图像重构的数值方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐国良，陈冲，李明 著

图书标签:

• 图像处理
• 数值方法
• 图像重建
• 反问题
• 优化算法
• 迭代方法
• 正则化方法
• 计算机视觉
• 科学计算
• 医学成像

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030459213

版次：1

商品编码：11825879

包装：平装

丛书名： 信息与计算科学丛书

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：372

正文语种：中文

内容简介

　　图像重构是当前断层成像和电镜成像领域最重要的研究问题之一。《图像重构的数值方法》内容包括医学和电镜图像的采集原理及采集方法，图像重构的数学基础，各种重构算法，包括傅里叶重构方法，滤波后投影方法，代数重构方法，L2梯度流等方法，以及当前新发展起来的有效方法，以及相应的理论分析。

前言/序言

《时空织锦：解构与重塑的艺术》 内容简介： 在人类文明的长河中，对“真实”的追寻从未止步。从古老的洞穴壁画到当代的数字影像，我们始终渴望捕捉、理解并重塑周遭的世界。《时空织锦：解构与重塑的艺术》并非一本关于特定技术或算法的教科书，而是一场关于“信息”如何被分解、分析、再组合成新形态的哲学与实践的探索。它将带领读者踏上一段穿越不同学科的旅程，深入理解信息作为构成世界基石的本质，以及人类如何通过各种手段对其进行“解构”与“重塑”，最终编织出属于自己的“时空织锦”。 本书的开篇，我们将从最基础的视角出发，审视“信息”的哲学含义。信息是如何产生的？它与物质、能量、意识之间又存在何种深刻的联系？我们将回顾信息论的奠基性工作，探讨香农熵的意义，理解信息是如何被量化、传递和存储的。但信息绝不仅仅是冰冷的符号，它承载着意义、上下文以及人类的主观体验。因此，本书将进一步触及信息学的社会、文化维度，思考信息的采集、传播如何影响着我们的认知模式、社会结构乃至历史进程。从古代的史书编纂，到中世纪的手抄本，再到现代的数据库管理，每一次信息载体的演进都伴随着一次认知的革命。 随后，我们将进入“解构”的艺术。解构，在本书中被理解为对复杂系统进行细致的分析，将其分解为更小的、可管理的组成部分，以便更深入地理解其内部运作机制。我们将探讨不同领域中的解构实践。在科学领域，物理学家如何通过基本粒子理论来解构物质世界？生物学家如何通过基因测序来解构生命的蓝图？社会学家如何通过社会学研究来解构复杂的社会现象？在艺术领域，后现代主义思潮如何挑战传统的叙事结构和意义体系？作家和艺术家如何通过解构来探索更深层次的真理和视角？ 本书将以大量生动的案例，阐释解构的普适性。例如，我们将分析一幅古典油画，从色彩、笔触、构图等方面进行“解构”，理解艺术家如何运用这些元素来营造氛围、传达情感。我们将解析一段音乐作品，从旋律、和声、节奏等角度进行“解构”，体会其结构之美与情感张力。我们将深入探讨数字图像的构成，理解像素、色彩空间、图像格式等基本概念，为后续的“重塑”奠定基础。我们还将审视自然界中的“解构”现象，例如水循环、生态系统的物质能量流动，揭示其内在的逻辑与规律。 “重塑”是本书的核心篇章，也是其最富想象力的部分。解构是为了更好地重塑。重塑，即是在理解和分析的基础上，对原有的信息进行创造性的加工、组合、转化，以生成新的形态、新的意义，甚至创造全新的现实。我们将从多个维度展现“重塑”的可能性。 首先，在数据层面，我们将探讨数据挖掘、模式识别、统计建模等技术，它们如何从海量数据中提取有价值的信息，并基于这些信息进行预测、分类、推荐。这不仅仅是简单的计算，而是对信息之间隐藏关系的深度挖掘与再现。例如，我们将分析市场分析师如何通过数据分析来预测消费者行为，或者气候科学家如何通过模型来模拟未来的气候变化。 其次，在感知层面，本书将深入探索人类如何通过感官来接收和处理信息，以及如何利用技术来增强、甚至改变我们的感知体验。“重塑”在此表现为对感官信息的操控与模拟。我们将讨论虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，它们如何通过模拟视觉、听觉甚至触觉来创造沉浸式的体验，让我们“置身”于虚构的世界。我们将探讨神经科学领域的最新进展，理解大脑如何处理信息，以及如何通过脑机接口等技术来直接交互信息，实现人与机器的深度融合。 再者，在表达层面，本书将关注信息如何被转化为可被理解和感知的形式。我们将探讨叙事的力量，无论是口头传说、文字著作，还是电影、戏剧，它们都是对信息的“重塑”，通过结构化的故事来传达思想、情感和价值观。我们将审视可视化技术的进步，理解图表、地图、交互式仪表盘等如何将复杂的数据转化为直观易懂的图像，帮助我们快速掌握信息的核心。我们还将触及生成式人工智能（AI）的兴起，思考算法如何被赋予创造力，生成文本、图像、音乐，这无疑是对信息“重塑”的一次颠覆性革命。 《时空织锦：解构与重塑的艺术》并非止步于对现有技术的罗列，而是着力于揭示其背后的思想脉络与哲学思考。它鼓励读者跳出技术细节的束缚，从更宏观的视角审视信息在人类文明发展中的作用。书中将穿插对相关历史事件、艺术思潮、科学突破的解读，展现人类在不断地“解构”与“重塑”中，如何拓展认知的边界，重塑对世界的理解，并最终编织出我们丰富多彩的“时空织锦”。 本书将以深入浅出的语言，辅以丰富的图示和案例分析，力求为各界读者提供一场深刻的认知启迪。无论您是科技爱好者、艺术探索者、商业决策者，还是对人类智慧与创造力充满好奇的普通读者，都能在这趟“解构与重塑”的旅程中，找到属于自己的洞见与灵感。它将激发您对信息世界的无限想象，让您看到，我们手中的每一个信息碎片，都有可能被赋予全新的生命，成为编织未来无限可能的“时空织锦”的一部分。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《图像重构的数值方法》让我联想到一系列复杂的数学公式和算法分析，这正是我一直以来想要深入学习的领域。我猜测，书中可能会从基础的线性代数、微积分出发，逐步引入更高级的数值分析概念，例如奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）等在图像压缩和去噪中的应用。我尤其期待书中能够详细阐述一些经典的图像重构算法，如断层扫描（Tomography）中的重建技术，它们背后往往涉及复杂的积分方程和迭代求解过程。理解这些数值方法的原理，不仅能够帮助我更好地理解现有算法，也能为我开发新的重构技术打下坚实的基础。我希望能看到书中对这些算法的理论证明，以及它们在不同噪声模型和退化情况下的表现分析。如果书中还能包含一些数值稳定性分析和误差传播的讨论，那将对我的研究非常有益。最终，我希望通过阅读这本书，能够真正掌握“数值方法”在图像重构中的精髓，并能将其灵活运用于实际的科研和工程问题中，解决那些看似棘手的图像数据恢复挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象。它并非那种色彩斑斓、充斥着各种奇特符号的“炫技”型封面，而是散发出一种沉静而专业的学术气息。以柔和的米白色为主色调，搭配深邃的蓝色文字，给人一种冷静、严谨的感觉。封面上“图像重构的数值方法”几个字，字体大小适中，排列工整，显得一丝不苟。当我翻开书页，纸张的质感也相当不错，触感温润，印刷清晰，油墨的颜色也恰到好处，不会过于刺眼或暗淡。排版方面，书本采用了经典的学术书籍布局，字体大小适中，行间距舒适，即使长时间阅读也不会感到疲劳。章节标题清晰明了，段落之间的分隔也做得很好，让整体阅读体验非常流畅。整体而言，这本书在视觉和触觉上都传达出一种高质量的学术著作应有的严谨与细腻，让人在未深入内容之前，就对其内涵充满了期待。这种对细节的关注，往往预示着作者在内容上的认真程度，让人不禁对其研究的深度和广度产生浓厚的兴趣，认为它很可能是一部值得深入钻研的专业读物，能够引导我走向图像重构领域更广阔的知识天地，提供切实可行的方法论指导。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机视觉中的图像处理和分析技术有着浓厚的兴趣，尤其是那些能够从不完整或有损信息中恢复高质量图像的方法。这本书的书名《图像重构的数值方法》恰好触及了我的核心关注点。我推测，书中会详细介绍一系列基于数学模型和数值算法的图像重构技术。例如，可能会涉及诸如稀疏表示、低秩近似、变分推断等先进的数学理论，以及傅里叶变换、小波变换、迭代重建算法等经典的数值计算方法。考虑到“数值方法”这个关键词，我期待书中能够深入剖析这些算法的数学原理、推导过程，并对它们的计算复杂度和收敛性进行严格的分析。此外，我还会非常关注书中是否会提供实际的算法实现细节，例如伪代码或者在特定编程语言（如Python、MATLAB）中的应用示例。这对于我将理论知识转化为实际工程应用至关重要。如果书中还能包含一些关于不同重构方法在特定应用场景下的性能对比和优缺点分析，那将是锦上添花，能帮助我更好地理解何时选择何种方法，从而更有效地解决实际问题，比如在医学影像、遥感图像或监控视频等领域的图像恢复挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在机器学习领域探索多年的研究者，我时常在工作中遇到需要处理图像退化和缺失的问题。一本专注于“图像重构的数值方法”的书籍，对我来说无疑具有极大的吸引力。我设想，这本书的作者很可能是一位在数值分析和计算机视觉交叉领域拥有深厚造诣的专家。因此，我期望书中能够涵盖一些前沿的数值优化技术，比如基于梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等优化算法在图像重构模型中的应用。同时，我也期待书中能够探讨一些能够提升重构效率和质量的数值技巧，例如正则化方法的选择和参数的调整，以及如何利用GPU等并行计算资源来加速大规模图像数据的处理。此外，我还对书中是否会讨论一些与现代深度学习相结合的数值方法感兴趣，比如如何将深度神经网络的强大特征提取能力与传统的数值优化理论相结合，以实现更鲁棒、更高效的图像重构。这本书的价值，在我看来，不仅在于理论的深度，更在于其能够为我提供一套系统性的、可操作的数值工具箱，让我能够更自信地应对各种复杂的图像重构任务。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《图像重构的数值方法》听起来非常学术，但同时又带有一种解决实际问题的力量。我个人对图像处理和分析有着多年的学习和实践经验，尤其关注那些能够从低质量、有损耗或者缺失数据中还原出清晰、完整图像的方法。我预期这本书会非常系统地梳理和介绍一系列基于严谨数学和高效计算的图像重构技术。这可能包括但不限于基于统计模型的重构，例如马尔可夫随机场（MRF）或条件随机场（CRF）的应用；也可能涉及基于优化理论的方法，如L1/L2范数最小化、Total Variation（TV）正则化等在图像去噪、超分辨率和修复中的应用。我希望书中能够深入讲解这些方法的数学基础、算法流程，并对它们的性能特点、适用范围进行细致的比较。更重要的是，我期待这本书能够提供一些实用的建议，关于如何在实际应用中选择和调整这些数值方法，以获得最佳的重构效果，尤其是在面对不同类型的图像退化（如模糊、噪声、缺失像素）时，能够有清晰的指导，让我能够更有效地解决实际工作中的图像质量问题。