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出版者:湖北科学技术出版社

作者:张天序

出品人:

页数:418

译者:

出版时间:2005-1

价格:60.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787535232571

丛书系列:

图书标签:

• ATR
• 目标识别
• 图像处理
• 模式识别
• 计算机视觉
• 深度学习
• 人工智能
• 雷达图像
• SAR图像
• 自动目标识别
• 图像分析

好的，这是一本关于先进图像处理与模式识别技术的专业著作的简介，旨在全面探讨数字图像的基础理论、高级处理技术以及在复杂环境下的智能识别应用。 --- 《先进图像处理与模式识别技术：从基础算法到深度学习赋能》 图书概览 本书系统性地梳理了现代图像科学的核心理论框架，深度聚焦于从低级信号处理到高级语义理解的完整技术链条。它不仅为图像处理和计算机视觉领域的初学者奠定了坚实的数学和算法基础，更深入探讨了当前学术前沿和工业界热点，特别是深度学习在图像分析中的革命性应用。全书结构严谨，内容详实，理论与实践紧密结合，旨在培养读者独立设计、实现和优化复杂图像识别系统的能力。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分着重于图像的数学本质和信号处理基础，为后续高级分析奠定必要的理论基石。 第一章：图像的数字化与表示 详细阐述了采样（Sampling）和量化（Quantization）的原理，讨论了数字图像的数学模型（如二维序列、傅里叶变换域表示）。重点分析了不同图像深度（如灰度、彩色空间RGB/HSV/Lab）对信息存储和后续处理的影响，并引入了信息论在图像压缩中的初步概念。 第二章：图像增强与复原 本章是图像质量提升的关键。在增强方面，系统介绍了空域（空间域）和频域（频率域）增强技术。空域方法包括直方图均衡化、非线性灰度变换以及空间滤波（如高斯滤波、拉普拉斯算子等梯度增强技术）。频域方面，则深入讲解了傅里叶变换在滤波中的应用，讨论了理想滤波、巴特沃斯滤波和高斯滤波在平滑和锐化中的区别与适用场景。在复原方面，本书详细剖析了图像退化模型，重点讲解了盲解卷积问题和Wiener滤波器的设计与实现，旨在有效去除噪声和模糊。 第三章：图像分割的经典方法 图像分割是识别的预备步骤。本章首先讨论基于阈值的方法，包括Otsu’s最优阈值法和自适应阈值技术。随后，深入探讨了基于区域的方法（如区域生长、分水岭算法），以及基于边缘的方法，包括Canny算子和更先进的梯度检测技术。最后，引入了基于活动轮廓模型（如Snakes模型）的变分法在复杂边界提取中的应用。 第二部分：特征提取与传统识别范式 本部分关注如何从图像中提取出具有判别力的特征，并应用传统的机器学习方法进行分类和识别。 第四章：图像特征描述符 本章聚焦于如何用数学语言描述图像内容。详细介绍了不同尺度的特征提取技术，包括： 边缘和角点检测： Harris角点、FAST角点等。 局部不变特征： SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）的原理、实现及其对仿射变换的鲁棒性分析。 纹理分析： 灰度共生矩阵（GLCM）在高低层纹理描述中的应用，以及Gabor滤波器组在特定方向纹理分析中的作用。 形状描述： 基于傅里叶描述符和Hu矩的形状匹配方法。 第五章：传统模式识别方法在图像分类中的应用 在特征提取的基础上，本章讲解了如何构建分类器。内容涵盖了经典统计分类器，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）在小样本图像分类任务中的应用。同时，详细分析了特征降维技术，如主成分分析（PCA），以应对高维特征向量带来的计算挑战。 第三部分：深度学习驱动的图像分析 本部分是全书的核心，全面覆盖了现代计算机视觉领域的主流深度学习架构及其在识别任务中的部署。 第六章：卷积神经网络（CNN）的理论基础 本章构建了深度学习的理论基石。从神经元模型、反向传播算法开始，详细阐述了卷积层、池化层、激活函数的数学原理。重点剖析了经典CNN架构（如LeNet, AlexNet）的设计思想，并引入了现代网络中的关键组件，如残差连接（ResNet）和Inception模块，解释它们如何解决深层网络的梯度消失和计算效率问题。 第七章：前沿深度学习架构与迁移学习 本章侧重于性能卓越的网络结构和实际应用策略。 先进架构： 深入研究了目标识别领域的标杆模型，如VGG、Inception系列、以及高效轻量级网络MobileNet系列的设计哲学。 迁移学习： 详细讨论了预训练模型的优势，讲解了微调（Fine-tuning）和特征提取（Feature Extraction）策略，使读者能够快速适应特定领域的识别任务。 第八章：目标检测与语义分割 本章深入探讨了图像中“定位”和“理解”两大关键任务： 目标检测： 详尽对比了基于区域的（R-CNN系列）和单阶段（YOLO系列、SSD）检测器的演变路径，分析了它们在速度和精度上的权衡。重点解析了Anchor机制和非极大值抑制（NMS）算法。 语义与实例分割： 介绍了U-Net、DeepLab等用于像素级分类的网络结构，以及Mask R-CNN在实例分割中的关键创新。 第九章：生成模型与图像合成 本章探索了图像生成的前沿领域。详细介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的架构。对GANs的训练技巧、模式崩溃问题进行了深入讨论，并展示了CycleGAN等在无监督图像到图像转换中的应用实例。 第四部分：实践、优化与未来展望 本部分关注工程实践、性能评估及新兴技术方向。 第十章：深度学习模型的训练、优化与部署 本书提供了实用的工程指导。内容包括：数据集的构建与增强策略（如几何变换、色彩抖动）、损失函数的选择（如交叉熵、焦点损失）、优化器的对比（Adam, SGD with Momentum）以及学习率的调度策略。同时，讨论了模型量化、剪枝和知识蒸馏在边缘设备部署中的关键技术。 第十一章：性能评估标准与鲁棒性分析 清晰界定了图像识别系统的评估指标，包括精度（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、平均精度均值（mAP）的计算方法。此外，本章还探讨了模型的鲁棒性问题，如对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御机制。 --- 本书特色 1. 理论与前沿并重： 既有经典的信号处理基础，也全面覆盖了当前深度学习的最新进展。 2. 数学推导严谨： 对关键算法的数学推导详尽，确保读者能深入理解其工作原理，而非停留在应用层面。 3. 工程实践导向： 提供了大量关于模型选择、参数调优和部署优化的实战经验。 目标读者： 计算机科学、电子工程、自动化、应用数学等专业的研究生、博士生；从事图像处理、机器视觉、人工智能算法研发的工程师和技术人员。

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这本书的装帧设计简直让人眼前一亮，封面上那种深邃的蓝色调，配上那些抽象的光影线条，一下子就抓住了我的注意力。我本来以为这会是一本枯燥的技术手册，但翻开内页才发现，作者在排版和图示上下了极大的功夫。那些复杂的算法流程图被拆解得极其清晰，不再是密密麻麻的公式堆砌，而是像精美的工程蓝图一样呈现在眼前。特别是关于色彩空间转换的那几个章节，作者不仅仅给出了数学推导，还配上了非常直观的二维和三维可视化图表，即便是初次接触这个领域的读者，也能立刻明白其中的原理。阅读体验非常流畅，纸张的质感也很好，拿在手里沉甸甸的，让人感觉这是一本经过深思熟虑、用心打磨的作品。这不仅仅是一本工具书，更像是一件艺术品，摆在书架上都觉得赏心悦目，让人忍不住想去探索里面那些深奥的知识。

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这本书的配套资源和实践指导部分，可以说是点睛之笔，极大地提升了其实用价值。作者在每章末尾都附带了详细的“动手实验”建议，并且明确指出了应该使用哪些开源库和数据集进行验证。我下载了作者提供的代码框架后，发现它结构清晰，注释详尽，直接基于最新的Python生态构建，这对于我们这些习惯了快速迭代的开发者来说太友好了。我尝试跑了一个简单的模板匹配算法，仅仅通过修改几个参数和替换一个特征描述符，就能直观地看到性能上的巨大差异。这种“理论—代码—实验”的闭环学习方式，让知识的吸收效率提高了数倍。很多其他教材只会提供理论，而这本书真正教会了我们如何“制造”出能够工作的系统，这才是真正的技术转移。

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我花了整整一个周末的时间，几乎是沉浸式地阅读了这本书中关于“特征提取”的部分，收获之大简直超乎预期。市面上很多同类书籍往往只是罗列了各种经典的特征描述符，比如SIFT、SURF，然后就让读者自己去琢磨如何应用。但这本书的高明之处在于，它没有停留在“是什么”的层面，而是深入探讨了“为什么”。作者用了很多篇幅去解释不同环境光照条件对局部特征的影响，并通过大量的实际案例对比，说明了为什么某些特征在纹理复杂的背景下会失效，而另一些则表现出色。更让我印象深刻的是，它还引入了最新的深度学习方法来辅助传统特征的构建，这种跨时代的融合视角，让我对未来的发展方向有了更清晰的认识。感觉作者是一位拥有多年一线研发经验的资深专家，他的思考深度和广度，远超一般学院派的论述。

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从整体阅读体验来看，这本书展现了一种极为冷静和客观的叙事风格。它不像某些畅销书那样充满夸张的形容词或过于鼓吹某一特定技术路线，而是以一种近乎学术论文的严谨态度，梳理了该领域的发展脉络和核心技术。作者在介绍新技术时，总是会将其置于历史的背景下去衡量，并客观分析其局限性，而不是盲目推崇。例如，在讨论基于深度学习的端到端解决方案时，作者并没有忽视传统方法的优势，反而清晰地指出了在数据稀疏或资源受限场景下，经典算法依然具有不可替代的地位。这种平衡的视角让我受益匪浅，它帮助我建立了一种批判性的技术认知框架，避免了盲目跟风，更加注重技术选择的合理性和适用性。

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坦白说，这本书的理论深度非常扎实，甚至可以说是有些“硬核”了，对于我这种主要关注应用层面的工程师来说，初期阅读时确实遇到了一些挑战。有些章节涉及到高等数学和信号处理的基础知识，如果基础不牢固，可能需要经常停下来查阅其他资料。不过，我必须承认，正是这种毫不妥协的深度，才让这本书真正具备了不可替代的价值。它没有为了迎合大众读者的阅读习惯而稀释核心内容，而是坚持用最严谨的数学语言来构建逻辑框架。我尤其欣赏它对“鲁棒性”问题的讨论，作者详细分析了噪声、遮挡和视角变化对系统性能的劣化机制，并给出了好几种基于贝叶斯框架的优化策略。这说明作者关注的不是如何让算法跑起来，而是如何让算法在真实、恶劣的环境中可靠地工作，这一点在工业界至关重要。

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