Complete Signal Representation With Multiscale Edges pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:General Books LLC

作者:Stephane Mallat

出品人:

页数:52

译者:

出版时间:2010-1-19

价格:USD 20.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781153576901

丛书系列:

图书标签:

• processing
• image
• 信号处理
• 多尺度分析
• 边缘检测
• 图像处理
• 表示学习
• 计算机视觉
• 小波变换
• 特征提取
• 模式识别
• 数据分析

《图像信息多尺度边缘表达方法研究》 本书深入探讨了图像信息在多尺度空间中如何进行有效表达，尤其侧重于边缘信息的提取、分析与应用。图像的边缘是其最重要的结构特征之一，蕴含着丰富的语义信息，对图像理解、目标识别、场景分析等下游任务至关重要。然而，自然图像中的边缘并非单一尺度下的概念，它们可能在细微的纹理细节中显现，也可能在宏观的轮廓边界上呈现。如何在不同尺度下捕捉并有效地表达这些多尺度的边缘信息，一直是图像处理和计算机视觉领域的研究热点。 本书首先系统梳理了图像边缘检测的经典理论与最新进展。从早期基于梯度算子的方法，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，到高斯差分（LoG）和Canny等经典边缘检测算法，本书对其原理、优缺点进行了详尽的阐述。在此基础上，本书着重介绍了如何将多尺度思想融入边缘检测过程。通过构建尺度空间，例如高斯尺度空间，并分析图像在不同尺度下的梯度信息，可以有效地捕捉到不同粗细程度的边缘。书中将详细介绍多尺度边缘检测的理论基础，包括尺度空间的构建原理、尺度参数的选择策略，以及如何通过尺度空间中的局部极值点来定位边缘。 随后，本书深入探讨了多尺度边缘信息的表示方法。传统的边缘表示通常是二值的，即像素点要么是边缘，要么不是。然而，这种离散的表示方式在很多情况下无法充分捕捉边缘的连续性、方向性以及强度信息。因此，本书将重点介绍更加精细化的边缘表示技术。这包括： 方向性边缘表示： 引入梯度方向和主方向等概念，用向量来表示边缘的局部方向信息，这对于理解物体边界的连续性和形状至关重要。 强度与置信度表示： 除了二值信息，还可以用连续的数值来表示边缘的强度（即梯度的大小）和置信度（即该像素点为边缘的可能性）。这有助于区分强边缘和弱边缘，并对边缘进行排序和筛选。 局部特征描述子： 探索如何将多尺度的边缘信息编码到局部特征描述子中。例如，可以利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）等描述子，它在不同尺度下对边缘方向进行统计，能够鲁棒地表达局部形状信息。本书将探讨如何设计或改进这些描述子，以更好地适应多尺度边缘表达的需求。 结构化边缘表示： 介绍一些将边缘信息结构化的方法，例如将连续的边缘段视为曲线，并对其进行参数化表示。这有助于保留边缘的整体连贯性，对于后续的曲线匹配、形状分析等任务具有重要意义。 本书还将重点关注多尺度边缘信息在不同应用场景中的实现与优化。例如： 图像分割： 如何利用多尺度边缘信息来指导图像分割过程，提高分割的精度和鲁棒性，特别是在处理具有复杂纹理和模糊边界的图像时。 目标识别与检测： 阐述多尺度边缘特征如何增强目标识别和检测的性能，例如通过融合不同尺度下的边缘信息来捕捉多尺度的物体轮廓，提高对不同大小目标的检测能力。 图像复原与增强： 探讨如何利用边缘信息来指导图像复原算法，例如在去噪或超分辨率过程中，通过保留边缘的锐度来提升图像质量。 三维重建与计算机视觉： 简要提及多尺度边缘在三维重建、立体视觉等领域的作用，例如利用边缘匹配来估计深度信息。 此外，本书还将讨论如何利用先进的机器学习和深度学习技术来学习和优化多尺度边缘的表示。例如，卷积神经网络（CNN）在图像特征提取方面表现出色，本书将探讨如何设计或调整CNN的结构，使其能够有效地捕捉和利用多尺度的边缘信息。这可能包括使用多分辨率的卷积核、特征融合层，或者专门设计用于边缘提取的网络模块。 本书的另一重要特色在于对计算效率的考量。在实际应用中，高效地计算和存储多尺度边缘信息至关重要。因此，本书将对各种算法的计算复杂度进行分析，并介绍一些优化策略，例如使用滤波器组、并行计算等方法来加速边缘信息的提取和处理过程。 本书的目标读者包括图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习等领域的科研人员、研究生以及对图像分析技术感兴趣的工程师。通过阅读本书，读者将能够深入理解图像信息的内在结构，掌握多尺度边缘表达的核心技术，并能够将其应用于各类图像分析和处理任务中。本书强调理论与实践相结合，提供丰富的案例分析和算法实现细节，以期帮助读者在相关研究和工程应用中取得突破。

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我还以为Mallat出新书了 Product Description Publisher: New York: Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University Publication date: 1989 Notes: This is an OCR reprint. There may be numerous typos or missing text. There are no illustrations or...

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我对这本书的期望是，它能为信号处理领域带来一些新的范式转变，尤其是在处理那些具有多尺度、多分辨率特征的复杂物理现象时。我原本期待书中能深入探讨诸如稀疏表示理论在新型传感器数据融合中的前沿应用，或者引入一些关于拓扑数据分析在信号特征提取中的潜在价值。然而，这本书给我的感觉是，它似乎停留在上一个十年的技术巅峰之上，对近年来信号分析领域爆炸性增长的深度学习模型如何与传统的尺度分析方法进行有效融合，几乎没有涉及。当我们今天的研究已经普遍使用神经网络来自动学习最优的特征提取器时，这本书仍然坚持用大量的篇幅来论证传统的、手动设计的基函数（如特定的小波基）的优越性，这使得其整体视角显得有些脱节。在我看来，真正的“完整信号表示”必须包含对现代数据驱动模型的吸收和整合，否则，它只能算是一个对经典理论的详尽总结，而不是对未来趋势的有力展望。因此，对于寻求站在当前技术前沿的读者而言，这本书提供的价值非常有限。

评分☆☆☆☆☆

从一个侧重于计算效率和算法实现的工程师的角度来看，这本书在理论推导上花费了过多的笔墨，而对算法的实际运行性能分析则明显不足。我关注的重点是如何在资源受限的平台上快速、准确地实现信号的鲁棒表示。书中花了大量篇幅来证明一些定理和推论的数学严谨性，这固然重要，但对于实际应用而言，读者更关心的是：这个方法在不同采样率下性能如何变化？它的计算复杂度是多少？是否有现成的、经过优化的代码库可以参考？遗憾的是，这些关键信息几乎没有出现。例如，在讨论某些基于窗口的边缘检测方法时，作者仅仅给出了公式，却完全没有提及如何选择最优的窗口大小来平衡频率分辨率和空间分辨率之间的矛盾，更没有提供任何关于快速迭代或并行计算的优化策略。这种理论“饱满”而实践“干瘪”的特点，使得这本书更像是一部数学基础教材，而非一本面向先进信号处理应用的参考指南。对于那些希望快速将理论转化为可部署解决方案的读者来说，这本书带来的挫败感可能远大于收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色调搭配着流动的线条，隐约透出一种探索未知信号领域的神秘感。我本来是抱着极大的期待来阅读的，希望能从中找到一些关于现代通信系统信号处理的独到见解，特别是那些前沿的、跨学科的应用方法。然而，阅读过程中，我发现书中的重点似乎过于集中在一些基础概念的重复阐述上，对于我期待的“多尺度边缘”这种更具高级感和实用性的主题，涉及得相对肤浅。比如，在处理复杂背景下的目标检测时，我希望看到更多关于如何利用多尺度信息来区分噪声和真实信号的实例分析，或者介绍一些更现代的机器学习算法与信号表示的结合点。书中花了大量的篇幅来解释傅里叶变换和一些经典滤波器的原理，这对于初学者固然有益，但对于有一定基础的研究人员来说，感觉像是在重温教科书的内容，缺乏突破性的思维火花和令人耳目一新的视角。我尤其感到失望的是，在关于非线性信号分析的部分，作者只是点到为止，没有深入探讨诸如小波包分解或经验模态分解在实际复杂信号去噪中的具体优势和局限性，这使得整本书的深度显得有些不足，难以满足我寻求解决实际工程难题的迫切需求。

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这本书的作者在文字组织上展现出一种学者特有的严谨性，语言精确，术语使用规范，这在学术写作中是值得肯定的品质。但从读者的角度，这种过度追求形式上的精确性，有时却牺牲了必要的教学性和启发性。特别是对于那些试图通过这本书来理解“多尺度边缘”这一抽象概念的初学者，书中常常采用一种非常抽象的数学语言来描述原本可以形象化的物理意义。例如，关于边缘响应的平移不变性问题，作者的论述非常晦涩，需要读者反复揣摩才能领悟其真正的含义，这极大地拖慢了学习的节奏。我希望看到更多的类比、更多的直观图示来解释这些复杂概念，而不是仅仅依赖于密集的数学符号和公式推导。优秀的教材应该是一个知识的引路人，它不仅要准确地陈述事实，更重要的是要有效地激发读者的学习热情和理解能力。在这方面，这本书的表现远不如预期，它更像是一份写给同行审阅的、注重形式逻辑大于沟通效率的学术报告集，对于广大学生的学习体验来说，无疑是一大遗憾。

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这本书的排版和装帧质量确实无可挑剔，纸张的手感和印刷的清晰度都达到了专业学术书籍的水准，这让人在阅读时感到一种舒适和尊重。然而，内容的逻辑连贯性却是我在阅读体验中感到困惑的主要部分。章节之间的跳转显得有些生硬，仿佛是从不同的研讨会论文中拼凑而成，缺乏一个统一、流畅的叙事主线来引导读者逐步深入“多尺度边缘”的核心思想。比如，某一章节还在热烈讨论图像处理中的边缘增强技术，下一章却突然转向了生物医学信号的时间序列分析，两者之间的桥梁搭建得不够充分，使得读者很难建立起一个宏观的知识框架。我本期望作者能够构建一个从基础数学工具到高级应用范式的清晰路径图，让读者能够理解不同尺度分析工具是如何协同作用以捕捉信号的精细结构的。此外，书中引用的案例往往过于理想化，缺乏对真实世界中数据稀疏性、测量误差以及环境噪声干扰的充分讨论。对于一个声称关注“完整信号表示”的著作，对信号的鲁棒性表示方法的探讨应该占据更核心的位置，而不是被放在附录的角落里草草提及。这种结构上的失衡，极大地削弱了这本书的实用价值和指导意义。

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