图像分析与识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Campilho, Aurelio; Kamel, Mohamed;

出品人:

页数:939

译者:

出版时间:2006-12

价格:1062.20元

装帧:

isbn号码:9783540448914

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 图像分析
• 模式识别
• 计算机视觉
• 机器学习
• 深度学习
• 图像识别
• 目标检测
• 图像分割
• 特征提取

好的，为您构思了一份关于一本名为《光影流转与材料物性》的图书简介，这份简介旨在详细介绍该书所涵盖的内容，同时避免提及“图像分析与识别”的相关主题。 --- 《光影流转与材料物性》 内容概要 本书是一部深入探索光与物质相互作用本质的专著。我们生活在一个充满光的世界，从微观粒子的量子行为到宏观尺度的结构形成，光线无时无刻不在塑造我们对周围环境的感知和理解。本书旨在系统地梳理和阐释光波如何在不同介质中传播、散射、吸收和折射的物理机制，并重点探讨这些光学现象如何与材料的微观结构、化学组分及宏观力学性能紧密关联。全书内容涵盖了基础光学原理、高级光谱技术、辐射传输理论，以及在先进材料科学、工程应用中的前沿探索。 第一部分：基础光学与电磁波理论的重塑 本书的开篇部分致力于夯实读者对经典光学和电磁场理论的理解，但视角独特，着眼于如何利用这些基础理论来解析材料的表观特性。 第一章：光的本质与传播基础 本章首先回顾了电磁波的麦克斯韦方程组在各向异性介质中的应用，重点阐述了光的波粒二象性在解释材料相互作用时的实践意义。我们详细讨论了菲涅耳公式在描述光束进入界面时的能量分配与偏振态变化，特别是针对具有周期性或随机粗糙表面的讨论，这对于理解漫反射和散射现象至关重要。此外，还引入了传播子理论，用于精确建模光在复杂结构（如光子晶体或多层膜结构）中的有效介质参数。 第二章：介质中的光与物质相互作用 本章深入探讨了光子与材料内部电子、原子和分子的相互作用机制。我们区分了弹性散射（如瑞利散射）和非弹性散射（如拉曼散射、布里渊散射）的物理本质，并探讨了散射截面与材料晶格振动模式（声子）之间的定量关系。吸收光谱的分析被提升到分子轨道理论的高度，解释了不同波长光被吸收后所导致的电子能级跃迁过程。对折射率这一核心参数的讨论，不仅限于宏观的洛伦兹-洛伦兹公式，更结合了德鲁德模型对自由电子在等离子体中的响应进行建模。 第二部分：先进光谱学与材料结构表征 在奠定理论基础后，本书的第二部分将焦点转向如何利用精确的光学测量手段来获取材料的结构信息、化学指纹以及动态行为。 第三章：光谱学探测的原理与技术深度 本章详述了多种先进光谱技术的物理基础和数据解释方法，重点关注如何从光谱信号中反演出材料的物理状态。 傅里叶变换光谱技术（FTIR/FT-Raman）： 详细分析了如何通过高分辨率的振动光谱来确定聚合物的结晶度、高分子链的构象变化，以及无机材料的化学键合环境。我们提供了从原始干涉图到吸收或散射强度谱的完整数据处理流程，强调了背景扣除和线形拟合的精确性要求。 荧光与磷光动力学： 讨论了激发态寿命测量（如时间分辨技术）在研究分子环境极性、监测化学反应进程中的应用。着重分析了斯托克斯位移与溶剂环境弛豫过程的关系，以及激子动力学在半导体材料中的体现。 X射线吸收近边结构（XANES）与扩展吸收边结构（EXAFS）： 尽管涉及X射线，但本书将其置于“光-物质相互作用”的宏观框架下。详细讲解了如何利用这些软X射线技术来确定元素价态、局部几何构型和配位环境，这对于催化剂活性位点的表征至关重要。 第四章：光学各向异性与双折射现象 本章专门处理光在非立方晶系或受力材料中的复杂行为。双折射（Birefringence）不再被视为简单的光学现象，而是分析材料内部应力场和取向有序性的重要指标。我们引入了穆勒矩阵和琼斯矩阵来描述偏振光的演化，并展示了如何通过测量不同方向上的折射率差异来评估薄膜的应力状态、液晶相的取向度以及纤维增强复合材料的纤维排布均匀性。 第三部分：辐射传输、成像与宏观光学特性 第三部分将理论与应用相结合，探讨了光在复杂介质中传输的统计规律，以及如何利用这些规律来设计具有特定光学功能的宏观材料。 第五章：辐射传输理论与散射介质 本章的核心是解决光在高度散射环境（如云雾、生物组织或高浓度悬浮液）中的传输问题。我们详细介绍了蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟方法，用以预测光在多重散射下的深度分布和时间行为。同时，本书也深入探讨了扩散近似（Diffusion Approximation）的适用范围和局限性，并将其应用于设计光纤耦合系统和辐射屏蔽材料。 第六章：功能性光学材料的设计与制造 本章聚焦于“制造”具有预设光学性能的材料。 薄膜与涂层工程： 讨论了真空沉积、溶胶-凝胶等方法制备的介质膜如何通过精确控制膜层厚度和折射率，实现特定波段的全反射或全透射，例如在精密光学元件中的应用。 光子晶体与超材料的能带结构： 这一前沿领域被视为对传统光学材料的范式转变。我们阐述了如何通过周期性结构调控光子的色散关系，实现对光流动的空间和时间上的精细控制，例如负折射率效应和拓扑光子态的构建。 热光效应与光热转换： 研究了材料吸收光能后转化为热能的效率（光热效率），以及这种效率如何影响材料的力学稳定性、颜色变化（热致变色）或能量收集性能。 总结与展望 《光影流转与材料物性》并非一本侧重于图像重建或模式识别的工具书，而是为材料科学家、物理工程师和光学研究人员提供一个坚实的理论框架，以理解“光”如何作为一种无损探针和关键驱动力，揭示和塑造物质世界的内在规律。本书旨在启发读者超越表面现象，深入到光子与原子层面，从而设计出具有卓越光学性能的新一代功能材料。 ---

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坦白说，我一直对图像识别领域感到有点望而却步，觉得那些高深的数学和算法是遥不可及的。但是，这本书的出现彻底改变了我的看法。它就像一位耐心的导师，循序渐进地引导我进入这个领域。从最基础的图像表示（像素、颜色空间）开始，到逐步深入到特征提取、特征选择，再到最后的分类器设计，整个过程逻辑清晰，过渡自然。我尤其欣赏作者在介绍机器学习算法时，那种“由浅入深”的处理方式。他没有一开始就强迫读者去理解复杂的统计模型，而是先从一些直观的分类思想入手，比如 K-近邻算法，然后逐渐引入更强大的模型，比如决策树、朴素贝叶斯。对于每一种算法，他都会用生动的语言解释其工作原理，并且通过简单的例子来演示其效果。更重要的是，这本书并没有回避实际应用中遇到的挑战，比如数据不均衡、过拟合等问题，并且提供了切实可行的解决方案。我记得其中有一章专门讨论了如何处理小样本学习问题，这对于很多实际项目都非常重要，让我感到这本书的实用性极强。

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这本书最让我惊艳的地方在于它对技术细节的深度挖掘和严谨性。它并没有满足于浅尝辄止的介绍，而是深入到算法的核心，详细讲解了每一种方法的原理、优缺点以及适用场景。作者在处理数学公式时，并非简单地罗列，而是配以详尽的推导过程和清晰的解释，并且还会探讨这些公式背后的逻辑和思想。我特别喜欢其中关于图像滤波的部分，它不仅仅介绍了常见的滤波器（如高斯滤波、中值滤波），还深入探讨了它们在降噪、边缘检测等方面的作用机理，甚至还涉及了一些高级滤波技术，比如非局部均值滤波，并给出了相应的代码实现思路。书中的插图也非常精良，无论是算法流程图还是效果对比图，都十分清晰直观，极大地帮助了我理解抽象的概念。而且，作者在讨论不同算法的比较时，非常客观公正，既指出了各自的优势，也毫不避讳地揭示了它们的局限性，这对于读者做出技术选型非常有帮助。我印象最深的是关于支持向量机（SVM）在图像分类中的应用，作者不仅解释了SVM的原理，还深入剖析了核函数的选择对分类性能的影响，并给出了如何调整参数以优化模型的建议，这让我受益匪浅。

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这本书我拿到手的时候，其实对内容并没有抱太大期望，毕竟市面上同类的书籍太多了，很多都只是泛泛而谈，缺乏深度。然而，当我翻开第一页，就被它那种引人入胜的叙事方式吸引住了。作者没有一开始就抛出枯燥的公式和算法，而是从一个引人入胜的案例入手，仿佛一位经验丰富的向导，带着读者一步步走进图像分析的奇妙世界。书中对于历史背景的梳理也相当到位，让我们能够理解这项技术是如何一步步发展至今，其中的关键突破点和面临的挑战都被清晰地呈现出来。让我印象深刻的是，作者在讲解一些复杂的概念时，会巧妙地运用类比和生活中的例子，让那些原本晦涩难懂的理论变得生动有趣。比如，在解释特征提取时，他会将图像比作一个人的“指纹”，每一个细微的特征都独一无二，而识别的过程就是比对这些“指纹”的过程。这种通俗易懂的解释方式，对于初学者来说无疑是一大福音，能够帮助我们快速建立起对图像分析的基本认知，激发进一步学习的兴趣。而且，书中不仅仅停留在理论层面，还穿插了一些实际应用的案例，让我看到了图像分析在医疗、安防、自动驾驶等领域的广泛前景，极大地拓展了我的视野。

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我通常对技术类的书籍持保留态度，因为很多书都存在内容陈旧、缺乏实践指导的问题。但是，《图像分析与识别》这本书却给了我很大的惊喜。它不仅仅是理论的堆砌，更充满了实践的指导意义。作者在讲解每一个算法时，都会给出相应的伪代码或者实际的代码实现示例，并且对代码的逻辑进行详细的解释，这对于想要动手实践的读者来说，简直是宝藏。我特别喜欢书中关于深度学习在图像识别中的应用的部分，它不仅介绍了CNN的基本架构，还深入探讨了各种流行的网络模型，比如AlexNet、VGG、ResNet等，并且分析了它们的设计思想和性能优势。书中还提到了数据增强、迁移学习等重要的训练技巧，让我对如何构建高性能的图像识别模型有了更清晰的认识。而且，作者在讨论不同模型在具体任务上的表现时，引用了大量的实验数据和结果，这让我能够更客观地评估各种方法的优劣。这本书让我感到，图像分析和识别不再是遥不可及的技术，而是可以通过学习和实践来掌握的强大工具。

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当我拿到这本《图像分析与识别》时，我最先注意到的是它那极其严谨的学术风格。作者在处理每一个概念时，都力求精准和全面，引用了大量的经典文献，并且对最新的研究进展也有所提及。书中对于数学理论的阐述，绝对是滴水不漏，无论是线性代数、概率论还是微积分，都与图像分析的实际应用紧密结合，让读者能够理解这些数学工具是如何为图像处理服务的。我尤其欣赏作者在讲解傅里叶变换在图像去噪和边缘增强中的应用时，那种深入浅出的讲解方式。他不仅解释了傅里叶变换的数学原理，还通过生动的图示展示了不同频率分量在图像中的作用，以及如何通过频域滤波来实现特定的图像增强效果。让我印象深刻的是，书中还专门辟出一章来讨论图像配准和特征匹配，并详细介绍了SIFT、SURF等经典算法的原理和实现细节，以及它们在全景图像拼接、三维重建等方面的应用。这对于我从事相关的科研工作非常有启发。整本书的编排也十分合理，章节之间过渡自然，逻辑严密，读起来有一种酣畅淋漓的感觉。

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