组合图像分析/会议录Combinatorial image analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Reulke, Ralf; Eckardt, Ulrich; Flach, Boris

出品人:

页数:482

译者:

出版时间:2006-12

价格:678.00元

装帧:

isbn号码:9783540351535

丛书系列:

图书标签:

• 组合图像分析
• 图像处理
• 计算机视觉
• 组合数学
• 模式识别
• 机器学习
• 数据分析
• 算法
• 图像分析
• 会议论文集

图像信息处理与计算几何导论 第一章：数字图像基础 本章深入探讨数字图像的数学本质与采集过程。首先，我们将回顾图像表示的经典模型，包括灰度图像和彩色图像的像素化结构，并详细解析像素强度值的量化与离散化问题。重点讨论采样和量化对图像质量的影响，特别是混叠现象的成因与对策。随后，我们将介绍图像的拓扑结构和邻域概念，这是后续所有空间操作的基础。在此基础上，引入数字距离度量，如曼哈顿距离、欧几里得距离和切比雪夫距离，并分析它们在不同应用场景下的适用性。最后，本章将对图像变换的必要性进行铺垫，为傅里叶变换等频域分析打下基础。 第二章：图像增强与预处理 本章聚焦于如何改善图像的视觉质量和为后续分析做准备。我们首先讨论空间域增强技术。直方图处理是核心内容之一，包括直方图均衡化（HE）和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE），分析它们在提升图像对比度方面的优劣。接着，详细阐述点处理、线性滤波和非线性滤波器的设计与应用。在线性滤波部分，重点解析高斯平滑、均值滤波，以及锐化滤波器如拉普拉斯算子和梯度算子的原理。非线性滤波方面，对中值滤波、最小/最大滤波等在去除椒盐噪声和脉冲噪声方面的表现进行对比分析。在预处理部分，将覆盖噪声模型的分类（高斯白噪声、椒噪声、盐噪声、均匀噪声）以及针对特定噪声类型的最佳抑制方法。 第三章：图像恢复与重建 图像恢复是处理由退化过程（如模糊、运动或传感器缺陷）造成的图像质量下降的技术。本章首先对图像退化模型进行数学建模，特别是将模糊过程建模为卷积操作。重点讨论逆滤波和维纳滤波的理论基础，分析它们在处理噪声和退化同时存在时的局限性与优势。约束条件在恢复过程中的重要性将被强调，特别是最小均方误差（MMSE）准则的应用。随后，我们将深入研究盲反卷积技术，即在不知道退化核的情况下估计原始图像和模糊核的方法，涵盖迭代算法和正则化方法。最后，本章会涉及图像超分辨率重建的基本原理，包括插值法与基于学习的重建方法概述。 第四章：形态学图像处理 形态学处理基于集合论，是处理图像中形状和结构信息的重要工具。本章的核心是结构元素（Structuring Element, SE）的概念及其定义。我们将详细阐述膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）操作的数学定义、几何意义及其对图像的影响。基于膨胀和腐蚀，引出开运算（Opening）和闭运算（Closing）的概念，并分析它们在平滑轮廓、消除小噪声颗粒和填充小孔洞中的作用。更高级的应用包括：形态学梯度（用于边缘检测）、顶帽变换和底帽变换（用于背景分离和亮/暗斑点提取）。本章还将介绍基于形态学的区域分割技术，例如形态学骨架化和击中或未击中变换（Hit-or-Miss Transform, HMT），用于目标形状的特征提取。 第五章：图像分割的经典方法 图像分割是将图像划分为有意义的、互不重叠的区域的过程，是计算机视觉任务的关键前奏。本章首先介绍基于阈值的分割技术，从简单的全局阈值法，到Otsu法和迭代阈值法，并讨论如何选择最优阈值。接着，我们将深入研究基于区域的分割方法，包括区域生长（Region Growing）的实现细节、停止准则的选择，以及区域合并与分裂策略。边缘检测作为分割的补充，将详述Canny边缘检测器的多阶段流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值跟踪。最后，本章会简要介绍基于能量最小化的活动轮廓模型（Snakes），阐述其在处理复杂边界时的优势。 第六章：特征提取与描述 本章专注于从图像中提取可用于识别、匹配或分析的独特信息。我们将区分局部特征和全局特征。在局部特征方面，重点解析点特征检测器，如Harris角点检测器的工作原理，以及尺度不变性特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构建流程，包括尺度空间表示、关键点定位和描述子生成。对于边缘和区域特征，我们将回顾霍夫变换在线检测直线、圆和椭圆中的应用，以及Zernike矩等形状描述符。在描述子方面，我们将探讨直方图描述符（如HOG）如何编码局部梯度信息，以及它们在行人检测等任务中的应用。 第七章：二维变换与频域分析 本章从数学角度探讨图像在频域中的表示。首先，详细推导和分析二维离散傅里叶变换（DFT）的性质，包括其周期性、对称性以及位移和线性性质。解释傅里叶谱图的意义，以及如何通过功率谱分析图像的周期性结构和方向信息。接着，介绍傅里叶变换在图像处理中的实际应用，如频域滤波（理想低通/高通滤波器、Butterworth滤波器、高斯滤波器）及其在噪声去除和边缘增强中的效果，对比其与空间域滤波的优缺点。最后，简要介绍离散余弦变换（DCT）及其在图像压缩标准（如JPEG）中的基础作用。 第八章：图像压缩原理 图像压缩的目标是在尽可能保持感知质量的前提下减少数据冗余。本章首先区分有损压缩和无损压缩。在无损压缩方面，我们将分析游程编码（RLE）和霍夫曼编码的原理与效率。对于有损压缩，重点介绍基于变换的编码方法，特别是DCT在将图像能量集中到低频系数上的作用。随后，详细解析量化步骤在有损压缩中的信息损失机制。最后，以JPEG标准为例，概述其从色彩空间转换、DCT、量化到熵编码的完整流程，并讨论其在实际应用中的性能权衡。 第九章：基础几何变换与视图合成 本章讨论图像的空间几何变换，这些变换用于校正畸变或进行图像配准。详细解析仿射变换（Affine Transformation）的数学模型，包括平移、旋转、缩放、剪切，以及如何通过七个参数确定一个完整的仿射矩阵。讨论逆映射（Inverse Mapping）在减少重采样误差中的重要性。更进一步，介绍透视变换（Perspective Transformation）的基础，以及如何利用控制点（Control Points）计算和应用这种非线性变换来校正图像的透视失真。本章还将涉及图像配准的基本概念，即如何通过变换将两幅图像对齐，为三维重建和多视角分析做准备。 第十章：三维视觉基础与深度估计 本章导论性地介绍了如何从二维图像中恢复三维信息。首先阐述相机模型，包括内参矩阵（K）和外参矩阵（R, t），以及针孔相机模型的几何约束。重点讨论立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，包括视差（Disparity）的概念、对应点的确定以及深度计算的三角测量公式。分析导致对应点匹配困难的主要挑战，如纹理缺乏、遮挡和视角差异。最后，简要介绍基于单目图像的深度估计方法，如纹理梯度和阴影分析在推断三维形状中的作用。

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这本书的行文风格非常具有个人色彩，不是那种面面俱到的教科书式叙事，更像是一位经验丰富的大师在向他的得意门生娓娓道来他毕生的心血结晶。作者的笔触时而如手术刀般精准犀利，直指问题的核心；时而又像哲人一般，对研究方法论进行深刻的反思。我特别喜欢它对“研究范式的转换”这一主题的处理。他并没有简单地罗列不同的方法，而是通过对比历史上几次重大的理论突破，揭示了科学家在面对“已知”与“未知”交界地带时，思维模式是如何发生质变的。这种对学术精神的探讨，使得这本书超越了一般的工具书范畴，上升到了方法论哲学的层面。读完后，我感觉自己不仅仅是学到了一套新的分析技巧，更是对科学研究本身有了一种更深刻的敬畏感和使命感，这对于身处高压研究环境中的人来说，是极其宝贵的精神滋养。

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这本书的装帧设计确实很别致，封面采用了哑光纸张，触感温润，黑白主色调搭配抽象的几何图案，初看之下有些晦涩，但细品之下，能感受到一种沉稳和内敛的气质。内页纸张的克重适中，油墨印刷清晰锐利，这对于一本涉及复杂理论的专业书籍来说至关重要，长时间阅读下来，眼睛的疲劳感相对较轻。装订方面，它采用了锁线胶装，翻页时书脊不易出现损坏，这对于经常需要查阅和做笔记的读者来说是个福音。我特别欣赏它在章节标题和正文排版上的用心，字体选择了易读性高的衬线体，间距和行距的设置也恰到好处，让人在面对大量的公式和图表时，不至于感到压迫。总的来说，从物理层面上看，这本册子在设计制作上体现了出版方对知识载体的尊重，拿在手里，就有种想深入探索内容的冲动，它不仅仅是一堆文字的集合，更像是一件精心打磨的工艺品，体现了专业领域的严谨性。

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这本书的章节组织结构非常巧妙，它遵循了一种由宏观到微观，再由理论到实践的递进路线。开篇部分着重于建立一个宏大的理论框架，用非常简洁的数学语言勾勒出系统的基本边界条件，让人迅速进入作者设定的思维空间。随后，随着章节深入，它开始拆解这个框架中的各个关键组件，比如对“信息耗散率”的量化处理，这部分内容极具挑战性，需要读者具备扎实的微积分基础和一定的抽象思维能力。然而，作者非常体贴地在关键的数学推导之后，会插入一个简短的“应用实例点评”，用口语化的方式解释这个公式在实际问题中意味着什么，有效地缓解了读者的认知负荷。这种结构设计，使得这本书既能满足资深研究人员对深度理论的渴求，也为那些初入该领域、渴望建立整体认知框架的新手提供了清晰的导航路径，展现了作者在知识传授上的高超技巧和深厚功力。

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我是在一次偶然的机会中，在一家历史悠久的书店角落里发现了这本著作的。当时我正在寻找一些关于非线性动力学领域中，如何利用拓扑结构来描述复杂系统的演化路径的文献。这本书的篇幅不算薄，但拿在手上却感觉内容极其凝练，仿佛每一页都经过了反复的斟酌和打磨。阅读的初期，我被其中关于“结构共振”的描述深深吸引住了，作者似乎能将那些抽象到难以捉摸的数学概念，通过一些极其生动的比喻和案例串联起来，形成一个清晰的逻辑链条。书中对“多尺度分析”的阐述尤为独到，它没有停留在传统的傅里叶变换层面，而是引入了一套基于分形几何的工具，这对我正在进行的研究工作提供了全新的视角和强大的理论支撑。尤其是书中对“信息熵在系统边界识别中的应用”那一章节，其深度和广度令人叹服，它不仅梳理了前沿进展，更提出了几个尚未被充分验证的猜想，极大地激发了我进一步探究的兴趣。

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我在研读这本著作时，深刻体会到作者在案例选择上的独到眼光。他似乎精通于在看似毫不相关的领域中寻找共性。比如，书中用相当大的篇幅对比了神经元网络中的脉冲同步现象与城市交通流中的拥堵模型，核心都是围绕着“非平衡态下的自组织临界性”。这种跨学科的引用，使得原本可能枯燥的理论推导变得鲜活起来，也提醒了我们，自然界和人造系统在深层机制上可能共享着一套统一的底层逻辑。此外，书中对实验数据的呈现方式也值得称赞，许多图表并非简单的拟合曲线，而是经过了多重滤波和校正后的原始信号轨迹，这使得读者在学习理论的同时，也能直观地感受到真实世界数据的复杂性和“噪声”的价值，而不是被理想化的模型所误导。这种对“真实性”的坚守，是这本书最令人信服的品质之一。

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