具体描述
《图像检索与压缩域处理技术的研究》是关于图像检索与压缩域处理技术的一本学术专著，反映了相关技术领域近年来的最新研究进展。《图像检索与压缩域处理技术的研究》共分4篇20章。第一篇为基础知识，介绍数字图像与编码的基础知识、图像编码的基本方法与有关国际标准，基于内容的图像检索技术；第二篇为基于视觉感知的个性化图像检索技术，分析论述视觉注意机制及注意模型、视点跟踪技术、客观化的视觉感知技术、个性图像检索技术以及用户兴趣模型等内容；第三篇为基于压缩域的图像处理技术，阐述压缩域纹理图像分类、基于轮廓特征检索、DCT域处理、小波域处理以及JPEG2000等内容；第四篇为《图像检索与压缩域处理技术的研究》的结束语，主要介绍当前图像检索与压缩域处理方面的一些研究热点。
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《图像检索与压缩域处理技术的研究》这本书，如同一本穿越了时间洪流的百科全书，它不仅记录了图像检索与压缩领域的经典成果，更敏锐地捕捉了当下最前沿的技术动态。在图像检索的章节，我被书中对各种检索策略的细致描绘所折服。从最初的基于颜色的直方图匹配，到更复杂的纹理和形状特征的提取与分析，再到如今深度学习在图像检索中扮演的革命性角色，本书都给予了充分的阐述。我尤其对书中关于如何构建有效的图像表示（Image Representation）的论述印象深刻。它详细讲解了如何通过卷积神经网络（CNN）学习语义丰富的特征向量，以及如何利用对比学习（Contrastive Learning）或三元组损失（Triplet Loss）来优化这些特征向量的分布，从而实现更鲁棒的相似性搜索。书中对于如何在海量图像数据库中进行高效检索的探讨，涉及到了近似最近邻搜索（ANN）算法，如LSH、IVF等，以及它们的理论基础和实际应用中的权衡。在图像压缩方面，本书同样展现了其卓越的洞察力。它不仅对JPEG、JPEG2000等经典压缩标准进行了深入的剖析，讲解了其核心的变换、量化和熵编码技术，还着重介绍了近年来备受瞩目的深度学习驱动的图像压缩方法。例如，书中详细阐述了如何利用循环神经网络（RNN）或Transformer来学习上下文依赖的压缩模型，以及如何设计感知损失函数来优化压缩后的图像质量。本书对于不同压缩技术在不同应用场景下的适用性分析，也为我提供了非常有价值的参考。
评分当我拿到《图像检索与压缩域处理技术的研究》这本书时，我便迫不及待地想一探究竟。这本书在图像检索技术方面，从基础的“以图搜图”原理出发，逐步深入到更复杂的算法。我欣赏书中对各种特征提取方法的细致讲解，例如，它详细分析了颜色、纹理、形状等低级特征在图像检索中的作用，以及如何将它们有效地融合。而对于高级特征，书中更是花了大量篇幅介绍深度学习在这一领域的突破，例如，如何利用卷积神经网络（CNN）来学习图像的语义信息，以及如何构建有效的图像检索模型，如使用度量学习来优化特征空间的距离。书中对于如何构建高效的图像索引，以及如何处理大规模图像数据库的查询，也提供了非常详尽的指导，这对于任何从事相关领域的读者来说都至关重要。在图像压缩领域，本书同样展现了其非凡的深度。它不仅对JPEG、JPEG2000等传统压缩标准进行了详尽的解读，分析了其核心的变换、量化和编码技术，还深入探讨了当前最前沿的深度学习驱动的图像压缩技术。书中对端到端压缩模型的研究，例如如何利用神经网络来学习最优的编码器和解码器，以及如何设计感知损失函数来提高压缩图像的视觉质量，都让我耳目一新。对不同压缩算法的性能评估方法，如PSNR、SSIM的介绍，也让我能够更客观地理解和比较各种技术的优劣。总而言之，这是一本兼具深度和广度的著作，为我打开了理解图像处理技术的新窗口。
评分《图像检索与压缩域处理技术的研究》这本书，在我看来，是一部对图像处理领域进行深度挖掘的力作。在图像检索的部分，它并非仅仅罗列现有的算法，而是力求探究其背后的数学原理和工程实现。书中从图像特征表示出发，细致地分析了各种特征的优缺点，从传统的SIFT、SURF等局部特征，到如今深度学习模型提取的语义特征。我尤其欣赏书中对如何构建大规模图像检索系统的详尽阐述，包括索引结构的优化，如KD-tree、LSH等，以及高效的相似度计算方法。书中对基于内容的图像检索（CBIR）的经典框架进行了深入的剖析，并引入了近年来在检索精度上取得巨大突破的深度度量学习（Deep Metric Learning）方法，如Triplet Loss、Contrastive Loss的应用。在图像压缩领域，本书同样展现了其严谨的研究态度。它不仅详细介绍了JPEG、JPEG2000等传统有损压缩算法的核心原理，如DCT变换、量化、熵编码，还对无损压缩算法（如LZW）进行了探讨。更令人兴奋的是，本书对基于深度学习的图像压缩技术进行了深入的介绍，它不仅解释了如何利用神经网络来学习图像的紧凑表示，还探讨了如何设计端到端的压缩模型，以及如何通过感知损失函数来优化压缩后的图像质量。书中对这些新兴技术的理论分析和实验结果展示，让我对未来的图像压缩技术发展充满了期待。
评分我是一名长期在计算机视觉领域摸爬滚打的研究者，当我初次接触《图像检索与压缩域处理技术的研究》这本书时，便被其宏大的视野和扎实的理论功底所吸引。在图像检索部分，本书系统地梳理了从基于内容的图像检索（CBIR）的早期方法，到如今以深度学习为核心的图像检索范式的演进过程。我尤其赞赏书中对各种特征表示方法的深入剖析，例如，它详细讲解了如何利用SIFT、SURF等局部特征描述符进行图像匹配，以及如何在图像检索中应用这些描述符。更重要的是，书中对深度学习模型在图像检索中的应用进行了详尽的介绍，包括如何利用CNN提取图像的全局和局部特征，以及如何通过度量学习（Metric Learning）来优化特征空间的距离，从而提高检索的准确性。对于大规模图像检索系统，书中也提供了宝贵的见解，例如如何构建高效的图像索引，如何利用近似最近邻搜索算法来加速检索过程。在压缩域处理技术方面，本书同样不负众望。它从经典的图像压缩算法如JPEG、JPEG2000入手，深入讲解了其背后的变换（DCT、小波变换）、量化和编码原理。随后，书中将视角转向了前沿的深度学习驱动的图像压缩技术，例如基于自编码器（Autoencoder）的压缩方法，以及如何设计高效的端到端压缩模型。书中对这些模型在感知质量和比特率控制方面的权衡也进行了深入的讨论，这对于实际工程应用具有重要的指导意义。本书的逻辑结构清晰，语言严谨，理论与实践相结合，为我提供了解决实际问题的宝贵思路。
评分《图像检索与压缩域处理技术的研究》这本书，如同一位经验丰富的向导，带领我在纷繁复杂的图像处理领域进行了一次令人振奋的探索。在图像检索方面，它并非仅仅停留在概念的介绍，而是着重于算法的实现细节和性能优化。书中对图像特征提取的各种方法进行了细致的比较和分析，从早期的几何特征、颜色直方图，到后来的局部特征描述符（如HOG, LBP），再到如今基于深度学习的端到端特征学习。我特别欣赏书中对于如何构建高效的图像索引结构的讨论，比如对于模糊匹配和近似最近邻搜索的讲解，让我对如何快速检索海量图像有了更清晰的认识。例如，书中对Locality-Sensitive Hashing (LSH) 的讲解，不仅阐述了其基本原理，还分析了不同哈希函数的选择对检索效果的影响，以及如何通过多层哈希来提高检索精度。在图像压缩领域，本书同样展现了其深度和广度。它不仅涵盖了传统的无损和有损压缩技术，如LZW、Huffman编码，以及JPEG、MPEG等标准背后的原理，还重点探讨了近年来快速发展的深度学习在图像压缩中的应用。书中对基于神经网络的图像去噪、超分辨率重建与图像压缩之间的联系进行了深入的分析，并详细介绍了如何利用生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs）来学习更优的图像表示，从而实现更高质量的压缩。对各种压缩算法的性能评估指标，如PSNR、SSIM，以及更先进的感知质量评估方法的介绍，也极大地拓展了我的视野，让我能够更客观地评价不同压缩技术的优劣。
评分拿到《图像检索与压缩域处理技术的研究》这本书，我便沉浸其中，久久不能自拔。在图像检索方面，本书从基础的特征提取开始，详细讲解了颜色、纹理、形状等低级特征的计算方法，以及如何将它们用于图像的相似性度量。更令人兴奋的是，本书深入探讨了深度学习在图像检索中的应用，包括如何利用卷积神经网络（CNN）提取语义丰富的特征，以及如何通过度量学习（Metric Learning）优化特征空间的距离，以实现更精准的检索结果。书中对于如何构建高效的图像索引，以及如何处理大规模图像数据库的查询，也提供了详尽的指导，这对于任何希望在海量图像数据中快速找到所需信息的读者来说，都具有极高的参考价值。在图像压缩领域，本书同样展现了其非凡的学术深度。它不仅对JPEG、JPEG2000等经典图像压缩算法进行了详尽的解读，分析了其核心的变换、量化和熵编码技术，还重点介绍了当前最前沿的深度学习驱动的图像压缩技术。书中对端到端压缩模型的研究，例如如何利用神经网络来学习最优的编码器和解码器，以及如何设计感知损失函数来提高压缩图像的视觉质量，都让我耳目一新。对不同压缩算法的性能评估方法，如PSNR、SSIM的介绍，也让我能够更客观地理解和比较各种技术的优劣。这本书为我提供了理解和掌握图像检索与压缩领域前沿技术的宝贵资源。
评分我最近偶然间翻阅了《图像检索与压缩域处理技术的研究》，这本书的内容给我留下了极其深刻的印象。首先，它在图像检索的部分，并没有流于表面，而是深入到了检索算法的根基。作者详细阐述了从早期基于手工设计特征的检索方法，如SIFT、SURF等，到如今深度学习主导的检索范式。我尤其欣赏书中对深度学习特征表示的探讨，它详细讲解了如何通过卷积神经网络提取高维度的特征向量，以及如何使用诸如Triplet Loss、Contrastive Loss等度量学习方法来优化特征空间的分布，从而实现更精准的相似性匹配。书中对于大规模图像检索系统中索引结构和相似度度量算法的详尽剖析，例如KD-tree、ANN（Approximate Nearest Neighbor）搜索算法的原理和优缺点，以及在实际应用中如何权衡检索精度和效率，都让我受益匪浅。对于压缩部分，书中对经典图像压缩算法，如JPEG、JPEG2000的原理进行了细致入微的解读，从其核心的变换编码（如DCT、小波变换）、量化、熵编码等步骤，都进行了清晰的逻辑梳理。更令我惊喜的是，书中对新兴的端到端深度学习压缩模型进行了深入的介绍，它不仅描述了这些模型的网络结构，还探讨了其训练策略和在实际应用中面临的挑战，例如如何设计感知损失函数来更好地反映人类视觉的特点，以及如何平衡压缩率和失真度。这本书的严谨性体现在它不仅列举了各种技术，还对其背后的数学原理和算法复杂度进行了深入的分析，这对于我这种追求知其然也知其所以然的读者来说，无疑是一场知识的盛宴。
评分作为一名对图像处理技术一直充满好奇的读者，我一直在寻找一本能够系统性地阐述图像检索和压缩领域前沿知识的著作。当我看到《图像检索与压缩域处理技术的研究》这个书名时，内心涌起了强烈的期待。这本书的标题本身就精准地概括了我长期以来所关注的两个核心技术方向，这让我相信它很可能提供我所需要的深度和广度。我设想这本书会从图像检索的基本原理出发，详细介绍各种检索算法，例如基于内容的图像检索（CBIR）的经典方法，如颜色直方图、纹理特征、形状特征的提取和匹配，并深入探讨如何构建高效的图像索引结构，如K-D树、LSH（局部敏感哈希）等，以应对海量图像数据库的查询挑战。同时，我期待书中能够对近年来兴起的深度学习在图像检索中的应用进行详尽的分析，例如卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势，以及如何利用孪生网络、三元组损失等技术来学习更具区分度的图像嵌入表示。在图像压缩方面，我热切希望本书能全面介绍有损和无损压缩的基本原理，从经典的JPEG、MPEG等标准出发，阐述它们背后的编码和变换技术，如离散余弦变换（DCT）、量化、熵编码等。更重要的是，我希望书中能够探讨现代压缩技术的发展，特别是基于深度学习的图像压缩方法，例如使用自编码器（Autoencoders）来学习紧凑的图像表示，以及如何设计高效的端到端压缩模型，从而在保持较高视觉质量的同时，实现更高的压缩比。这本书的潜在价值在于，它能够为我提供一个坚实的理论基础，并引领我深入了解这些复杂技术背后的数学原理和实现细节，为我日后的学术研究或工程实践打下坚实的基础。我非常期待书中能够包含丰富的图示和案例分析，这样能够更直观地理解抽象的概念，并激发更多的思考。
评分作为一名渴望不断学习新知识的读者，《图像检索与压缩域处理技术的研究》这本书无疑满足了我对图像检索和压缩领域深度探究的需求。在图像检索的章节，本书从基本原理出发，系统地介绍了各种特征提取和匹配的方法。我特别喜欢书中对深度学习在图像检索中的应用的详细阐述，例如，如何利用卷积神经网络（CNN）来学习图像的语义信息，以及如何通过度量学习（Metric Learning）来优化特征空间的距离，从而实现更精准的图像相似性搜索。书中对于如何构建大规模图像数据库索引，以及如何利用近似最近邻搜索（ANN）算法来加速检索过程的介绍，也为我解决实际问题提供了宝贵的思路。在图像压缩方面，本书同样展现了其卓越的学术价值。它不仅对JPEG、JPEG2000等经典图像压缩算法进行了深入的解读，讲解了其核心的变换、量化和熵编码技术，还着重介绍了近年来备受瞩目的深度学习驱动的图像压缩技术。例如，书中详细阐述了如何利用自编码器（Autoencoders）来学习图像的紧凑表示，以及如何设计端到端的压缩模型，从而在保持较高视觉质量的同时，实现更高的压缩比。本书对这些新兴技术的理论分析和实验结果的展示，让我对未来的图像处理技术发展有了更深刻的理解。
评分《图像检索与压缩域处理技术的研究》这本书，宛如一位经验丰富的导游，带领我深入探索了图像检索和压缩领域错综复杂的奥秘。在图像检索方面，本书首先介绍了经典的基于内容的图像检索（CBIR）方法，包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等，并详细分析了这些特征的优缺点及其在不同场景下的适用性。随后，书中将焦点转向了深度学习在图像检索中的巨大贡献，深入阐述了如何利用卷积神经网络（CNN）来提取高维度的图像特征，以及如何通过度量学习（Metric Learning）来优化特征空间的距离，从而实现更精确的相似性搜索。对于大规模图像检索，本书详细介绍了各种索引结构，如KD-tree、LSH，以及Approximate Nearest Neighbor（ANN）搜索算法，并分析了它们在检索精度和效率上的权衡。在图像压缩领域，本书同样展现了其不凡的深度。它不仅对JPEG、JPEG2000等传统压缩标准进行了细致的解读，讲解了其核心的变换（如DCT、小波变换）、量化和熵编码技术，还重点探讨了近年来快速发展的深度学习驱动的图像压缩技术。例如，书中详细阐述了如何利用生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs）来学习更优的图像表示，从而实现更高质量的压缩。对各种压缩算法的性能评估指标，如PSNR、SSIM，以及更先进的感知质量评估方法的介绍，也极大地拓展了我的视野，让我能够更客观地评价不同压缩技术的优劣。
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