具体描述
好的，以下是一份不包含《Image Processing Technologies》内容的图书简介，旨在提供详细、专业且自然流畅的文本。 --- 《数字图像分析与计算机视觉：从基础到前沿应用》 图书简介 概述 《数字图像分析与计算机视觉：从基础到前沿应用》是一本系统性、前沿性的专著，旨在为读者提供一个全面、深入的数字图像处理、分析及其在计算机视觉领域中核心算法和最新技术框架的理解。本书超越了基础的图像增强和复原技术，重点聚焦于如何从图像数据中提取有意义的信息，并将其转化为可供机器理解和决策的知识。全书内容紧密结合了理论深度与工程实践，覆盖了从经典的图像处理算子到当前深度学习驱动的视觉范式的演变过程。 目标读者 本书适合于高等院校信息科学、电子工程、自动化、模式识别等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及从事计算机视觉、人工智能、机器人技术和医学影像分析的研发工程师和科研人员。对于希望系统性构建数字图像分析理论基础并掌握最新技术栈的专业人士而言，本书提供了坚实的理论基石和丰富的实践案例。 核心内容模块 本书共分为六大部分，共计二十章，内容结构层层递进，逻辑严密： 第一部分：数字图像基础与预处理（Fundamentals and Preprocessing） 本部分奠定了整个领域的基础。我们首先深入探讨了数字图像的数学表示、采样与量化理论，以及人眼视觉系统与图像感知模型的联系。随后，重点讲解了图像增强的经典方法，包括直方图均衡化、空域与频域滤波技术。此处特别强调了噪声模型的识别与去除策略，如维纳滤波和非局部均值滤波（Non-Local Means），并详细分析了这些方法在不同成像条件下的适用性与局限性。 第二部分：图像分割的经典方法与拓扑结构分析（Image Segmentation and Topological Analysis） 图像分割是计算机视觉中最核心的挑战之一。本部分详细阐述了基于阈值的多尺度分割技术，如Otsu方法和最大熵阈值法。重点内容包括基于区域生长、边缘检测（如Canny、LoG、DoG算子）的传统分割流程。此外，本书引入了形态学处理（Mathematical Morphology）的数学基础，不仅介绍了开闭运算，还深入探讨了骨架化（Skeletonization）、拓扑结构分析在连接组件识别中的应用，为后续的形状分析奠定了基础。 第三部分：特征提取与描述：从局部到全局（Feature Extraction and Description） 本部分聚焦于如何从图像中有效地提取具有判别力的特征。内容涵盖了角点检测器（如Harris、Shi-Tomasi）、边缘描述符以及纹理分析（如灰度共生矩阵GLCM）。更重要的是，本书详细剖析了局部不变特征描述符（LIFD）的演变，包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF的原理、实现细节及其在图像配准和目标跟踪中的应用。在全局特征方面，本书讨论了傅里叶描述符和Hu矩在物体形状描述中的作用。 第四部分：三维重建与几何视觉基础（3D Reconstruction and Geometric Vision） 理解三维世界是高级视觉系统的关键。本部分系统介绍了相机模型（针孔模型、畸变校正）、立体视觉的基本原理。详细讲解了对极几何（Epipolar Geometry）的核心概念，如基础矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的求解与几何约束。内容涵盖了双目视觉中的视差图生成、立体匹配的能量函数优化方法（如置信度传播算法），以及多视图几何在三维重建中的应用框架。 第五部分：深度学习在视觉任务中的应用（Deep Learning in Vision Tasks） 本部分是本书的前沿核心，系统介绍了卷积神经网络（CNN）如何彻底改变了图像分析领域。内容从基础的卷积操作、池化层、激活函数开始，深入讲解了经典网络架构（如AlexNet, VGG, ResNet）的设计思想和优化策略。随后，本书将重点放在了三大核心应用场景： 1. 深度图像分类与识别： 探讨了迁移学习、数据增强与模型微调的实践。 2. 目标检测： 全面对比了基于区域的（R-CNN系列）和单阶段（YOLO系列、SSD）检测器的原理、性能权衡及最新迭代。 3. 语义与实例分割： 详细分析了FCN、U-Net、Mask R-CNN等在像素级理解中的机制。 第六部分：高级应用与系统集成（Advanced Applications and System Integration） 最后一部分将理论与工程实践相结合。内容包括：视频处理中的运动估计、光流法（Horn-Schunck, Lucas-Kanade）的原理与实现；图像去噪、超分辨率（Super-Resolution）的深度学习方法；以及在特定领域（如工业检测、医学影像分割）中的系统化解决方案案例。本书提供了贯穿始终的Matlab/Python（PyTorch/TensorFlow）代码示例和数据集说明，确保读者能够将理论快速转化为实际工作。 本书特色 理论与实践的完美融合： 既有扎实的数学推导，也有易于理解的算法流程图和实现细节。 覆盖广度与深度兼顾： 从经典的滤波与形态学到最新的Transformer模型在视觉中的应用，构建了全面的知识体系。 聚焦核心挑战： 重点剖析了特征提取的稳定性和深度学习模型的泛化能力等当前研究热点。 结论 《数字图像分析与计算机视觉：从基础到前沿应用》致力于成为一本权威的参考书，引导读者深入理解图像信息的本质，掌握从像素到智能认知的全过程。通过系统学习本书内容，读者将具备独立分析和设计复杂视觉系统的能力。 ---
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