Fundamentals of Three-dimensional Digital Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer London Ltd

作者:Toriwaki, Junichiro

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2009-5

价格:$ 101.64

装帧:Hardcover

isbn号码:9781848001725

丛书系列:

图书标签:

• 三维图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像重建
• 医学影像
• 遥感
• 模式识别
• 算法
• 应用

图像处理前沿技术与应用：基于深度学习的二维图像分析 图书简介 本书聚焦于二维数字图像处理领域的前沿技术与实际应用，深入探讨了基于深度学习的图像分析方法。在信息爆炸的时代，二维图像作为最直观的数据载体，其高效、精准的处理和理解已成为计算机视觉、模式识别、医学影像乃至自动驾驶等多个交叉学科的核心挑战。本书旨在为读者提供一套系统、深入且实用的知识体系，涵盖从基础理论到尖端模型构建的全过程。 全书共分为六个主要部分，结构严谨，逻辑清晰，旨在引导读者从宏观的图像基础知识，逐步迈入以卷积神经网络（CNN）为核心的深度学习范式。 第一部分：二维图像处理基础回顾与数字化 本部分首先对数字图像的基础概念进行了扎实的铺垫。内容包括图像的形成、采样与量化过程，以及数字图像的表示形式，如灰度图像、彩色图像（RGB、HSV、YUV等色彩空间）。我们详细阐述了图像在计算机中的数学表达，为后续的滤波和变换奠定理论基础。 重点章节深入剖析了经典的图像增强技术，包括空间域的直方图均衡化、平滑滤波（均值、高斯）和锐化滤波（拉普拉斯、梯度算子）。同时，对频率域的处理也进行了详尽的介绍，特别是傅里叶变换（DFT）在图像去噪和周期性噪声抑制中的应用。此部分的目标是确保读者对传统的、基于数学模型的图像处理方法有透彻的理解，明确深度学习介入的必要性与优势所在。 第二部分：深度学习基石：神经网络与CNN入门 本部分是构建现代图像处理知识体系的基石。我们首先介绍了人工神经网络的基本结构，包括神经元模型、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh等）以及核心的学习机制——反向传播算法和梯度下降优化器（SGD、Adam等）。 随后，本书的核心技术——卷积神经网络（CNN）被系统地引入。我们详细阐述了卷积层（Convolutional Layer）的工作原理，包括卷积核的设计、步长（Stride）和填充（Padding）的概念。池化层（Pooling Layer）在特征降维和保持平移不变性方面的作用也得到了深入分析。本部分还详细讲解了现代CNN架构的设计哲学，如残差连接（Residual Connections）在解决深度网络退化问题中的关键作用，以及批标准化（Batch Normalization）对训练稳定性的贡献。 第三部分：面向理解的深度学习模型：特征提取与表示学习 本部分转向如何利用深度学习模型从图像中学习到具有判别力的特征。我们对经典且高效的CNN架构进行了深入剖析，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及ResNet系列。对于每种架构，我们不仅展示其结构图，更重要的是分析其设计背后的创新点及其对特征提取能力的影响。 此外，本书还涵盖了特征图（Feature Map）的可视化技术，如Grad-CAM（梯度加权类激活映射），帮助读者“打开黑箱”，理解网络是如何关注图像的特定区域来做出决策的，这对于模型的可解释性研究至关重要。 第四部分：核心应用一：图像分类与识别 图像分类是计算机视觉的基石任务。本部分专注于如何将深度网络应用于图像分类问题。内容包括数据集的构建、预处理（数据增强，如随机裁剪、翻转、色彩抖动）的策略，以及如何有效地利用迁移学习（Transfer Learning）——利用预训练模型（如在ImageNet上训练的模型）来加速和优化特定领域（如特定物体的识别）的训练过程。 我们详细讨论了如何构建有效的损失函数（如交叉熵损失）和评估指标（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线）来衡量分类器的性能。此外，针对小样本学习（Few-Shot Learning）等新兴挑战，也进行了初步探讨。 第五部分：核心应用二：目标检测与语义分割 在更复杂的场景理解任务中，定位和区域识别变得不可或缺。本部分系统讲解了目标检测（Object Detection）的两种主流范式。 对于两阶段检测器，我们详细解析了R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作流程，重点关注区域建议网络（RPN）的实现。对于一阶段检测器，则深入探讨了YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的实时检测机制，分析其在速度与精度之间的权衡。 在图像分割领域，本部分集中于语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）。语义分割部分，我们将重点介绍全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net结构在医学图像分割中的强大能力，特别是其跳跃连接（Skip Connections）如何融合深层语义信息与浅层细节信息。实例分割则会介绍Mask R-CNN等先进模型。 第六部分：面向实践的优化、部署与前沿展望 本部分关注模型的工程化和效率问题。我们将讨论模型压缩技术，包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），这些技术对于将复杂的深度模型部署到资源受限的边缘设备至关重要。 此外，我们探讨了模型在实际部署中可能遇到的问题，如模型鲁棒性（Adversarial Attacks）的防御策略。最后，本书对二维图像处理的未来趋势进行了展望，包括自监督学习（Self-Supervised Learning）在无标注数据处理中的潜力，以及图形神经网络（GNNs）在处理结构化图像信息时的潜在应用。 本书的每一章都配有丰富的代码示例（主要使用Python和流行的深度学习框架），旨在帮助读者理论联系实际，快速掌握技术并应用于具体项目中。本书适合计算机科学、电子工程、模式识别等相关专业的学生、科研人员以及希望深入了解现代图像处理技术的工程师阅读。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆