ISE Image Processing, Analysis and Machine Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This robust text provides deep and wide coverage of the full range of topics encountered in the field of image processing and machine vision. As a result, it can serve undergraduates, graduates, researchers, and professionals looking for a readable reference. The book's encyclopedic coverage of topics is wide, and it can be used in more than one course (both image processing and machine vision classes). In addition, while advanced mathematics is not needed to understand basic concepts (making this a good choice for undergraduates), rigorous mathematical coverage is included for more advanced readers. It is also distinguished by its easy-to-understand algorithm descriptions of difficult concepts, and a wealth of carefully selected problems and examples.
作者简介
目录信息
读后感
先说这本书的内容结构： 此书就是将计算机视觉各个小方向的论文一一列了一遍，顶多算个大综述。通常算法具有时效性，很多新算法是没有的。就算一些经典算法的原理讲解也是简单的不能再简单。没什么大价值，如果想看我建议看Computer Vision: Algorithms and Applications Richa...
评分书的信息量太大，字数很多，不是入门的教程，适合对这一领域有所研究的人来构建自己的知识系统，依我看，应该是研究生以上的人买的比较多，还算不错吧，主要是国内同类的书太少了。
评分书的信息量太大，字数很多，不是入门的教程，适合对这一领域有所研究的人来构建自己的知识系统，依我看，应该是研究生以上的人买的比较多，还算不错吧，主要是国内同类的书太少了。
评分先说这本书的内容结构： 此书就是将计算机视觉各个小方向的论文一一列了一遍，顶多算个大综述。通常算法具有时效性，很多新算法是没有的。就算一些经典算法的原理讲解也是简单的不能再简单。没什么大价值，如果想看我建议看Computer Vision: Algorithms and Applications Richa...
评分这本书在各个方面都泛泛而谈，连学过图像的人也看得不太懂。这本书很多算法方面都介绍了，但是讲得太过简单，真正理解起来非常吃力。如果作者不给出代码，恐怕就真的无法读下去了。符号的表达有点陌生，而且理解起来比较费劲。这本书不太适合入门的人，初学的恐怕无法读懂。
用户评价
从整体结构上看，《ISE Image Processing, Analysis and Machine Vision》的编排逻辑非常流畅，它像一条精心铺设的轨道，引导你从最基本的像素操作，逐步过渡到复杂的场景理解。我尤其欣赏它在引入“机器视觉”概念时所采取的渐进式策略。它没有直接跳入深度学习的浪潮，而是先用大量篇幅讨论了特征提取和几何变换在早期工业检测中的作用，这为理解为什么现代的端到端网络是必要的提供了历史和技术的背景。当书中最终引入深度学习模型时，读者已经对图像信息的本质有了充分的理解，因此能更好地评估这些新工具的优势与劣势。唯一的不足或许在于，由于技术的快速迭代，关于最新生成模型或Transformer在视觉领域的应用篇幅相对较少，但这并不影响它作为一部经典、扎实、全面理解图像科学基础的奠基之作的地位。
评分这本厚重的《ISE Image Processing, Analysis and Machine Vision》着实让人眼前一亮，特别是当你在寻找一本能同时覆盖图像处理基础、深入到高级分析，并最终触及机器视觉核心概念的权威著作时。我花了大量时间翻阅，发现它在内容广度上做得非常出色。例如，它对傅里叶变换在图像滤波中的应用讲解得极其透彻，远超一般入门教材的肤浅描述，提供了大量的数学推导和直观解释，让人明白为什么某些滤波器在特定场景下表现优异。更值得称赞的是，书中对形态学操作的介绍，不仅限于基本的膨胀和腐蚀，还扩展到了更复杂的拓扑结构分析，这对理解生物医学图像或材料科学中的结构识别至关重要。作者似乎深谙实践的重要性，在理论讲解的间隙穿插了大量的算法复杂度分析，这对于工程实践者来说是无价之宝，让我们清楚地知道在处理大规模数据集时，选择A算法而非B算法的潜在成本。总而言之，这是一本结构严谨、内容扎实的参考书，它搭建了一个坚实的理论框架，让读者能够自信地迈入复杂的视觉算法世界。
评分对于我这种偏爱动手实践的读者来说，一本好的教科书必须要有清晰的步骤和可复现的示例，而这本书在这方面做得只能说中规中矩，但其提供的理论基础却足以支撑起任何高级实践。举例来说，它在讲解经典的阈值分割算法（如Otsu's方法）时，详细阐述了其背后的方差最大化原理，而不是简单地给出一个调用库函数的代码片段。这种对“为什么”的执着，使得即使我换用不同的编程语言或硬件平台，也能快速地重新构建和调整算法。然而，如果期待它能提供大量即插即用的Python或MATLAB代码库，可能会略感失望；它更像是一份“菜谱的配方”而不是“成品大餐”。但正是这种对基础的深挖，培养了独立解决问题的能力。它强迫你去思考算法的局限性，而不是盲目相信库函数的魔力。
评分这本书的叙事风格非常学术化，每一个概念的引入都伴随着严格的定义和证明，这对于习惯了快节奏、碎片化学习的现代读者来说，或许会构成一定的门槛。我承认，在阅读关于非线性扩散滤波或者高级图像配准技术（如基于能量最小化的方法）时，我不得不反复查阅线性代数和微积分的笔记。但正是这种严谨性，保证了知识的准确性和传递的稳定性。它没有回避那些晦涩难懂的部分，而是将其作为核心内容进行讲解。例如，对高斯混合模型（GMM）在图像分割中的应用讨论，不仅解释了EM算法的迭代过程，还深入分析了其收敛性和局部最优解的问题。这使得读者在面对真实世界中数据分布不规则的图像时，能够预判模型可能出现的失败模式，并采取相应的对策。
评分说实话，我最初对这类标题很长的技术书籍抱有疑虑，总觉得它们会为了追求覆盖面而牺牲深度，但《ISE Image Processing, Analysis and Machine Vision》成功地打破了我的偏见。它在涉及机器学习与机器视觉结合的部分尤其令人印象深刻。书中的章节并没有仅仅停留在介绍经典的卷积神经网络（CNN）结构，而是花了大量的篇幅去探讨如何将经典的图像特征（如SIFT、HOG）与现代深度学习模型进行有效地融合，这在许多纯粹的深度学习书籍中是看不到的。我特别欣赏它对特征空间几何结构的讨论，这使得读者能够从更底层的数学角度理解为什么某些特征描述子比其他更具鲁棒性。此外，书中对于三维重建和立体视觉的介绍也相当深入，涉及到了对标定误差的敏感性分析，以及如何利用优化方法来最小化重投影误差。读完这部分内容，我感觉自己对“理解”图像内容，而非仅仅“识别”图像内容，有了更深刻的认识。
评分哭了，信息量太大啃不完。
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