图像处理中的数学问题 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:377

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出版时间:2009-10

价格:45.00元

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isbn号码:9787510005381

丛书系列:

图书标签:

图像处理
数学
计算机科学
科学
Mathematics
DM&ML&PR&CV&NLP&IR
图像处理
数学方法
数学建模
算法
计算机视觉
数字图像处理
图像分析
矩阵运算
线性代数
优化算法

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具体描述

《图像处理中的数学问题(第2版)(英文版)》内容简介：Introduction、The Image Society、What Is a Digital Image、About Partial Differential Equations（PDEs）、Detailed Plan、Mathematical Preliminaries、How to Read This Chapter、The Direct Method in the Calculus of Vgriations、Topologies on Banach Spaces、Convexity and Lower Semicontinuity、Rclaxation、Aboutr-Convergence、The Space of Functions of Bounded Variation、Basic Definitions on Measures、Definition ofBV（Ω）、Properties ofBV（Ω）、Convex Functions of Measures、Viscosity Solutions in PDEs等等。

《精微之形：数字时代的视觉语言解析》前言：我们生活在一个被视觉信息洪流所裹挟的时代。从社交媒体上瞬间刷过的图像，到科学研究中呈现的复杂数据可视化，再到工业生产线上的自动化检测，图像无处不在，深刻地影响着我们认识世界、沟通交流以及驱动进步的方式。然而，这些我们习以为常的“视觉语言”，其背后究竟蕴含着怎样的奥秘？我们如何才能更深入地理解、更精准地操控，甚至更富有创造性地生成它们？《精微之形：数字时代的视觉语言解析》便是一本旨在揭开这层神秘面纱的探索之作。它并非一本纯粹的技术手册，也不是一套枯燥的理论堆砌，而是希望通过系统性的梳理和深入浅出的阐释，引领读者穿越图像的表象，直抵其核心的结构、变化与信息传递的内在逻辑。第一篇：重构视觉：数字图像的基石万物皆可“数”，这句话在数字图像领域得到了最淋漓尽致的体现。本篇将带领读者从最基础的层面开始，理解我们所见的缤纷世界是如何在数字的海洋中被精确地描绘和存储的。像素的宇宙：我们将从“像素”（Pixel）这个微观的基本单元出发，深入剖析数字图像的本质。读者将了解到，一幅幅生动的画面，本质上是由无数个小方格——像素——组成的网格。每个像素都承载着特定的颜色和亮度信息，这些信息的组合构成了我们肉眼所见的丰富色彩与细节。我们将探讨像素的排列方式、分辨率的概念，以及它们如何决定图像的清晰度和文件大小。理解像素，就好比理解文字的构成，是解读一切数字视觉信息的起点。色彩的编码：颜色是人类视觉感知中最直观、最丰富的信息载体。本篇将系统地介绍色彩是如何在数字世界中被量化和表示的。我们将深入讲解常见的色彩模型，例如RGB（红绿蓝）、CMYK（青品红黄黑）以及HSV（色相饱和度亮度）等。读者将了解不同色彩模型的设计理念、应用场景以及它们之间的转换原理。通过对色彩编码的深刻理解，读者将能够更精准地把握图像的色彩表现，为后续的图像处理和分析打下坚实基础。灰度的世界：在色彩之外，灰度图像同样扮演着至关重要的角色。本篇将探讨灰度图像的原理，即图像中每个像素只用一个值来表示其亮度信息，从纯黑到纯白。我们将分析灰度信息的提取、量化以及它在图像增强、边缘检测等方面的应用。理解灰度，能够帮助我们关注图像的明暗对比、纹理结构，这些往往是识别物体、理解场景的关键线索。图像的存储格式：不同的应用场景对图像的存储方式有着不同的需求。本篇将详细介绍几种主流的图像文件格式，如JPEG（联合图像专家组）、PNG（便携式网络图形）、BMP（位图）和TIFF（标记图像文件格式）等。我们将分析它们的压缩原理（有损与无损）、特点、优缺点以及适用范围。通过了解这些格式，读者将能够根据实际需求选择最合适的存储方式，优化存储空间和传输效率。第二篇：形色之变：数字图像的转换与增强一旦图像以数字形式呈现，我们便拥有了对它进行无限次修改和优化的能力。本篇将聚焦于图像的几何变换和灰度、色彩调整，探讨如何改变图像的外观，使其更符合我们的视觉需求或分析目标。几何变换的魔力：图像的几何变换是指对图像的空间结构进行改变，包括缩放、旋转、平移、裁剪以及仿射变换等。本篇将深入解析这些变换的数学原理，以及它们在图像处理中的具体应用。例如，通过缩放和旋转，我们可以调整图像的大小和方向；通过裁剪，我们可以提取图像的特定区域。更进一步，我们将探讨图像的扭曲和投影变换，它们在全景图拼接、三维重建等领域有着广泛的应用。理解这些变换，如同理解透视和空间关系，能够让我们从不同角度观察和操纵图像。亮度与对比度的调控：图像的视觉冲击力很大程度上取决于其亮度和对比度。本篇将详细介绍如何通过调整像素的灰度值来改变图像的整体明暗程度和反差。我们将讲解线性变换、非线性变换（如伽马校正）等方法，以及它们对图像视觉效果的影响。通过这些技术，我们可以使昏暗的图像变得明亮，或者增强模糊图像的细节，使其更易于观察。色彩空间的探索与转换：除了RGB和HSV等基础色彩模型，还有许多其他的色彩空间，如Lab、YCbCr等，它们在图像处理的特定任务中发挥着重要作用。本篇将深入探讨这些色彩空间的特性，以及如何在它们之间进行精确的转换。例如，Lab色彩空间能够更好地分离亮度和色彩信息，这对于色彩平衡和色调调整至关重要。YCbCr色彩空间则常用于视频压缩，因为它能够有效分离亮度和色度信息，减少数据冗余。直方图的智慧：图像的直方图是一种用来描述图像像素强度分布的统计图表。本篇将深入讲解如何构建和解读图像直方图，以及如何利用直方图进行图像增强。我们将介绍直方图均衡化技术，它能够自动调整图像的对比度，使其灰度分布更均匀，从而增强图像的视觉效果。此外，我们还将探讨直方图匹配等高级技术，用于将一幅图像的灰度分布转换为另一幅图像的灰度分布。第三篇：洞悉细节：图像的分析与识别图像不仅仅是视觉信息的载体，更是蕴含着丰富数据的宝库。本篇将带领读者进入图像分析的领域，学习如何从中提取有用的信息，用于识别物体、理解场景，甚至预测趋势。边缘的秘密：边缘是图像中最基本的特征之一，它们通常代表着物体轮廓、纹理变化或者亮度突变。本篇将系统介绍各种边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Laplacian以及Canny等。我们将分析它们的原理、计算方法以及在实际应用中的效果。掌握边缘检测技术，就如同获得了“读懂”物体轮廓的能力，是后续更复杂图像分析的基础。纹理的语言：纹理是图像中像素灰度值在局部区域的排列规律，它能够反映物体的表面特性，如粗糙度、光滑度等。本篇将介绍多种纹理分析方法，包括统计方法（如灰度共生矩阵）、频率域方法以及模型方法等。通过纹理分析，我们可以区分不同的材料、识别不同的地物，甚至分析材料的损伤程度。特征的提取与描述：在复杂的图像中，我们需要定位并描述那些能够代表特定物体或区域的关键“特征点”。本篇将介绍一些经典的特征提取算法，如Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）等。这些算法能够找到图像中具有稳定性和辨识度的关键点，并对其周围的局部图像信息进行描述。这些描述符就如同物体的“指纹”，能够用于图像匹配、物体识别和三维重建。图像的分割：图像分割是将图像划分为若干个具有相似属性的区域的过程，这是理解图像内容的重要步骤。本篇将介绍几种主要的图像分割方法，包括基于阈值的分割、区域生长法、以及更复杂的基于边缘和区域的联合分割技术。我们将探讨这些方法在医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等领域的应用。第四篇：生成之韵：数字图像的创造与合成随着技术的不断发展，我们不仅能够分析和理解图像，更能以前所未有的方式创造和合成新的图像。本篇将触及图像生成的前沿领域，探索如何利用算法来“绘画”和“想象”。图像的合成与混合：如何将多幅图像的信息融合，创造出全新的视觉效果？本篇将介绍图像合成的技术，例如Alpha混合、图像融合以及图像拼接等。我们将探讨如何实现不同图像的无缝叠加，以及如何将局部细节进行自然过渡，创造出令人惊叹的视觉奇观，如全景图的生成、特效制作等。噪声的对抗与净化：在图像采集和传输过程中，噪声是不可避免的干扰。本篇将深入分析不同类型的图像噪声（如高斯噪声、椒盐噪声等）及其产生的原因。我们将介绍各种去噪算法，包括空域滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）和频域滤波等。通过有效的去噪处理，可以恢复图像的清晰度，为后续的分析和识别提供高质量的数据。基于模型与数据驱动的生成：近年来，以深度学习为代表的人工智能技术在图像生成领域取得了突破性进展。本篇将初步介绍一些基于模型和数据驱动的图像生成方法，例如生成对抗网络（GANs）的基本思想，以及它们在图像风格迁移、人脸生成、图像修复等方面的应用。我们将揭示算法如何“学习”图像的内在规律，并自主创造出逼真的图像。结语：《精微之形：数字时代的视觉语言解析》是一场关于图像的深度旅行。它试图揭示图像背后隐藏的数学逻辑和算法原理，帮助读者从“看”图像，到“懂”图像，再到“创”图像。无论您是计算机视觉的初学者，还是希望深化对数字图像理解的研究者，亦或是对人工智能的视觉能力充满好奇的探索者，本书都将为您提供一份宝贵的参考和启发。通过掌握这些“精微之形”背后的运作规律，我们不仅能更高效地处理和分析海量的视觉信息，更能以前所未有的创造力，塑造我们所处时代的视觉未来。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

对于想了解pde在图像处理方面应用的同学, 看这本书真的会很头痛, 因为整本书的重点并不是介绍算法和实现, 而是理论证明一些重要的结论, 主要是PDE方法的合理性等等. 而且对于没PDE方面足够知识, 特别是在泛函的角度对pde进行分析的能力的话,这本书基本上没办法读. 要了解这方面...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受是作者对数学概念的“精确化”表达。他处理诸如“连续性”、“可微性”等概念时，那种毫不含糊、直击本质的语言风格，让人感到一种踏实的学术力量。我过去在其他资料中看到的对某些数学概念的描述，往往因为为了简化而损失了关键的严谨性，导致在实际应用中遇到边界条件时就会产生困惑。然而，这本书在阐述如何用梯度下降法优化能量函数时，对收敛条件的讨论细致入微，区分了全局最优解和局部最优解的数学意义，并结合图像的非凸优化特性，给出了非常务实的逃逸策略建议。这种对数学本质的敬畏和对工程实践的深刻理解相结合，使得这本书在学术的严谨性和操作的可行性之间找到了一个近乎完美的平衡点。它教会了我，在数字世界里，所有的“看起来不错”都需要坚实的数学证明来支撑，这对于构建可靠的图像系统至关重要。这本书的价值，在于它教会了读者如何用最严格的逻辑去构建最直观的视觉解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验简直是一场思维的马拉松，内容涵盖了从基础的线性代数到高深的傅里叶分析，讲解得层层递进，逻辑严密得让人拍案叫绝。作者似乎对读者的认知水平有着精准的把握，既不会让初学者望而却步，又能让有一定基础的读者找到新的切入点。我尤其欣赏它在概念引入时所采用的直观类比，比如将卷积操作比喻成一种“信息混合”的过程，这极大地降低了理解复杂数学模型的心理门槛。随后的章节，更是将这些抽象的数学工具，巧妙地嫁接到了图像的降噪、边缘检测等实际应用场景中，每一步推导都清晰可见，仿佛能看到算法在屏幕上如何一步步“雕刻”出清晰的图像。对于任何想在计算机视觉或图像处理领域深耕的人来说，这本书无疑是一份极其宝贵的“内功心法”，它教会的不是一套固定的招式，而是理解万物背后数学本质的钥匙。读完之后，再去看那些晦涩难懂的论文，仿佛瞬间拨开了云雾，那些原本隐藏在公式背后的设计意图，都变得一目了然，这种豁然开朗的感觉，是其他泛泛而谈的入门书籍无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，初次翻开这本书时，我有些担心它会过于理论化，变成一本只适合数学系学生研读的“天书”。然而，这本书的叙事结构成功地避开了这种陷阱。它的叙述风格非常注重“桥梁”的搭建，总是在引入一个复杂的数学概念之后，立刻提供至少一个直接应用于图像处理的实际案例，从而锚定读者的注意力。比如，在讲解奇异值分解（SVD）时，它没有止步于矩阵分解的代数定义，而是立即将其与图像压缩中的信息重要性排序联系起来，读者立刻能明白SVD在数据降维中的实际价值。这种“理论先行，应用紧随”的节奏感把握得恰到好处，使得学习过程不再是枯燥的公式堆砌，而更像是在解决一系列精心设计的工程挑战。我感觉自己像是一位学徒，在经验丰富的大师指导下，逐步学会使用这些强大的数学工具去解决眼前的难题，而不是被扔进一个充满未知符号的迷宫里自生自灭。这种务实的教学方法，极大地提升了学习的效率和持久的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，远远超出了我对“图像处理数学基础”这一主题的预期。它不仅仅停留在基础的微积分和线性代数层面，更深入地探讨了诸如小波分析在多分辨率处理中的应用，以及基于随机过程的图像恢复模型。这种对前沿领域的适度涉猎，使得这本书具备了相当长的“保质期”，即便是对于已经工作一段时间的工程师来说，也能从中挖掘出新的研究方向或优化现有算法的思路。更让我印象深刻的是，作者在讨论某些经典算法的局限性时，往往会追溯到其背后的数学假设是否在特定噪声模型或纹理结构下失效，并由此引出更高级的替代方案。这种批判性思维的引导，是很多教材所缺乏的。它鼓励读者去质疑，去探究“为什么”和“有没有更好”，而不是简单地接受“是什么”。这不仅仅是一本教科书，更像是一部关于“如何科学地思考图像问题”的哲学指南，培养的是一种探究式的研究习惯，而不是死记硬背的知识点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计，透露着一种沉稳而专业的匠人气息，拿到手里就有一种爱不释卷的冲动。纸张的质感非常棒，印刷清晰，即便是复杂的矩阵和积分符号，也丝毫没有出现墨迹模糊或者重影的情况，这对于需要反复查阅和演算的读者来说，简直是福音。更值得称赞的是，书中大量的图示和示意图，不再是那种敷衍了事的线条勾勒，而是精心制作的、色彩搭配得宜的专业插画。例如，在讲解图像变换时，它用动态变化的图例展示了仿射变换如何扭曲空间，这种视觉化的辅助效果，比纯文字的描述要有效得多，极大地增强了读者的空间想象力。我个人觉得，出版社在制本上的投入，直接体现了对内容质量的尊重。在阅读过程中，我几乎没有遇到因为印刷质量导致的阅读中断或理解障碍。这种对细节的关注，从侧面反映了作者对知识传递的严谨态度——如果连呈现知识的方式都不够精良，又怎能指望内容本身是无可挑剔的呢？它成功地将一本偏向理工科的“工具书”，打造成了一件值得收藏的学术精品。

评分☆☆☆☆☆