具体描述
本书为《图像工程》上中下册的合订本，全面介绍图像工程的第一层次——图象处理，图像工程的第二层次——图像分析，图像工程的第三层次——图像理解的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上有关研究的新成果。 上册主要分三个单元。第一个单元主要介绍图像的基础知识，初步的图像采集技术和常用的空域增强技术。第二个单元包括图像变换、频域增强、彩色处理、图像恢复和图像重建技术。第三个单元包括典型图像变换、图像编码、图像水印和多尺度技术。中册主要分五个单元。第一个单元回顾了有关的图像处理技术，并对数字化的图像进行了详细描述。第二个单元讨论图像分析的关键步骤—图像分割，包括基本的图像分割原理和技术、近年常用典型分割技术及其扩展、对图像分割的评价。第三个单元介绍对目标的表达、描述和特征测量。第四个单元包括纹理特性、形状特性和运动特性的分析技术。第五个单元介绍一类重要的图像分析数学工具—数学形态学方法。下册主要分四个单元。第一个单元介绍基本的视觉感知原理和过程，高维图像采集以及3-D目标表达方法。第二个单元论述立体视觉技术以及由单目图像恢复深度信息的技术。第三个单元介绍广义匹配的多种技术，图像模式识别的基础工具，图像理解理论的内容发展和图像信息系统的概况比较。第四个单元介绍三个典型图像理解技术的应用领域：多传感器图像信息融合、人脸和表情识别、基于内容的图像和视频检索。
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说实话，对于《模式识别与机器学习》这类交叉学科的书籍，我通常会抱有谨慎的态度，因为很多书要么数学太深，让人望而却步，要么过于注重概念的泛泛而谈，缺乏实操指导。然而，这本《智能图像分析与决策系统》却完美地平衡了两者。它没有回避矩阵运算和概率论的基础，但讲解的角度非常巧妙，总是将理论与图像数据的具体特性联系起来。例如，在讲解主成分分析（PCA）用于图像特征降维时，它不仅给出了协方差矩阵的计算步骤，还结合实际的人脸识别数据集，展示了降维后特征空间的可视化效果，让读者直观地感受到“信息压缩”的意义。书中关于分类器（如SVM和神经网络）在图像分类任务中的应用对比分析尤为精彩，不仅讲解了算法的原理，还坦诚地指出了它们在处理高维图像数据时的局限性和计算复杂度。这本书的深度恰到好处，既能满足想深入理解原理的工程师，也能让初学者建立起正确的知识框架。
评分这本《深度学习赋能的视觉系统》的阅读体验，可以说是颠覆性的。它成功地将过去几年计算机视觉领域最热门的卷积神经网络（CNN）架构，系统地整合到了一套连贯的知识体系中。与市面上那些只介绍ResNet或Transformer的孤立章节不同，这本书采用了一种进化的视角，从AlexNet的突破讲起，逐步过渡到更复杂的网络结构，比如如何利用空洞卷积来扩大感受野，如何使用注意力机制来增强模型对关键区域的关注。作者在讲解每个新架构时，总能清晰地指出它解决了前一个架构的哪一个核心问题，这种层层递进的讲解方式极大地帮助我理解了深度学习模型设计的“为什么”而非仅仅是“是什么”。此外，书中对数据集的划分、数据增强策略（旋转、裁剪、色彩抖动）的科学性讨论，以及如何利用迁移学习在小型数据集上快速获得高性能模型，都具有极强的实操指导价值，读完后感觉自己对现代视觉任务的理解提升了一个档次。
评分我最近在研究如何利用传统方法进行图像分割，市面上很多新书都在鼓吹深度学习，反而忽略了经典算法的魅力和效率。幸运的是，我发现了这本《经典图像分割技术精讲》。这本书简直是对早期图像处理算法的一次全面复兴和深入挖掘。它对阈值分割的各种变体（如Otsu方法、大津法）的推导过程细致入微，甚至连算法的收敛性分析都有所涉及，这对于追求严谨性的研究者来说是极大的福音。书中对边缘检测算法，特别是Canny算子的多阶段流程——降噪、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值——每一个步骤的参数设置对最终效果的影响，都做了详尽的敏感性分析。我特别喜欢它对区域生长法和分水岭算法的讲解，不仅提供了伪代码，还模拟了算法在处理不同纹理图像时的“卡壳”点，让我对这些算法的局限性有了更深刻的认识，而不是盲目地认为它们是万能的。
评分这本《数字图像处理基础》真是让人醍醐灌顶，对于我这个刚刚接触图像领域的新手来说，简直是打开了一扇新世界的大门。它没有过多地纠缠于晦涩难懂的数学公式推导，而是非常注重实际应用的讲解。书中对图像采集、表示、增强、滤波等核心概念的阐述，逻辑清晰得让人佩服。尤其是它对不同滤波算法（比如高斯滤波和中值滤波）的对比分析，不仅清晰地展示了各自的优缺点，还配有大量的代码示例和直观的图示，让你能立刻明白“为什么这么做”以及“这样做之后效果如何”。我记得有一次处理一张夜景照片时，噪点非常严重，按照书中的指导，我尝试了不同的降噪策略，最终通过组合使用几种滤波器，竟然达到了满意的效果。这种学完就能用的感觉，让我对这门学科的兴趣倍增。这本书的结构安排也十分合理，从最基础的像素操作讲起，逐步深入到复杂的图像分割和特征提取，每一步都走得稳健而扎实，为后续学习更高级的计算机视觉算法打下了极其坚实的基础。
评分我花了很长时间在寻找一本真正能深入浅出讲解图像形态学处理的书籍，直到翻开这本《计算机视觉入门指南》。这本书的独特之处在于，它不像某些教材那样把形态学操作（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）仅仅当成几个公式来罗列，而是把它放在了实际目标检测和图像预处理的背景下进行讲解。作者非常擅长用生活中的例子来类比复杂的数学概念，比如用“筛沙子”来解释结构元素的作用，非常形象。更让我欣赏的是，它对不同应用场景下参数选择的经验性总结。例如，在文本识别预处理中，何时该用闭运算来连接断裂的字符，何时该用开运算来去除小噪声点，书中都有详尽的讨论，甚至还提到了在特定分辨率下的经验参数范围。这本书的排版也很精良，公式和图示的对应关系做得非常好，阅读体验极佳，让人很难有想要跳过任何一页的冲动，因为它似乎每句话都有其存在的价值。
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