制图像的频率成分，实现平滑或增强高频细节。 Chapter 3：图像复原与重建 与增强（主观优化）不同，复原（客观恢复）需要对退化过程进行建模。本章详细介绍了各种图像退化模型，如运动模糊、散焦和加性噪声模型。核心内容集中在逆滤波和维纳滤波的原理，并解释了如何在噪声和模糊同时存在的情况下，通过最小均方误差（MMSE）准则实现最优估计。对于更具挑战性的图像超分辨率问题，我们也介绍了插值法和基于学习的迭代方法。 第二部分：图像分析与特征提取——理解图像内容 当图像被净化和增强后，下一步便是从中提取有意义的信息。第二部分是连接传统处理与现代人工智能的关键桥梁。 Chapter 4：图像分割的艺术 分割是将图像划分为有意义区域的过程，是计算机视觉任务的先决条件。本章系统地介绍了阈值法（包括Otsu自适应阈值）、区域生长法和基于边缘的分割技术。重点深入讲解了Canny边缘检测器的五个步骤的内在逻辑，以及如何利用形态学操作（腐蚀、膨胀、开闭运算）来清理分割边界和填充孔洞。对于更复杂的非均匀目标，我们引入了主动轮廓模型（Snakes）和基于图论的Graph Cut方法，展示如何利用能量函数进行最优划分。 Chapter 5：描述符与特征工程 特征是计算机视觉的“语言”。本章详尽分析了如何从像素集合中提炼出鲁棒的描述符。从传统的几何特征（如傅里叶描述子、傅里叶-梅林描述子）到局部特征，我们对Harris角点检测器、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的数学原理进行了细致的剖析，强调了它们对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性来源。此外，本章还覆盖了纹理描述（如LBP）和形状描述技术。 Chapter 6：图像变换与表示 为了实现几何不变性，我们需要强大的数学工具。本章深入讲解了Hough变换在直线和圆检测中的应用，并详细阐述了小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析中的核心地位，它如何提供时频局部化的优势，并被广泛应用于图像压缩和去噪。同时，我们介绍了Zernike矩和Hu矩，以及它们在形状识别中的应用。 第三部分：现代计算机视觉与深度学习的融合 第三部分将视野提升到对场景的语义理解和三维重建层面，重点探讨了深度学习如何革新传统CV范式。 Chapter 7：从2D到3D：几何与立体视觉 本章探讨了如何从二维图像推断出三维世界的信息。详细讲解了相机标定的基本原理，包括内参和外参矩阵的求解。随后，我们深入立体视觉领域，解释了双目视觉中的视差计算、匹配算法（如块匹配、全局优化）以及深度图的生成过程。本章也简要介绍了单目深度估计的挑战与新兴的单目SfM（Structure from Motion）概念。 Chapter 8：目标识别与跟踪 目标识别是CV的皇冠任务。本章首先回顾了传统分类器（如SVM、Adaboost）在特征向量上的应用。随后，引入了深度学习在图像分类中的革命性进展。详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基本架构（如LeNet、AlexNet），并重点分析了ResNet和Inception网络的设计理念。在目标检测方面，本书区别对比了两阶段方法（R-CNN系列）和一阶段方法（YOLO、SSD）的效率与精度权衡。 Chapter 9：实例分割与语义理解 更精细的视觉理解需要像素级的分类。本章聚焦于语义分割和实例分割。我们详细解析了全卷积网络（FCN）如何实现密集的预测，以及U-Net结构在生物医学图像分割中的成功。对于实例分割，Mask R-CNN的框架及其引入的Mask分支机制被进行了详尽的图解说明。 实践与工具：代码实现与项目驱动 本书的特色在于其高度的实践导向。每一章的理论讲解之后，都紧跟着“工程实现”部分。我们强烈推荐读者使用 Python 结合 OpenCV 库以及 TensorFlow/PyTorch 框架进行编码实践。书中提供了大量的代码片段、完整的项目示例和调试技巧，确保读者能够将学到的数学模型转化为高效运行的软件模块。我们相信，只有亲手实现梯度下降、亲手优化特征提取管道，才能真正掌握这些复杂算法的细微差别和工程限制。 本书读者对象： 本书面向对信号处理、模式识别、人工智能有浓厚兴趣的本科高年级学生、研究生，以及在机器人、医疗影像、遥感、工业检测等领域工作的工程师和研究人员。读者需具备微积分、线性代数和概率论的基础知识。 通过系统学习本书，读者将不仅能理解当前主流视觉技术的底层原理，更将具备独立设计、开发和优化下一代视觉系统的能力。 欢迎进入这个迷人且不断演进的视觉计算世界。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从书名《Wavelets & Signal Processing》就能看出，这本书将深入探讨小波理论及其在信号处理领域的实际应用。作为一名在嵌入式系统领域工作的工程师，我经常需要处理各种传感器采集到的信号，而这些信号往往具有非线性和非平稳的特点。因此，小波变换作为一种强大的时频分析工具，对我来说具有非常重要的价值。我希望这本书能够提供对连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的全面介绍，以及各种常用的小波函数族，如Haar、Daubechies、Symlets等。在信号处理应用方面，我期待看到书中对小波变换在嵌入式系统中的具体应用，例如在低功耗物联网设备的信号去噪，在实时监测系统中的异常信号检测，以及在传感器数据融合中的应用。我希望书中能够提供一些针对嵌入式平台的算法优化技巧，以及相关的硬件实现方案，这对我而言将是极具参考价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面透露出一种严谨而前沿的学术气息，这正是我正在寻找的那种。我是一名在读的博士生，我的研究方向与信号处理密切相关，而小波分析是其中一个我一直想要深入掌握的工具。书名《Wavelets & Signal Processing》恰如其分地表明了它的内容，让我对它充满了期待。我希望在这本书中能够找到对小波变换的数学基础，例如Mallat算法、多分辨分析理论的深入探讨。在应用层面，我期待能够看到小波变换在图像处理（如JPEG2000）、音频信号分析、时间序列分析等领域的详细介绍，以及相关的算法实现。我尤其关心书中是否会包含关于小波变换在机器学习和深度学习中的应用，例如作为特征提取器或者网络结构的一部分。对于一本研究生级别的教材，我期望它能够提供足够的研究深度和广度，能够启发我未来的研究方向，并且能够为我撰写学术论文提供坚实的理论支持。

评分☆☆☆☆☆

这本《Wavelets & Signal Processing》的书名，简洁明了，直击核心。作为一名多年从事数字信号处理工作的技术人员，我深知在现代复杂信号处理任务中，传统方法的局限性，以及对更高效、更灵活工具的需求。小波变换的出现，无疑为我们提供了强大的解决方案。我非常期待这本书能够深入讲解小波变换的数学原理，特别是其时频局部化特性，以及如何通过不同尺度和位移来分析信号。在应用方面，我希望书中能够覆盖广泛的信号处理场景，比如在音频信号处理中的应用，如何实现高质量的音频压缩，或者在图像处理中的应用，如何实现高效的图像去噪和特征提取。我特别关注书中是否会提供关于离散小波变换（DWT）的详细算法，包括其快速算法（如Mallat算法），以及如何在实际系统中实现这些算法。这本书如果能提供一些代码实现或者伪代码，对于我们工程师来说将是极大的福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《Wavelets & Signal Processing》非常直接地表明了它的内容，这对于我这样希望系统学习小波分析及其在信号处理中应用的学习者来说，是一个极具吸引力的选择。我一直对傅里叶变换的局限性有所体会，尤其是在处理非平稳信号时，它的表现力显得不足。小波变换提供了一种更精细的时频分析方法，我渴望通过这本书来深入理解其背后的数学原理，包括尺度变换、位移变换以及不同小波基函数的构造。在信号处理的应用方面，我希望能够看到书中详细介绍小波变换如何应用于诸如信号去噪、信号压缩、特征提取、模式识别等经典问题。我非常关注书中是否会涉及小波变换在特定领域的实际案例，例如在语音信号处理中实现降噪和增强，在医学图像分析中进行特征提取，或者在通信系统中进行信号的调制解调。这本书能否为我提供清晰的算法流程和必要的数学证明，对我来说至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，那种沉静而富有力量感的色调，让我觉得它蕴含着深刻的知识。我一直对那些能够揭示信号背后隐藏规律的技术充满好奇，而小波变换正是这样一种技术。当我看到《Wavelets & Signal Processing》这个书名时，我立即产生了一种“就是它了”的感觉。我非常期待在这本书中能够找到对小波变换数学原理的清晰阐释，例如伸缩和平移算子是如何工作的，以及不同类型的小波母函数是如何构建的。同时，我希望这本书能够详细介绍小波在信号分析中的实际应用，比如如何利用小波变换来检测信号中的瞬时频率变化，或者如何有效地去除信号中的噪声。我特别关注的是书中是否会探讨如何选择合适的小波基函数来解决特定的信号处理问题，以及如何通过小波变换来实现信号的压缩和重建。作为一名学生，我需要的是能够帮助我构建完整知识体系的书籍，我希望这本书能够提供系统性的讲解，而不是零散的知识点。

评分☆☆☆☆☆

阅读一本关于小波理论的书籍，我最看重的是它能否为我提供一个扎实的理论基础。这本书的名字《Wavelets & Signal Processing》直接点明了它将涵盖的范围，这让我对接下来的内容充满了信心。我希望能在这本书中找到对小波变换起源、不同类型的小波（如Haar、Daubechies、Morlet等）的详细阐述，以及它们各自的数学特性和适用场景。对于信号处理这部分，我期待能够看到小波变换如何被应用于各种实际问题，例如音频信号的分析和压缩，医学图像（如MRI、CT扫描）的增强和去噪，以及地震数据的处理等。我尤其希望书中能够深入讲解小波在多分辨率分析（Multi-resolution Analysis, MRA）中的作用，这通常是理解小波强大之处的关键。书中是否会包含一些算法的伪代码或者伪代码的解释，这一点我非常关心，因为这能帮助我更好地理解算法的逻辑和实现细节。一个好的教科书不仅要有理论深度，还要有实际的指导意义，我希望这本书能够兼顾这两点，让我能够在掌握理论的同时，也能有效地将这些知识应用到我的研究或工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面色彩搭配，给我一种既专业又亲和的感觉。我是一名对前沿科技充满好奇的在读大学生，我一直想深入了解信号处理领域那些“高大上”的理论。小波变换，这个名字听起来就很有力量，它代表着一种能够洞察信号深层奥秘的强大工具。我希望《Wavelets & Signal Processing》这本书能够从最基础的概念开始，用通俗易懂的语言解释小波变换的数学原理，比如它与傅里叶变换的区别，以及为什么它在处理瞬态信号时如此出色。我特别期待书中能够有很多生动的例子，例如如何用小波去“听”懂一段音乐，如何用小波去“看”清楚一张模糊的照片，或者如何用小波去监测某种机械设备的健康状况。我希望这本书能够带领我领略小波变换的魅力，并激发起我进一步学习和探索的兴趣，为我今后的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次在书店里看到《Wavelets & Signal Processing》这本书时，就被它厚重的分量和扎实的封面设计所吸引。这让我预感到它是一本内容详实、理论扎实的书籍。我是一名对数学和工程交叉领域充满热情的学习者，小波理论作为一种处理非平稳信号的强大工具，一直是我想要深入了解的重点。我希望这本书能够系统地介绍小波变换的数学基础，从基本概念的定义到各种小波家族的构建，再到小波变换的算法实现。在信号处理的应用方面，我热切希望能够看到书中对小波变换在实际问题中的应用案例进行深入剖析，例如如何在通信系统中进行信号去噪和压缩，如何在生物医学信号中提取有用的特征，或者如何利用小波分析来检测金融市场中的异常波动。我希望这本书能够提供足够多的数学推导和图示，帮助我理解其背后的原理，并且希望书中能够提及一些与小波变换相关的最新研究进展。

评分☆☆☆☆☆

从书名《Wavelets & Signal Processing》来看，这本书很可能是一本综合性的教材，覆盖了小波分析的数学基础以及其在信号处理领域的广泛应用。我是一位长期在信号处理一线工作的工程师，我深知传统信号处理方法在面对复杂、非线性和时变信号时的局限性。因此，我对小波变换，作为一种能够同时在时间和频率域上进行局部化分析的强大工具，一直抱有浓厚的兴趣。我希望这本书能够深入浅出地介绍小波变换的核心概念，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），以及不同的小波基函数的选择原则。在信号处理的应用方面，我期待能够看到诸如信号去噪、压缩、特征提取、异常检测等经典问题的解决方案，并且希望书中能够提供一些实际的工程案例分析，例如在通信系统、生物医学工程、机械故障诊断等领域的应用。我特别希望这本书能够提供一些关于小波包（Wavelet Packet）和嵌入式小波（Embedded Wavelet）的讨论，因为这些是小波理论在高级应用中的重要发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就让我眼前一亮，那种简洁而不失专业的设计风格，让我立刻对它产生了浓厚的兴趣。当翻开第一页，我便被其清晰的排版和精美的插图所吸引，这对于一本技术类书籍来说至关重要。作为一名对信号处理领域充满好奇的学习者，我一直渴望找到一本能够系统性地介绍小波变换及其在信号处理中应用的著作。这本书的名字《Wavelets & Signal Processing》精准地概括了它的核心内容，让我充满了期待。我迫不及待地想要深入了解小波变换的数学原理，以及它如何能够比传统的傅里叶变换在处理非平稳信号时展现出更强大的优势。我对其中可能包含的实际应用案例尤其感兴趣，例如在图像压缩、去噪、特征提取等方面的具体实现。我希望这本书能够循序渐进地引导我，从基础概念到高级技巧，让我能够真正理解并掌握小波分析这门强大的工具。同时，我也期待书中能够提供一些代码示例或算法实现，这样我就可以将理论知识付诸实践，进一步巩固我的理解。这本书的出现，无疑为我打开了通往更深层次信号处理世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆