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出版者:Cambridge University Press

作者:Jean-Luc Starck

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2010-5-10

价格:USD 70.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521119139

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于一本假定名为《Dense Image and Signal Processing》（密集图像与信号处理）的图书简介。这份简介将聚焦于传统、高密度、信息完备的图像与信号处理领域，完全避开“稀疏”（Sparse）的概念，并力求内容详实、专业。 --- 《密集图像与信号处理》 内容简介 导论与基础：高密度数据下的信息重构与分析 本书《密集图像与信号处理》系统地阐述了在数据采样率高、信息冗余度适中的传统数字信号与图像处理框架下，实现精确表征、高效分析与高质量重建的核心理论与实用技术。我们聚焦于信号在完整观测空间（Full Observation Space）中的特性，探讨如何利用经典的傅里叶分析、小波变换、线性代数方法以及成熟的迭代算法，从噪声干扰或失真介质中恢复出原始、密集的信号与图像信息。 本书首先对数字信号与图像的基本数学模型进行了深入回顾，强调了采样定理在保证信息完备性中的基础地位。我们详细分析了离散傅里叶变换（DFT）的性质及其在频域分析中的广泛应用，特别是周期性延拓、频谱泄露等密集信号处理中常见的问题及其精确补偿方法。 第一部分：经典信号分析与滤波 本部分深入探讨了信号处理领域经过时间检验的经典方法。 二维信号的频域表示与滤波 我们详细介绍了二维离散卷积的性质，这是图像处理的核心操作。重点分析了理想低通、高通、带通滤波器（如理想滤波器、巴特沃斯、切比雪夫等）的构建及其在空间域和频率域的效应。讨论了滤波器的非因果性问题，并着重介绍了如何设计和实现有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器，确保在保持信号细节（高频成分）与抑制噪声（低频或特定频带外）之间达到最佳平衡。特别地，我们探讨了维纳滤波器（Wiener Filter）在最小均方误差（MMSE）准则下的推导与应用，该滤波器是处理高斯白噪声污染下的密集信号的黄金标准。 时间-频率局部化分析：小波变换的全面应用 虽然傅里叶分析提供了全局频域信息，但密集信号往往需要同时兼顾时间和频率的局部特征。本章详尽论述了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的理论基础。我们重点阐述了正交多分辨率分析（MRA）框架，包括尺度函数和小波函数的构建，如Haar、Daubechies系列。在图像处理中，我们展示了如何利用二维离散小波变换进行图像的分解、重构，以及在子带编码中的效率优势，强调其在信息损失极小前提下的多尺度表示能力。 第二部分：高保真图像重建与恢复 本部分的核心是处理图像退化模型，并利用丰富的冗余信息进行准确的反卷积与去噪。 图像退化模型与反卷积 我们将图像退化建模为卷积过程：$g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + eta(x, y)$，其中$g$是观测图像，$f$是原始图像，$h$是点扩散函数（PSF），$eta$是噪声。本书详细介绍了盲反卷积和非盲反卷积的方法。对于非盲反卷积，我们重点分析了逆滤波（Inverse Filtering）的局限性（对噪声的敏感性），并详细推导了维纳滤波在图像恢复中的实际操作步骤，展示了其在去除运动模糊或离焦模糊等典型退化下的卓越性能。 基于迭代方法的密集信号恢复 针对反问题的病态性，我们构建了多种基于迭代的优化框架。这包括经典的梯度下降法及其变体，用于求解能量函数最小化问题。重点讨论了最大似然估计（MLE）框架下的迭代算法，例如用于图像去模糊的Richardson-Lucy（RL）算法，该算法在保留图像结构细节方面表现出色，特别适用于光子计数噪声或泊松噪声环境下的密集数据恢复。 先进的图像增强与细节恢复 我们探讨了如何利用图像的局部统计特性进行增强。这包括直方图均衡化（HE）的理论深度解析，以及更先进的自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE），用于局部对比度的精确控制。此外，本书还包含了数字水印技术中的置乱和嵌入/提取的经典方法，这些方法依赖于对原始信号的完整和高密度表示。 第三部分：信号与图像的压缩与量化 本部分聚焦于如何高效地存储和传输高密度的信号数据，同时将信息的损失控制在人眼或人耳可接受的范围内。 信息论基础与有损压缩 我们回顾了香农的信息论基础，包括熵、互信息等概念，为后续的压缩奠定理论基石。在有损压缩方面，本书详尽介绍了离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的核心作用。我们详细分析了DCT的能量聚集特性，以及如何在频率系数上进行量化（Quantization）——这是有损压缩中最关键的步骤。通过量化矩阵的设计，实现了对人感知不敏感频率信息的有效舍弃，从而达到高压缩比。 无损压缩技术 对于需要完美重构的信号（如医学影像的某些部分或高精度科学数据），我们详细讲解了无损压缩技术。这包括行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码和算术编码的原理与实现，展示了如何利用信号中的统计冗余和上下文相关性实现高效的无损数据压缩。 第四部分：密集模式识别与特征提取 本书最后一部分将应用前述的信号与图像处理工具到模式识别任务中。 纹理分析与特征描述 我们探讨了如何从高密度的图像数据中提取具有判别力的纹理特征。重点介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的构建及其衍生特征（如能量、熵、对比度），这些特征是基于像素对之间密集空间关系的统计描述。此外，还介绍了Gabor滤波器组在提取特定尺度和方向的局部纹理信息中的应用。 基于全局描述符的匹配 在密集的二维数据中，全局特征的提取至关重要。我们详细分析了Zernike矩和Hu矩等不变矩的数学推导，这些矩特征对旋转、缩放和平移具有固有的不变性，非常适合用于对高密度目标进行形状识别。 --- 目标读者： 本书适合于电子工程、计算机科学、应用数学及相关专业的本科高年级学生、研究生，以及希望深入理解和应用经典、高保真信号与图像处理技术的工程师和研究人员。本书假设读者已具备微积分、线性代数和基础概率论的知识。 本书特色： 1. 理论与实践并重： 每个章节都包含详尽的数学推导和实际的应用案例。 2. 全面覆盖经典： 聚焦于傅里叶、小波、维纳滤波、迭代反卷积等经过充分验证的成熟技术。 3. 强调信息完整性： 所有方法的设计目标都是在噪声和退化条件下，最大程度地保留和恢复原始数据的完整信息结构。

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这本书的语言风格，坦白说，有些晦涩难懂，我常常需要反复阅读几遍才能勉强抓住其核心思想。在理解稀疏表示如何应用于信号去噪时，书中使用了大量专业术语和复杂的数学推导，虽然理论上是严谨的，但对我而言，更像是一道道难以逾越的数学鸿沟。我一直在寻找一个能够清晰解释“万物皆稀疏”这一核心理念的直观例子，或者能够解释为什么特定信号能够被稀疏表示的深层原因，但书中更多的是数学证明，而非直观的阐释。我试图在图像恢复的部分找到关于“重构”过程的具体步骤和关键参数的讨论，希望了解在低质量或缺失数据的情况下，如何通过稀疏性来推断出原始图像。然而，书中对于这些实际操作层面的细节，给予的篇幅非常有限，更多的是宏观的理论框架。我感觉这本书更适合那些已经具备了扎实的信号处理和机器学习基础，并对稀疏理论有浓厚兴趣的研究者。对于我这种希望通过阅读来快速掌握一项新技术，并在实际项目中加以应用的读者来说，它的实用性还有待提高。我希望能读到一些关于稀疏表示在实际应用中遇到的典型问题，以及解决这些问题的策略和技巧，但这些内容在书中似乎并未得到足够的重视。

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这本书的封面设计简洁大气，但我在阅读过程中，始终感觉它似乎缺了点什么，虽然我很努力地想要从中找到共鸣，但许多概念的阐述都像隔靴搔痒，未能深入我心。例如，关于稀疏表示的部分，我期待看到更多关于如何从原始数据中高效提取稀疏特征的具体算法和应用案例，但书中给出的例子总显得有些抽象，缺乏实际操作的指导性。我曾希望它能提供一些实用的代码片段或者伪代码，以便我能快速地将理论付诸实践。然而，书中更多的是数学公式和理论推导，虽然严谨，但对于我这样一个更偏向工程应用的读者来说，显得有些枯燥乏味。我翻阅了几页关于信号重建的内容，里面的数学模型虽然完整，但缺乏直观的解释，让我难以理解其背后的物理意义和工程实现的可能性。尤其是当涉及到一些复杂的优化算法时，书中仅仅是列出了公式，却没有详细讲解其迭代过程和收敛条件，这让我感到非常困惑。总的来说，这本书更适合那些有深厚数学功底，并且对稀疏理论有强烈学术探索兴趣的读者，对于我这类希望快速掌握应用技巧的读者来说，它提供的帮助有限。我感觉这本书更像是一份理论性的文献，而不是一本能够指导实践的教程。

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我一直对数据稀疏性在现代信息处理中的作用感到好奇，所以毫不犹豫地选择了这本书。然而，在阅读过程中，我发现书中对于“稀疏”这一概念的定义和应用范围，似乎比我预期的要狭窄一些。例如，在信号处理领域，我期待能够看到更广泛的稀疏表示方法，不仅仅局限于傅里叶、小波等传统变换，还包括一些基于深度学习的稀疏表示技术，因为后者在近年来取得了显著的进展。书中对这些新兴技术几乎没有涉及，让我感到有些落伍。同样，在图像处理部分，我希望能够深入了解稀疏编码在图像分类、目标检测等复杂任务中的具体应用，并期望书中能提供一些实际的算法流程和性能对比。但书中对这些高级应用的论述，更多的是点到为止，缺乏详细的分析和实验数据支撑。我尝试寻找书中关于如何选择最优稀疏字典的指导，因为这直接关系到稀疏表示的有效性，但书中在这方面的讨论比较笼统，没有给出明确的判断标准或实用建议。此外，我注意到书中对于稀疏性在通信系统中的应用，例如稀疏信道估计或稀疏数据传输，也只是简略提及，未能深入探讨其优势和潜在挑战。总的来说，这本书在某些方面触及了我的兴趣点，但在许多前沿和实际应用方面，它未能提供我所期望的深度和广度。

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拿到这本书，我首先被其厚重的篇幅所吸引，心中充满了对知识海洋的憧憬。然而，随着翻阅的深入，我发现它所涵盖的领域过于宽泛，以至于在许多关键点上都显得不够深入。比如，在图像处理的部分，我期待能够看到关于图像去噪、边缘检测、特征提取等经典问题的稀疏表示解决方案，并能了解到这些方法相较于传统方法的优势和劣势。但书中对这些方面的论述，大多止于概念的介绍，缺乏对具体算法的详细分析和性能评估。我试图寻找书中关于稀疏编码在图像压缩中的应用，希望能看到一些具体的压缩率提升案例，或是关于不同稀疏字典选择对压缩效果影响的讨论，但这些内容似乎并未得到充分的展开。而在信号处理部分，虽然提及了一些稀疏采样的概念，但如何将其应用于实际的雷达、通信等领域，以及面临哪些挑战，书中也没有给出明确的解答。我曾经在网上看到过一些关于压缩感知在医学成像中的成功案例，希望这本书能够提供相关的技术细节，但书中对这些前沿应用的提及非常有限。总体而言，这本书的内容像是一盘散落的拼图，虽然各个碎片都有一定的价值，但未能有效地组合起来，形成一个完整而清晰的知识体系，让我感到有些碎片化和信息不对称。

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从这本书的标题来看，我以为会有一场关于稀疏表示的视觉盛宴，能够看到各种新颖的图像和信号处理算法如何在稀疏的框架下焕发生机。然而，在实际阅读中，我发现书中提供的“图像”和“信号”的例子，大多比较基础，甚至有些陈旧。例如，在图像去噪的章节，书中展示的图片效果，与我日常接触到的高级去噪算法所能达到的效果，差距 quite significant。我期待看到一些在高分辨率、复杂纹理图像上应用稀疏表示的案例，或者能够展示稀疏性如何帮助处理低光照、运动模糊等挑战性图像问题。但这些方面的内容，书中似乎没有涉及。而在信号处理部分，我希望能够看到稀疏性在现代通信、音频处理、生物信号分析等领域的具体应用，例如如何利用稀疏表示来加速大型数据集的分析，或者如何实现高效的信号压缩和传输。但书中对这些实际应用场景的描述，显得较为 generic，缺乏鲜活的案例和有说服力的数据。我曾希望这本书能像一本“工具箱”，提供可以直接借鉴的解决方案，但它更像是一份理论地图，虽然指明了方向，但缺少了具体的行程规划。我感觉这本书的内容，更像是对一些经典稀疏算法的学术总结，而非面向实际应用创新的前沿探索，这让我对它的价值产生了些许疑虑。

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