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出版者:

作者:杨杰 编

出品人:

页数:179

译者:

出版时间:2010-7

价格:25.00元

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isbn号码:9787121111723

丛书系列:

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• 计算机
• 写的挺好
• 数字图像处理
• MATLAB
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计算机视觉与模式识别基础：理论、算法与实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计算机视觉与模式识别领域的理论基础、核心算法以及实际应用指南。我们聚焦于构建机器理解世界的能力，从图像和信号的底层处理，到高层语义的提取与推理，覆盖了该领域当前最前沿和最经典的技术栈。本书内容结构清晰，逻辑严密，力求在保持学术严谨性的同时，兼顾工程实践的可操作性。 第一部分：图像与信号的数学基础 本部分是整个视觉系统的基石。我们将从离散信号处理的数学原理出发，为后续的图像分析打下坚实的基础。 1. 连续与离散信号变换： 详细介绍傅里叶变换（Fourier Transform）及其在频域分析中的应用。重点阐述离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的原理、计算效率以及在周期性信号处理中的作用。引入二维傅里叶变换在图像空域到频域转换中的重要性，以及如何利用频域滤波进行噪声抑制和图像增强。 2. 小波理论基础： 介绍小波分析（Wavelet Analysis）的数学框架，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。对比傅里叶分析在处理非平稳信号时的局限性，阐述小波在多分辨率分析、信号去噪和特征提取中的优势。我们将探讨Haar小波、Daubechies小波等常用基函数的构造与性质。 3. 矩阵代数与统计学回顾： 梳理在图像表示（如张量表示）、特征分解（如奇异值分解 SVD）和优化问题中必需的线性代数知识。同时，回顾概率论与数理统计在模式识别中的应用，如高斯分布、最大似然估计（MLE）和贝叶斯决策理论。 第二部分：经典图像处理技术深度解析 本部分侧重于图像的预处理、增强、复原和形态学分析，这些是任何高级视觉任务前置的关键步骤。 1. 图像增强与对比度拉伸： 系统介绍空域增强方法，包括直方图均衡化（Histogram Equalization）及其自适应版本（如CLAHE）。深入探讨频域滤波技术，包括理想、巴特沃斯和高斯低通/高通滤波器的设计与实现，分析其在锐化和模糊化中的效果差异。 2. 图像去噪与复原： 详细分析不同类型的噪声（如高斯白噪声、椒盐噪声）的特性。重点讲解经典的空间域去噪滤波器，如均值滤波、中值滤波和维纳滤波（Wiener Filter）。在图像复原方面，探讨退化模型的建立，并深入讲解逆滤波和最小均方误差（MMSE）复原方法。 3. 形态学图像处理： 阐述基于集合论的图像形态学操作，包括膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）、开运算（Opening）和闭运算（Closing）。讨论形态学在边缘检测、骨架化和填充孔洞等特定应用中的高效性。 4. 边缘与角点检测： 深入剖析经典边缘检测算子，包括Sobel、Prewitt、Roberts算子，并重点分析Canny边缘检测算法的完整流程——高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测。介绍Harris角点检测器的原理及其对光照变化的鲁棒性。 第三部分：特征提取与模式识别核心理论 本部分转向如何从原始图像数据中提取有意义的、低维度或高维的特征表示，并利用这些特征进行分类和识别。 1. 传统特征描述子： 详细介绍用于描述纹理、形状和局部结构的经典特征。包括傅里叶描述子、Hu矩、Zernike矩在形状分析中的应用。重点讲解尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构建原理、关键点定位和描述符生成机制，及其在图像配准中的应用。 2. 线性与非线性降维技术： 探讨特征空间维度过高带来的“维度灾难”问题。深入讲解主成分分析（PCA）的理论推导及其在特征压缩中的应用。介绍线性判别分析（LDA）作为一种监督式降维方法，用于最大化类间散度和最小化类内散度。 3. 统计模式识别基础： 构建基于概率论的分类框架。详细阐述贝叶斯分类器的原理，包括最小错误率贝叶斯决策。深入分析最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）在参数估计中的角色。讲解K近邻（KNN）算法的工作机制和距离度量选择。 4. 支持向量机（SVM）精讲： 详细阐述SVM的理论基础，包括最大间隔分类器、核函数（Kernel Trick）的原理（如高斯核、多项式核）以及对非线性可分问题的处理能力。讨论软间隔SVM在处理噪声数据时的鲁棒性。 第四部分：现代计算机视觉与深度学习基础 本部分引入当代计算机视觉领域的主流技术——深度卷积神经网络（CNN），并结合其在实际任务中的应用。 1. 神经网络基础回顾： 简要回顾人工神经网络的基本结构、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh）和反向传播算法的机制。 2. 卷积神经网络（CNN）架构： 深入剖析卷积层（Convolution Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层的数学操作。重点分析经典CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG的结构设计思想，以及残差连接（Residual Connection）在深层网络训练中的重要性。 3. 迁移学习与模型微调： 讨论如何在资源受限的情况下利用预训练模型（如ImageNet上训练的模型）解决特定视觉任务。详细介绍模型微调（Fine-tuning）的策略和技巧。 4. 目标定位与语义分割导论： 介绍如何使用CNN解决更复杂的任务。包括基于区域提议（Region Proposal）的目标检测方法（如R-CNN系列的基本思想），以及初步介绍全卷积网络（FCN）在像素级语义分割中的应用原理。 第五部分：实践方法论与工程考量 本部分关注如何将理论知识转化为可靠的工程应用，强调数据准备、性能评估和系统集成的重要性。 1. 数据管理与预处理流程： 讨论如何构建高质量的训练数据集，包括数据标注、数据增强（如旋转、裁剪、色彩抖动）策略的选择，以及训练集、验证集和测试集的划分原则。 2. 性能评估指标： 详细介绍用于分类、回归和分割任务的关键评估指标。分类任务中的混淆矩阵、准确率、精确率、召回率（Recall）、F1分数和ROC曲线/AUC值的含义及其适用场景。 3. 优化算法与正则化： 介绍随机梯度下降（SGD）及其变体（如Momentum, Adam）的工作原理，探讨学习率调度对收敛速度和最终精度的影响。讲解过拟合与欠拟合现象，并介绍L1/L2正则化、Dropout等防止过拟合的技术。 本书面向对象为高等院校计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事图像处理、模式识别和人工智能领域的工程师与研究人员。通过学习本书，读者将能够系统地掌握视觉信息处理的核心理论，并具备设计、实现和评估复杂视觉系统的能力。

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我之前对图像处理的概念一直停留在比较模糊的认识，总觉得它是一个非常高深莫测的领域。当我看到这本书的书名时，立刻被吸引住了，尤其是“MATLAB实现”这几个字，让我觉得学习起来不会那么枯燥。我希望这本书能够以一种非常直观易懂的方式来介绍数字图像处理的各种技术。比如说，在介绍图像增强的时候，是否会用生动的例子来展示如何让模糊的图片变得清晰，或者让色彩暗淡的图片重现生机？我特别想知道，书中会不会有很多图示，能够直观地展示算法在处理图像时所产生的效果，比如滤波前后的对比，分割前后的差异等等。另外，关于MATLAB的实现部分，我希望它不是简单地罗列一些代码，而是能够引导我一步步去理解代码的逻辑。例如，当介绍一个算法时，先讲解其原理，然后再给出对应的MATLAB代码，并且详细解释每段代码的功能，以及它在整个算法流程中的作用。这样，我不仅能学会如何使用MATLAB来处理图像，更能理解其背后的原理，从而举一反三，自己去尝试解决其他图像处理的问题。书中会不会涉及到一些经典的图像处理应用案例，比如人脸识别、医学图像分析、或者遥reconnaissance技术的初步介绍？我希望这本书能为我打开一扇通往数字图像处理世界的大门，让我能够在这个领域里进行更深入的学习和探索。

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从“数字图像处理及MATLAB实现”这个书名来看，我预感这本书能够很好地连接理论与实践，这一点对我来说非常重要。我一直对图像处理的原理很感兴趣，比如图像的噪声是如何产生的？又有哪些方法可以有效地去除这些噪声？书中是否会详细解释不同去噪算法的数学模型，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，并且会提供在MATLAB中实现这些算法的代码？此外，对于图像的分割，我特别想了解如何通过MATLAB来自动地将图像中的不同区域区分开来。书中会介绍阈值分割、区域生长法、或者基于边缘的分割方法吗？我希望这些方法的讲解能够清晰易懂，并且配有能够直接运行的MATLAB代码，让我可以直观地看到算法的效果。我非常期待看到书中能够涵盖图像的变换，例如傅里叶变换在图像处理中的应用，如何利用MATLAB来实现这些变换，以及它们如何帮助我们分析图像的频率特性。当然，我也希望书中不仅仅是枯燥的代码堆砌，而是能够通过一些实际的图像处理案例，来展示这些技术是如何应用的，例如医学影像分析、遥感图像处理或者工业缺陷检测等。总而言之，我希望这本书能够成为我学习数字图像处理和MATLAB实践的得力助手。

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这本书的书名让我对接下来的内容充满了期待，尤其是“数字图像处理”这个核心主题，它涵盖了从图像采集、增强、复原、分割到特征提取、识别等一系列引人入胜的领域。我一直对计算机如何“理解”和“处理”视觉信息感到好奇，而这本书正好满足了这种求知欲。书中会详细介绍各种图像处理算法背后的数学原理和理论基础吗？例如，在图像增强部分，是否会深入讲解傅里叶变换、小波变换等在频率域增强中的应用？对于图像复原则，拉普拉斯算子、高斯滤波等在降噪和去模糊方面的作用是否会得到详尽的阐述？我更关心的是，书中的理论知识是否能够与实际操作紧密结合。在“MATLAB实现”这部分，我希望能看到具体、可执行的代码示例，能够让我亲手操作，验证书中的理论。例如，书中是否会提供如何利用MATLAB进行图像的读取、显示、像素操作，以及如何实现各种滤波、边缘检测、阈值分割等算法的源代码？我希望这些代码不仅能正确运行，还能提供详细的注释，解释每一行代码的含义和作用，这样我才能真正理解算法是如何在MATLAB中实现的。此外，书中是否会涉及一些更高级的主题，比如形态学处理、颜色空间转换、以及一些经典的图像分割技术，例如Canny边缘检测、Sobel算子等？我希望这本书能够提供一个坚实的理论基础，并通过MATLAB的实践，让我能够真正掌握数字图像处理的核心技术。

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这本书的书名“数字图像处理及MATLAB实现”准确地捕捉了我的学习需求。我一直对计算机视觉和图像分析领域充满好奇，而数字图像处理是其中的基础。我特别希望这本书能够详细阐述数字图像处理的理论知识，例如，图像的几何变换（旋转、缩放、平移）在MATLAB中是如何实现的？书中会讲解如何进行图像的灰度化和二值化吗？对于图像增强，书中是否会深入探讨不同滤波器的原理和适用场景，例如高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波等？我非常看重“MATLAB实现”这一部分，希望它能提供高质量、可运行的代码示例，能够让我通过实践来加深对理论的理解。我期望书中能够包含如何使用MATLAB进行图像的读取、显示、以及各种像素级操作的详细讲解。此外，关于图像的特征提取，比如边缘检测（Sobel, Canny），角点检测（Harris），书中是否会有具体的MATLAB实现方法？我希望这些代码能够带有清晰的注释，解释每一步操作的目的和算法原理。我期待这本书能够带领我从入门到掌握数字图像处理的核心技术，并能在MATLAB环境中灵活运用这些技术来解决实际问题，甚至为我以后深入学习更复杂的计算机视觉算法打下坚实的基础。

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这本书的书名“数字图像处理及MATLAB实现”点明了它的核心内容，这正是我目前非常感兴趣和需要学习的知识点。我一直认为，理论知识固然重要，但如果不能付诸实践，往往会显得空泛。而MATLAB作为一款强大的工程计算软件，在图像处理领域有着广泛的应用。我非常期待书中能够详细介绍各种数字图像处理的基本概念和常用算法，比如图像的采样与量化，灰度变换，直方图均衡化，空间域和频率域的滤波方法，以及图像复原的常用技术。更重要的是，我希望书中能够提供大量的MATLAB代码示例，并且这些代码是清晰、可读性强的，能够帮助我理解算法的实现过程。我特别希望能看到书中讲解如何利用MATLAB实现这些算法，例如，如何加载和保存图像，如何对图像进行像素级别的操作，如何利用MATLAB的内置函数来实现滤波、边缘检测、形态学处理等。我希望这些代码能够配有详细的注释，解释每一部分代码的作用和背后的原理，这样我才能真正理解并掌握这些技术。此外，书中是否会涉及到一些更高级的主题，比如图像分割的高级技术，特征提取的方法，或者图像识别的基础知识？我希望这本书能够提供一个系统性的学习框架，从基础理论到实际应用，都能够得到充分的讲解和实践指导。

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