Signal Processing for Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Granlund, Gosta H./ Knutsson, Hans

出品人:

页数:449

译者:

出版时间:1994-12

价格:$ 349.17

装帧:HRD

isbn号码:9780792395300

丛书系列:

图书标签:

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《图像识别与机器学习：从基础到前沿》 本书深入探讨了计算机视觉领域的核心技术，聚焦于如何让机器“看见”并理解图像。我们将从最基础的图像表示和处理技术讲起，逐步深入到复杂的机器学习模型，最终触及当前研究的前沿。 第一部分：图像基础与预处理 数字图像的本质： 首先，我们将剖析数字图像的构成，包括像素、色彩空间（如RGB, HSV, Lab）以及不同图像格式的特点。理解这些基本概念是后续所有操作的基石。 图像几何变换： 学习如何进行图像的缩放、旋转、平移、仿射变换和透视变换。这些操作对于图像的对齐、增强以及不同视角下的分析至关重要。 像素级操作与滤波： 掌握点运算（如亮度、对比度调整）以及各种线性与非线性滤波器（如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Canny算子）。我们将深入理解这些滤波器的原理及其在降噪、边缘检测方面的作用。 特征提取的基石： 探索局部特征描述符，如Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等。理解它们如何捕获图像的关键点和描述其局部纹理信息。 图像分割入门： 介绍区域生长法、阈值分割（Otsu's方法）等经典分割技术，以及它们在将图像划分为有意义区域中的应用。 第二部分：机器学习驱动的图像分析 监督学习基础： 回顾监督学习的核心概念，包括分类和回归。理解训练集、测试集、模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数）的重要性。 经典机器学习模型在图像领域的应用： 支持向量机（SVM）： 学习SVM如何用于图像分类，以及核函数的选择对分类性能的影响。 决策树与随机森林： 探讨决策树及其集成方法随机森林如何处理图像特征进行分类。 K近邻（KNN）： 理解KNN算法在图像检索和分类中的简单应用。 聚类与无监督学习： 介绍K-means、DBSCAN等聚类算法，以及它们在图像分割、特征分组等无监督任务中的应用。 降维技术： 学习主成分分析（PCA）等降维方法，理解它们如何减少图像数据的冗余，提高后续模型训练的效率。 第三部分：深度学习的革命 神经网络基础： 深入理解感知机、多层感知机（MLP）的结构和工作原理。 卷积神经网络（CNN）的威力： 卷积层： 详细解析卷积操作、卷积核、感受野等核心概念，理解CNN如何有效提取图像的空间层次特征。 池化层： 学习最大池化、平均池化等池化操作，理解其在降低特征维度、提高模型鲁棒性方面的作用。 激活函数： 探讨ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数的选择及其对网络性能的影响。 经典CNN架构： 分析AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等里程碑式的CNN架构，理解它们的设计思想和创新点。 CNN在图像分类中的实践： 通过实例演示如何构建、训练和评估CNN模型，解决复杂的图像分类问题。 目标检测： 区域提议方法： 介绍R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等基于区域提议的目标检测器。 单阶段检测器： 深入理解YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的端到端检测思路。 图像分割的深度学习方法： 语义分割： 学习FCN（全卷积网络）、U-Net等用于像素级分类的深度模型。 实例分割： 探索Mask R-CNN等能够区分同一类别不同实例的先进技术。 生成模型简介： 简要介绍生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在图像生成、风格迁移等领域的潜力。 第四部分：特定应用与进阶话题 图像检索： 讲解基于内容图像检索（CBIR）的原理，以及如何利用特征描述符和距离度量进行高效检索。 人脸识别与检测： 讨论人脸检测算法（如Haar Cascades, MTCNN）和人脸识别技术（如基于深度学习的度量学习）。 视频分析入门： 简要介绍视频流的表示，以及如何将图像处理和机器学习技术应用于视频对象跟踪、行为识别等任务。 模型优化与部署： 探讨模型训练中的过拟合与欠拟合问题，以及模型量化、剪枝等优化技术，为模型在实际应用中的部署打下基础。 本书力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，通过丰富的案例和清晰的讲解，帮助读者建立起坚实的计算机视觉知识体系，为进一步深入研究或开发相关应用奠定坚实基础。

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说实话，我买这本书更多是出于对该领域前沿研究的好奇心，毕竟现在AI的浪潮下，很多传统的信号处理知识似乎被“黑箱”模型的光芒掩盖了。然而，这本书让我重新认识到，没有坚实的信号处理基础，对“黑箱”内部的理解和优化就无从谈起。这本书在图像恢复和超分辨率这块的讲解，简直是教科书级别的典范。它没有直接跳到GAN或者Transformer的复杂结构，而是从经典的迭代反卷积算法讲起，逐步引入正则化方法，清晰地展示了病态问题（Ill-posed Problem）是如何被数学工具驯服的。我尤其喜欢它对约束条件的讨论，比如Total Variation (TV) 最小化，作者用几何直观而非纯粹的梯度下降来解释为何TV能够有效保持图像边缘的锐利度，这种讲解方式极大地降低了理解难度。而且，书中穿插了许多历史上的经典论文引用，让你能够追溯到这些技术诞生的原始脉络，而不是仅仅停留在当前最流行的实现上。对于我这种希望深入理解算法原理，而不是仅仅调用库函数的人来说，这本书提供了构建自己“工具箱”的蓝图，而不是简单地提供一套现成的“工具”。

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阅读体验上，这本书的排版和图示质量是顶级的。在讲解复杂的多维信号处理问题时，清晰的二维或三维插图是理解核心概念的关键，而这本书在这方面做得非常出色，各种滤波器的核函数、变换后的频谱图都绘制得极其准确和美观。我记得在学习卡尔曼滤波应用于视觉跟踪时，不同的状态空间模型和测量噪声的假设如何影响最终的估计精度，书中通过对比不同噪声方差下的轨迹预测图，使得抽象的数学模型立刻变得可视化、可感性。唯一的遗憾或许是，由于信号处理理论发展得非常快，书中对于近期（比如过去两年内）基于图神经网络（GNN）处理点云或网格数据的信号处理方法覆盖得不够充分，但考虑到本书聚焦的核心是经典的、具有普适性的图像和视频信号处理，这一点也情有可原。这本书强迫你慢下来，用数学的语言去重新审视那些你习以为常的视觉任务，这是一种非常宝贵的思维训练，它教会你如何从“像素值”这个最底层的数据载体出发，去构建更上层的感知系统。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻，它成功地搭建了一座连接经典信号处理理论与现代计算机视觉实践的坚实桥梁。让我特别赞赏的是，作者在最后几章将理论应用到了一些实际的计算机视觉难题上，比如运动模糊的恢复（Restoration）和视频中的运动估计（Motion Estimation）。在运动估计部分，书中详尽地分析了块匹配算法（Block Matching）的复杂度优化，并对比了梯度法和相位相关法在处理大位移场景下的鲁棒性差异，这对于开发高效的视频编码或运动补偿模块至关重要。此外，书中对频域分析在图像压缩标准（如JPEG/MPEG的基础思想）中的应用也进行了深入浅出的介绍，这帮助我理解了为什么某些信息在压缩后损失较小，而另一些信息则容易产生伪影。这本书的风格是鼓励读者动手实践的，几乎每一个关键算法后面都有对应的伪代码描述，这极大地便利了读者将其转化为实际代码。对于那些感到计算机视觉学习曲线过于陡峭，想要找回扎实数学根基的工程师来说，这本书绝对是一个避开浮躁、回归本质的绝佳选择。

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我对这本书的印象是：它是一部百科全书式的参考手册，但又比一般的参考书更具启发性。我希望这本书能提供更贴近现代硬件实现的视角，比如GPU加速下的快速傅里叶变换在实时视频流处理中的具体优化技巧，但它在这方面的内容相对比较克制，更多地偏向于算法的数学本质探讨。尽管如此，它在处理特定频率信息上的章节却是无可挑剔的。例如，关于傅里叶描述子在形状识别中的应用，作者详细对比了区域描述符和边界描述符的优缺点，并给出了如何在频率域中进行形状匹配的完整流程。书中对“纹理分析”的阐述也十分精彩，它没有局限于简单的灰度共生矩阵（GLCM），而是引入了多尺度分析，探讨了如何利用小波包分解来捕捉不同尺度的纹理信息，这对于需要对医学图像或遥感图像进行细粒度分类的工程师来说，是极其宝贵的知识点。总的来说，它更像是一部打地基的著作，虽然看起来可能不如那些专注于最新深度学习框架的书籍那么“热门”，但其内容的长期价值和普适性是毋庸置疑的，非常适合那些希望在计算机视觉领域走得更远、更稳健的从业者阅读。

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这本《信号处理在计算机视觉中的应用》的书籍，我是在一个技术交流论坛上偶然看到有人推荐的，当时我正在为我的一个关于实时目标跟踪的项目寻找更深入的理论基础。首先吸引我的是它封面上那种严谨的学术气息，虽然我不是科班出身，但那种对技术深度钻研的承诺感扑面而来。翻开目录，前几章的内容果然没有让我失望，它没有停留在肤浅的应用层面，而是花了大量的篇幅去梳理了从基础傅里叶分析到小波变换在图像去噪和特征提取中的精确数学推导。特别是关于稀疏表示的部分，作者结合了最新的压缩感知理论，用非常直观的方式解释了如何用更少的样本信息重建出高保真度的图像，这对我理解深度学习模型中某些降维操作的底层逻辑豁然开朗。作者的行文风格兼具工程师的务实和数学家的严谨，没有过多花哨的辞藻，每一个公式和定理的引入都有明确的动机和实际的应用背景支撑，这一点非常难得。我个人特别欣赏的是作者在讨论经典滤波器设计时，并没有简单罗列公式，而是深入探讨了不同滤波器（如高斯、拉普拉斯、DoG）在处理不同类型噪声和边缘检测任务时的性能权衡，甚至加入了一些早期的模糊逻辑在图像分割中的尝试，使得整本书的知识体系非常完备，读完感觉自己的理论基石打得非常扎实。

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