Visual Pattern Recognition

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出版者:Holt, Rinehart and Winston
作者:P. C Dodwell
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1970
价格:0
装帧:Hardcover
isbn号码:9780030814259
丛书系列:
图书标签:
  • 模式识别
  • 视觉
  • 图像处理
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 计算机视觉
  • 人工智能
  • 算法
  • 特征提取
  • 图像分析
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具体描述

《数字图像处理与分析:从理论到实践》 内容提要 本书全面深入地探讨了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书结构严谨,内容详实,旨在为图像处理、计算机视觉、模式识别等相关领域的工程师、研究人员和高年级学生提供一本权威、实用的参考指南。 第一部分:图像基础与预处理 第一章:数字图像基础 本章首先界定了数字图像的数学模型,包括图像的数字化过程——采样和量化。详细阐述了图像的基本灰度级和空间分辨率的概念,并引入了重要的图像表示方法,如灰度级直方图。深入分析了图像的拓扑结构和邻域概念,为后续的滤波和形态学处理奠定理论基础。此外,本章还介绍了图像在频域的基本特性,为傅里叶变换在图像分析中的应用做了铺垫。 第二章:图像增强:空域方法 图像增强是改善图像质量、突出有用特征的关键步骤。本章聚焦于空间域的增强技术。首先,详细讲解了点处理技术,包括灰度变换(如对数变换、幂律变换)和对比度拉伸,用以调整图像的整体亮度与对比度。随后,重点讨论了直方图处理,包括直方图均衡化(HE)及其改进算法如限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE),这些方法能够有效改善图像的动态范围。最后,系统介绍了空间域滤波技术,包括线性滤波(如均值滤波、高斯滤波)和非线性滤波(如中值滤波、最大/最小滤波),并分析了它们在去除噪声和锐化图像中的作用及适用场景。 第三章:图像增强:频域方法 本章转向频率域对图像进行处理。首先,详细推导并阐述了二维离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法FFT在图像处理中的应用。通过分析图像的频谱特性,解释了低频分量对应于图像的平滑区域,高频分量对应于图像的边缘和细节。基于此,本章深入探讨了频域滤波器的设计,包括理想/经典低通/高通滤波器,以及更实用的巴特沃斯(Butterworth)和高斯滤波器。此外,还介绍了如何利用频域方法进行图像锐化,如高通滤波和同态滤波,以实现对图像亮度和对比度的解耦处理。 第四章:图像复原 图像复原旨在通过建立噪声模型和退化模型,尽可能地恢复原始图像。本章首先建立并分析了常见的图像退化模型,如运动模糊和离焦模糊。随后,系统介绍了线性、非线性复原技术。重点讲解了维纳滤波(Wiener Filter)的原理、推导过程及其在最小均方误差意义下的最优性。对于更复杂的退化情况,本章还介绍了约束最小二乘滤波和基于盲反卷积的复原方法,这些方法在不知道确切退化核时具有重要价值。 第二部分:图像分割与特征提取 第五章:图像分割基础与阈值法 图像分割是将图像划分为具有显著特征的互不重叠区域的过程,是后续分析的基础。本章首先介绍了分割的评价标准和基本概念。重点深入讲解了阈值分割技术,从简单的全局阈值法开始,过渡到Otsu的最佳全局阈值算法,并详细分析了其数学基础。针对光照不均等复杂情况,本章还详细阐述了局部自适应阈值算法的实现原理和优缺点。 第六章:区域与边缘检测 本章探讨了基于区域和基于边缘的分割技术。在边缘检测方面,系统梳理了基于一阶导数(梯度算子,如Sobel, Prewitt)和二阶导数(拉普拉斯算子)的方法。特别地,本章对Canny边缘检测算法进行了详尽的数学推导和步骤分解,强调了其在实现最优检测、定位和多响应抑制之间的平衡。在区域分析方面,讲解了区域生长法、分水岭算法的原理及其在复杂结构分离中的应用,并讨论了如何利用区域特征(如面积、周长、紧致度)进行初步分类。 第七章:形态学图像处理 形态学处理基于集合论,特别适用于分析和处理图像中的形状和结构。本章以二值图像为例,首先定义了结构元素、腐蚀和膨胀操作,并详细分析了开运算和闭运算的去噪、平滑和填充空洞的作用。随后,扩展到灰度形态学,介绍了灰度腐蚀、膨胀、顶帽变换和底帽变换,并说明了这些工具在提取前景物体、边界和复杂纹理分析中的强大能力。 第八章:特征提取与描述 有效的特征提取是模式识别和计算机视觉任务成功的关键。本章系统介绍了用于描述图像内容的各种特征。在纹理分析方面,详细讲解了灰度共生矩阵(GLCM)的构建、特征提取(如对比度、能量、同质性)及其在材料识别中的应用。在形状描述方面,介绍了傅里叶描述子、Hu矩描述符的原理和局限性。此外,本章还涵盖了局部特征描述子,如尺度不变特征变换(SIFT)的核心思想和关键步骤,强调其在目标识别和图像配准中的鲁棒性。 第三部分:高级分析与应用 第九章:图像变换与表示 本章重点介绍了几种重要的正交变换,它们在特征提取和数据压缩中发挥核心作用。详细讲解了傅里叶变换(已在频域处理中涉及),并深入分析了离散余弦变换(DCT)及其在JPEG压缩标准中的核心地位。更重要的是,本章系统地介绍了小波变换(Wavelet Transform)的理论基础,包括多分辨率分析、滤波器组的构造,以及二维离散小波变换(DWT)在图像去噪和特征分解中的优势。 第十章:基于机器学习的图像分类 本章将传统的图像处理技术与现代机器学习方法相结合。首先回顾了经典分类器如K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)在图像特征分类中的应用。随后,详细介绍了卷积神经网络(CNN)的基本架构,包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层的设计原则。通过具体的案例分析,展示了如何利用预训练模型(如AlexNet, VGG)进行迁移学习,解决小样本图像分类问题,并讨论了模型训练、验证和评估的标准流程。 第十一章:运动分析与视频处理 本章将处理扩展到时域,关注序列图像(视频)的分析。首先介绍了光流法的基本概念,包括亮度的恒定性假设,并推导了由亮度方程导出的Horn-Schunck和Lucas-Kanade等小规模运动估计算法的原理。随后,探讨了背景建模技术,包括高斯混合模型(GMM)在静态背景减除中的应用,用于实现运动目标的检测和跟踪。 附录 A:MATLAB/Python 编程实践 本附录提供了本书核心算法的实现参考代码。内容包括使用MATLAB的Image Processing Toolbox和Python的OpenCV/Scikit-image库,演示如何快速实现直方图均衡化、Canny边缘检测、形态学操作和基本的CNN模型构建。旨在帮助读者将理论知识迅速转化为可运行的程序。 适用对象 本书适用于高等院校计算机科学、电子工程、自动化等专业的高年级本科生和研究生,以及在医疗影像、遥感、工业检测、自动驾驶等领域从事图像分析和计算机视觉应用的工程师与研究人员。阅读本书需要具备基本的线性代数、微积分和概率论知识。

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读后感

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用户评价

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哇,我最近读到一本让我脑洞大开的书,虽然书名是《Visual Pattern Recognition》,但我感觉它就像一位技艺精湛的向导,带我穿梭于错综复杂的视觉世界,揭示了那些隐藏在日常景象背后的深刻规律。我一直觉得,我们看到的东西,往往比我们感知到的要多得多,而这本书恰恰印证了这一点。它不是简单地罗列各种模式,而是从一个更宏观、更哲学的角度去探讨“看见”这个行为的本质。我尤其喜欢其中关于“意图性视觉”的阐述,它让我重新审视了自己在观察事物时的主动性,不再是被动接受信息,而是带着目的去搜寻、去解读。书中举例的那些看似微不足道的视觉线索,如何能够串联起整个故事,或者揭示出人内心深处的动机,真是令人拍案叫绝。它让我明白,视觉识别不仅仅是眼睛的工作,更是大脑与环境之间一场精妙的博弈。读完之后,我感觉自己的观察力得到了极大的提升,走在街上,仿佛能看到更多的故事在发生,建筑的线条不再是冰冷的几何,而是诉说着历史的沧桑;人脸的表情不再是模糊的符号,而是流淌着丰富的情感。这本书真的让我对“看”有了全新的认识,它不仅仅是获取信息,更是一种理解世界的方式,一种建立联系的桥梁。它没有直接教我识别特定模式,而是给了我一个认识和运用视觉能力的框架,让我能够自己去发现和创造属于自己的模式。

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这本书,题为《Visual Pattern Recognition》,给我带来的体验是前所未有的。它不是一本教你如何数数或者分类的书,而是关于我们大脑如何与视觉世界互动的一场精彩对话。我特别欣赏书中对“多模态感知”的论述,它不仅仅是关于视觉,还将其与其他感官信息结合起来,来理解我们所处的环境。例如,我们如何根据声音来预测我们将要看到的事物,或者根据触觉来确认我们所看到的物体的形状。这一点让我意识到,视觉识别并非孤立存在,而是我们整体感知系统的一部分。它还深入探讨了“动态视觉”的特点。我们并非只看到静态的图像,而是看到一个不断变化的世界。这本书解释了,我们的大脑如何处理这些连续的视觉信息,从而形成对运动和变化的感知。这一点对我来说非常具有启发性,它让我意识到,我们对世界的理解,很大程度上是通过对事物变化的观察来形成的。它还提到了“启发式”方法在视觉识别中的作用。即我们常常会使用一些快速、直观的方法来做出判断,而无需进行复杂的计算。这一点也让我意识到,我们的认知系统是多么的“经济”和高效。这本书让我对“看见”这件事有了全新的认识,它不再是简单的物理过程,而是一种主动的、有意义的认知活动。

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这本书,《Visual Pattern Recognition》,它给我带来的冲击远远超出了我最初的预期。它不是一本关于算法或者具体识别技术的书,而是关于我们如何“看见”的哲学探讨。我一直觉得,我们看到的,很大程度上取决于我们“想”看到什么。书中关于“注意力的引导”的论述,更是让我产生了深刻的共鸣。它解释了,为什么我们会在一个混乱的场景中,快速地找到我们需要的信息,而忽略掉其他的干扰。这让我意识到,我们的注意力并非是被动地被刺激吸引,而是主动地去搜寻、去聚焦。它还探讨了“相似性”和“邻近性”在模式形成中的作用。这一点我之前在设计产品时就有所体会,但书中用更科学、更严谨的方式解释了其背后的认知原理。我们总是倾向于将相似的元素归为一类,或者将相邻的元素看作一个整体。这一点也让我反思,在很多沟通中,我们如何通过视觉的组织方式来传递信息,从而影响对方的理解。它还提到了“完形心理学”中的一些原则,比如“闭合性”,即我们总是倾向于将不完整的图形补全。这一点也让我觉得很有意思,它说明了我们大脑在处理视觉信息时,有一种主动“创造”的倾向。这本书让我对“看见”这件事有了全新的认识,它不再是简单的物理过程,而是一种主动的、有意义的认知活动。

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这本《Visual Pattern Recognition》真的颠覆了我对“看”的理解。它没有直接提供一套固定的模式识别方法,而是引导我思考视觉感知背后更深层次的原理。我最喜欢的部分是关于“主动视觉”的阐述,它不是被动地等待眼睛接收信息,而是主动地去探索、去搜寻。它让我明白,我们的大脑一直在积极地参与到视觉过程中,不断地预测和验证。我常常在思考,为什么有些人在观察事物时能发现别人看不到的细节。这本书给出了一个很好的解释,那就是他们可能拥有更强的“主动视觉”能力,更善于利用自己的预期来引导视觉搜寻。书中还探讨了“噪声”在视觉感知中的作用,这一点我之前从未想过。我们日常看到的很多信息都是不完整的,甚至包含有干扰,但我们的大脑却能神奇地从中提取出有用的信息。它让我意识到,我们的大脑并非完美的接收器,而是更加智能的“解释器”。这本书让我对人工智能的视觉识别技术也产生了更深的兴趣,因为我发现,很多AI的原理都源于对人类视觉机制的模拟。读完这本书,我感觉自己就像拥有了一副“智能眼镜”,能够更深入地洞察世界的视觉规律。它不仅仅是一本书,更是一个看待世界的全新视角。

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我最近花了相当长的时间来阅读《Visual Pattern Recognition》,这本书给我带来了很多关于视觉世界的全新思考。它并没有直接教你如何识别具体的技术模式,而是从一个更宏观、更概念化的层面,来探讨我们“如何”去看待事物。我特别被书中关于“感知连续性”的观点所吸引。我们看到的很多事物并非是孤立存在的,而是与周围的环境、之前的经验,甚至我们当下的状态息息相关的。这本书让我明白,理解一个视觉模式,不仅仅是识别其形状和颜色,更重要的是理解它在整个情境中的意义。它还深入探讨了“信息冗余”在视觉感知中的作用。这一点对我来说尤为重要,因为我常常觉得,我们接收到的信息往往是过载的,而大脑却能高效地从中提取关键信息。书中解释了,正是由于信息的冗余,我们才能在不完整或有噪声的环境下依然能够做出准确的判断。它还提到了“自上而下”和“自下而上”的视觉处理机制,这一点让我对大脑的运作方式有了更清晰的认识。我发现,我们在识别一个模式时,既依赖于直接的视觉输入,也依赖于我们已有的知识和经验。这本书就像一个智者,它不会直接给你答案,而是引导你思考,让你自己去发现规律。它让我对日常生活中看似平凡的视觉现象,都产生了全新的好奇心。

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我最近接触到的《Visual Pattern Recognition》一书,给我带来了非常深刻的思考。它并没有直接教授任何一种具体的模式识别技术,而是从一个更为基础和普遍的层面,探讨我们“如何”通过视觉来理解世界。我特别被书中关于“知觉组织”的观点所吸引。我们并非被动地接收孤立的视觉元素,而是主动地将它们组织起来,形成有意义的整体。它让我意识到,我们的大脑在看到事物时,就已经在进行一种“整理”和“归类”的工作。它还深入探讨了“概念”在视觉模式识别中的作用。即我们已有的知识和经验,如何影响我们对眼前事物的解读。这一点对我来说尤为重要,它让我明白,为什么不同的人,对同一个视觉场景,可能会有截然不同的理解。它还提到了“象征意义”在视觉传播中的力量。即一些视觉符号,能够承载着丰富的含义,并且在不同文化背景下,其象征意义也可能有所不同。这一点也让我反思,在信息爆炸的时代,如何更有效地利用视觉语言来传递信息。这本书让我对“看见”这件事有了全新的认识,它不再是简单的物理过程,而是一种主动的、有意义的认知活动。

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读完《Visual Pattern Recognition》,我感觉自己的大脑被重新启动了一样。这本书并没有直接告诉你如何去识别具体的图案,而是引导你去思考,我们“如何”才能够识别图案。我尤其喜欢书中对“模糊性”的讨论。我们日常看到的很多东西都不是清晰的,但我们的大脑却能够从中提取出有用的信息。它让我意识到,人类的视觉识别能力,并非总是追求绝对的精确,而是在信息不完整的情况下,也能够做出有效的判断。它还深入探讨了“表征”在视觉模式识别中的作用。即我们的大脑如何将接收到的视觉信息,转化为一种内部的“表征”,以便于后续的处理和理解。这一点对我来说非常具有启发性,它让我意识到,我们对世界的理解,很大程度上是通过我们大脑内部的“模型”来完成的。它还提到了“涌现性”的概念,即一些复杂的视觉模式,并非由单个元素决定,而是由多个元素之间的相互作用而产生的。这一点也让我深思,在很多情况下,整体的意义往往大于部分之和。这本书让我对“看见”这件事有了全新的认识,它不再是简单的物理过程,而是一种主动的、有意义的认知活动。

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我最近沉浸在一本名为《Visual Pattern Recognition》的书籍之中,它给我带来了前所未有的启发。这本书不仅仅是一本关于视觉识别的技术手册,更是一次关于人类感知方式的深度探索。我一直对人类大脑如何处理视觉信息充满好奇,而这本书就像一扇窗户,让我得以窥探其中的奥秘。它没有停留在表面的模式分类,而是深入挖掘了驱动这些模式识别的深层认知机制。我特别被书中关于“预期与验证”循环的讨论所吸引,它揭示了我们在看到事物时,大脑是如何预设某些模式,然后根据接收到的实际信息进行不断调整和修正的。这让我联想到我在生活中遇到的许多情境,比如第一次去一个新的城市,我们总会根据已有的经验去猜测周围的环境,然后根据实际的观察来更新我们的认知。这本书让我理解到,这种“预设与验证”的过程是多么高效且普遍。它还探讨了文化背景如何影响我们的视觉模式识别,这一点对我来说尤为重要。我一直觉得,不同文化背景下的人们,对同一事物的理解可能存在差异,而这本书则从视觉的角度,解释了这种差异的根源。它让我更加意识到,我们所处的环境和所受的教育,都在潜移默化地塑造着我们看待世界的方式。读完这本书,我发现自己不再仅仅是被动地接收视觉信息,而是更加主动地去分析、去解读,甚至去预测。它就像在我脑海中种下了一颗种子,让我对周围的世界充满了探索的欲望。

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我最近阅读的《Visual Pattern Recognition》,它真的像打开了我感知世界的新大门。它并没有直接教你识别某种特定的视觉模式,而是深入探讨了我们“为什么”以及“如何”能够识别模式。我特别着迷于书中关于“视觉记忆”的章节。我们如何能够记住一个场景,并在之后将其与新的信息进行对比?这本书给出了非常令人信服的解释。它让我明白,我们的大脑不仅仅是存储了视觉信息,更重要的是,它能够对这些信息进行加工和组织,形成一种可供检索的“视觉概念”。它还探讨了“经验”在视觉模式识别中的重要作用。我们之所以能够快速识别一个熟悉的物体,很大程度上是因为我们曾经见过它,并且对其有了深刻的理解。这一点让我意识到,学习和积累经验,对于提升视觉识别能力至关重要。它还提到了“情境依赖性”的概念,即同一个视觉元素,在不同的情境下,可能具有截然不同的含义。这一点也让我深思,在很多情况下,理解事物的真正意义,需要我们跳出纯粹的视觉层面,去考虑其所处的环境和背景。这本书不仅仅是关于识别,更是一种关于理解和联结的艺术。它让我对日常生活中所见的点滴都产生了新的好奇心,感觉就像打开了一个全新的认知维度。

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这本书,我必须说,它对我来说是一次意想不到的旅程。书名《Visual Pattern Recognition》听起来或许有些枯燥,但实际内容却极其生动有趣。它并没有直接教你如何去识别几何图形或者图像中的物体,而是带你走进一个更加广阔的视野,让你思考“为何”我们会识别模式,“如何”识别模式。我非常欣赏作者在书中对“上下文”的强调,它不是孤立地看待视觉元素,而是将其置于一个更大的背景中去理解。这一点对我来说很有启发,我常常发现自己在分析问题时,容易陷入细节,而忽略了整体的联系。这本书让我明白,任何一个视觉信号,其意义都可能随着其所处的环境而发生巨大的变化。它还深入探讨了人类的“类比推理”在视觉模式识别中的作用,这一点我之前从未深入思考过。我们常常会将陌生的事物与熟悉的事物进行比较,从而快速理解。书中用了很多生动的例子来解释这一点,比如我们如何通过识别一个婴儿的表情来判断其情绪,即使我们从未见过这个孩子。这让我意识到,我们的大脑拥有一种惊人的能力,能够快速地从已知推断未知。这本书不仅仅是关于识别,更是一种关于理解和联系的艺术。它让我对日常生活中所见的点滴都产生了新的好奇心,感觉就像打开了一个全新的认知维度。

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