具体描述
本书不同于一般的数字图像处理教材。书中不仅讲述了数字图像处理和压缩的基本内容及基础理论，而且根据数字图像处理和压缩学科领域的最新发展，力求系统地揭示小波变换技术、多重小波变换技术等有关最新应用技术原理的数学理论。其中，最优小波函数理论和基于多重小波变换的图像压缩等内容是其他数字图像处理和压缩书籍尚未涉及的内容，也是作者留日多年来跟踪国际数字图像处理和压缩最新研发方向的成果。并且，结合作者在日研发期间所开发的实际应用案例进行了分析和验证。
书中不仅阐述图像处理和压缩的最新理论，而且配有丰富翔实的案例和图像范例等。 本书即可作为大学高年级本科生和研究生的教材，也可作为图像处理和压缩领域研发人员的参考书和工具书。
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读后感
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用户评价
我必须承认，我最初对这本书的期待是它能提供一些“花哨”的算法技巧，但它却给了我一个关于“数据质量”和“伦理边界”的深刻教育。在关于图像处理与隐私保护的章节中，作者提出了一个极具前瞻性的观点：算法的有效性最终受制于输入数据的质量和代表性。书中通过详尽的案例分析了数据集偏差如何导致模型在少数群体上表现急剧恶化，这远比单纯讨论过拟合或欠拟合要来得更有现实意义。此外，书中对深度伪造（Deepfake）技术的原理分析，并不是为了鼓吹技术的强大，而是严肃地探讨了其潜在的社会危害和相应的检测技术。这种对技术双刃剑效应的深刻反思，使得整本书的立意拔高了一个层次，它不再仅仅是一本技术手册，更像是一本指导未来研究者如何负责任地进行技术创新的指南。它促使我思考，在追求更精妙的算法时，我们是否也应该同样关注数据治理和技术应用的伦理框架，这份责任感是这本书留给我最宝贵的财富。
评分初翻开这本《计算机视觉基础：理论与实践》，就被其严谨的结构和详尽的论述深深吸引住了。这本书的叙事方式非常引人入胜，它不像传统教科书那样干巴巴地堆砌公式，而是将复杂的概念融入到一个个生动的案例之中。比如，它对特征提取的阐述，从早期的角点检测到如今深度学习中的注意力机制，每一个技术点的演进脉络都梳理得清晰明了，让人仿佛置身于计算机视觉发展史的现场。作者似乎深谙初学者的困惑，总能在关键时刻插入“思考题”或者“深入探讨”的部分，引导读者主动去思考算法背后的数学原理和实际应用中的局限性。特别是关于三维重建的那一章节，作者没有止步于经典的SfM（Structure from Motion）方法，而是用非常直观的图示解释了多视图几何的基础，这对于我这种偏向应用而非纯理论的读者来说，无疑是及时雨。阅读过程中，我时常需要停下来，对照书中的伪代码，在脑海中模拟算法的每一步执行过程，那种“豁然开朗”的感觉是其他同类书籍难以给予的。书中对开源库的使用指导也十分到位，提供了大量实用的代码片段和配置指南，使得理论到实践的转化路径几乎是无缝对接的。这本书不仅是知识的传授，更像是一次系统的思维训练，教会我们如何用计算机的“眼睛”去理解这个复杂的世界，其价值远超出了单纯的教材范畴。
评分这本书的装帧设计和排版质量绝对是教科书中的典范，拿在手里就有一种厚重而可靠的感觉。我尤其欣赏作者在处理“机器学习在识别任务中的应用”这一章节时所展现出的洞察力。不同于市面上许多将深度学习视作“黑箱”处理的书籍，这本书花费了相当大的篇幅去解构卷积神经网络（CNN）的内部工作原理，从激活函数的选择到反向传播的细节，都被分解得如同精密的钟表结构一般清晰可见。它不仅仅停留在“如何用TensorFlow或PyTorch实现”，更深入探讨了为什么某些网络结构比其他结构更适合处理特定类型的数据，比如对纹理敏感的图像和对形状敏感的图像的处理策略差异。更令人称道的是，作者在讨论模型评估时，引入了更具批判性的视角，不再盲目崇拜准确率（Accuracy），而是详细分析了召回率（Recall）、精确率（Precision）和F1分数在不同应用场景下的权重考量，这体现了作者深厚的工程经验和对真实世界挑战的深刻理解。阅读体验非常流畅，图表质量极高，即便是复杂的矩阵运算和数据流图，通过精妙的色彩区分和层次划分，也变得易于消化，这本书无疑是为那些追求极致清晰度和系统性的深度学习研究者量身打造的宝贵资源。
评分我通常对那些声称涵盖“所有”相关领域的书籍持保留态度，但《模式识别与决策理论精要》却成功地颠覆了我的这种看法。这本书的独特之处在于它构建了一个强大的理论框架，将图像、信号、语音处理等多个领域统一在了同一个概率论和信息论的伞下。它没有过多纠缠于特定算法的炫酷实现，而是着重于奠定坚实的数学基础。例如，书中对贝叶斯决策理论的阐述，其深度和广度是我在其他任何一本偏向应用的教材中都未曾见识过的。作者巧妙地将主观概率与客观数据相结合，构建了一套完整的、可量化的决策流程。在讲述了概率密度估计后，它自然而然地过渡到了信息熵和互信息的概念，这种由浅入深、层层递进的逻辑构建，使得读者在处理后续的分类和回归问题时，能够从源头上理解信息是如何被量化的。对于我这种对理论推导有较高要求的读者来说，这本书简直是如获至宝，它提供的详细证明和定理分析，为后续的高级研究工作打下了不可动摇的基石，让人对整个数据科学的底层逻辑有了更深刻的敬畏之心。
评分这本书给我的最大感受是“实用主义”与“前沿探索”的完美平衡。特别是在介绍基于流的模型（Flow-based Models）和扩散模型（Diffusion Models）时，作者的笔触显得尤为敏锐和及时。很多现有的教材还在大篇幅介绍传统的生成对抗网络（GANs），而这本书却果断地将笔墨重点转移到了最新的生成技术上。作者不仅详细解释了这些新模型的数学原理，例如SDE（随机微分方程）在扩散过程中的应用，还非常贴心地展示了如何利用这些模型进行高质量的图像修复和语义编辑。我发现，书中对于计算效率的讨论也十分到位，它没有回避这些尖端模型在推理速度上的瓶颈，而是探讨了模型量化、剪枝等优化技术对实际部署的影响。这种对理论与工程实践之间张力的探讨，使得这本书的指导价值极高。读完这部分内容，我感觉自己对当前生成式AI领域的热点和未来趋势有了非常清晰的把握，不再是碎片化的信息接收，而是一个结构化的知识体系，作者的专业性和敏锐度令人钦佩。
评分图书馆找到的为数不多的关于图像压缩的书之一。
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