Practical Imaging Informatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Society for Imaging Informatics in Medicine 编

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2009-11

价格:$ 101.64

装帧:

isbn号码:9781441904836

丛书系列:

图书标签:

• 医学影像
• 影像信息学
• 人工智能
• 深度学习
• 图像处理
• 医疗IT
• PACS
• DICOM
• 临床工作流程
• 数据分析

《图文信息学实用指南：从基础到前沿的深度解析》 引言 在信息爆炸的时代，图像作为信息传递和知识获取的重要载体，其在各个领域的应用日益广泛和深入。从医学影像诊断到遥感数据分析，从工业检测到艺术品鉴赏，图像信息学（Imaging Informatics）已成为连接图像数据与实际应用的关键桥梁。本书《图文信息学实用指南》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习平台，帮助大家掌握图像信息学的基础理论、核心技术以及前沿发展，从而能够有效地处理、分析、理解和应用各类图像数据，解决实际问题，推动相关领域的发展。 本书的编写初衷，是希望能够填补当前市场上关于图像信息学系统性、实践性教育资源的空白。我们深知，图像信息学涉及跨学科的知识体系，既需要坚实的计算机科学和数学基础，又需要对特定应用领域（如医学、工程、科学研究等）有深刻的理解。因此，本书力求从零开始，逐步深入，以清晰的逻辑、丰富的案例和易于理解的语言，带领读者走进图像信息学的奇妙世界。 核心内容概述 本书围绕图像信息学的核心概念和关键技术展开，主要涵盖以下几个方面： 第一部分：图像信息学基础理论与概念 图像的本质与表示： 深入探讨数字图像的数学模型，包括像素、分辨率、色彩空间（RGB、CMYK、HSV等）的原理和应用。我们将详细解析图像的几何变换，如缩放、旋转、平移，以及它们在图像处理中的作用。此外，还会介绍不同类型的图像文件格式（如JPEG, PNG, TIFF, DICOM等）的特点和适用场景，帮助读者理解图像数据的底层结构。 图像处理的基本原理： 涵盖图像增强、图像复原、图像分割、特征提取等图像处理的基石技术。例如，我们将讲解滤波器的原理（如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等）如何用于噪声抑制和边缘检测，直方图均衡化如何改善图像对比度，以及阈值分割、区域生长等方法如何将图像划分为有意义的区域。 图像分析与理解： 引入图像分析的核心概念，包括纹理分析、形状分析、对象识别等。读者将了解如何量化和描述图像中的视觉特征，以及如何利用这些特征来识别和区分不同的图像对象。我们还将探讨模式识别和机器学习在图像理解中的基本思想，为后续更高级的应用奠定基础。 第二部分：关键图像信息学技术与算法 计算机视觉基础： 介绍计算机视觉的核心任务，如图像采集、预处理、特征提取、目标检测、目标跟踪、场景理解等。我们将深入讲解SIFT, SURF, ORB等经典的特征检测与描述算法，并介绍HOG、LBP等用于形状和纹理特征提取的方法。 图像分割与对象识别： 详细阐述各种图像分割技术，包括基于边缘的分割、基于区域的分割、以及更为先进的基于深度学习的语义分割和实例分割方法。在对象识别方面，我们将介绍传统的目标检测算法（如Haar级联分类器、HOG+SVM）以及基于深度学习的目标检测框架（如R-CNN系列、YOLO、SSD），并讨论其原理和应用。 三维重建与可视化： 探讨如何从二维图像数据构建三维模型，包括立体视觉、多视角立体匹配、以及摄影测量等技术。本书还将介绍常用的三维可视化技术，帮助读者理解和呈现复杂的空间信息。 图像配准与融合： 讲解图像配准（Image Registration）的基本原理和常用方法，如基于特征的配准、基于区域的配准、以及基于优化的配准。我们将探讨图像融合（Image Fusion）技术，如何将多源、多模态的图像信息有机结合，以提取更丰富、更准确的信息。 深度学习在图像信息学中的应用： 重点介绍卷积神经网络（CNN）及其在图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等任务中的革命性作用。读者将了解CNN的基本结构（卷积层、池化层、全连接层）、常见的网络架构（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception）以及迁移学习等关键概念。 第三部分：图像信息学在各领域的应用实践 医学影像信息学： 深入探讨医学影像（如X射线、CT、MRI、PET）的采集、处理、分析和诊断。我们将讨论DICOM标准的应用，图像增强和复原技术在医学影像中的重要性，以及如何利用计算机辅助诊断（CAD）系统来提高诊断效率和准确性。还将介绍三维可视化在手术规划和解剖学研究中的应用。 遥感与地理空间信息学： 讲解卫星影像、航空影像等遥感数据的处理与分析。内容将涵盖图像校正、正射纠正、地物分类、变化检测等。我们将讨论遥感数据在环境监测、资源调查、城市规划、灾害评估等领域的应用。 工业影像处理与质量控制： 介绍机器视觉在工业自动化、产品检测、缺陷识别、尺寸测量等方面的应用。我们将讲解如何设计和部署机器视觉系统，解决生产过程中的实际问题。 生物医学成像与分析： 涵盖显微成像、荧光成像等技术，以及如何利用图像处理和分析技术来研究细胞、组织和生物过程。 其他应用领域： 简要介绍图像信息学在安防监控、自动驾驶、虚拟现实/增强现实、数字内容创作等领域的应用，展示其广泛的潜力。 第四部分：图像信息学的前沿发展与挑战 新兴成像技术： 探讨全息成像、光场成像、超光谱成像等新兴成像技术及其潜在应用。 跨模态图像分析： 介绍如何结合不同模态的图像数据（如可见光与红外、CT与MRI）进行信息融合和分析。 可解释性AI与图像信息学： 讨论如何提高深度学习模型在图像分析任务中的可解释性，以及其在关键领域的意义。 大规模图像数据管理与检索： 探讨如何高效地存储、管理和检索海量的图像数据，以及基于内容的图像检索（CBIR）技术。 伦理与隐私问题： 讨论图像信息学在数据隐私、信息安全、算法偏见等方面面临的挑战和应对策略。 本书特色与读者受益 本书的最大特色在于其理论与实践的深度融合。我们不仅会讲解抽象的理论概念，还会提供大量实际案例和代码示例（以Python语言为基础，结合OpenCV, scikit-image, TensorFlow/PyTorch等常用库），让读者能够动手实践，将所学知识转化为解决实际问题的能力。 系统性强： 本书内容覆盖图像信息学的各个方面，形成一个完整的知识体系，适合作为初学者入门和进阶学习的教材。 实践导向： 大量结合实际应用的案例分析和代码实现，帮助读者快速掌握核心技术，并将理论知识应用于实际项目。 前沿视野： 关注图像信息学领域的最新发展和前沿技术，帮助读者把握行业趋势，了解未来发展方向。 语言通俗易懂： 尽管涉及复杂的理论和技术，本书力求使用清晰、简洁的语言进行阐释，降低学习门槛。 目标读者 本书适用于以下人群： 计算机科学、软件工程、电子工程、自动化等相关专业的学生，希望系统学习图像处理、计算机视觉和图像信息学。 希望将图像分析技术应用于自身研究或工作的科研人员，包括生物医学、遥感、材料科学、物理学等领域的学者。 致力于产品开发和技术创新的工程师和开发人员，尤其是在人工智能、机器视觉、医疗设备、自动驾驶等领域。 对图像处理和计算机视觉技术感兴趣的业余爱好者，希望深入了解图像背后的科学原理和应用。 结语 图像信息学是一个充满活力和机遇的领域，它的发展正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。掌握图像信息学的核心知识和技能，将为个人和组织的成长提供强大的动力。《图文信息学实用指南》愿成为您在这条探索之路上的忠实伙伴，陪伴您从入门到精通，解锁图像数据的无限可能。我们相信，通过本书的学习，您将能够更加自信地驾驭图像信息，创造出更多有价值的应用和成果。

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