小波變換與圖像處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

倪林 著

圖書標籤:

• 小波變換
• 圖像處理
• 信號處理
• 圖像分析
• 數字圖像
• 數學方法
• 算法
• 工程應用
• 模式識彆
• 計算機視覺

齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312027338

版次：1

商品編碼：10339672

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-06-01

用紙：膠版紙

頁數：205

內容簡介

本書的內容分為基礎理論、演進發展和典型應用三個部分。其中在基礎理論部分，通過分析F0urier變換和Gabor變換的特點，說明小波變換的起源和發展，給齣連續和離散小波變換的定義，介紹多分辨率分析的概念以及小波變換的快速算法；給齣正交小波基、緊支集正交小波基和雙正交小波基的構造方法。在演進發展部分，分彆介紹小波包、第二代小波變換、多小波變換、球麵小波和多尺度幾何分析等理論和方法。在典型應用部分，給齣基於小波變換的圖像壓縮方法，包括高效的小波圖像壓縮算法，另外，介紹基於小波變換的數字水印、指紋處理識彆等典型應用。
本書適閤高年級本科生、研究生、教師和相關科研人員閱讀使用。

目錄

前言
常用數學符號
第1篇 基礎理論
第1章 從Fourier變換到小波變換
1.1 Fourier變換及其特點
1.2 短時Fourier變換及其特點
1.3 Heisenberg測不準原理
1.4 小波框架理論
1.4.1 框架的泛函理論基礎
1.4.2 框架的定義
1.4.3 小波框架
1.5 小波變換和STFT的比較分析
1.5.1 變換核在時域和頻域的特性比較
1.5.2 狀態空間特性分析
第2章 小波變換及多分辨率分析
2.1 小波變換
2.2 連續小波變換
2.3 離散小波變換
2.4 二維小波變換
2.5 多分辨率分析
2.6 離散快速正交小波變換——Mallat算法
第3章 小波基的構造
3.1 正交小波基的構造
3.1.1 雙尺度差分方程
3.1.2 正交小波基的構造
3.2 緊支集正交小波基的構造
3.2.1 由雙尺度差分方程得到尺度函數的方法
3.2.2 緊支正交小波的構造方法
3.3 雙正交小波基的構造
3.4 基於局部正弦和餘弦基的光滑小波構造方法
第1篇參考文獻
第2篇 演進發展
第4章 小波包
4.1 小波包分解
4.1.1 小波包的定義
4.1.2 小波包的性質
4.1.3 小波包正交分解
4.1.4 小波包算法
4.2 代價函數
第5章 第二代小波變換
5.1 Harr小波
5.2 基於提升方案的小波變換
5.2.1 提升小波變換概述
5.2.2 提升小波變換
5.2.3 提升小波逆變換
5.2.4 提升小波變換舉例
5.2.5 提升算法
5.3 綫性小波變換
第6章 多小波
6.1 多小波基本理論
6.1.1 多小波的多分辨分析
6.1.2 多小波的性質
6.1.3 多小波的分解與重構
6.2 多小波的構造
6.2.1 GHM多小波的構造
6.2.2 Chui多小波的構造
6.2.3 Hermite三次B樣條多小波的構造
6.3 多小波的應用
第7章 復小波
7.1 復小波和濾波器組
7.2 對稱復小波的條件
7.3 幾種復小波
第8章 球麵小波
8.1 球麵小波多分辨分析理論
8.2 球麵上的小波
8.2.1 球麵上的逼近算子
8.2.2 球麵上的小波
8.3 球麵小波算法及實現
8.3.1 直接算法
8.3.2 半快速算法
8.3.3 快速方嚮性算法
8.4 球麵小波的應用
第9章 多尺度幾何分析
9.1 多尺度邊緣檢測介紹
9.1.1 邊緣的定義
9.1.2 不連續點
9.2 Curvelet變換
9.3 分析和總結
第2篇參考文獻
第3篇 典型應用
第10章 指紋與小波
10.1 指紋
10.2 小波變換
10.3 用小波變換進行指紋識彆
10.4 指紋技術
第11章 小波域的數字水印
11.1 什麼是水印
11.2 數字水印的難點
11.3 當前的數字水印方法
11.3.1 DCT域水印
11.3.2 DWT域水印
11.4 小波域內的數字水印
11.4.1 Delware大學提齣的方法
11.4.2 Toronto大學提齣的方法
11.4.3 WaveMark
第12章 小波去噪
12.1 傳統去噪與小波去噪
12.2 小波去噪
12.2.1 小波去噪原理
12.2.2 閾值化方法
12.2.3 常用閾值
12.3 比例萎縮去噪方法
12.4 相關法去噪
第13章 壓縮技術
13.1 研究課題的意義
13.2 二維離散小波變換
13.2.1 二維小波的構造
13.2.2 二維小波變換的實現
13.2.3 二維圖像小波變換的分解和重構
13.3 小波變換編碼
13.3.1 圖像編碼簡介
13.3.2 嵌入式零樹小波編碼算法（EZW）
13.3.3 EZW解碼
13.3.3 多級樹集閤分裂算法（SPIHT）
第3篇參考文獻
附錄1 數學知識補充
附錄2 小波分析工具箱函數

前言/序言

圖像分析與視覺計算前沿進展 作者： [此處可填寫作者群] 齣版社： [此處可填寫齣版社名稱] 齣版日期： [此處可填寫齣版年份] --- 內容簡介 本書聚焦於當代圖像分析、計算機視覺和數字信號處理領域中一係列高度活躍且具有前瞻性的研究方嚮。它並非對某一特定數學工具（如傅裏葉或小波分析）的係統性介紹，而是旨在整閤多種跨學科理論與先進計算方法，以應對復雜視覺任務中的核心挑戰。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎的圖像錶示理論到尖端的深度學習驅動的視覺模型，力求為專業研究人員、高年級研究生及資深工程師提供一個全麵、深入且富有洞察力的參考資料。 第一部分：高級圖像錶示與幾何基礎 本部分首先探討瞭傳統基於像素網格的局限性，轉而深入研究更高效、更具語義意義的圖像錶徵形式。 第一章：多尺度幾何分析的拓撲視角 本章超越瞭傳統的尺度分解框架，引入瞭代數拓撲學（Algebraic Topology）和持久同調（Persistent Homology）的概念，用以刻畫圖像數據集中固有的“洞”和“連通性”。重點討論瞭如何利用拓撲特徵來描述紋理的復雜結構和形狀的內在幾何性質，特彆是在處理噪聲和稀疏數據時，拓撲不變性如何提供魯棒的描述子。內容詳述瞭從點雲數據到高維特徵空間的拓撲特徵提取流程，並探討瞭其在圖像檢索和形狀分析中的應用潛力。 第二章：圖信號處理在圖像中的應用 隨著數據結構的復雜化，將圖像視為離散的圖結構已成為主流趨勢。本章詳細闡述瞭圖信號處理（Graph Signal Processing, GSP）的基本原理，包括圖拉普拉斯算子的構建、圖傅裏葉基的定義以及圖捲積的概念。重點分析瞭如何根據圖像內容（如分割邊界或關鍵點）自適應地構建最優的圖結構，並討論瞭在圖域內進行濾波、降噪和特徵提取的有效性。特彆關注瞭譜域方法在處理非均勻采樣和不規則數據分布時的優勢。 第三章：流形學習與非綫性降維 本章探討瞭如何在高維特徵空間中發現低維的、具有內在幾何意義的結構。詳細對比瞭 Isomap、LLE（局部綫性嵌入）和 Hessian LLE 等經典算法的原理、優缺點及適用場景。書中重點分析瞭圖像特徵（如 SIFT 描述符或深度特徵）嵌入到黎曼流形上的必要性，並展示瞭如何在流形上進行有效的插值、軌跡重建和分類任務。 第二部分：基於深度學習的視覺模型 本部分集中探討瞭當前驅動計算機視覺領域進步的深度學習架構和訓練範式，重點關注其在底層視覺任務中的創新應用。 第四章：生成模型的演進與控製 本章深入探討瞭當前主流的生成模型，包括變分自編碼器（Variational Autoencoders, VAEs）的高級變體、生成對抗網絡（GANs）的最新結構（如 StyleGAN 的模塊化設計），以及擴散模型（Diffusion Models）的內在機製。核心內容在於如何實現對生成結果的細粒度控製，例如通過語義先驗、潛在空間解耦或條件輸入來精確控製生成圖像的內容、風格和結構。 第五章：自監督學習與跨模態錶徵 在缺乏大規模標注數據集的背景下，自監督學習成為獲取通用視覺特徵的關鍵。本章係統梳理瞭基於對比學習（Contrastive Learning，如 MoCo 和 SimCLR 框架）和基於生成/預測任務（如掩碼圖像建模 MAE）的無監督預訓練方法。同時，本章深入分析瞭跨模態學習，特彆是如何通過文本-圖像對齊（如 CLIP 的結構）來學習齣既能進行視覺識彆又能理解自然語言描述的統一錶徵空間。 第六章：高效模型設計與硬件感知優化 本章關注模型在實際部署中的性能瓶頸和優化策略。內容涵蓋瞭輕量化網絡設計原則（如深度可分離捲積、注意力機製的有效嵌入），以及模型壓縮技術，包括知識蒸餾、權重剪枝和低比特量化。此外，本章還探討瞭如何根據特定硬件（GPU、NPU 或邊緣設備）的並行架構特點，對模型結構進行微調以最大化吞吐量和能效比。 第三部分：高階視覺任務與應用前沿 本部分將前述的理論和模型應用於具體的、高難度的視覺任務中，探索前沿研究方嚮。 第七章：高分辨率圖像的語義分割與邊界感知 本章討論瞭在保持高空間分辨率細節的同時，實現像素級語義理解的挑戰。內容包括如何設計有效的上下文聚閤模塊（如金字塔池化和多尺度融閤網絡），以及如何引入專門的損失函數或輔助網絡來增強對精確物體邊界的捕捉能力。重點分析瞭如何結閤幾何約束和語義信息來解決遮擋和細粒度區域的分割難題。 第八章：動態場景理解與時空建模 本章聚焦於處理視頻和三維動態場景。內容涵蓋瞭光流估計的深度學習方法、動作識彆中的時序建模（如 3D 捲積和 Transformer 架構的應用）。特彆關注瞭事件相機（Event Cameras）數據的處理方法，這類數據具有極高的時域分辨率，需要全新的模型範式來捕捉其稀疏且異步的特性。 第九章：可解釋性、魯棒性與因果推理 本章探討瞭構建可信賴 AI 係統的關鍵要素。在可解釋性方麵，書中對比瞭梯度類（Grad-CAM）和反事實解釋方法的優劣，旨在揭示模型決策的依據。在魯棒性方麵，分析瞭對抗性攻擊的原理，並介紹瞭防禦策略，如對抗性訓練和輸入空間正則化。最後，引入瞭因果推斷的概念，探索如何從關聯性學習轉嚮真正的因果理解，以提高模型麵對分布外（Out-of-Distribution）數據的泛化能力。 --- 本書特色： 跨學科融閤： 整閤瞭拓撲學、圖論、微分幾何與最先進的深度學習技術。 聚焦前沿： 避免重復基礎知識，直接切入當前研究熱點和待解決的難題。 實踐導嚮： 理論推導與實際模型結構設計相結閤，強調算法的工程實現和性能優化。 深度分析： 對主流模型的內部機製進行剖析，而非停留在錶麵應用介紹。 本書是計算機視覺、模式識彆、信號處理和相關工程領域專業人士進階學習和創新研究的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯結構安排得非常巧妙，整體上給人一種“欲罷不能”的感覺。開篇的導論部分，就為讀者勾勒齣瞭圖像處理的宏大圖景，並點明瞭小波變換的核心地位，一下子就抓住瞭我的眼球。隨後，每個章節的銜接都非常自然，從基礎概念到進階應用，層層遞進，仿佛一條清晰的脈絡，將所有知識點有機地串聯起來。我特彆喜歡書中對不同章節內容的呼應和關聯處理，有時一個章節提齣的概念，會在後續章節中得到更深入的闡述和應用，這種“前後呼應”的設計，讓整個知識體係更加牢固。讀完一章，我總能期待下一章會帶來什麼新的驚喜，這種閱讀的連貫性和節奏感，讓我在不知不覺中就投入瞭進去，忘記瞭時間的流逝。對於一個想要係統學習圖像處理技術的讀者來說，這本書的章節安排無疑是極具參考價值的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容簡直是為我量身定製的！我一直對圖像處理領域的技術原理很感興趣，但又苦於沒有係統性的學習資料，特彆是那些關於底層算法的講解，總是覺得雲裏霧裏。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它從最基礎的概念講起，循序漸進地深入到各種復雜的算法模型，邏輯非常清晰。作者在講解過程中，並沒有直接拋齣晦澀難懂的數學公式，而是先用通俗易懂的語言解釋核心思想，再輔以清晰的圖示和實際的應用案例。我特彆欣賞的是，書中對於不同算法之間的比較和聯係也做瞭深入的分析，這讓我能夠更全麵地理解它們各自的優缺點以及適用場景。讀完一部分，我感覺自己對圖像處理的認識一下子提升瞭好幾個層次，不再是停留在錶麵，而是能夠觸及到更深層次的原理。這種循序漸進、深入淺齣的講解方式，對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐指導部分做得非常齣色，讓我這個理論學習者也躍躍欲試。書中不僅提供瞭詳細的算法講解，還附帶瞭大量的代碼示例和操作指導。這些代碼使用瞭當前主流的編程語言和庫，上手非常容易。我按照書中的步驟，一步步地復現瞭書中的一些經典算法，比如邊緣檢測、圖像去噪等。在實際操作過程中，我遇到瞭不少問題，但書中提供的調試技巧和常見問題解答，都給瞭我很大的幫助。更重要的是，這本書鼓勵讀者去思考和嘗試，而不是被動地接受。它會引導你去修改參數，觀察結果的變化，從而加深對算法的理解。這種“做中學”的方式，讓我感覺自己不僅僅是在閱讀一本書，更像是在完成一個項目，充滿瞭成就感。通過這些實踐，我不僅鞏固瞭理論知識，還學會瞭如何將這些理論應用到實際的圖像處理任務中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是深得我心！封麵選擇瞭沉穩的深藍色調，搭配抽象的波紋圖案，瞬間就營造齣一種科技感與藝術感並存的氛圍，讓人一眼就能感受到它蘊含的深邃知識。打開內頁，紙張的觸感也非常舒適，不是那種光滑得反光，也不是粗糙得掉渣，而是恰到好處的啞光質感，即便長時間閱讀，眼睛也不會感到疲勞。印刷的字體清晰且大小適中，排版也非常規整，段落之間的間距處理得恰到好處，使得閱讀體驗更加流暢。我尤其喜歡書中插圖的處理方式，那些示意圖和公式的排版都非常清晰明瞭，即使是比較復雜的概念，通過圖示也能更容易理解。裝訂的工藝也很紮實，翻閱起來不會有鬆散的感覺，感覺是一本可以伴隨我很久的書。總而言之，這本書從拿到手的第一刻起，就給我一種高質量的專業書籍的感覺，這種細節上的用心，無疑為即將開始的學習之旅增添瞭一份期待和愉悅。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不應該僅僅是知識的堆砌，更應該展現齣作者獨特的思考和見解。這本書恰恰做到瞭這一點。在講解一些經典算法的同時，作者並沒有墨守成規，而是結閤瞭最新的研究成果和自己的實踐經驗，提齣瞭許多獨到的觀點和改進方法。例如，在討論圖像壓縮時，他不僅介紹瞭傳統的壓縮算法，還詳細分析瞭基於深度學習的壓縮技術，並對其未來發展趨勢進行瞭展望。這種前瞻性的視角，讓我看到瞭該領域的無限可能。書中的一些“思考題”和“延伸閱讀”部分，更是激發瞭我進一步探索的興趣。它不僅僅是告訴你“是什麼”，更是在引導你思考“為什麼”和“還能怎樣”。這種啓發式的教學方式，讓我在學習過程中受益匪淺，也讓我對圖像處理這一領域産生瞭更濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

正版。怎麼需要這麼多字啊，這不是難為我嗎，我連什麼是“小波”都不懂：（

評分☆☆☆☆☆

內容豐富，講解清晰，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

自學用！！！！！！

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自學用！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

很好～～～～～～～～～～

評分☆☆☆☆☆

學習小波，還算不錯，有幫助

評分☆☆☆☆☆

放辦公室

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京東值得信賴，支持！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

活動買的，書質量沒有問題，信賴京東！