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出版者:语文出版社

作者:黄鸿森

出品人:

页数:273

译者:

出版时间:2001-1

价格:13.0

装帧:平装

isbn号码:9787801266668

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好的，这里是一份关于一本完全不涉及《报刊纠错例说》的图书的详细简介，其内容旨在展现专业性、深度和丰富的细节，力求自然流畅，避免任何技术痕迹。 --- 《数字图像处理与计算机视觉：从理论基础到前沿应用》 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟 / 李静] 出版社： [虚构出版社名称，例如：科技创新出版社] 页数： 约 980 页（含大量图表与公式） 开本： 16 开精装 内容简介 本书系统、全面地阐述了数字图像处理与计算机视觉领域的理论基础、核心算法及其在现代工业、医疗、安防和智能制造中的前沿应用。全书内容基于最新的学术研究成果和工程实践经验，旨在为高等院校相关专业的本科生、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和研究人员提供一本权威性的参考教材与工具书。 本书的结构设计严谨，从基础的数学和物理模型入手，逐步深入到复杂的深度学习架构，确保读者能够构建起坚实的知识体系。全书分为五大部分，共计十六章，逻辑递进，层层深入。 第一部分：图像表示与预处理基础（第 1-4 章） 本部分聚焦于数字图像的本质属性和基础操作。首先，详细探讨了连续图像到离散数字图像的采样、量化理论，以及色彩空间（如 RGB, YCbCr, CIELab）的数学转换与应用场景。重点分析了图像噪声的统计模型（如高斯白噪声、椒盐噪声）及其在不同信号采集过程中的成因。 随后，深入讲解了图像增强的核心技术。包括空间域增强方法，如直方图均衡化、灰度线性/非线性变换，以及频率域增强方法，如傅里叶变换在图像滤波中的应用。特别辟出一章，详述了各种滤波器的设计原理与性能比较，涵盖线性滤波器（如均值、高斯、拉普拉斯）和非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波），并结合实际应用案例，分析了噪声去除与图像细节保护之间的权衡。 第二部分：图像分析与特征提取（第 5-8 章） 本部分是连接图像信号到有效信息的核心桥梁。我们首先介绍图像分割的经典方法，包括基于阈值的技术（如大津法 Otsu）、区域生长法，以及基于边缘检测的算法（如 Sobel, Canny 算子）。对亚像素边缘检测的理论进行了深入剖析。 随后，重点阐述了形态学处理在图像分析中的作用。详细介绍了膨胀、腐蚀、开闭运算及其复合操作在去噪、连接组件识别和形状分析中的应用。 特征提取是本部分的高潮。除了介绍传统的特征描述符（如 Hu 矩、HOG 梯度方向直方图）外，本书还详细推导了 SIFT（尺度不变特征变换）和 SURF（加速鲁棒特征）的数学原理，并对比了它们在尺度、旋转和光照变化下的鲁棒性表现。对于图像的结构分析，我们引入了骨架化算法和拓扑结构描述。 第三部分：传统三维重建与立体视觉（第 9-11 章） 在转向深度学习之前，本书对经典的几何视觉理论进行了扎实的介绍。首先回顾了相机成像模型，包括针孔模型、内参矩阵和外参矩阵的标定方法（如张正友标定法）。 随后，详细推导了双目视觉系统的几何原理，包括极线约束和平行于主轴相机的视差计算。重点讲解了匹配算法，如块匹配、代价体构建和代价聚合（如 SGM 算法）的实现细节。 针对单目视觉中的三维重建，本书详细阐述了运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）的基本流程，包括特征点匹配、基础矩阵和单应性矩阵的估计、三角化求解三维坐标，以及BA（Bundle Adjustment）优化方法。 第四部分：深度学习在视觉任务中的应用（第 12-14 章） 本部分紧跟人工智能的浪潮，专注于深度卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用。从最基础的感知机、反向传播算法开始，系统讲解了 LeNet, AlexNet, VGG, ResNet 等经典网络结构的设计思想和创新点。 随后，深入探讨了三大核心任务的实现： 1. 图像分类与识别： 讨论了迁移学习的策略、数据增强技术以及模型压缩方法。 2. 目标检测： 详细对比了基于区域提议的两阶段方法（如 R-CNN 系列）和一阶段方法（如 YOLOv3/v4/v5/v7 的演进思路）的性能差异与实时性考量。 3. 图像分割： 涵盖了语义分割（如 FCN, U-Net）和实例分割（如 Mask R-CNN）的原理与网络结构，并讨论了像素级预测中的损失函数设计。 第五部分：前沿与专业应用案例（第 15-16 章） 在最后一部分，我们将理论知识与实际应用紧密结合。第十五章专门探讨了机器视觉中的工业检测技术，包括表面缺陷检测、尺寸测量和机器人引导定位（Pick and Place）中的坐标转换问题。 第十六章则展望了更具挑战性的领域，如生成对抗网络（GANs）在图像超分辨率和图像修复中的应用，以及Transformer 架构在视觉任务中的新兴趋势。书中不仅提供了理论推导，更通过大量的伪代码和 Python/PyTorch 框架下的实现示例，确保读者能够真正掌握将算法应用于实际工程问题的能力。 特色与亮点 理论深度与工程实践的完美结合： 既有严谨的数学推导，又有可操作的工程实现指导。 丰富的可视化材料： 全书配有超过 600 张原创或精选的示意图、流程图和实验结果对比图。 算法演进脉络清晰： 帮助读者理解从经典方法到现代深度学习范式的自然过渡。 附录提供详尽的数学背景复习。 本书是追求技术深度、致力于成为图像处理与计算机视觉领域专家的理想读物。

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从我个人的角度出发，这本书对我最大的启发在于它提供了一种看待问题的全新视角。在阅读之前，我可能习惯于用固有的思维定势去衡量事物，但这本书如同一个强力的棱镜，将原本单一的光线折射出绚烂的七彩光谱。作者对于事物之间复杂关联性的探讨尤为精彩，他总能将看似不相关的元素巧妙地联系起来，揭示出隐藏在表面现象之下的深层逻辑。这种全景式的观察能力和系统性的分析方法，对我日常工作中的决策制定产生了潜移默化的影响。我感觉自己的思考边界被拓宽了，不再满足于表面的解释，而是开始主动去探究事物运作的底层原理，收获是实实在在的。

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这本书的装帧设计真是一绝，封面的那种复古与现代交织的风格，让我初次拿起它时就感受到了作者的用心。内页的纸张质感也相当不错，那种略带粗粝却又触感温和的纸张，阅读起来非常舒适，长时间盯着看也不会觉得眼睛疲劳。我特别喜欢它在排版上的讲究，字体的选择和行距的把握都恰到好处，既保证了信息传递的清晰度，又不失整体的美感。尤其是那些复杂的图表和案例的呈现，版式设计得井井有条，让人在快速浏览时也能迅速抓住重点。不得不提的是，这本书的装订非常牢固，即使经常翻阅，书脊也没有丝毫松动的迹象，看得出是用心制作的精品。这不仅仅是一本书，更像是一件工艺品，摆在书架上也是一道亮丽的风景线。

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这本书的内容密度非常高，我花了比预期更长的时间来消化它。每一次翻阅，我都能发现一些之前忽略掉的细微之处，这充分体现了作者知识的广博和论证的严密性。作者在构建逻辑框架时展现出了惊人的条理性，从宏观的背景铺陈到微观的实例剖析，层层递进，环环相扣，让人能够非常顺畅地跟随作者的思路进行思考。尤其欣赏他对复杂概念的拆解能力，他总能找到最恰当的比喻或类比，让即便是初次接触这些领域的读者也能迅速建立起正确的认知框架。这本书的价值就在于此，它不仅提供了答案，更重要的是，它教会了你如何提出正确的问题，如何进行批判性思考，这对于提升个人的认知水平无疑是大有裨益的。

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这本书的叙事方式非常引人入胜，作者仿佛是一位经验丰富的向导，带着我们深入探索了一个又一个充满挑战的领域。他没有采用那种枯燥的说教口吻，而是通过一系列生动鲜活的故事和对比鲜明的案例，将抽象的理论变得具体可感。阅读过程中，我经常会因为某个精彩的转折而感到豁然开朗，那种“原来如此”的惊喜感贯穿始终。作者的笔触细腻而精准，对于细节的捕捉能力令人赞叹，每一个描述都仿佛触手可及。更难能可贵的是，他在保持专业深度的同时，还融入了自己独特的思考和见解，使得整本书读起来既有深度又不失温度，完全没有传统学术著作那种拒人于千里之外的疏离感。

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这本书的语言风格可谓独树一帜，充满了智慧的火花和一种难以言喻的幽默感。它不像某些专业书籍那样严肃刻板，反而像是一位博学的长者在与你促膝长谈，轻松的语调中蕴含着深刻的洞察力。作者善于运用一些俏皮的表达和反问句式来激发读者的参与感，使得阅读过程变成了一种积极的智力互动，而不是被动的接收信息。我发现自己常常因为某个精妙的措辞会心一笑，然后停下来反复咀嚼那句话的深意。这种轻松愉快的阅读体验，极大地降低了阅读门槛，让原本可能显得艰深的议题变得亲切起来，让人愿意一读再读，每次都有新的感悟。

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