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出版者:Cambridge University Press

作者:Jean-Luc Starck

出品人:

頁數:336

译者:

出版時間:2010-5-10

價格:USD 70.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780521119139

叢書系列:

圖書標籤:

• 信號處理
• 模式識彆
• Wavelets
• Sparse
• 數學
• 圖像處理
• 計算機科學
• 壓縮感知-稀疏錶示-矩陣分解
• 圖像處理
• 信號處理
• 稀疏錶示
• 壓縮感知
• 機器學習
• 數值計算
• 優化算法
• 醫學影像
• 計算機視覺
• 深度學習

好的，這是一份關於一本假定名為《Dense Image and Signal Processing》（密集圖像與信號處理）的圖書簡介。這份簡介將聚焦於傳統、高密度、信息完備的圖像與信號處理領域，完全避開“稀疏”（Sparse）的概念，並力求內容詳實、專業。 --- 《密集圖像與信號處理》 內容簡介 導論與基礎：高密度數據下的信息重構與分析 本書《密集圖像與信號處理》係統地闡述瞭在數據采樣率高、信息冗餘度適中的傳統數字信號與圖像處理框架下，實現精確錶徵、高效分析與高質量重建的核心理論與實用技術。我們聚焦於信號在完整觀測空間（Full Observation Space）中的特性，探討如何利用經典的傅裏葉分析、小波變換、綫性代數方法以及成熟的迭代算法，從噪聲乾擾或失真介質中恢復齣原始、密集的信號與圖像信息。 本書首先對數字信號與圖像的基本數學模型進行瞭深入迴顧，強調瞭采樣定理在保證信息完備性中的基礎地位。我們詳細分析瞭離散傅裏葉變換（DFT）的性質及其在頻域分析中的廣泛應用，特彆是周期性延拓、頻譜泄露等密集信號處理中常見的問題及其精確補償方法。 第一部分：經典信號分析與濾波 本部分深入探討瞭信號處理領域經過時間檢驗的經典方法。 二維信號的頻域錶示與濾波 我們詳細介紹瞭二維離散捲積的性質，這是圖像處理的核心操作。重點分析瞭理想低通、高通、帶通濾波器（如理想濾波器、巴特沃斯、切比雪夫等）的構建及其在空間域和頻率域的效應。討論瞭濾波器的非因果性問題，並著重介紹瞭如何設計和實現有限脈衝響應（FIR）和無限脈衝響應（IIR）濾波器，確保在保持信號細節（高頻成分）與抑製噪聲（低頻或特定頻帶外）之間達到最佳平衡。特彆地，我們探討瞭維納濾波器（Wiener Filter）在最小均方誤差（MMSE）準則下的推導與應用，該濾波器是處理高斯白噪聲汙染下的密集信號的黃金標準。 時間-頻率局部化分析：小波變換的全麵應用 雖然傅裏葉分析提供瞭全局頻域信息，但密集信號往往需要同時兼顧時間和頻率的局部特徵。本章詳盡論述瞭連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）的理論基礎。我們重點闡述瞭正交多分辨率分析（MRA）框架，包括尺度函數和小波函數的構建，如Haar、Daubechies係列。在圖像處理中，我們展示瞭如何利用二維離散小波變換進行圖像的分解、重構，以及在子帶編碼中的效率優勢，強調其在信息損失極小前提下的多尺度錶示能力。 第二部分：高保真圖像重建與恢復 本部分的核心是處理圖像退化模型，並利用豐富的冗餘信息進行準確的反捲積與去噪。 圖像退化模型與反捲積 我們將圖像退化建模為捲積過程：$g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + eta(x, y)$，其中$g$是觀測圖像，$f$是原始圖像，$h$是點擴散函數（PSF），$eta$是噪聲。本書詳細介紹瞭盲反捲積和非盲反捲積的方法。對於非盲反捲積，我們重點分析瞭逆濾波（Inverse Filtering）的局限性（對噪聲的敏感性），並詳細推導瞭維納濾波在圖像恢復中的實際操作步驟，展示瞭其在去除運動模糊或離焦模糊等典型退化下的卓越性能。 基於迭代方法的密集信號恢復 針對反問題的病態性，我們構建瞭多種基於迭代的優化框架。這包括經典的梯度下降法及其變體，用於求解能量函數最小化問題。重點討論瞭最大似然估計（MLE）框架下的迭代算法，例如用於圖像去模糊的Richardson-Lucy（RL）算法，該算法在保留圖像結構細節方麵錶現齣色，特彆適用於光子計數噪聲或泊鬆噪聲環境下的密集數據恢復。 先進的圖像增強與細節恢復 我們探討瞭如何利用圖像的局部統計特性進行增強。這包括直方圖均衡化（HE）的理論深度解析，以及更先進的自適應直方圖均衡化（AHE/CLAHE），用於局部對比度的精確控製。此外，本書還包含瞭數字水印技術中的置亂和嵌入/提取的經典方法，這些方法依賴於對原始信號的完整和高密度錶示。 第三部分：信號與圖像的壓縮與量化 本部分聚焦於如何高效地存儲和傳輸高密度的信號數據，同時將信息的損失控製在人眼或人耳可接受的範圍內。 信息論基礎與有損壓縮 我們迴顧瞭香農的信息論基礎，包括熵、互信息等概念，為後續的壓縮奠定理論基石。在有損壓縮方麵，本書詳盡介紹瞭離散餘弦變換（DCT）在JPEG標準中的核心作用。我們詳細分析瞭DCT的能量聚集特性，以及如何在頻率係數上進行量化（Quantization）——這是有損壓縮中最關鍵的步驟。通過量化矩陣的設計，實現瞭對人感知不敏感頻率信息的有效捨棄，從而達到高壓縮比。 無損壓縮技術 對於需要完美重構的信號（如醫學影像的某些部分或高精度科學數據），我們詳細講解瞭無損壓縮技術。這包括行程長度編碼（RLE）、霍夫曼編碼和算術編碼的原理與實現，展示瞭如何利用信號中的統計冗餘和上下文相關性實現高效的無損數據壓縮。 第四部分：密集模式識彆與特徵提取 本書最後一部分將應用前述的信號與圖像處理工具到模式識彆任務中。 紋理分析與特徵描述 我們探討瞭如何從高密度的圖像數據中提取具有判彆力的紋理特徵。重點介紹瞭灰度共生矩陣（GLCM）的構建及其衍生特徵（如能量、熵、對比度），這些特徵是基於像素對之間密集空間關係的統計描述。此外，還介紹瞭Gabor濾波器組在提取特定尺度和方嚮的局部紋理信息中的應用。 基於全局描述符的匹配 在密集的二維數據中，全局特徵的提取至關重要。我們詳細分析瞭Zernike矩和Hu矩等不變矩的數學推導，這些矩特徵對鏇轉、縮放和平移具有固有的不變性，非常適閤用於對高密度目標進行形狀識彆。 --- 目標讀者： 本書適閤於電子工程、計算機科學、應用數學及相關專業的本科高年級學生、研究生，以及希望深入理解和應用經典、高保真信號與圖像處理技術的工程師和研究人員。本書假設讀者已具備微積分、綫性代數和基礎概率論的知識。 本書特色： 1. 理論與實踐並重： 每個章節都包含詳盡的數學推導和實際的應用案例。 2. 全麵覆蓋經典： 聚焦於傅裏葉、小波、維納濾波、迭代反捲積等經過充分驗證的成熟技術。 3. 強調信息完整性： 所有方法的設計目標都是在噪聲和退化條件下，最大程度地保留和恢復原始數據的完整信息結構。

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這本書的語言風格，坦白說，有些晦澀難懂，我常常需要反復閱讀幾遍纔能勉強抓住其核心思想。在理解稀疏錶示如何應用於信號去噪時，書中使用瞭大量專業術語和復雜的數學推導，雖然理論上是嚴謹的，但對我而言，更像是一道道難以逾越的數學鴻溝。我一直在尋找一個能夠清晰解釋“萬物皆稀疏”這一核心理念的直觀例子，或者能夠解釋為什麼特定信號能夠被稀疏錶示的深層原因，但書中更多的是數學證明，而非直觀的闡釋。我試圖在圖像恢復的部分找到關於“重構”過程的具體步驟和關鍵參數的討論，希望瞭解在低質量或缺失數據的情況下，如何通過稀疏性來推斷齣原始圖像。然而，書中對於這些實際操作層麵的細節，給予的篇幅非常有限，更多的是宏觀的理論框架。我感覺這本書更適閤那些已經具備瞭紮實的信號處理和機器學習基礎，並對稀疏理論有濃厚興趣的研究者。對於我這種希望通過閱讀來快速掌握一項新技術，並在實際項目中加以應用的讀者來說，它的實用性還有待提高。我希望能讀到一些關於稀疏錶示在實際應用中遇到的典型問題，以及解決這些問題的策略和技巧，但這些內容在書中似乎並未得到足夠的重視。

评分☆☆☆☆☆

我一直對數據稀疏性在現代信息處理中的作用感到好奇，所以毫不猶豫地選擇瞭這本書。然而，在閱讀過程中，我發現書中對於“稀疏”這一概念的定義和應用範圍，似乎比我預期的要狹窄一些。例如，在信號處理領域，我期待能夠看到更廣泛的稀疏錶示方法，不僅僅局限於傅裏葉、小波等傳統變換，還包括一些基於深度學習的稀疏錶示技術，因為後者在近年來取得瞭顯著的進展。書中對這些新興技術幾乎沒有涉及，讓我感到有些落伍。同樣，在圖像處理部分，我希望能夠深入瞭解稀疏編碼在圖像分類、目標檢測等復雜任務中的具體應用，並期望書中能提供一些實際的算法流程和性能對比。但書中對這些高級應用的論述，更多的是點到為止，缺乏詳細的分析和實驗數據支撐。我嘗試尋找書中關於如何選擇最優稀疏字典的指導，因為這直接關係到稀疏錶示的有效性，但書中在這方麵的討論比較籠統，沒有給齣明確的判斷標準或實用建議。此外，我注意到書中對於稀疏性在通信係統中的應用，例如稀疏信道估計或稀疏數據傳輸，也隻是簡略提及，未能深入探討其優勢和潛在挑戰。總的來說，這本書在某些方麵觸及瞭我的興趣點，但在許多前沿和實際應用方麵，它未能提供我所期望的深度和廣度。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先被其厚重的篇幅所吸引，心中充滿瞭對知識海洋的憧憬。然而，隨著翻閱的深入，我發現它所涵蓋的領域過於寬泛，以至於在許多關鍵點上都顯得不夠深入。比如，在圖像處理的部分，我期待能夠看到關於圖像去噪、邊緣檢測、特徵提取等經典問題的稀疏錶示解決方案，並能瞭解到這些方法相較於傳統方法的優勢和劣勢。但書中對這些方麵的論述，大多止於概念的介紹，缺乏對具體算法的詳細分析和性能評估。我試圖尋找書中關於稀疏編碼在圖像壓縮中的應用，希望能看到一些具體的壓縮率提升案例，或是關於不同稀疏字典選擇對壓縮效果影響的討論，但這些內容似乎並未得到充分的展開。而在信號處理部分，雖然提及瞭一些稀疏采樣的概念，但如何將其應用於實際的雷達、通信等領域，以及麵臨哪些挑戰，書中也沒有給齣明確的解答。我曾經在網上看到過一些關於壓縮感知在醫學成像中的成功案例，希望這本書能夠提供相關的技術細節，但書中對這些前沿應用的提及非常有限。總體而言，這本書的內容像是一盤散落的拼圖，雖然各個碎片都有一定的價值，但未能有效地組閤起來，形成一個完整而清晰的知識體係，讓我感到有些碎片化和信息不對稱。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，但我在閱讀過程中，始終感覺它似乎缺瞭點什麼，雖然我很努力地想要從中找到共鳴，但許多概念的闡述都像隔靴搔癢，未能深入我心。例如，關於稀疏錶示的部分，我期待看到更多關於如何從原始數據中高效提取稀疏特徵的具體算法和應用案例，但書中給齣的例子總顯得有些抽象，缺乏實際操作的指導性。我曾希望它能提供一些實用的代碼片段或者僞代碼，以便我能快速地將理論付諸實踐。然而，書中更多的是數學公式和理論推導，雖然嚴謹，但對於我這樣一個更偏嚮工程應用的讀者來說，顯得有些枯燥乏味。我翻閱瞭幾頁關於信號重建的內容，裏麵的數學模型雖然完整，但缺乏直觀的解釋，讓我難以理解其背後的物理意義和工程實現的可能性。尤其是當涉及到一些復雜的優化算法時，書中僅僅是列齣瞭公式，卻沒有詳細講解其迭代過程和收斂條件，這讓我感到非常睏惑。總的來說，這本書更適閤那些有深厚數學功底，並且對稀疏理論有強烈學術探索興趣的讀者，對於我這類希望快速掌握應用技巧的讀者來說，它提供的幫助有限。我感覺這本書更像是一份理論性的文獻，而不是一本能夠指導實踐的教程。

评分☆☆☆☆☆

從這本書的標題來看，我以為會有一場關於稀疏錶示的視覺盛宴，能夠看到各種新穎的圖像和信號處理算法如何在稀疏的框架下煥發生機。然而，在實際閱讀中，我發現書中提供的“圖像”和“信號”的例子，大多比較基礎，甚至有些陳舊。例如，在圖像去噪的章節，書中展示的圖片效果，與我日常接觸到的高級去噪算法所能達到的效果，差距 quite significant。我期待看到一些在高分辨率、復雜紋理圖像上應用稀疏錶示的案例，或者能夠展示稀疏性如何幫助處理低光照、運動模糊等挑戰性圖像問題。但這些方麵的內容，書中似乎沒有涉及。而在信號處理部分，我希望能夠看到稀疏性在現代通信、音頻處理、生物信號分析等領域的具體應用，例如如何利用稀疏錶示來加速大型數據集的分析，或者如何實現高效的信號壓縮和傳輸。但書中對這些實際應用場景的描述，顯得較為 generic，缺乏鮮活的案例和有說服力的數據。我曾希望這本書能像一本“工具箱”，提供可以直接藉鑒的解決方案，但它更像是一份理論地圖，雖然指明瞭方嚮，但缺少瞭具體的行程規劃。我感覺這本書的內容，更像是對一些經典稀疏算法的學術總結，而非麵嚮實際應用創新的前沿探索，這讓我對它的價值産生瞭些許疑慮。

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