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出版者:

作者:

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2010-1

价格:29.00元

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isbn号码:9787121096822

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体技术
• 多媒体原理
• 多媒体应用
• 图像处理
• 音频处理
• 视频处理
• 动画制作
• 虚拟现实
• 增强现实
• 计算机图形学

《数字图像处理与分析》 本书深入浅出地介绍了数字图像处理和分析的核心概念、算法与应用。从图像的基础表示（如像素、颜色空间、灰度变换）出发，循序渐进地讲解了图像增强、图像复原、图像分割、特征提取等关键技术。 在图像增强部分，我们将探讨各种空域和频域的滤波方法，如平滑滤波（高斯滤波、中值滤波）、锐化滤波（Sobel算子、Laplacian算子）以及直方图均衡化等，旨在提升图像的视觉质量，去除噪声，突出感兴趣的区域。 图像复原则侧重于解决由成像过程中的退化（如模糊、噪声、几何畸变）引起的图像质量下降问题。本书将介绍逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等经典复原技术，并探讨盲复原等更复杂的场景。 图像分割是理解图像内容的基础，我们将详细阐述基于阈值的方法、边缘检测方法（Canny算子、Roberts算子）、区域生长法以及图割等先进的分割技术。这些方法能将图像划分为具有特定属性的互不重叠的区域，为后续的分析奠定基础。 特征提取是识别和理解图像的关键步骤。本书将涵盖点特征（角点检测）、线特征（Hough变换）、区域特征（纹理描述、形状描述）以及更复杂的全局特征（如SIFT、SURF等局部不变特征）的提取方法，并介绍它们在图像匹配、目标识别等方面的应用。 此外，本书还专门开辟章节介绍图像分析的实际应用，包括但不限于医学图像分析（如细胞计数、病灶识别）、遥感图像分析（如地物分类、变化检测）、人脸识别、物体跟踪以及图像检索等。通过案例分析，读者可以深刻理解理论知识在解决实际问题中的价值。 本书的理论讲解严谨，配以丰富的算法伪代码和直观的图示，便于读者理解。同时，书中提供了大量结合实际数据的练习题和项目案例，鼓励读者动手实践，将所学知识转化为解决实际问题的能力。适合计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、地理信息科学等相关专业的学生、研究人员以及对数字图像处理技术感兴趣的工程师和开发者阅读。掌握本书内容，将为深入学习计算机视觉、模式识别、机器学习等前沿领域打下坚实的基础。 《机器学习理论与实践》 本书旨在系统地介绍机器学习的理论基础、核心算法以及实际应用。从最基本的概念入手，如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，为读者构建完整的机器学习知识体系。 在监督学习部分，我们将深入探讨回归与分类问题。对于回归，我们将详细讲解线性回归、多项式回归，并介绍岭回归和Lasso回归等正则化方法。对于分类，我们将覆盖逻辑回归、支持向量机（SVM）的原理与核方法，以及决策树、随机森林和梯度提升树（如XGBoost）等集成学习方法。这些算法在预测数值、识别类别等任务中表现出色。 无监督学习是发掘数据内在结构的重要手段。本书将重点介绍聚类算法，包括K-Means、DBSCAN以及层次聚类等，用于将相似的数据点分组。此外，我们还将讲解降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，它们能够有效地减少数据维度，便于可视化和后续处理。 书中还包含了对模型评估与选择的深入讨论。读者将学习如何使用交叉验证、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC等指标来全面评估模型的性能，并掌握模型过拟合与欠拟合的诊断与处理方法，以及正则化、早停等技术。 为了更好地连接理论与实践，本书将详细介绍深度学习的基础知识，包括神经网络的构建、激活函数、反向传播算法等。重点会放在卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的应用，以及循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理（如自然语言处理）中的能力。 在实践层面，本书将指导读者如何使用主流的机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）来构建和训练模型。通过丰富的代码示例和实际数据集，读者可以亲手实现各种算法，体验从数据预处理、特征工程到模型部署的全过程。 此外，本书还探讨了一些进阶主题，如生成模型（如GANs）的基本原理、迁移学习的应用场景以及模型解释性（Explainable AI）的重要性。 本书内容逻辑清晰，理论讲解严谨，同时注重算法的实现细节和代码演示，旨在帮助读者不仅理解“为什么”，更能掌握“怎么做”。适合计算机科学、统计学、数学、数据科学以及相关领域的学生、研究人员和工程师阅读。通过学习本书，读者将能够独立解决各种复杂的机器学习问题，并为进一步探索人工智能的更广阔领域奠定坚实的基础。

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