Computer Analysis of Images and Patterns 图像与模式的计算机分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gagaowicz, A.; Gagalowicz, Andr; Philips, Wilfried

出品人:

页数:865

译者:

出版时间:2005-9

价格:1017.00元

装帧:

isbn号码:9783540289692

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 模式识别
• 计算机视觉
• 图像分析
• 数字图像处理
• 模式分析
• 机器学习
• 人工智能
• 图像特征提取
• 算法

《像素的低语：视觉世界的多维解码》 在浩瀚的数字信息洪流中，图像与模式构成了我们感知和理解世界的最直接、最丰富的方式。从远古洞穴中的壁画，到现代社会中铺天盖地的数字影像，人类对视觉信息的依赖和探索从未停止。而当计算机这双“智慧”的眼睛被赋予解读这些视觉信号的能力时，一个全新的维度便由此打开。 《像素的低语：视觉世界的多维解码》并非一本浅尝辄止的科普读物，它深入潜入了图像分析与模式识别领域的核心，为您揭示了计算机如何“看见”、如何“理解”并最终“洞察”我们所处的视觉宇宙。本书旨在构建一座连接人类直观视觉感知与严谨计算逻辑的桥梁，带领读者系统地探索这一迷人而至关重要的学科。 第一部分：像素的语言——图像的本质与表达 我们的旅程始于图像最基础的构成单元——像素。本书将首先剖析数字图像的内在结构，解释不同色彩模型（如RGB、CMYK、HSV）如何协同工作，将复杂的现实场景转化为计算机可以处理的数字矩阵。我们将深入探讨图像的形成过程，从光学原理到数字传感器的捕获机制，理解分辨率、位深、色彩空间等关键概念对图像质量和后续分析的影响。 在此基础上，我们将触及图像的数学表达。傅里叶变换、小波变换等信号处理技术将不再是抽象的概念，而是被具象化为解析图像频域特性的有力工具。您将理解为何通过频域分析，我们可以轻易地分离出图像中的纹理、边缘等重要信息，从而为降噪、锐化等预处理步骤奠定坚实基础。 本书将细致讲解各种图像增强技术，包括但不限于直方图均衡化、对比度拉伸、滤波（高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等）。这些技术不仅能改善图像的视觉质量，更重要的是，它们是为后续更复杂的模式识别任务“磨砺”图像的关键步骤。您将学习到如何根据不同的图像特性和分析目标，选择最合适的增强算法，从而“点亮”被掩盖的细节，突出重要的结构。 第二部分：模式的构建——从特征提取到信息提炼 一旦图像被“清洗”和“增强”，真正的挑战便在于从中提取出有意义的“模式”。本书将带领您走进特征提取的殿堂，理解计算机是如何捕捉图像中的关键线索。我们将详细介绍点特征（如Harris角点、SIFT、SURF）、线特征（如Hough变换）以及区域特征的提取方法。这些特征点、线、块，就像是图像中的“地标”，能够稳定地标识出图像中的重要结构，即使在图像发生旋转、缩放或光照变化时也能保持不变。 边缘和轮廓是图像中最直观的模式信息之一。我们将深入探讨各种边缘检测算子（如Canny边缘检测），并解释其背后的原理，理解它们如何通过计算像素梯度的变化来精确地勾勒出物体的边界。此外，区域分割技术，如阈值分割、区域生长、Watershed算法，也将得到详尽的阐述。这些技术帮助我们将图像划分为具有相似属性的区域，为识别和分类奠定基础。 本书还将介绍用于描述和识别形状的各种方法。从传统的几何特征（如面积、周长、质心）到更复杂的形状描述符（如Zernike矩、傅里叶描述子），您将学习如何量化和区分不同的几何形状。我们将探讨模板匹配技术，理解它如何通过在图像中寻找预定义的模板来定位和识别特定物体。 第三部分：智慧的识别——机器学习与模式分类 有了丰富的特征信息，我们便进入了模式识别的核心环节——如何让计算机“学习”并“识别”这些模式。本书将系统地介绍多种经典的机器学习算法在图像和模式分析中的应用。 我们将从基础的分类器讲起，例如K近邻（KNN）算法，理解其简单的“投票”思想。随后，我们将深入到更强大的模型，如支持向量机（SVM），并详细讲解其在高维空间中寻找最优超平面以实现分类的原理。决策树及其集成学习方法（如随机森林），将以其易于理解和解释的特点，帮助您掌握如何构建能够做出复杂决策的分类模型。 神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），作为当前图像识别领域无可争议的王者，将是本书的重点关注对象。您将学习CNN的层级结构，理解卷积层、池化层、全连接层在特征提取和分类中的作用。我们将详细解析反向传播算法，揭示神经网络如何通过迭代优化来不断调整权重，从而实现对图像模式的精准学习。本书将通过实例，展示CNN在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的强大能力。 除了监督学习，我们还将探讨无监督学习和半监督学习。聚类算法（如K-Means、DBSCAN）将帮助您理解如何发现数据中隐藏的结构，无需预先标记的样本。半监督学习则提供了一种在标签数据稀缺的情况下，有效利用大量无标签数据进行学习的途径。 第四部分：应用的广度——现实世界的图像与模式挑战 《像素的低语：视觉世界的多维解码》的价值不仅在于理论的深度，更在于其对现实世界应用的广泛覆盖。本书将通过大量实际案例，展示图像分析与模式识别技术如何在各个领域发挥颠覆性的作用。 医疗影像分析： 从X光片、CT扫描到MRI图像，我们将探讨如何利用计算机视觉技术辅助疾病的诊断，如肿瘤的检测与分割、病变的识别与量化，以及手术导航等。 自动驾驶与机器人视觉： 自动驾驶汽车如何“看”世界？本书将揭示目标检测、跟踪、场景理解、车道线识别等技术如何在复杂交通环境中保障行车安全。 安防与监控： 人脸识别、行为分析、异常事件检测等技术如何提升公共安全水平。 工业自动化： 产品质量检测、缺陷识别、机器人抓取等如何在生产线上实现高效精准的自动化。 遥感与地理信息系统： 卫星图像的分析如何帮助我们监测环境变化、规划城市、管理资源。 内容检索与推荐： 如何根据图像内容进行搜索，以及如何在社交媒体和电商平台进行个性化推荐。 艺术与娱乐： 图像风格迁移、虚拟现实、游戏中的图像生成与处理等，展示了计算机视觉在创意领域的无限可能。 结语：未来的视觉对话 《像素的低语：视觉世界的多维解码》是一场关于计算机如何理解视觉世界的深刻探索。它不仅为初学者提供了一个清晰的学习路径，也为经验丰富的研究者提供了对前沿理论和技术的深入洞察。本书的编写风格力求严谨而不失趣味，理论阐述与实际应用相结合，旨在激发读者对这一领域的无限好奇心和创新潜力。 在数据驱动的时代，掌握图像分析与模式识别技术，如同掌握了一把解锁视觉信息宝藏的钥匙。这本书将赋予您解读像素低语、洞察模式奥秘的能力，让您能够以全新的视角审视我们所处的丰富多彩的视觉世界，并为解决现实世界中的重大挑战贡献力量。阅读本书，您将不再仅仅是图像的观看者，更是能够与图像进行深度对话的创造者。

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