Image Database Systems and Techniques pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Samet, Hanan/ Soffer, Aya

出品人:

页数:0

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价格:54.95

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isbn号码:9781558605497

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• 图像数据库
• 数据库系统
• 图像检索
• 图像处理
• 数据管理
• 计算机视觉
• 多媒体数据库
• 信息检索
• 模式识别
• 数据挖掘

数字图像处理与分析导论：从基础理论到应用实践 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理与分析领域的导论，涵盖了从基本的图像表示方法到复杂的高级分析技术。它不仅着重于理论基础的阐述，更强调实际应用中的方法论与工程实现。 第一部分：图像基础与采集 本部分聚焦于数字图像的本质及其获取过程，为后续的处理奠定坚实的数学和物理基础。 第一章：图像的数学基础与表示 本章首先回顾了必要的数学工具，包括线性代数中的矩阵运算、傅里叶分析的基本概念，以及概率论在图像中的应用，特别是随机过程在建模图像噪声时的重要性。随后，深入探讨了数字图像的本质——离散化的表示。详细阐述了不同类型的图像模型，如灰度图像、彩色图像（RGB、CMYK、HSV等颜色空间）的数学描述。重点讨论了图像量化（灰度级和空间分辨率）对图像信息保真度的影响，并介绍了图像在计算机中的存储结构和文件格式（如BMP、TIFF、PNG的内部结构）。 第二章：图像采集系统与传感器原理 本章将视角从数字域转向物理域，讨论了图像是如何通过传感器转换为电信号，并最终数字化为数字图像的。详细分析了光学成像的基本原理，包括镜头系统的特性、衍射和像差的影响。深入研究了主流的图像传感器技术，如CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器的结构、工作机制及其各自的优缺点。此外，还专门探讨了图像采集过程中的常见问题，例如几何失真、光照不均以及采样和量化引入的误差，并介绍了如何通过系统校准来补偿这些缺陷。 第二部分：图像增强与复原 本部分致力于改善图像的质量，使其更适合人眼观察或后续的分析处理。 第三章：空间域图像增强技术 空间域处理是直接对图像的像素值进行操作的方法。本章详细介绍了点处理技术，包括灰度变换函数（如对数变换、指数变换、对比度拉伸），以及直方图的形状操作（直方图均衡化、规范化）。接着，重点阐述了空间滤波技术，包括线性滤波（均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（中值滤波、极值滤波）。着重分析了这些滤波器在去除随机噪声和椒盐噪声方面的效果与局限性。此外，还介绍了形态学操作的基础，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，及其在简化图像结构中的应用。 第四章：频域图像处理与傅里叶分析 本章将图像处理提升到频率域，展示了频域分析在图像处理中的强大能力。详细介绍了二维离散傅里叶变换（DFT）的性质及其计算方法（如快速傅里叶变换FFT）。重点讲解了如何利用频域特性进行滤波，包括理想低通/高通滤波、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的设计与应用。深入探讨了利用频谱分析来识别图像中的周期性噪声和纹理特征。 第五章：图像复原：噪声模型与逆滤波 图像复原的目标是估计出原始的、未受损的图像。本章首先建立了一套系统的图像退化模型（退化函数、噪声模型）。详细分析了常见的噪声类型，如加性噪声（高斯白噪声、椒盐噪声）和乘性噪声（瑞利噪声、伽马噪声）。基于不同的退化模型，系统介绍了各种复原技术：盲复原方法（如维纳滤波）和非盲复原方法。此外，还详细阐述了限制性反褶积、迭代方法等高级复原算法的原理及其在实际应用中的收敛性分析。 第三部分：图像分割与特征提取 本部分是图像分析的核心，旨在将图像分解成有意义的区域，并提取描述这些区域的关键信息。 第六章：图像分割的经典方法 图像分割是将图像划分为互不重叠的、具有相似特性的区域的过程。本章首先介绍基于阈值的分割技术，包括全局阈值法、局部阈值法和Otsu最优阈值法的原理推导与实现。随后，深入探讨了基于区域的分割方法，如区域生长法和区域分裂与合并技术。对于结构清晰的图像，本章也介绍了基于边缘检测的分割策略，回顾了Sobel、Prewitt、Roberts算子以及Canny边缘检测算法的完整流程和参数选择。 第七章：形态学图像处理在分割中的应用 形态学操作在精确分割，尤其是在处理二值图像和提取物体边界时至关重要。本章将形态学理论应用于连接组件分析、边界提取、孔洞填充、细化（Skeletonization）和骨架提取。重点分析了如何利用击中与未击中变换（Hit-or-Miss Transform）来识别特定的结构元素，以及如何通过形态学重建（Reconstruction）来消除噪声或分离粘连的物体。 第八章：图像特征描述与表示 特征描述是连接像素数据和高级理解之间的桥梁。本章系统地介绍了用于描述图像区域和对象的多种特征类型。首先是几何特征，如形状描述子（紧致度、圆度、面积、周长、矩形拟合）。其次是纹理特征的提取，包括灰度共生矩阵（GLCM）及其导出的能量、对比度、熵等统计量。接着，详细讲解了傅里叶描述符和分形维数在描述复杂边界方面的应用。最后，介绍了如何利用这些描述符进行特征向量的构建。 第四部分：高级分析与应用 本部分转向更复杂的图像分析任务，涉及对象识别、三维重建的初步概念以及现代方法的融合。 第九章：目标识别与分类基础 目标识别是利用提取的特征来判断图像中对象类别的过程。本章从模式识别的视角切入，首先回顾了基本的分类器，如K近邻（KNN）和最小距离分类器。随后，深入讲解了监督式分类器，特别是线性分类器（如支持向量机SVM的基础思想）和基于概率的分类器（如贝叶斯分类器）。重点讨论了如何使用特征匹配技术（如模板匹配）和结构化特征（如形状上下文）来识别特定目标。 第十至十章：图像配准与运动分析概述 本章涵盖了图像间的几何变换和运动估计的基础。详细介绍了不同类型的图像变换（刚性变换、仿射变换、透视变换）及其参数估计方法，特别是基于控制点的最小二乘法。接着，引入了图像配准的基本流程，包括特征点提取（如Harris角点检测）、特征描述（如SIFT/SURF的初步概念介绍）和变换矩阵的计算与优化。最后，简要概述了光流法在运动估计和视频序列分析中的应用。 结语：展望与未来方向 本书最后总结了传统图像处理技术的优势与局限，并展望了当前研究的前沿领域，包括基于深度学习的图像识别与分割方法、高光谱成像技术、以及医学影像处理的最新进展，为读者指明了进一步深入学习的方向。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的本科生和研究生作为教材或参考书，同时也为从事图像相关研究和开发的工程师提供了扎实的理论和实践指导。

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坦白地说，这本书在“实践”层面的指导性几乎为零。它像一个精美的理论模型，却无法在真实世界的生产环境中运行起来。例如，当我们讨论一个大规模的图像数据库系统时，我们必须面对网络带宽的限制、分布式存储的同步问题、以及如何处理异构硬件（如GPU加速的解码器与传统CPU存储节点）之间的交互。这本书对于这些现实世界的复杂性，几乎没有提及任何可操作的解决方案或架构模式。它所描绘的系统图景，似乎假设在一个资源无限、网络延迟为零的理想化实验室环境中。当我试图寻找关于“如何设计一个弹性伸缩的图像存储集群”或者“在云原生环境中优化图像数据流的策略”等关键议题时，书中给出的答案要么是“这是一个高级主题，超出本书范围”，要么就是含糊其辞的理论陈述。因此，对于希望通过这本书来指导构建、部署或优化一个实际的、面向用户的图像数据平台的人来说，这本书的价值更多地停留在“了解概念”的层面，而无法提供“如何实现”的蓝图。它更像是一份静静躺在图书馆书架上，等待被尘封的理论概述，而不是一本需要时常翻阅、写满笔记的工具书。

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从行文风格来看，这本书充斥着一种略显过时的、过度依赖学术术语堆砌的倾向，但这些术语的使用往往未能真正服务于问题的阐释，反而成了晦涩难懂的屏障。作者似乎更倾向于引用冗长的、来自不同年代的文献综述，来支撑自己的论点，而不是用清晰、现代的语言来构建自己的论证体系。举例来说，在讨论图像检索的相似性度量时，书中用了大量的篇幅去复述早期的颜色直方图比较方法，并将其描述为“基石”，却对近年来基于深度特征距离（如余弦相似度）的检索效率和准确性的巨大飞跃，只是泛泛而谈，缺乏深入的案例分析或性能对比数据。这种对技术演进缺乏敏感度的描写，使得全书的价值大打折扣。一本好的技术书籍应当是连接过去与未来的桥梁，它不仅要尊重经典，更要能预见和指导前沿。遗憾的是，这本书更像是一座停留在上个世纪末的纪念碑，其“技术视角”显得陈旧且缺乏活力，对于正在面对工业界前沿挑战的开发者和研究人员来说，其提供的实操指导价值非常有限。

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这本书，初看起来，似乎是想在浩瀚的数据库领域里，开辟一片关于图像数据管理的全新疆域。然而，实际阅读体验却让我感到一种深深的“失焦”。它的叙事节奏如同一个经验不足的导游，试图带领游客游览一座宏伟的宫殿，却在每个重要的展厅前都匆匆略过，只留下一些模糊不清的标签。我期待能深入探究那些支撑“图像数据库”这一概念背后的底层逻辑——比如，高效的特征提取算法如何与数据库的索引结构完美融合？如何设计出既能处理高维像素数据，又能确保查询速度的事务管理机制？书中似乎更多地停留在对现有通用数据库系统功能的回顾上，简单地套用在图像这个特定数据类型上，却未能提供真正具有开创性的、针对图像特性的系统级解决方案。比如，对于语义搜索的需求，这本书的讨论止步于“我们可以用AI技术”，而非深入探讨如何将这些技术内嵌到数据库的查询优化器中，去处理那些模糊、主观的“美观”或“场景”查询。它给人的感觉更像是一份行业综述的初稿，而非一本系统性的、能够指导实践的专业著作。如果读者是想了解如何从零开始构建一个高性能的、专为视觉数据优化的存储和检索系统，这本书提供的指引力度显然是不够的。它像一个宏伟的蓝图，但缺少了关键的施工细节。

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阅读过程中，我时不时会产生一种强烈的错觉，仿佛我拿到的是一本多年前出版的、关于通用关系型数据库理论的教科书，只是被强行加上了“图像”这个时髦的副标题。作者似乎过于沉迷于介绍传统的数据库范式——ACID特性、范式理论、并发控制的经典锁机制——这些内容在任何一本入门级的数据库教材中都能找到，并且阐述得更为透彻和系统。对于图像数据的独特性，比如其非结构化本质、巨大的存储需求以及检索的非精确性，书中的处理显得尤为单薄和敷衍。比如，在谈到空间索引时，书中提及了R树，但对图像特定场景下的变种（如基于内容的索引结构）探讨不足，更没有展示在海量高清图像数据面前，这些传统索引的性能瓶颈是如何体现的。更令人沮丧的是，对于现代计算机视觉领域日新月异的发展，如深度学习模型在特征嵌入中的应用，这本书的态度似乎有些滞后。它没有清晰地阐述，如何将这些嵌入向量有效地、可扩展地存储在数据库中，并实现快速的邻近搜索（KNN）。读完之后，我感觉知识体系没有得到实质性的提升，反而浪费了大量时间在重温那些早已掌握的基础知识上，仿佛在参加一场与主题脱节的学术会议。

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这本书的结构布局，如果用建筑学的角度来比喻，就像一个有着宏伟外立面、但内部空间划分杂乱无章的综合体。章节之间的逻辑跳跃性极大，前后呼应不足，让人难以建立起一个连贯的学习路径。某一章可能深入探讨了某种特定的图像压缩算法在数据库存储中的应用优化，但下一章却突然跳跃到了关于数据治理和隐私保护的宏观政策讨论，而这两者之间的桥梁——即图像数据特有的隐私挑战（如人脸识别的伦理问题）——却被轻描淡写地带过。这种缺乏层次感的叙述，极大地损害了理解的效率。我期望一本专业的书籍能提供一个清晰的知识地图：从数据模型（如何表示图像数据）到存储架构（如何物理布局），再到查询语言与优化（如何高效访问），最后才是应用层面的集成。然而，这本书似乎是把所有收集到的相关资料一股脑地倾倒在了纸面上，没有经过精心的梳理和提炼。对于初学者而言，这无疑是望而生畏的迷宫；即便是专业人士，也难以从中迅速定位到自己需要深入研究的具体技术点，因为它们的上下文关联性实在太弱了。

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