Image Processing, Analysis, and Machine Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CL Engineering

作者:Milan Sonka

出品人:

页数:829

译者:

出版时间:2007-3-19

价格:USD 282.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780495082521

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
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《光影炼金术：探索视觉世界的奥秘》 想象一下，我们置身于一个由像素构成的奇妙世界。在这个世界里，每一张图片都如同一个承载着信息的宝藏，等待着我们去发掘。从我们眼中捕捉到的景象，到相机镜头记录下的瞬间，再到医学影像中的生命迹象，视觉信息无处不在，深刻地影响着我们的认知与决策。而《光影炼金术：探索视觉世界的奥秘》这本书，正是您开启这段奇妙旅程的钥匙，它将引领您深入浅出地理解，我们如何“看懂”这些由光影组成的图像，并从中提取有价值的洞见，甚至赋予机器“视力”，让它们也能参与到这场精彩的视觉解读之中。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次充满启发性的探索。我们将从最基础的视觉原理出发，如同炼金术士般，将看似寻常的图像，通过一系列精妙的“炼金”过程，转化为富含意义的信息。您将了解到，一张色彩斑斓的照片，其背后隐藏着复杂的数学模型与算法。我们如何捕捉光线的强度和分布，如何将连续的光信号转化为离散的像素点，如何定义图像的色彩空间，又如何通过色彩的组合来呈现出我们所见的真实世界。这些基础知识，是理解后续所有高级分析与应用的前提，它们将以清晰易懂的方式呈现，即使是初学者也能迅速掌握。 接着，我们将步入图像处理的殿堂。在这里，您将学习到各种“魔法咒语”，让图像焕发新生。例如，我们如何运用“平滑”咒语，去除图像中的噪点，让画面更加清晰细腻；如何使用“锐化”咒语，凸显图像的边缘和细节，让物体轮廓更加鲜明；又如何通过“几何变换”咒语，旋转、缩放、裁剪图像，让它以最恰当的姿态呈现。这些技术不仅在艺术摄影、图形设计领域大放异彩，在工业检测、地理测绘等专业领域同样扮演着至关重要的角色。您将学会如何根据不同的需求，选择并应用最合适的处理技术，将原始图像转化为具有更高信息量和更佳视觉效果的成品。 本书的魅力远不止于此，它还将带您进入图像分析的深邃领域。在这里，我们不再仅仅是对图像进行“美化”或“修复”，而是要深入挖掘图像所蕴含的“故事”。您将学习到如何利用各种分析工具，识别图像中的特定对象，例如在一张人群照片中找出所有的人脸，或者在一幅卫星图像中定位出所有的建筑物。我们将探讨图像分割的技术，将同一幅图像中的不同区域或对象区分开来，为后续的识别和分析奠定基础。您还将接触到纹理分析，通过研究图像的“肌理”来区分不同的材质或表面特性。更进一步，我们将学习如何提取图像中的特征，例如颜色、形状、方向等，这些特征将成为我们理解和描述图像的关键。 而本书最为激动人心的一部分，无疑是探索“机器视觉”的无限可能。在当今这个人工智能飞速发展的时代，赋予机器“眼睛”，让它们能够感知、理解和分析我们身边的世界，已经不再是科幻小说中的情节，而是触手可及的现实。您将了解到，如何将前面学到的图像处理和分析技术，与强大的机器学习算法相结合，构建出能够执行复杂视觉任务的智能系统。我们会探讨图像分类，让机器能够区分不同类别的物体，例如区分猫和狗，或者识别不同种类的花卉。您还将深入了解目标检测，让机器能够在复杂的场景中精确地定位出特定的目标，并在其周围绘制出边界框。 此外，我们还将触及更高级的机器视觉应用，例如图像识别。这不仅仅是识别出物体是什么，更是理解其属性、状态甚至意图。例如，在自动驾驶汽车中，机器视觉系统需要识别道路上的其他车辆、行人、交通标志，并判断它们的运动轨迹和意图，从而做出安全决策。在医疗领域，机器视觉可以辅助医生诊断疾病，通过分析医学影像（如X光片、CT扫描、MRI图像）来检测肿瘤、识别病变，甚至预测疾病的进展。在工业生产线上，机器视觉可以用于产品质量检测，自动识别和剔除不合格的产品，大大提高生产效率和产品质量。 本书将以大量生动的案例和直观的图解，来阐释这些复杂的概念。您将看到，如何将抽象的算法转化为解决实际问题的有力工具。我们不会回避技术细节，但我们会以一种易于理解的方式呈现，让您在学习理论知识的同时，也能感受到它在现实世界中的强大应用价值。从手机上的智能美颜滤镜，到安防监控系统中的人脸识别，再到工业机器人手臂的精准抓取，机器视觉的身影无处不在，它正在深刻地改变着我们的生活方式和工作模式。 《光影炼金术：探索视觉世界的奥秘》不仅仅是一本书，它更是您踏入视觉智能领域的一扇大门。它将为您提供坚实的理论基础，以及丰富的实践指导。无论您是渴望深入理解图像背后原理的学生，还是希望将视觉技术应用于自身领域的工程师、研究人员，亦或是对人工智能和科技发展充满好奇的爱好者，都能在这本书中找到属于自己的精彩。 通过阅读本书，您将能够： 理解图像的本质： 掌握数字图像的构成原理、色彩模型以及基本的图像表示方法。 熟练掌握图像处理技术： 学习并应用各种滤波、增强、变换等技术，提升图像的质量和可用性。 掌握图像分析的核心方法： 了解边缘检测、特征提取、图像分割等技术，为提取图像信息奠定基础。 深入了解机器视觉的原理与应用： 学习图像分类、目标检测、对象识别等核心技术，并认识其在各行各业的广泛应用。 培养解决实际视觉问题的能力： 通过案例分析和实践指导，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 《光影炼金术：探索视觉世界的奥秘》将是一次充满知识、启发与乐趣的旅程。它将帮助您解锁图像的无限潜力，洞察隐藏在光影中的秘密，并为拥抱一个更智能、更视觉化的未来做好准备。让我们一起，用知识的火花，点亮理解世界的双眼，炼就属于我们自己的光影智慧。

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这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调和精确的线条感立刻抓住了我的眼球，让人对内容充满了期待。我尤其喜欢扉页上那句引言，它用一种非常诗意却又充满技术力量的方式概括了这本书的核心理念——“从像素到洞察的旅程”。翻开目录，我发现它对基础理论的梳理极为详尽，像是为初学者搭建了一座坚实的桥梁。从早期基于滤波器的增强技术到现代复杂的深度学习模型，作者的讲解逻辑清晰，层层递进。特别是关于傅里叶变换和形态学操作的部分，作者没有停留在公式的堆砌上，而是通过大量生动的二维和三维示例图，将抽象的概念具象化。对于那些希望系统学习图像处理基础，并建立起扎实数学和算法根基的读者来说，这本书无疑是一份宝藏。它不像某些教材那样枯燥，而是充满了探索的乐趣，让人愿意沉浸其中，细细品味每一个细节。

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我是一位资深的研究人员，在接触这本书之前，我主要依赖于零散的论文和技术文档来追踪最新的进展。这本书的出现，极大地弥补了我在系统性知识结构上的欠缺。它的论述深度和广度都达到了一个非常高的水准。我特别赞赏作者在高级主题上的处理方式，比如特征提取与描述方面，它没有仅仅停留在SIFT或SURF的简单介绍，而是深入探讨了它们背后的判别力和鲁棒性分析。更让我惊喜的是，它对三维重建和运动恢复结构（SfM）的章节给予了足够的篇幅，并且用了一种非常严谨的矩阵代数视角来阐述，这对于我目前从事的机器人视觉项目至关重要。这本书不仅仅是知识的堆砌，它更像是一本“方法论”指南，教导读者如何批判性地评估不同算法的优缺点，并根据实际应用场景做出最优选择。这本书的参考文献列表也是一个巨大的加分项，非常权威且前沿。

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我购买这本书主要是想了解最新的机器学习在图像分析中的应用，尤其是关于如何将深度学习模型集成到传统的图像处理流程中。这本书在这方面做得非常出色，它巧妙地在传统方法论（如边缘检测、区域增长）与现代端到端学习范式之间架设了桥梁。关于卷积神经网络（CNN）在特征学习中的应用，作者不仅展示了AlexNet、VGG的基本架构，还花了大量篇幅讨论了如何设计更高效的特征描述符，而不是简单地将网络当作一个“黑箱”。书中对迁移学习在特定领域图像识别中的应用进行了案例分析，这对于资源有限的研究者来说是极具价值的洞见。总而言之，这本书没有落入单纯追逐热点的俗套，而是将“处理”与“学习”两个领域进行了有机的融合与平衡，使其成为一本跨越时代、兼具经典性与前瞻性的必备参考书。

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这本书的排版和图表质量简直是教科书级别的典范。在处理涉及几何变换和投影模型的章节时，那些清晰的几何图示，配合精确的数学推导，让原本容易混淆的概念变得豁然开朗。我尤其欣赏作者在介绍立体视觉时，对对极几何约束的阐述，那种层次分明的图解，清晰地展示了极线和本质矩阵的作用。这种对视觉呈现细节的极致追求，极大地提升了阅读体验。很多技术书籍的图表模糊不清，或者信息密度过高，让人阅读起来非常吃力，但这本书完全避免了这些问题。它不仅仅是一本学术参考书，更是一件精心制作的工程艺术品。当你合上书本，合上灯光，那些在脑海中构建的二维到三维的映射关系，仍然清晰可见，这是一种非常棒的学习反馈。

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作为一名刚接触计算机视觉领域的大学生，我坦白说，一开始我对这种“大部头”感到有些畏惧。然而，这本书的写作风格出乎意料地平易近人。作者似乎非常理解初学者的困惑点，总能在关键步骤给出“小贴士”或者“常见误区提醒”。例如，在讲解图像分割算法时，它会对比K-means、分水岭算法和GrabCut的实际效果差异，并配上代码片段（虽然这本书本身是理论为主，但那种“你可以在这里实践”的暗示非常到位）。我对书中关于噪声抑制的章节印象深刻，它不像其他书那样只是罗列高斯滤波和中值滤波，而是深入探讨了不同噪声模型的特性，并引入了基于小波变换的去噪方法，这让我第一次体会到理论与实践结合的魅力。这本书让我感到，那些看似高深莫测的视觉技术，其实都是可以被理解和掌握的。

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概念一大堆，什么都涉及，什么都不深入，上的课也是一样。不推荐

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2015 书单计划的第一本书, 认真看到第10章. 尤其是作者有完整的matlab 代码, 对照学习, 对cv有了整体的认识. 由于cv跟以后的工作关系不大. 遂放弃. 以后捡起来不难. 收获: 看一本大而全的书能培养开阔的视野, 有代码对照就再好不过了

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@2020-02-27 21:00:43

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2015 书单计划的第一本书, 认真看到第10章. 尤其是作者有完整的matlab 代码, 对照学习, 对cv有了整体的认识. 由于cv跟以后的工作关系不大. 遂放弃. 以后捡起来不难. 收获: 看一本大而全的书能培养开阔的视野, 有代码对照就再好不过了

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2015 书单计划的第一本书, 认真看到第10章. 尤其是作者有完整的matlab 代码, 对照学习, 对cv有了整体的认识. 由于cv跟以后的工作关系不大. 遂放弃. 以后捡起来不难. 收获: 看一本大而全的书能培养开阔的视野, 有代码对照就再好不过了