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出版者:Springer Verlag

作者:Jahne, Bernd

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2005-3

价格:$ 145.77

装帧:HRD

isbn号码:9783540240358

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像恢复
• 图像压缩
• 模式识别

《像素的低语：算法与视觉的交响》 图书简介 这是一本探索我们如何感知世界，以及如何通过计算的力量去理解、转化和创造视觉信息的著作。它并非一部枯燥的数学公式集，也不是单纯的软件操作指南。相反，《像素的低语》是一场关于图像的深度对话，一次关于算法与人类视觉智慧的和谐共舞。 本书的初衷，源于对“所见即所得”这一直观认知的审视。我们每天沉浸在海量的视觉信息中，从日出日落的光影变幻，到手机屏幕上五彩斑斓的图像，再到医学影像中无声诉说的生命奥秘。但我们是否曾停下来思考，这些图像是如何被捕捉、被记录，又如何被我们的大脑所解读的？像素，这个构成数字图像最基本的单元，是如何承载着如此丰富的信息，并最终转化为我们能够理解的视觉语言的？ 《像素的低语》将带领读者踏上一段旅程，深入探究支撑现代数字图像处理的核心概念和技术。我们将从最基础的像素模型讲起，理解灰度、色彩空间是如何被量化的，以及不同色彩模型（如RGB、CMYK、HSV）之间的转换原理。随后，我们将逐步深入到图像的几何变换，如平移、旋转、缩放和仿射变换，理解它们如何改变图像的空间结构，以及在图像校正、对齐和增强等领域的应用。 图像的质量往往受到噪声的侵扰，本书将详细探讨各种噪声的成因和特性，并介绍一系列经典而有效的去噪算法，包括线性滤波（如高斯滤波、均值滤波）、非线性滤波（如中值滤波、双边滤波），以及更先进的基于变换域的去噪方法。我们将理解这些算法在保留图像细节的同时，如何最大程度地抑制噪声，让图像重现清晰的面貌。 除了降噪，图像的增强也是数字图像处理的关键环节。本书将剖析各种图像增强技术，从简单的对比度拉伸、直方图均衡化，到复杂的细节增强、锐化算法，以及基于局部区域处理的方法。我们会学习如何利用这些技术，揭示图像中被掩盖的细节，提升视觉的冲击力，让图像更具表现力。 图像的分割，是将图像划分为具有不同属性的区域的过程，是图像理解的第一步。本书将介绍经典的图像分割方法，包括基于阈值的分割、区域生长、边缘检测（如Sobitzer、Canny算子）、以及更具代表性的聚类算法（如K-Means）和图论方法。我们将理解这些技术如何识别图像中的目标对象，为后续的分析和识别奠定基础。 色彩是图像魅力的重要组成部分。本书将深入探讨色彩空间理论，解析不同色彩空间下色彩的表示方式，并介绍色彩校正、色彩平衡、色彩映射等技术，使得图像的色彩更加自然、真实或富有艺术表现力。 在深入理解了图像的基本处理方法之后，我们将目光投向更复杂的应用。本书将探讨图像特征提取，包括边缘、角点、纹理等局部特征的检测和描述，以及SIFT、SURF等尺度不变特征的提取，为图像匹配、目标识别和场景重建等高级应用铺平道路。 我们还将触及图像的编码与压缩技术，理解JPEG、PNG等常见图像格式的原理，以及它们是如何在保证视觉质量的前提下，最大程度地减小文件大小的。这对于数据存储、网络传输和实时处理都至关重要。 本书的另一重要维度，是算法的数学原理与实际应用的结合。我们不仅仅会介绍算法的流程，更会深入探究其背后的数学模型和逻辑推导。这种理解能够帮助读者不仅仅是“学会使用”，更能“理解为何如此”，从而能够根据具体问题，灵活选择和改进算法。 《像素的低语》旨在为所有对图像科学感兴趣的读者提供一个坚实的基础。无论你是计算机科学的学生，软件工程师，还是对摄影、设计、艺术、医学影像等领域有热情的研究者，这本书都将为你打开一扇通往数字视觉世界的大门。你将学会如何“听懂”像素的低语，并最终能够用算法创造出属于你自己的视觉奇迹。 这本书的写作风格力求清晰、严谨而不失趣味。我们将运用丰富的实例、图示和代码片段（在适当的地方）来辅助理解，使得抽象的算法概念变得触手可及。我们相信，通过这本书的学习，你将不再仅仅是图像的“使用者”，而是能够成为数字视觉世界的“创造者”和“解读者”。

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从教材的角度来看，这本书在章节的衔接和知识点的回顾与展望方面做得非常到位。每当引入一个全新的、复杂的概念，比如从经典的目标检测算法过渡到基于深度学习的R-CNN系列时，作者都会用一小段精炼的文字回顾前一章节的核心思想，并明确指出新章节将如何继承和发展这些思想。这种结构化的回顾机制，有效地帮助读者在大脑中建立起一个宏观的知识地图，避免了知识点之间的碎片化。例如，在介绍图像配准的迭代优化方法时，书中巧妙地将前文讨论的梯度下降法与本章的互信息最大化目标函数结合起来，清晰地展示了知识点之间的“血缘关系”。这种精心设计的学习路径，确保了读者不是孤立地学习每一个技术点，而是将它们视为一个相互关联、共同解决更大问题的有机整体。对于需要将本书用于系统化教学的教师而言，这种内在的逻辑一致性和前瞻性设计，极大地简化了课程规划的难度，保证了教学内容的连贯性和深度。

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阅读体验上，这本书的风格偏向于严谨的学术论述，行文风格扎实、逻辑链条极强，几乎没有使用任何口语化或非正式的表达。这一点在处理那些涉及复杂概率分布和优化理论时显得尤为重要，它确保了信息传递的准确性和无歧义性。然而，正因为其高度的学术性，部分章节的阅读过程需要极大的专注力，我发现自己常常需要停下来，在草稿纸上演算一番才能完全跟上作者的思路。例如，在讨论贝叶斯推断在图像去模糊中的应用时，涉及到的先验知识和后验概率的计算量很大，作者的叙述是流畅的，但要真正吸收这些内容，读者必须具备扎实的统计学基础。这本书的“难”恰恰体现了它的“价值”所在——它强迫读者走出舒适区，去面对和解决领域内最核心的难题。它更像是一本“挑战书”，而非一本“消遣读物”，适合那些已经有一定基础，渴望进行深层次自我提升的专业人士。

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我尝试了书中介绍的几种基于小波变换的图像压缩算法的实现，结果令人印象深刻。作者在理论阐述之后，紧接着提供了伪代码和清晰的步骤指南，这对于动手实践的工程师来说简直是雪中送炭。我利用C++语言复现了其中的JPEG2000核心编码流程，发现书中关于量化和熵编码部分的描述非常精准，特别是对自适应算术编码的细节处理，比我之前参考的几篇会议论文都要直观易懂。最让我惊喜的是，作者似乎料到了读者可能会在特定环节遇到困难，提前在脚注中插入了关于特定数学性质的补充说明，这些“小彩蛋”有效避免了我频繁中断学习去查阅其他参考资料。虽然本书没有提供完整的源代码包，但其详尽的步骤描述，足以让有一定编程基础的读者自行搭建起实验环境，这比直接提供一堆让人眼花缭乱的代码库要更利于理解算法的内在逻辑。这本书更像是一本高阶的“方法论手册”，它教会你如何思考和构建系统，而非仅仅是提供一个现成的工具箱。

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这本书的装帧和排版设计得非常出色，封面采用了深邃的蓝色调，配以简洁而现代的字体，让人一眼就能感受到它专业而严谨的气质。内页纸张的选择也很考究，厚实且光洁，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。尤其值得称赞的是，书中大量的公式和图例的排版清晰明了，复杂的数学推导过程被拆分得井井有条，辅以高质量的插图和示意图，使得那些原本晦涩难懂的概念变得触手可及。例如，在讲解傅里叶变换在图像去噪中的应用时，作者不仅给出了详细的理论推导，还配上了多组对比鲜明的“处理前”与“处理后”的视觉效果图，这种图文并茂的叙述方式，极大地提升了学习的效率和乐趣。此外，书中的章节结构划分也体现了作者深厚的教学功底，逻辑层次分明，从基础的像素操作逐步深入到高级的特征提取与识别，像一位经验丰富的导师在循循善诱，引导读者稳扎稳打地构建知识体系。整体而言，这本书在物理层面上就给人一种“值得珍藏”的印象，即便是作为案头的参考书，其出色的设计感也让使用者心情愉悦。

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这本书的理论深度绝对超出了入门级别读物的范畴，它毫不避讳地触及了诸如概率图模型在图像分割中的应用，以及深度学习模型在超分辨率重建中的最新进展。我特别关注了关于马尔可夫随机场（MRF）在纹理合成部分的论述，作者对能量函数的构建和最小化过程的解释非常到位，使用了大量的泰勒展开近似和迭代优化方法进行论证，这部分内容对于研究生阶段的学习和研究工作具有极高的参考价值。书中引用了大量前沿的学术文献，显示了作者紧跟领域发展脉搏的能力。虽然这可能意味着初学者在初次阅读时会感到吃力，需要结合其他更基础的教材辅助理解背景知识，但对于希望将理论应用于前沿研究的专业人士来说，这本书无疑是一座知识的富矿。它提供的不是简单的“是什么”的描述，而是深入到“为什么会这样”的机制剖析，这种层层递进的深入探究，极大地拓宽了我的研究视野，让我明白了许多现有算法背后的数学根基和设计哲学。

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