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倪林 著

图书标签:

• 小波变换
• 图像处理
• 信号处理
• 图像分析
• 数字图像
• 数学方法
• 算法
• 工程应用
• 模式识别
• 计算机视觉

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312027338

版次：1

商品编码：10339672

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-06-01

用纸：胶版纸

页数：205

内容简介

本书的内容分为基础理论、演进发展和典型应用三个部分。其中在基础理论部分，通过分析F0urier变换和Gabor变换的特点，说明小波变换的起源和发展，给出连续和离散小波变换的定义，介绍多分辨率分析的概念以及小波变换的快速算法；给出正交小波基、紧支集正交小波基和双正交小波基的构造方法。在演进发展部分，分别介绍小波包、第二代小波变换、多小波变换、球面小波和多尺度几何分析等理论和方法。在典型应用部分，给出基于小波变换的图像压缩方法，包括高效的小波图像压缩算法，另外，介绍基于小波变换的数字水印、指纹处理识别等典型应用。
本书适合高年级本科生、研究生、教师和相关科研人员阅读使用。

目录

前言
常用数学符号
第1篇 基础理论
第1章 从Fourier变换到小波变换
1.1 Fourier变换及其特点
1.2 短时Fourier变换及其特点
1.3 Heisenberg测不准原理
1.4 小波框架理论
1.4.1 框架的泛函理论基础
1.4.2 框架的定义
1.4.3 小波框架
1.5 小波变换和STFT的比较分析
1.5.1 变换核在时域和频域的特性比较
1.5.2 状态空间特性分析
第2章 小波变换及多分辨率分析
2.1 小波变换
2.2 连续小波变换
2.3 离散小波变换
2.4 二维小波变换
2.5 多分辨率分析
2.6 离散快速正交小波变换——Mallat算法
第3章 小波基的构造
3.1 正交小波基的构造
3.1.1 双尺度差分方程
3.1.2 正交小波基的构造
3.2 紧支集正交小波基的构造
3.2.1 由双尺度差分方程得到尺度函数的方法
3.2.2 紧支正交小波的构造方法
3.3 双正交小波基的构造
3.4 基于局部正弦和余弦基的光滑小波构造方法
第1篇参考文献
第2篇 演进发展
第4章 小波包
4.1 小波包分解
4.1.1 小波包的定义
4.1.2 小波包的性质
4.1.3 小波包正交分解
4.1.4 小波包算法
4.2 代价函数
第5章 第二代小波变换
5.1 Harr小波
5.2 基于提升方案的小波变换
5.2.1 提升小波变换概述
5.2.2 提升小波变换
5.2.3 提升小波逆变换
5.2.4 提升小波变换举例
5.2.5 提升算法
5.3 线性小波变换
第6章 多小波
6.1 多小波基本理论
6.1.1 多小波的多分辨分析
6.1.2 多小波的性质
6.1.3 多小波的分解与重构
6.2 多小波的构造
6.2.1 GHM多小波的构造
6.2.2 Chui多小波的构造
6.2.3 Hermite三次B样条多小波的构造
6.3 多小波的应用
第7章 复小波
7.1 复小波和滤波器组
7.2 对称复小波的条件
7.3 几种复小波
第8章 球面小波
8.1 球面小波多分辨分析理论
8.2 球面上的小波
8.2.1 球面上的逼近算子
8.2.2 球面上的小波
8.3 球面小波算法及实现
8.3.1 直接算法
8.3.2 半快速算法
8.3.3 快速方向性算法
8.4 球面小波的应用
第9章 多尺度几何分析
9.1 多尺度边缘检测介绍
9.1.1 边缘的定义
9.1.2 不连续点
9.2 Curvelet变换
9.3 分析和总结
第2篇参考文献
第3篇 典型应用
第10章 指纹与小波
10.1 指纹
10.2 小波变换
10.3 用小波变换进行指纹识别
10.4 指纹技术
第11章 小波域的数字水印
11.1 什么是水印
11.2 数字水印的难点
11.3 当前的数字水印方法
11.3.1 DCT域水印
11.3.2 DWT域水印
11.4 小波域内的数字水印
11.4.1 Delware大学提出的方法
11.4.2 Toronto大学提出的方法
11.4.3 WaveMark
第12章 小波去噪
12.1 传统去噪与小波去噪
12.2 小波去噪
12.2.1 小波去噪原理
12.2.2 阈值化方法
12.2.3 常用阈值
12.3 比例萎缩去噪方法
12.4 相关法去噪
第13章 压缩技术
13.1 研究课题的意义
13.2 二维离散小波变换
13.2.1 二维小波的构造
13.2.2 二维小波变换的实现
13.2.3 二维图像小波变换的分解和重构
13.3 小波变换编码
13.3.1 图像编码简介
13.3.2 嵌入式零树小波编码算法（EZW）
13.3.3 EZW解码
13.3.3 多级树集合分裂算法（SPIHT）
第3篇参考文献
附录1 数学知识补充
附录2 小波分析工具箱函数

前言/序言

图像分析与视觉计算前沿进展 作者： [此处可填写作者群] 出版社： [此处可填写出版社名称] 出版日期： [此处可填写出版年份] --- 内容简介 本书聚焦于当代图像分析、计算机视觉和数字信号处理领域中一系列高度活跃且具有前瞻性的研究方向。它并非对某一特定数学工具（如傅里叶或小波分析）的系统性介绍，而是旨在整合多种跨学科理论与先进计算方法，以应对复杂视觉任务中的核心挑战。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的图像表示理论到尖端的深度学习驱动的视觉模型，力求为专业研究人员、高年级研究生及资深工程师提供一个全面、深入且富有洞察力的参考资料。 第一部分：高级图像表示与几何基础 本部分首先探讨了传统基于像素网格的局限性，转而深入研究更高效、更具语义意义的图像表征形式。 第一章：多尺度几何分析的拓扑视角 本章超越了传统的尺度分解框架，引入了代数拓扑学（Algebraic Topology）和持久同调（Persistent Homology）的概念，用以刻画图像数据集中固有的“洞”和“连通性”。重点讨论了如何利用拓扑特征来描述纹理的复杂结构和形状的内在几何性质，特别是在处理噪声和稀疏数据时，拓扑不变性如何提供鲁棒的描述子。内容详述了从点云数据到高维特征空间的拓扑特征提取流程，并探讨了其在图像检索和形状分析中的应用潜力。 第二章：图信号处理在图像中的应用 随着数据结构的复杂化，将图像视为离散的图结构已成为主流趋势。本章详细阐述了图信号处理（Graph Signal Processing, GSP）的基本原理，包括图拉普拉斯算子的构建、图傅里叶基的定义以及图卷积的概念。重点分析了如何根据图像内容（如分割边界或关键点）自适应地构建最优的图结构，并讨论了在图域内进行滤波、降噪和特征提取的有效性。特别关注了谱域方法在处理非均匀采样和不规则数据分布时的优势。 第三章：流形学习与非线性降维 本章探讨了如何在高维特征空间中发现低维的、具有内在几何意义的结构。详细对比了 Isomap、LLE（局部线性嵌入）和 Hessian LLE 等经典算法的原理、优缺点及适用场景。书中重点分析了图像特征（如 SIFT 描述符或深度特征）嵌入到黎曼流形上的必要性，并展示了如何在流形上进行有效的插值、轨迹重建和分类任务。 第二部分：基于深度学习的视觉模型 本部分集中探讨了当前驱动计算机视觉领域进步的深度学习架构和训练范式，重点关注其在底层视觉任务中的创新应用。 第四章：生成模型的演进与控制 本章深入探讨了当前主流的生成模型，包括变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）的高级变体、生成对抗网络（GANs）的最新结构（如 StyleGAN 的模块化设计），以及扩散模型（Diffusion Models）的内在机制。核心内容在于如何实现对生成结果的细粒度控制，例如通过语义先验、潜在空间解耦或条件输入来精确控制生成图像的内容、风格和结构。 第五章：自监督学习与跨模态表征 在缺乏大规模标注数据集的背景下，自监督学习成为获取通用视觉特征的关键。本章系统梳理了基于对比学习（Contrastive Learning，如 MoCo 和 SimCLR 框架）和基于生成/预测任务（如掩码图像建模 MAE）的无监督预训练方法。同时，本章深入分析了跨模态学习，特别是如何通过文本-图像对齐（如 CLIP 的结构）来学习出既能进行视觉识别又能理解自然语言描述的统一表征空间。 第六章：高效模型设计与硬件感知优化 本章关注模型在实际部署中的性能瓶颈和优化策略。内容涵盖了轻量化网络设计原则（如深度可分离卷积、注意力机制的有效嵌入），以及模型压缩技术，包括知识蒸馏、权重剪枝和低比特量化。此外，本章还探讨了如何根据特定硬件（GPU、NPU 或边缘设备）的并行架构特点，对模型结构进行微调以最大化吞吐量和能效比。 第三部分：高阶视觉任务与应用前沿 本部分将前述的理论和模型应用于具体的、高难度的视觉任务中，探索前沿研究方向。 第七章：高分辨率图像的语义分割与边界感知 本章讨论了在保持高空间分辨率细节的同时，实现像素级语义理解的挑战。内容包括如何设计有效的上下文聚合模块（如金字塔池化和多尺度融合网络），以及如何引入专门的损失函数或辅助网络来增强对精确物体边界的捕捉能力。重点分析了如何结合几何约束和语义信息来解决遮挡和细粒度区域的分割难题。 第八章：动态场景理解与时空建模 本章聚焦于处理视频和三维动态场景。内容涵盖了光流估计的深度学习方法、动作识别中的时序建模（如 3D 卷积和 Transformer 架构的应用）。特别关注了事件相机（Event Cameras）数据的处理方法，这类数据具有极高的时域分辨率，需要全新的模型范式来捕捉其稀疏且异步的特性。 第九章：可解释性、鲁棒性与因果推理 本章探讨了构建可信赖 AI 系统的关键要素。在可解释性方面，书中对比了梯度类（Grad-CAM）和反事实解释方法的优劣，旨在揭示模型决策的依据。在鲁棒性方面，分析了对抗性攻击的原理，并介绍了防御策略，如对抗性训练和输入空间正则化。最后，引入了因果推断的概念，探索如何从关联性学习转向真正的因果理解，以提高模型面对分布外（Out-of-Distribution）数据的泛化能力。 --- 本书特色： 跨学科融合： 整合了拓扑学、图论、微分几何与最先进的深度学习技术。 聚焦前沿： 避免重复基础知识，直接切入当前研究热点和待解决的难题。 实践导向： 理论推导与实际模型结构设计相结合，强调算法的工程实现和性能优化。 深度分析： 对主流模型的内部机制进行剖析，而非停留在表面应用介绍。 本书是计算机视觉、模式识别、信号处理和相关工程领域专业人士进阶学习和创新研究的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构安排得非常巧妙，整体上给人一种“欲罢不能”的感觉。开篇的导论部分，就为读者勾勒出了图像处理的宏大图景，并点明了小波变换的核心地位，一下子就抓住了我的眼球。随后，每个章节的衔接都非常自然，从基础概念到进阶应用，层层递进，仿佛一条清晰的脉络，将所有知识点有机地串联起来。我特别喜欢书中对不同章节内容的呼应和关联处理，有时一个章节提出的概念，会在后续章节中得到更深入的阐述和应用，这种“前后呼应”的设计，让整个知识体系更加牢固。读完一章，我总能期待下一章会带来什么新的惊喜，这种阅读的连贯性和节奏感，让我在不知不觉中就投入了进去，忘记了时间的流逝。对于一个想要系统学习图像处理技术的读者来说，这本书的章节安排无疑是极具参考价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是深得我心！封面选择了沉稳的深蓝色调，搭配抽象的波纹图案，瞬间就营造出一种科技感与艺术感并存的氛围，让人一眼就能感受到它蕴含的深邃知识。打开内页，纸张的触感也非常舒适，不是那种光滑得反光，也不是粗糙得掉渣，而是恰到好处的哑光质感，即便长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。印刷的字体清晰且大小适中，排版也非常规整，段落之间的间距处理得恰到好处，使得阅读体验更加流畅。我尤其喜欢书中插图的处理方式，那些示意图和公式的排版都非常清晰明了，即使是比较复杂的概念，通过图示也能更容易理解。装订的工艺也很扎实，翻阅起来不会有松散的感觉，感觉是一本可以伴随我很久的书。总而言之，这本书从拿到手的第一刻起，就给我一种高质量的专业书籍的感觉，这种细节上的用心，无疑为即将开始的学习之旅增添了一份期待和愉悦。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不应该仅仅是知识的堆砌，更应该展现出作者独特的思考和见解。这本书恰恰做到了这一点。在讲解一些经典算法的同时，作者并没有墨守成规，而是结合了最新的研究成果和自己的实践经验，提出了许多独到的观点和改进方法。例如，在讨论图像压缩时，他不仅介绍了传统的压缩算法，还详细分析了基于深度学习的压缩技术，并对其未来发展趋势进行了展望。这种前瞻性的视角，让我看到了该领域的无限可能。书中的一些“思考题”和“延伸阅读”部分，更是激发了我进一步探索的兴趣。它不仅仅是告诉你“是什么”，更是在引导你思考“为什么”和“还能怎样”。这种启发式的教学方式，让我在学习过程中受益匪浅，也让我对图像处理这一领域产生了更浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践指导部分做得非常出色，让我这个理论学习者也跃跃欲试。书中不仅提供了详细的算法讲解，还附带了大量的代码示例和操作指导。这些代码使用了当前主流的编程语言和库，上手非常容易。我按照书中的步骤，一步步地复现了书中的一些经典算法，比如边缘检测、图像去噪等。在实际操作过程中，我遇到了不少问题，但书中提供的调试技巧和常见问题解答，都给了我很大的帮助。更重要的是，这本书鼓励读者去思考和尝试，而不是被动地接受。它会引导你去修改参数，观察结果的变化，从而加深对算法的理解。这种“做中学”的方式，让我感觉自己不仅仅是在阅读一本书，更像是在完成一个项目，充满了成就感。通过这些实践，我不仅巩固了理论知识，还学会了如何将这些理论应用到实际的图像处理任务中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容简直是为我量身定制的！我一直对图像处理领域的技术原理很感兴趣，但又苦于没有系统性的学习资料，特别是那些关于底层算法的讲解，总是觉得云里雾里。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它从最基础的概念讲起，循序渐进地深入到各种复杂的算法模型，逻辑非常清晰。作者在讲解过程中，并没有直接抛出晦涩难懂的数学公式，而是先用通俗易懂的语言解释核心思想，再辅以清晰的图示和实际的应用案例。我特别欣赏的是，书中对于不同算法之间的比较和联系也做了深入的分析，这让我能够更全面地理解它们各自的优缺点以及适用场景。读完一部分，我感觉自己对图像处理的认识一下子提升了好几个层次，不再是停留在表面，而是能够触及到更深层次的原理。这种循序渐进、深入浅出的讲解方式，对于我这样的初学者来说，简直是福音。

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很好，还会继续购买。

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活动买的，书质量没有问题，信赖京东！

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该说明的地方不说明，不该说明的地方乱说，看了5页的感觉

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京东值得信赖，支持！！！！！！！！！

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书的质量挺好的，内容档次分的也不错，有侧重于理论的部分，有侧重于应用部分的。京东快递的服务态度也挺好的

评分☆☆☆☆☆

活动买的，书质量没有问题，信赖京东！

评分☆☆☆☆☆

物流很好，商品也很好，以后就是京东了

评分☆☆☆☆☆

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