第2版-图像分析.随机场和马尔可夫链蒙特卡罗方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

温克勒 著

图书标签:

• 图像分析
• 随机场
• 马尔可夫链
• 蒙特卡罗方法
• 第二版
• 计算机视觉
• 模式识别
• 概率图模型
• 图像处理
• 机器学习

店铺： 北发图书网专营店

出版社： 北京世图

ISBN：9787519205324

商品编码：10446512123

出版时间：2016-07-01

基本信息

商品名称： 第2版-图像分析.随机场和马尔可夫链蒙特卡罗方法	出版社： 世界图书出版公司北京公司	出版时间：2016-07-01
作者：温克勒	译者：	开本： 32开
定价： 69.00	页数：	印次： 1
ISBN号：9787519205324	商品类型：图书	版次： 1

内容提要

该书主要研究了图像分析的随机场方法、相关的马尔可夫链蒙特卡罗法、贝叶斯图像分析的统计推断，重点关注了一般性原理，具体的应用细节稍微少点。该书可以说是为数学专业、统计学、物理学、工程和计算机专业的学生和专家量身定做的，书中更多的体现了一些数学方法，而非综述。基本上不需要读者拥有更深的数学或者统计学的知识。第2版改动很大，许多数据都做了更新，并且新增了似然函数的精确抽样和全局*优法。

作者简介

Gerhard Winkler (G. 温克勒, 德国)是国际知名学者，在数学界享有盛誉。本书凝聚了作者多年科研和教学成果，适用于科研工作者、高校教师和研究生。

图像分析：原理、技术与前沿应用 本书深入探讨了现代图像分析领域的核心理论、关键技术及其在多个行业的实际应用。本书旨在为读者提供一个全面而扎实的知识框架，使他们不仅理解图像数据的本质特性，更能掌握从数据采集到复杂模式识别的完整流程。 第一部分：图像基础与预处理 本部分首先奠定了图像分析的数学和数字基础。 1. 图像的数学表示与数字特性 我们从信息论的角度审视图像，探讨图像作为二维信号的性质。内容涵盖： 数字图像的构成： 像素、分辨率、灰度级和彩色空间（RGB, YCbCr, Lab）的转换与数学建模。重点分析不同色彩空间在特定应用（如医学成像或遥感）中的优势与局限。 图像的采样与量化： 深入讨论奈奎斯特-香农采样定理在图像重建中的实际意义。分析量化误差对视觉质量和后续分析算法性能的影响。 图像变换基础： 详细介绍傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）和提升（Lifting）小波变换在图像频域分析中的作用。重点阐述频域滤波（如理想滤波器、Butterworth 滤波器）如何实现特定频率成分的增强或抑制。 2. 图像增强与去噪技术 图像采集环境的复杂性往往导致图像质量下降。本章聚焦于恢复清晰图像的策略： 空间域增强： 对比度拉伸、直方图均衡化（包括自适应直方图均衡化 AHE 和 CLAHE 的原理与实现）。讲解伽马校正及其在显示设备匹配中的应用。 噪声模型与识别： 系统分类常见的图像噪声类型，如高斯白噪声、椒盐噪声（冲激噪声）和泊松噪声，并讨论如何根据噪声特性选择合适的抑制方法。 滤波技术详解： 区分线性滤波和非线性滤波。详细解析均值滤波、高斯滤波的平滑效果。重点深入讲解非线性滤波器，如中值滤波、双边滤波（Bilateral Filtering）和引导滤波（Guided Filtering），这些滤波器在保持边缘信息方面表现卓越。 3. 图像恢复 图像恢复是处理由退化模型（如模糊或运动拖影）造成的图像降质问题。 退化模型： 建立点扩散函数（PSF）和观测图像的数学模型。讨论如何通过盲解卷积或已知PSF的非盲解卷积来恢复原始图像。 逆滤波与维纳滤波： 详细推导维纳滤波器的设计原理，分析其在噪声抑制与图像清晰度之间的权衡取舍。 约束反卷积方法： 介绍基于正则化的恢复方法，如Tikhonov正则化，以及如何选择合适的正则化参数以避免过度平滑或振铃效应。 第二部分：特征提取与图像分割 有效的特征是实现高级分析任务的基础。本部分重点关注如何从图像中提取具有区分性的信息，并将图像分解为有意义的区域。 4. 边缘、角点与纹理特征 经典边缘检测器： 深入剖析Sobel、Prewitt、Roberts算子的原理，并详细介绍Canny边缘检测算法的五个步骤，强调其最优化的性能指标（低错误率、良好定位、单像素宽度）。 角点与兴趣点检测： 讲解Harris角点检测器的数学基础，以及Shi-Tomasi准则的应用。介绍尺度空间理论在斑点和角点检测中的作用。 局部描述符： 介绍尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的核心思想，重点阐述它们如何通过梯度方向直方图实现对旋转和尺度的不变性。 纹理分析： 探讨统计方法（如灰度共生矩阵, GLCM）和结构化方法在描述和分类图像纹理特征中的应用。 5. 图像分割技术 分割是将图像划分为不相交且具有某些共同属性的区域的过程。 阈值法： 详细分析Otsu（大津法）的优化目标，以及迭代自适应阈值（如Niblack、Sauvola）在光照不均场景下的应用。 区域增长与合并： 介绍基于区域的分割方法，包括区域生长（Region Growing）的种子选择和停止准则，以及如何使用区域合并策略来优化初始分割结果。 基于能量泛函的分割： 深入讲解主动轮廓模型（Active Contour Models, Snakes）的能量函数设计，以及水平集方法（Level Set Methods）在处理拓扑变化分割问题中的优势。 图论方法： 介绍图割（Graph Cut）算法在全局最优分割中的应用，包括如何构建代价函数（数据项和光滑项）以实现精确的边界分离。 第三部分：模式识别与深度学习基础 本部分连接了传统的图像分析方法与当前最前沿的深度学习框架。 6. 传统模式识别在图像中的应用 特征向量与降维： 讨论如何构建有效的特征向量。详细介绍主成分分析（PCA）在特征提取和维度降低中的应用，以提高分类效率和避免“维度灾难”。 分类器原理： 阐述支持向量机（SVM）在线性可分和非线性可分数据分类中的工作原理，重点分析核函数的选择。 7. 卷积神经网络（CNN）导论 网络架构基础： 介绍卷积层、激活函数（ReLU, Sigmoid）、池化层和全连接层的基本功能。重点阐述卷积核的权值共享机制如何大幅降低模型复杂度。 经典网络结构回顾： 分析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式网络的结构创新点，特别是残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络中的梯度消失问题。 迁移学习与微调： 讨论如何利用预训练模型（如在ImageNet上训练的模型）快速适应特定领域的图像分类或目标检测任务。 第四部分：高级应用与前沿课题 本部分将理论知识应用于实际复杂问题，并展望未来发展方向。 8. 目标检测与定位 基于区域的检测方法： 介绍R-CNN家族（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）如何结合区域建议和分类器实现精确检测。 单阶段检测器： 深入解析YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的实时性优势和原理，分析其在速度与精度之间的权衡。 实例分割： 介绍Mask R-CNN的工作流程，区分目标检测、语义分割和实例分割之间的差异。 9. 图像配准与三维重建 图像配准基础： 讨论图像配准的数学框架，包括几何变换模型（刚性、仿射、透视变换）和相似性度量（互信息、均方误差）。 特征点匹配： 讲解如何使用如RANSAC（随机抽样一致）算法来鲁棒地估计和剔除误匹配的特征点。 结构光与立体视觉： 介绍从二维图像恢复三维场景的基本原理，包括相机标定、视差图的计算以及MVS（多视图立体视觉）的基本流程。 本书的特点在于将严谨的数学推导与实际的编程实现相结合，通过大量的案例分析和数据可视化，确保读者能够理论联系实际，掌握一套解决复杂图像问题的系统方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版虽显传统，但其专业性毋庸置疑。目录结构如同一个精密的齿轮系统，各个部分之间咬合紧密，环环相扣。从最基础的概率图模型开始，逐步深入到随机场的配分函数计算，最终汇聚到如何通过MCMC求解复杂的逆问题。我最欣赏的是书中对“可逆性”和“平衡分布”的讨论，这些概念是理解MCMC高效性的基石。很多初级读物会跳过这些严格的理论证明，但本书却将其作为理解算法鲁棒性的前提。对于那些试图从零开始构建一个全新的、针对特定噪声模型的图像分析框架的研究人员来说，这本书提供的理论支撑是无与伦比的。它提供了一种严谨的科学方法论，教你如何“论证”你的模型是合理的，而不是仅仅“看起来有效”。这使得它成为一本值得反复研读、并可作为终身参考的案头必备之作。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，作为第二版，作者在内容更新上体现了极强的时代敏感性，但这种更新是建立在坚实基础之上的，而非盲目追逐潮流。书中关于如何将随机场模型与早期的能量函数优化（如ICM，迭代马尔可夫链）进行对比的部分，尤其具有启发性。它清晰地勾勒出，当计算能力受限时，我们是如何权衡效率与准确性。更重要的是，书中对模型的“平滑性”与“细节保留”之间的张力进行了深入探讨，这正是所有图像恢复和分割任务的核心矛盾。作者没有简单地提供一个“最佳”公式，而是展示了不同参数设置如何系统性地影响最终输出的纹理和边缘的锐利度。这种“权衡艺术”的传授，使得读者能够根据具体的应用场景——无论是医学影像去噪还是遥感图像分类——灵活地调配理论工具，而不是被固定的公式所束缚。

评分☆☆☆☆☆

这本《第2版-图像分析.随机场和马尔可夫链蒙特卡罗方法》的篇幅之宏大，结构之严谨，简直让人叹为观止。初捧此书，便能感受到作者深厚的学术功底和对这门交叉学科近乎偏执的精细打磨。它并非那种泛泛而谈的入门读物，而是直指核心，将随机场理论与实际图像分析的复杂性进行了深度耦合。尤其在对MCMC方法的阐述上，作者没有满足于教科书式的公式堆砌，而是通过一系列精心构造的案例，展示了如何在真实世界的噪声和不确定性中，有效地利用这些强大的采样工具来逼近后验分布。对于那些希望深入理解贝叶斯图像处理底层的研究者来说，这本书无疑提供了一张详尽的施工蓝图，每一个定理的推导都如同建筑的钢筋骨架，坚实而富有逻辑性。我尤其欣赏其中关于能量最小化与概率模型之间桥梁的搭建，那部分的论述清晰得让人茅塞顿开，仿佛此前所有模糊的数学概念都瞬间被清晰的光束照亮，使得复杂的优化问题变得触手可及，这对于提升实际应用中的模型构建能力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，但其最大的亮点或许在于对“动态”过程的刻画——即马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法在图像空间中的应用。作者并未将MCMC仅仅视为一个“采样”的算法，而是将其提升到了“探索复杂概率景观”的哲学高度。在讨论Metropolis-Hastings和Gibbs采样时，书中详细分析了如何选择合适的转移核以保证收敛性和遍历性，这在处理高维、非凸的图像能量函数时是致命的关键。我花了大量时间研究其中关于“退火调度”的章节，它揭示了如何通过调整采样过程的“温度”参数，巧妙地避开局部最优陷阱，最终找到全局（或接近全局）最优的图像解。这种对算法内在行为的深刻洞察，远超出了简单的代码实现层面。它真正教会了我如何“诊断”一个采样过程是否失败，而不是盲目地相信输出结果，这对于任何严肃的统计建模工作都是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的行文节奏极具个人特色，带着一种老派学者的沉稳与自信。它很少使用花哨的语言来诱导读者，而是依靠其内在逻辑的严密性来吸引人。初看起来，对随机场（如Gibbs场）的介绍部分可能会让习惯了快速反馈的读者感到有些吃力，因为它要求你必须停下来，真正去咀嚼那些概率论和统计物理学的基本假设。但一旦跨过那道门槛，你会发现作者构建了一个极其自洽的理论体系。那些关于条件概率依赖的讨论，是如何自然地过渡到图像像素间的局部交互建模，整个过程流畅得如同精心编排的交响乐。与市面上许多堆砌现代深度学习模型的书籍不同，本书的价值在于其“溯源”的能力，它让我们明白，即便是最前沿的生成模型，其理论基础依然可以追溯到这些经典且稳健的统计框架。对于渴望构建真正可解释、理论基础扎实的图像模型的人来说，这本书的价值无法估量，它提供的不是工具，而是思维的框架。