Advanced Pattern Recognition Technologies With Applications to Biometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Zhang, David/ Song, Fengxi/ Xu, Yong/ Liang, Zhizhen

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:

价格:1737.00 元

装帧:

isbn号码:9781605662008

丛书系列:

图书标签:

• 模式识别
• 生物识别
• 机器学习
• 深度学习
• 图像处理
• 信号处理
• 人工智能
• 计算机视觉
• 数据挖掘
• 算法

《现代图像处理与分析：从理论到实践》 简介 在信息爆炸的时代，图像作为信息传递最直观、最有效的方式之一，其重要性日益凸显。从医学影像诊断到工业自动化检测，从安防监控到环境保护，高质量的图像处理与分析技术已经渗透到各行各业，成为推动科技进步和社会发展不可或缺的基石。 本书《现代图像处理与分析：从理论到实践》旨在为读者提供一个全面、深入的图像处理与分析知识体系。它不仅涵盖了该领域的核心理论概念，更强调了这些理论在实际问题中的应用。本书的目标是帮助读者理解图像数据的本质，掌握各种先进的处理技术，并能够独立解决复杂的图像分析任务。 本书特色与内容概述 本书内容结构清晰，循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到高级技术和应用。全书分为以下几个主要部分： 第一部分：图像处理基础 数字图像的基本概念：本部分将详细介绍数字图像的采样、量化、表示方式（如灰度图像、彩色图像）以及图像的基本属性（如像素、分辨率、灰度级）。读者将理解像素是如何构成数字图像的，以及不同表示方式的优缺点。 图像增强技术：为了改善图像的视觉质量或为后续分析做准备，各种图像增强技术至关重要。本书将深入探讨空间域和频率域的增强方法。 空间域增强：包括点运算（如灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化），这些方法直接作用于像素灰度值。读者将学习如何通过调整对比度和亮度来突出图像细节。同时，也将介绍基于邻域运算的滤波器，如平滑滤波器（高斯滤波、均值滤波）和锐化滤波器（Sobel算子、Laplacian算子），它们能够有效地去除噪声或增强边缘。 频率域增强：通过傅里叶变换将图像转换到频率域进行处理，可以更有效地去除周期性噪声或增强图像的全局特性。本书将详细讲解傅里叶变换的原理，以及低通滤波器、高通滤波器、同态滤波器在频率域的应用。 图像复原技术：许多现实世界中的图像会受到噪声、模糊等失真影响。图像复原技术旨在尽可能地恢复原始图像。 噪声模型与去噪：我们将介绍常见的噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声）及其产生原因。在此基础上，详细讲解各种去噪算法，包括线性滤波、非线性滤波（中值滤波、双边滤波）以及更先进的基于小波变换和变分法的去噪技术。 模糊复原：本书将介绍模糊的形成过程（如运动模糊、离焦模糊）以及各种复原方法，如逆滤波、维纳滤波、Lucy-Richardson算法等，帮助读者理解如何处理和补偿图像模糊。 第二部分：图像分割 图像分割是将图像划分为不同区域或对象的关键步骤，是后续分析的基础。 基于阈值的方法：介绍全局阈值和局部阈值分割技术，包括 Otsu方法等自动阈值确定算法。 基于区域的方法：讲解区域生长、区域分裂与合并等算法，如何通过像素相似性来形成连通区域。 基于边缘的方法：深入探讨边缘检测算子（如Canny边缘检测）的原理和实现，以及如何利用边缘信息进行区域连接和形状识别。 基于聚类的方法：介绍K-Means、模糊C-Means等聚类算法在图像分割中的应用，如何根据像素特征将其归类到不同的簇。 深度学习在图像分割中的应用：本部分将简要介绍卷积神经网络（CNN）在语义分割（如U-Net、DeepLab）和实例分割（如Mask R-CNN）中的最新进展，为读者了解前沿技术提供指引。 第三部分：图像特征提取与描述 有效的特征提取是实现图像识别、检索和理解的关键。 边缘、角点和区域特征：详细讲解如何提取这些基础视觉元素，如Harris角点检测、SIFT、SURF等特征点提取算法。 形状描述符：介绍如何用数学模型来描述物体的形状，包括轮廓特征（如傅里叶描述符、Hu矩）和区域特征。 纹理特征：讲解纹理的统计特性和结构特性，介绍如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理描述符。 颜色特征：介绍颜色空间（如RGB, HSV, Lab）及其在特征提取中的应用，如颜色直方图、颜色矩等。 深度学习的特征表示：简要介绍深度学习模型（如CNN）如何自动学习图像的层级特征，以及这些特征在各种下游任务中的强大能力。 第四部分：图像分析与应用 在本部分，我们将把前面介绍的图像处理和特征提取技术应用于实际问题。 目标检测与识别：介绍传统的目标检测方法（如滑动窗口、级联分类器）以及基于深度学习的目标检测模型（如R-CNN系列、YOLO、SSD），使其能够定位并识别图像中的特定对象。 图像检索：讲解如何利用提取的特征来构建图像数据库，并实现基于内容的图像检索（CBIR），根据用户输入的查询图像找到相似的图像。 运动分析与跟踪：介绍如何处理视频序列，实现目标的运动检测、光流估计以及多目标跟踪。 医学图像分析：展示图像处理技术在医学影像（如X光、CT、MRI）中的应用，如病灶检测、器官分割、图像配准等，以辅助医生进行诊断。 工业视觉应用：介绍图像处理在工业自动化中的作用，如产品缺陷检测、尺寸测量、条形码/二维码识别等，以提高生产效率和产品质量。 遥感图像处理：探讨遥感图像的特点和处理技术，如地物分类、变化检测、目标识别等，用于环境监测、资源调查和城市规划。 第五部分：高级主题与前沿展望 图像配准：介绍图像配准的基本原理和各种方法，如基于特征的配准、基于区域的配准、基于优化的配准，以及在多模态图像融合中的应用。 图像合成与生成：简要介绍GAN（生成对抗网络）等深度学习模型在图像生成、风格迁移等方面的应用。 三维视觉基础：初步介绍三维重建、立体视觉等概念，为理解更复杂的视觉任务打下基础。 开源工具与库：推荐和介绍常用的图像处理与分析开源工具库，如OpenCV、scikit-image、Pillow等，并提供使用示例，帮助读者快速上手实践。 学习目标 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解数字图像的形成原理和数学表示。 熟练掌握各种经典的图像增强、复原和分割技术。 理解并应用多种图像特征提取和描述方法。 了解并初步应用图像分析技术解决实际问题。 掌握使用常用开源工具库进行图像处理的技能。 对图像处理与分析领域的最新发展趋势有初步认识。 目标读者 本书适合于计算机科学、电子工程、生物医学工程、自动化、测绘工程等专业的本科生、研究生，以及对图像处理与分析技术感兴趣的软件工程师、研究人员和开发人员。具备基础的编程能力（如Python、C++）将有助于更好地学习和实践本书内容。 结语 《现代图像处理与分析：从理论到实践》致力于为读者搭建一座连接理论与实践的桥梁。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能掌握扎实的图像处理基础知识，更能培养解决实际问题的能力，为在各自领域内运用图像技术打下坚实基础，并激发对未来技术发展的探索热情。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆