具体描述
Compression, restoration and recognition are three of the key components of digital imaging. The mathematics needed to understand and carry out all these components are explained here in a style that is at once rigorous and practical with many worked examples, exercises with solutions, pseudocode, and sample calculations on images. The introduction lists fast tracks to special topics such as Principal Component Analysis, and ways into and through the book, which abounds with illustrations. The first part describes plane geometry and pattern-generating symmetries, along with some on 3D rotation and reflection matrices. Subsequent chapters cover vectors, matrices and probability. These are applied to simulation, Bayesian methods, Shannon's information theory, compression, filtering and tomography. The book will be suited for advanced courses or for self-study. It will appeal to all those working in biomedical imaging and diagnosis, computer graphics, machine vision, remote sensing, image processing and information theory and its applications.
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用户评价
这本书的章节组织结构，老实说，颇具匠心，但也相当具有挑战性。它并非严格按照传统的时间或主题顺序来编排，而是似乎以一种“螺旋上升”的方式推进理论。例如，书中在讨论到某种新的优化算法时，会突然引用一个在全书后半部分才会被详细阐述的收敛性证明中的概念，这使得我在阅读过程中，不得不频繁地在前后章节间穿梭查找定义和引理。这种设计无疑是高度互联的，它强调了各个知识点之间相互依赖的本质，展现了作者对整个知识体系的宏观把握。然而，这种非线性的阅读体验，无疑增加了初次接触该领域的读者的认知负荷。如果能有一个更明确的“阅读路径图”或“交叉引用指南”来辅助这种复杂的结构，想必能极大地改善阅读体验，让读者不至于在理论的迷宫中迷失方向。
评分从实用性的角度来看，这本书的理论深度毋庸置疑，它几乎涵盖了该领域最前沿的数学工具箱。然而，我发现一个略显遗憾的地方是，书中关于实际应用案例的讨论略显单薄。所有的数学推导和理论证明都处于一种近乎“纯数学”的环境中，缺乏与真实世界数据或工程问题的紧密结合。例如，当介绍完某个复杂的矩阵分解技术后，我期待能看到一个清晰的例子，说明如何将其应用于图像去噪或特征提取的实际流程，包括参数选择的经验法则，或者在计算复杂度上需要注意的事项。目前看来，这本书更侧重于“是什么”和“为什么”，而对“如何做”的指导相对较少。对于希望将理论快速转化为动手实践的工程师或应用型研究人员来说，可能还需要搭配一本更侧重实践操作手册来使用。
评分我花了整整一个周末的时间来消化第一章的内容，坦白说，作者的叙事风格极其平实、冷静，几乎没有冗余的形容词或华丽的辞藻，一切都围绕着逻辑链条的构建。他似乎笃信读者已经具备了扎实的预备知识，因此在基础概念的引入上显得有些过于“高屋建瓴”。我反复查阅了几本更基础的信号处理教材，才勉强跟上作者对某些高级变换的讨论速度。这种处理方式的好处是，对于已经有一定基础的研究生来说，可以直接切入核心，效率极高；但对于初学者而言，可能需要一种“跳跃式”的学习体验，每隔几页就得停下来，在脑海中搭建起缺失的桥梁。我个人更倾向于那种层层递进、充满引导性的讲解方式，这本书似乎更像是一份高度浓缩的研究报告精要，而非面向广大学术群体的“教科书”。它要求读者拥有强大的自我驱动力和知识整合能力。
评分这本书的排版和装帧设计确实让人眼前一亮，拿到手里就有一种沉甸甸的质感，封面的设计简约而不失专业性，色彩搭配得非常和谐，让人一看就觉得这是一本值得细细品读的学术著作。内页的纸张质量也是上乘，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到过于疲劳。装订也十分牢固，可以想象它能陪伴我度过很多个夜晚的研习时光。不过，我对于其中一个章节的插图印刷质量略有微词，某些复杂的数学图形的线条似乎不够锐利，这一点对于需要精确理解公式推导过程的读者来说，或许会造成一些不必要的困扰。希望未来的再版中，能在细节处理上更加精益求精，毕竟，对于一本专注于理论深度和严谨性的书籍而言，每一个视觉细节都承载着作者的深意。整体而言，从物理层面上讲，这本书的制作水准无疑是顶尖的，体现了出版方对知识载体的尊重。
评分这本书中引用的参考文献列表简直是一部微型的学术史。我注意到许多经典文献被精确地标记在关键结论的脚注处，这为我们追溯理论的源头提供了清晰的路径。更令人称道的是，作者并未仅仅停留在对既有成果的罗列和整合上，他在一些关键的证明步骤中，融入了他自己独特的洞察和对现有方法的批判性分析。我尤其欣赏他对“效率瓶颈”的讨论部分，他不仅指出了现有方法的局限性，还巧妙地暗示了未来可能的研究方向，那种开放式的收尾，极大地激发了我对后续深入研究的兴趣。这本书的价值不仅在于它传授了知识，更在于它展示了一种严谨的、批判性的学术思维方式，它在无形中引导读者如何去“构建”知识，而非仅仅“吸收”知识。
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