视觉计算进展/Advances in visual computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bebis, George; Boyle, Richard; Parvin, Bahram

出品人:

页数:916

译者:

出版时间:2006-12

价格:1039.60元

装帧:

isbn号码:9783540486282

丛书系列:

图书标签:

• 视觉计算
• 计算机图形学
• 图像处理
• 计算机视觉
• 人机交互
• 虚拟现实
• 增强现实
• 科学可视化
• 深度学习
• 模式识别

《光学成像与信号处理导论》 内容提要 本书系统性地探讨了现代光学成像系统和信号处理技术的基础理论与应用，内容涵盖了从基础的光学原理到复杂图像重建算法的完整链条。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为光学工程、电子信息、模式识别及相关领域的学生和研究人员提供一本全面、深入的参考教材。 第一部分：光学成像基础 第一章：光的基础性质与波光学 本章首先回顾了电磁波理论在光波传播中的应用，详细阐述了光的波动性，包括干涉、衍射和偏振现象。特别关注了傅里叶光学在描述光场传输中的核心作用，引入了角谱传播理论和菲涅耳衍射近似，为后续的成像系统分析奠定理论基础。对光瞳函数、点扩散函数（PSF）的物理意义进行了深入剖析。 第二章：几何光学与成像系统 本章聚焦于宏观尺度下的光线传播和成像过程。内容包括斯涅尔定律、反射定律，以及透镜和反射镜的基本工作原理。详细推导了高斯成像公式，并对成像系统的基本参数，如焦距、孔径角和视场进行了量化描述。针对实际光学系统中的像差问题，本章系统分类讨论了球差、彗差、像散、场曲和色差等五大初级像差的成因、数学描述及初步的校正方法，为设计消像差光学系统提供了理论工具。 第三章：成像系统的调制传递函数（MTF） 本章深入探讨了衡量光学系统性能的关键指标——调制传递函数。从线性系统理论出发，解释了空间频率的概念，并将PSF与MTF之间的傅里叶变换关系进行了详尽的数学推导。讨论了不同类型像差对MTF的影响，并介绍了实际测量MTF的方法和标准。此外，本章还涵盖了离散空间中的采样理论，引入了艾里斑效应和混叠现象，为数字化成像的分析做铺垫。 第二部分：数字图像获取与处理 第四章：传感器技术与图像采集 本章转向数字成像的前沿技术。首先介绍了光电转换的物理过程，重点分析了CCD和CMOS图像传感器的结构、工作原理、量子效率（QE）和噪声模型（如暗电流、读出噪声）。随后，详细讨论了数字化过程中的量化误差和空间采样对图像质量的影响。本章末尾还对特种传感器，如红外焦平面阵列和高动态范围（HDR）成像的原理进行了概述。 第五章：图像增强与去噪 本章集中讲解了在不改变图像内容本质信息的前提下，提高图像视觉质量或便于后续分析的处理技术。在增强方面，详细介绍了空域方法（如直方图均衡化、局部对比度拉伸）和频域方法（如高通滤波、低通滤波）。在去噪方面，系统地阐述了各种滤波技术，包括线性滤波（均值、高斯）、非线性滤波（中值滤波、双边滤波）以及基于稀疏表示和字典学习的现代去噪方法，并对不同噪声模型的适用性进行了比较分析。 第六章：图像恢复与反卷积 本章处理由成像系统或传输过程引起的退化问题。核心内容是对逆问题的求解，特别是对模糊退化（卷积模型）的恢复。详细推导了维纳滤波器的优化准则，并介绍了基于约束的恢复方法，如Tikhonov正则化。对于盲反卷积问题，本章讨论了迭代算法（如Lucy-Richardson算法）在估计PSF和恢复原始图像中的应用。 第三部分：图像分析与三维重建 第七章：图像配准与特征提取 图像配准是多源图像融合和运动分析的关键前置步骤。本章介绍了图像配准的通用框架，包括特征空间、变换模型和相似性度量。重点讲解了基于灰度的相关性匹配方法和基于特征点的鲁棒配准算法（如SIFT、SURF等局部描述符的原理和应用）。此外，还讨论了亚像素级的配准精度提升技术。 第八章：相干光学与全息术 本章引入了相干光在信息获取中的应用。详细阐述了傅里叶变换全息和数字全息显微镜（DHM）的原理。通过探讨光的干涉图样如何编码物体的三维信息，解释了如何通过数值计算重建物体的相位和振幅分布，这在微观成像和非侵入式检测中具有重要意义。 第九章：三维重建基础与深度估计 本章关注如何从二维图像中恢复场景的三维几何信息。首先回顾了针孔相机模型和相机标定技术。然后，深入讲解了立体视觉的基础：视差的计算、极线几何约束以及匹配代价函数的构建。本章详细分析了块匹配算法和全局优化方法（如图割法）在深度图生成中的性能差异。此外，还初步探讨了基于结构光和激光雷达的测距原理。 结论 本书力求在理论的深度和工程实践的广度之间取得平衡，通过丰富的数学推导和清晰的物理图像，帮助读者建立起对现代光学成像和信号处理系统的整体认知框架。读者在掌握这些核心概念后，将能更好地理解和开发下一代高性能的视觉系统。 --- 推荐读者： 光电信息工程、物理学、自动化、计算机视觉等专业本科高年级学生及研究生 从事光学设计、图像处理算法研发的工程师和科研人员 对现代成像科学和数字图像分析感兴趣的专业人士

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我得说，这本书的叙事风格简直是教科书式的严谨，但又带着一丝哲学思辨的味道。它并没有直接给出“如何做”的步骤，而是花费了大量篇幅去探讨“为什么是这样”的根本原因。例如，在讨论概率图模型和贝叶斯推断时，作者用了几章的篇幅去回顾了信息论的基础，力求让读者理解，为何在不确定性环境下，信息增益和熵是衡量模型好坏的核心指标。这种“追本溯源”的写作方法，对于那些希望构建稳固理论基础的研究者来说是极大的福音。然而，对于急于上手实践、希望快速看到代码跑起来的工程师来说，可能会感到有些枯燥和拖沓。书中大量的数学推导，虽然严密无懈可击，但中间缺乏足够多的过渡性总结和直观的类比，导致阅读体验像是在攀登一座陡峭的山峰，每一步都需要极高的专注力去消化。不过，一旦成功登顶，那种对理论体系豁然开朗的感觉，是其他快餐式读物无法比拟的。

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这本书的内容实在是太过庞杂，更像是一部跨学科的百科全书，覆盖了从经典计算机图形学到最新的实时渲染技术。我原本是冲着对光线追踪算法的最新进展来的，结果却意外地被其中关于感知建模和人机交互界面的章节深深吸引住了。作者对人类视觉系统的局限性及其在渲染管线中如何被利用来提升效率的论述，简直是大师级的见解。比如，书中详细解析了视错觉在游戏开发中用来“欺骗”玩家感知的具体方法，以及如何根据人眼敏感度的变化动态调整纹理细节层次（LOD）。这种将底层数学与高层应用心理学无缝结合的处理方式，极大地拓宽了我的视野。遗憾的是，由于内容过于包罗万象，某些特定领域（比如GPU编程优化）的介绍就显得相对简略，更像是点到为止，留给读者自行深挖。但总体而言，如果你想对“视觉”这个主题有一个宏观且深刻的理解，而不是仅仅局限于某一个算法的实现细节，这本书的广度是无与伦比的。

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初看目录，我以为这是一本关于传统图像处理的复习资料，但深入阅读后发现，它实际上是在构建一个连接经典信号处理与现代机器学习决策边界的桥梁。作者巧妙地将傅里叶变换、小波分析等传统工具，重新包装并融入到深度网络特征提取的语境中。最让我印象深刻的是它对“特征表示”的重新定义，不再仅仅关注于低维嵌入空间，而是探讨了不同尺度和频域信息对最终语义理解的贡献度。书中用大量的篇幅对比了基于梯度下降优化的模型与基于能量函数最小化的模型的收敛特性和最终解的质量，这种跨流派的对话极具启发性。虽然对于完全没有数学基础的读者来说，理解其对“结构化稀疏性”的讨论可能会比较吃力，但对于希望突破当前“黑箱”模型的瓶颈，寻求更具可解释性和物理意义的表征方式的专业人士来说，这本书提供了一个极具价值的参照系。

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最近入手了一本关于深度学习的专著，实在是被它对Transformer架构的深入剖析所折服。作者不仅仅停留在对现有模型如BERT和GPT的表面介绍，而是花费了大量篇幅，从自注意力机制的数学原理到多头注意力、位置编码的精妙设计，都进行了令人拍案叫绝的推导和讲解。特别是关于序列建模中如何有效地捕获长距离依赖的讨论，书中的图示和伪代码配合得天衣无缝，让原本抽象的理论变得异常直观。我尤其欣赏作者在介绍模型优化策略时的务实态度，没有一味鼓吹SOTA（State-of-the-Art），而是深入探讨了梯度消失/爆炸在深层网络中的实际影响，以及如何通过残差连接、层归一化等技术来稳定训练过程。对于我目前正在进行的一个自然语言理解项目而言，这本书提供的理论基石和工程实践建议，无疑是雪中送炭。它不像是教科书那样干巴巴地罗列公式，更像是一位资深研究员在你耳边娓娓道来，分享他多年来在复杂模型架构设计上的心血结晶，读起来既烧脑又充满成就感。

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这本书的装帧设计和排版质量简直是业界良心，这在我阅读技术书籍时是很少被注意到的细节。纸张的质感厚实，印刷清晰，尤其是那些复杂的流程图和矩阵运算，即使是最小的符号也能看得一清二楚，这对于需要反复对照公式的读者来说至关重要。内容方面，它聚焦于“鲁棒性”这一前沿主题，探讨了在面对对抗性攻击、数据噪声和域漂移时，如何设计出不易受干扰的模型。书中对“误差界限”和“泛化能力”的量化分析尤其精彩，它不再满足于展示模型在测试集上的准确率，而是深入到理论层面对模型预测的置信区间进行了精确的界定。唯一的不足或许在于，由于该领域发展迅速，书中引用的部分最新防御机制的实验数据略显滞后，但这并不能掩盖其对构建防御性学习框架的深刻洞察。我非常喜欢它对理论推导和实际防御案例的平衡处理。

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