Handbook of Multibiometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Arun A. Ross

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2011-2-11

价格:USD 109.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781441935472

丛书系列:

图书标签:

• Multibiometrics
• Biometrics
• Pattern Recognition
• Computer Vision
• Security
• Authentication
• Image Processing
• Machine Learning
• Data Fusion
• Human-Computer Interaction

数字图像处理与分析的深度探索：从基础理论到前沿应用 图书名称：数字图像处理与分析的深度探索：从基础理论到前沿应用 图书简介 本著作旨在为数字图像处理与分析领域的研究人员、工程师以及高年级学生提供一本全面、深入且极具实践指导意义的参考手册。本书超越了传统教科书的范畴，不仅系统梳理了该领域的核心理论基础，更着重于介绍当前工业界和学术界最为关注的前沿技术、关键算法的实现细节及其在真实世界复杂场景中的应用案例。 第一部分：图像处理的数学与物理基础重塑 本部分为理解后续复杂算法奠定坚实的理论基石。我们首先从信号处理的视角出发，深入探讨了连续和离散图像的表示方式，重点解析了采样定理、量化误差的数学模型及其对图像质量的影响。 1.1 图像的本质：从连续域到离散矩阵的映射 详细阐述了图像采集过程中的物理限制，包括传感器噪声模型（如高斯噪声、泊松噪声）的统计学特性分析。在数学工具箱方面，本书用大量的实例说明了傅里叶变换、Z变换在图像空间和频率域分析中的关键作用，特别是对图像模糊、锐化等操作的理论解释。我们引入了小波变换（Wavelet Transform） 的多分辨率分析框架，并详细对比了小波域去噪（如阈值去噪、贝叶斯估计）与传统频域滤波方法的优劣，强调了小波在边缘保留方面的优越性。 1.2 图像增强与复原的现代方法论 传统的空间域增强（如直方图均衡化）被赋予了更现代的解释，例如自适应局部直方图均衡化（CLAHE） 的性能优化与参数选择策略。在图像复原方面，本书重点剖析了盲复原问题的挑战，并详细介绍了基于正则化理论（Regularization Theory） 的迭代优化方法，包括Tikhonov正则化和Total Variation (TV) 正则化在恢复受损图像中的实际应用。特别地，我们深入探讨了基于先验知识（如稀疏性先验）的复原模型，这为深度学习方法提供了理论上的衔接点。 第二部分：核心特征提取与图像分割的精细化技术 特征的有效提取是所有高级视觉任务的生命线。本部分侧重于从图像中识别出具有判别性的结构信息，并实现精确的区域划分。 2.1 结构化特征的提取与描述 本书对经典特征提取器进行了深入的工程化分析。对于边缘检测，我们不仅回顾了Canny算法的优化步骤，更引入了基于结构梯度和信息论的边缘定位方法。在兴趣点（Interest Points） 方面，除了SIFT/SURF的原理推导，我们详细展示了它们在应对尺度变化和旋转不变性时的计算效率瓶颈，并介绍了诸如ORB等更适合实时系统的替代方案。特征描述符的构建被视为信息压缩问题，我们分析了局部二值模式（LBP）和基于梯度方向的直方图（HOG）在目标识别中的鲁棒性表现。 2.2 图像分割的范式转变 图像分割被系统地划分为基于区域、基于边缘和基于模型的范畴。在传统的阈值分割方法之后，本书详尽解析了活动轮廓模型（Active Contours/Snakes） 的能量函数构建、梯度流求解及其在处理复杂边界时的局部最小值陷阱问题。图割（Graph Cut） 理论被引入作为解决全局最优分割问题的强大工具，我们详细推导了其与最小割/最大流问题的等价性，并提供了在医学影像分析中应用Graph Cut进行器官分割的案例研究。 第三部分：计算机视觉中的模式识别与深度学习融合 这是本书最具前瞻性的部分，聚焦于如何利用现代机器学习，特别是深度学习框架，解决复杂的视觉识别和场景理解任务。 3.1 深度卷积网络的基础架构与优化 我们不将深度学习视为“黑箱”，而是将其视为一种高度非线性的特征层次构建工具。本书详细剖析了LeNet、AlexNet到ResNet、DenseNet等关键架构的演进逻辑，强调了残差连接、批标准化（Batch Normalization）和注意力机制（Attention Mechanisms）在克服梯度消失和增强模型表达能力中的核心贡献。在实现层面，我们讨论了高效的模型量化、剪枝技术以及如何利用迁移学习在小样本数据集上快速部署高性能模型。 3.2 目标检测与语义分割的前沿算法 目标检测被系统地分为两阶段方法（如Faster R-CNN家族） 和一阶段方法（如YOLO、SSD家族）。我们对比了它们在精度、速度和边界框回归机制上的差异。对于需要像素级理解的语义分割任务，本书深入讲解了全卷积网络（FCN）的原理，并详述了U-Net架构在生物医学图像分割中的成功应用，重点分析了跳跃连接（Skip Connections）如何有效融合深层语义信息和浅层细节信息。 3.3 视频分析与时空信息的建模 针对动态图像序列，本书探讨了如何将空间信息与时间信息相结合。我们首先介绍光流法（Optical Flow）的经典算法（如Horn-Schunck、Lucas-Kanade）及其在运动估计中的应用。随后，引入循环神经网络（RNN） 及其变体（LSTM、GRU）在建模视频序列中的时间依赖性，并展示了如何将3D卷积网络应用于动作识别和行为检测任务中，强调了时空特征的有效嵌入策略。 第四部分：实际应用与系统集成 本部分将理论与工程实践紧密结合，展示了图像处理技术在特定垂直领域的解决方案。 4.1 医学影像的增强、配准与量化分析 探讨了MRI、CT图像的增强技术，重点分析了图像配准（Image Registration） 的刚性、仿射和非刚性变换模型，并介绍了基于信息论的度量标准（如互信息）。针对病灶的自动检测和分割，详细阐述了如何构建符合临床需求的评估指标体系。 4.2 工业质量检测与自动化缺陷识别 在工业自动化领域，本书关注于高精度、高速度的检测系统。讨论了表面缺陷（如划痕、气泡）的微小特征识别技术，以及如何设计鲁棒的照明系统来应对复杂的材料反射特性。案例涵盖了PCB板检测、纺织品瑕疵检测中的特征降维和误报率控制策略。 4.3 增强现实（AR）与三维重建的挑战 讨论了从二维图像恢复三维场景信息的核心问题——多视图几何。系统介绍了针孔相机模型、本质矩阵和基础矩阵的求解方法。重点介绍了Structure from Motion (SfM) 和SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 的核心迭代优化流程，包括BA（Bundle Adjustment）在提高三维重建精度中的关键作用，以及如何利用深度图信息实现更精细的表面重建。 总结与展望 本书不仅是一本技术手册，更是一份通往未来视觉智能的路线图。通过对经典算法的深刻理解和对前沿深度学习范式的掌握，读者将能够独立设计、实现并优化下一代数字图像处理与分析系统。本书的章节结构经过精心设计，确保了逻辑的连贯性和知识的递进性，是致力于在该领域深耕的专业人士不可或缺的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆