圖像處理、分析與機器視覺 第4版 世界著名計算機教材精選 人工智能 信號處理 人工神經網絡 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Milan Sonka，Vaclav Hlavac 著

圖書標籤:

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• 模式識彆
• 圖像分析
• 深度學習
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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302426851

商品編碼：12082091976

包裝：平裝

齣版時間：2016-06-01

圖像處理、圖像分析和機器視覺領域經久，圖的·新版。

 

作者：Milan Sonka,Vaclav Hlavac,Roger Boyle 著 興軍亮 艾海舟 等譯

定價：99元

印次：1-1

ISBN：9787302426851

齣版日期：2016.07.01

 

本書是英文第4版的中文翻譯，大約有五分之一的內容更新。主要更新的內容包括：增加瞭一些·新的算法，增加瞭習題部分，重寫瞭部分內容。更為具體的內容更新請參考作者序。本書是在第3版中文翻譯的基礎上，按照直譯的原則進行翻譯的，與英文版形成完全的對照。對於英文版中明顯存在的排印或疏忽類的錯誤，都進行瞭更正。由於這些錯誤一般都很明顯，因此譯文中沒有專門聲明，讀者如果對照英文版，不難看齣其齣處。

第1章  引言 1

 

1.1  動機 1

 

1.2  計算機視覺為什麼是睏難的 2

 

1.3  圖像錶達與圖像分析的任務 4

 

1.4  總結 7

 

1.5  習題 7

 

1.6  參考文獻 8

 

第2章  圖像及其錶達與性質 9

 

2.1  圖像錶達若乾概念 9

 

2.2  圖像數字化 11

 

2.2.1  采樣 11

 

2.2.2  量化 12

 

2.3  數字圖像性質 13

 

2.3.1  數字圖像的度量和拓撲性質 13

 

2.3.2  直方圖 17

 

2.3.3  熵 18

 

2.3.4  圖像的視覺感知 18

 

2.3.5  圖像品質 20

 

2.3.6  圖像中的噪聲 21

 

2.4  彩色圖像 22

 

2.4.1  色彩物理學 22

 

2.4.2  人所感知的色彩 23

 

2.4.3  彩色空間 26

 

2.4.4  調色闆圖像 28

 

2.4.5  顔色恒常性 28

 

2.5  攝像機概述 29

 

2.5.1  光敏傳感器 29

 

2.5.2  黑白攝像機 30

 

2.5.3  彩色攝像機 32

 

2.6  總結 32

 

2.7  習題 33

 

2.8  參考文獻 35

 

第3章  圖像及其數學與物理背景 37

 

3.1  概述 37

 

3.1.1  綫性 37

 

3.1.2  狄拉剋（Dirac）分布和捲積 37

 

3.2  積分綫性變換 38

 

3.2.1  作為綫性係統的圖像 39

 

3.2.2  積分綫性變換引言 39

 

3.2.3  1D傅裏葉變換 39

 

3.2.4  2D傅裏葉變換 43

 

3.2.5  采樣與香農約束 45

 

3.2.6  離散餘弦變換 47

 

3.2.7  小波變換 48

 

3.2.8  本徵分析 52

 

3.2.9  奇異值分解 53

 

3.2.10  主分量分析 54

 

3.2.11  Radon變換 56

 

3.2.12  其他正交圖像變換 56

 

3.3  作為隨機過程的圖像 57

 

3.4  圖像形成物理 59

 

3.4.1  作為輻射測量的圖像 59

 

3.4.2  圖像獲取與幾何光學 60

 

3.4.3  鏡頭像差和徑嚮畸變 63

 

3.4.4  從輻射學角度看圖像獲取 65

 

3.4.5  錶麵反射 67

 

3.5  總結 69

 

3.6  習題 70

 

3.7  參考文獻 71

 

第4章  圖像分析的數據結構 73

 

4.1  圖像數據錶示的層次 73

 

4.2  傳統圖像數據結構 74

 

4.2.1  矩陣 74

 

4.2.2  鏈 76

 

4.2.3  拓撲數據結構 76

 

4.2.4  關係結構 77

 

4.3  分層數據結構 78

 

4.3.1  金字塔 78

 

4.3.2  四叉樹 79

 

4.3.3  其他金字塔結構 80

 

4.4  總結 81

 

4.5  習題 82

 

4.6  參考文獻 83

 

第5章  圖像預處理 85

 

5.1  像素亮度變換 85

 

5.1.1  位置相關的亮度校正 85

 

5.1.2  灰度級變換 86

 

5.2  幾何變換 88

 

5.2.1  像素坐標變換 88

 

5.2.2  亮度插值 89

 

5.3  局部預處理 91

 

5.3.1  圖像平滑 91

 

5.3.2  邊緣檢測算子 97

 

5.3.3  二階導數過零點 100

 

5.3.4  圖像處理中的尺度 104

 

5.3.5  Canny邊緣提取 105

 

5.3.6  參數化邊緣模型 107

 

5.3.7  多光譜圖像中的邊緣 107

 

5.3.8  頻域的局部預處理 108

 

5.3.9  用局部預處理算子作綫檢測 112

 

5.3.10  角點（興趣點）檢測 113

 

5.3.11  ·大穩定極值區域檢測 116

 

5.4  圖像復原 117

 

5.4.1  容易復原的退化 118

 

5.4.2  逆濾波 118

 

5.4.3  維納濾波 118

 

5.5  總結 120

 

5.6  習題 121

 

5.7  參考文獻 126

 

第6章  分割Ⅰ 130

 

6.1  閾值化 130

 

6.1.1  閾值檢測方法 132

 

6.1.2  ·優閾值化 133

 

6.1.3  多光譜閾值化 135

 

6.2  基於邊緣的分割 136

 

6.2.1  邊緣圖像閾值化 137

 

6.2.2  邊緣鬆弛法 138

 

6.2.3  邊界跟蹤 139

 

6.2.4  作為圖搜索的邊緣跟蹤 143

 

6.2.5  作為動態規劃的邊緣跟蹤 149

 

6.2.6  Hough變換 152

 

6.2.7  使用邊界位置信息的邊界

 

???檢測 157

 

6.2.8  從邊界構造區域 157

 

6.3  基於區域的分割 159

 

6.3.1  區域歸並 160

 

6.3.2  區域分裂 161

 

6.3.3  分裂與歸並 162

 

6.3.4  分水嶺分割 165

 

6.3.5  區域增長後處理 167

 

6.4  匹配 167

 

6.4.1  模版匹配 168

 

6.4.2  模版匹配的控製策略 170

 

6.5  分割的評測問題 170

 

6.5.1  監督式評測 171

 

6.5.2  非監督式評測 173

 

6.6  總結 174

 

6.7  習題 176

 

6.8  參考文獻 178

 

第7章  分割Ⅱ 185

 

7.1  均值移位分割 185

 

7.2  活動輪廓模型——蛇行 190

 

7.2.1  **蛇行和氣球 191

 

7.2.2  擴展 193

 

7.2.3  梯度矢量流蛇 194

 

7.3  幾何變形模型——水平集和測地

 

?? 活動輪廓 198

 

7.4  模糊連接性 203

 

7.5  麵嚮基於3D圖的圖像分割 208

 

7.5.1  邊界對的同時檢測 208

 

7.5.2  次優的錶麵檢測 211

 

7.6  圖割分割 212

..........

《現代信號處理基礎：理論、算法與應用》 第一部分：信號與係統的數學框架 本書的開篇，我們將深入探討信號與係統的數學基石。首先，我們將從離散時間信號入手，詳細介紹序列的概念，包括周期序列、非周期序列、能量信號與功率信號等基本類型。我們將梳理傅裏葉級數在描述周期信號頻譜特性方麵的作用，並引齣離散傅裏葉變換（DFT），這是分析非周期信號頻譜的強大工具。我們將透徹講解DFT的性質，如綫性、周期性、時移、頻移、捲積定理等，並初步介紹快速傅裏葉變換（FFT）算法的原理，為後續高效的信號處理奠定基礎。 接著，我們轉嚮連續時間信號，介紹狄拉剋衝激函數、單位階躍函數等基本信號，以及信號的分解與錶示方法。我們將深入理解捲積運算在係統分析中的核心地位，以及其在時域和頻域的等效性。拉普拉斯變換作為分析連續時間係統動態行為的利器，將得到詳盡的闡述，包括其收斂域的概念、常用函數的拉普拉斯變換對以及利用其求解綫性常係數微分方程。在此基礎上，我們將引入傅裏葉變換，它將連續時間信號的頻譜分析延伸至無限頻率範圍，是理解係統頻率響應的關鍵。 在係統理論方麵，我們將區分因果係統、穩定係統、綫性時不變（LTI）係統等重要概念。對於LTI係統，我們將重點分析其單位衝激響應的作用，以及如何通過捲積運算預測係統的輸齣。我們將深入研究係統的頻率響應，揭示係統如何影響不同頻率分量的信號，這對於濾波器的設計至關重要。本書將從綫性代數的角度，引入狀態空間錶示法，這是一種更通用的係統描述方式，尤其適用於多輸入多輸齣（MIMO）係統和現代控製理論，為分析和設計復雜係統提供瞭新的視角。 第二部分：數字信號處理的核心算法 本部分將聚焦於數字信號處理（DSP）領域的核心算法。我們將首先深入研究離散傅裏葉變換（DFT）的高效實現——快速傅裏葉變換（FFT）算法。我們將詳細解析Cooley-Tukey算法的原理，包括按時間抽選（DIT）和按頻率抽選（DIF）兩種基本蝶形運算，以及如何通過遞歸或迭代的方式將N點DFT分解為更小的FFT計算，從而顯著降低計算復雜度。我們將探討不同結構的FFT算法，以及在實際應用中選擇閤適FFT算法的考慮因素。 濾波器是信號處理中不可或缺的組成部分，我們將花費大量篇幅對其進行詳細介紹。首先，我們從無限衝激響應（IIR）濾波器開始，講解如何利用模擬濾波器設計技術（如巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器）通過脈衝響應不變法、雙綫性變換法等模擬-數字變換方法設計IIR濾波器。我們將分析IIR濾波器的優點（計算量小、過渡帶陡峭）和缺點（相位失真、穩定性分析復雜），以及在設計中需要注意的問題。 接著，我們將深入探討有限衝激響應（FIR）濾波器。我們將介紹窗函數法，包括矩形窗、漢寜窗、漢明窗、布萊剋曼窗等，分析不同窗函數對濾波器頻率響應的影響，以及如何通過選擇閤適的窗函數來權衡阻帶衰減和過渡帶寬度。我們還將介紹頻率采樣法和最優設計法（如Parks-McClellan算法），它們能更精確地滿足設計規格。FIR濾波器的綫性相位特性是其一大優勢，我們將深入分析這一特性，以及它在音頻處理、通信係統等應用中的重要性。 在信號變換方麵，我們將探討Z變換，它作為離散時間係統分析的強大工具，將與拉普拉斯變換進行類比，深入解析其收斂域、性質以及與DFT的關係。我們將講解如何利用Z變換分析離散時間係統的穩定性、頻率響應，以及求解綫性常係數差分方程。此外，短時傅裏葉變換（STFT）作為一種在時間和頻率上都具有局部性的信號分析方法，將得到詳細介紹。我們將闡述STFT的原理、窗口函數的選擇對時頻分辨率的影響，以及它在語音信號、音樂信號等非平穩信號分析中的應用。 第三部分：先進信號處理技術與應用 本部分將拓展到更先進的信號處理技術，並探討其在各個領域的廣泛應用。 自適應信號處理： 我們將深入研究自適應濾波器，特彆是最小均方（LMS）算法及其變種。我們將詳細解析LMS算法的工作原理，包括權嚮量的迭代更新過程，以及其在信號增強、噪聲消除、信道均衡等方麵的應用。我們將探討LMS算法的收斂性能、穩定性分析，以及更快的收斂算法，如遞歸最小二乘（RLS）算法，並分析其在不同場景下的優劣。 小波分析： 小波變換作為一種能夠同時提供時間和頻率局部化信息的信號分析工具，將成為本部分的重點。我們將從母小波和尺度函數的概念齣發，介紹連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。我們將詳細講解Mallat算法，以及如何利用濾波器組實現信號的分解與重構。我們將分析小波變換在信號去噪、特徵提取、圖像壓縮等領域的強大能力，並通過具體的實例進行演示。 譜估計： 在噪聲背景下準確估計信號的功率譜密度是信號分析的關鍵。我們將介紹經典的譜估計方法，如周期圖法，分析其優缺點。我們將深入探討現代譜估計方法，如Welch方法（一種改進的周期圖法），以及模型驅動的譜估計方法，如AR模型、ARMA模型估計。我們將講解如何通過模型參數的估計來獲得更平滑、更精確的功率譜估計。 盲信號分離： 當我們無法獲得原始信號的任何先驗信息時，盲信號分離技術就顯得尤為重要。我們將介紹獨立成分分析（ICA）的基本原理，例如信息最大化、互信息最小化等目標函數。我們將解析常見的ICA算法，如FastICA算法，並探討其在語音分離（雞尾酒會問題）、醫學信號分析（腦電信號處理）等方麵的應用。 第四部分：信號處理在實際問題中的應用 本書的最後一章將展示信號處理技術如何解決現實世界中的各種挑戰。 通信係統中的信號處理： 我們將探討數字通信係統中信號處理的關鍵作用，包括調製解調、信道編碼與解碼、均衡技術，以及多用戶接入技術（如OFDM）。我們將分析不同調製方式（如ASK, FSK, PSK, QAM）的原理和性能，以及糾錯碼在提高通信可靠性中的作用。 語音與音頻信號處理： 我們將深入研究語音信號的特徵提取，例如梅爾頻率倒譜係數（MFCCs）的計算，以及語音識彆、語音閤成、說話人識彆等應用。在音頻信號處理方麵，我們將討論音頻壓縮（如MP3），音頻增強，以及音樂信息檢索等內容。 圖像與視頻信號處理： 雖然本書並非專注於圖像處理，但我們將簡要介紹圖像信號處理中的基本概念，如圖像采樣與量化，以及傅裏葉變換在圖像處理中的應用，例如圖像濾波和去噪。我們將討論視頻信號的錶示，以及視頻壓縮的基本原理。 生物醫學信號處理： 我們將介紹心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等生物醫學信號的特點，以及如何利用信號處理技術對這些信號進行分析，例如心律失常檢測、癲癇發作檢測等。 振動與結構監測： 在工程領域，我們將探討如何利用信號處理技術分析振動信號，以監測機械設備的健康狀況，預測故障，或者評估結構的完整性。 第五部分：附錄與參考文獻 本書的附錄將包含一些重要的數學公式、錶格以及數值計算相關的輔助材料，以方便讀者查閱。同時，我們將提供詳盡的參考文獻列錶，為讀者提供進一步深入學習的資源。 學習建議： 為瞭更好地掌握本書內容，建議讀者在學習過程中，積極動手實踐，利用 MATLAB、Python等工具實現書中的算法，並通過實際數據進行測試。理解數學理論與工程應用之間的聯係至關重要。本書旨在為讀者打下堅實的信號處理基礎，為他們在人工智能、通信、控製、生物醫學工程等領域進一步的學習和研究提供強大的理論和技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度著實讓我有些吃驚。我原本是抱著學習一些基礎圖像處理技巧的目的翻開的，沒想到它竟然能將概念拔升到如此高度。它沒有止步於“如何做”，而是深入探討瞭“為什麼這樣做”。比如在講到傅裏葉變換在圖像頻域分析中的應用時，作者並沒有滿足於展示頻域圖像的“美麗”的環狀結構，而是花瞭大量篇幅解釋瞭不同方嚮的邊緣信息是如何在頻域中體現的，以及如何通過空間域和頻域的相互轉化來解決特定問題，這種跨領域的知識整閤能力，令人嘆服。更值得稱道的是，書中對圖像采集和量化誤差的討論，這一點往往被很多教材忽略，但它恰恰是影響最終處理結果的關鍵因素。閱讀這部分內容時，我感覺自己不再隻是一個操作軟件的“匠人”，而是開始以一個係統設計者的角度去審視整個圖像處理流程，從傳感器到算法，每一個環節的決策都關乎最終的成敗。這種對基礎理論的深挖，讓這本書的價值遠遠超齣瞭普通工具書的範疇，更像是一部可以伴隨職業生涯成長的參考典籍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給人一種沉穩而專業的印象，光是厚度和重量，就能感受到內容的紮實。我原本以為它會是那種晦澀難懂的技術手冊，但翻開後發現，作者在概念的引入上處理得相當巧妙。它不像某些教材那樣上來就拋齣一堆復雜的數學公式，而是用非常貼近實際應用的案例來引導我們理解圖像的本質——從最基礎的像素操作，到高級的特徵提取，每一步都走得循序漸進。尤其是對早期的圖像增強算法的講解，即使是那些現在看來略顯“過時”的技術，作者也深入剖析瞭其背後的原理和局限性，這對於我們建立完整的技術視野至關重要。我尤其欣賞其中關於噪聲模型和濾波技術的章節，它不僅僅是羅列瞭不同濾波器（如中值、高斯）的公式，而是詳細比較瞭它們在不同噪聲環境下對圖像細節的保留和抑製效果，這種對比性的講解，極大地加深瞭我對“選擇閤適的工具比掌握所有工具更重要”這一觀點的理解。這本書的排版也十分考究，圖文並茂的布局讓那些抽象的算法流程變得直觀易懂，對於初學者來說，它就像一位經驗豐富、耐心十足的導師，在你迷茫時提供清晰的指引。

評分☆☆☆☆☆

與其他強調最新、最熱模型的教材不同，這本書的敘事結構更像是一部編年史，它為我們勾勒齣瞭圖像處理技術發展的清晰脈絡。它並沒有沉溺於追逐最新的深度學習熱點，而是將傳統的、經過時間檢驗的經典方法置於一個穩固的基石地位。對於初學者而言，這是一種極大的福音，因為過早地接觸過於復雜的黑箱模型，很容易讓人迷失方嚮，忘記瞭底層的基本原理。這本書非常細緻地闡述瞭如何利用梯度、邊緣信息、紋理描述符（如LBP）等傳統工具解決分類和分割問題。這使得讀者在麵對一些數據稀疏或對模型可解釋性要求極高的問題時，依然能夠拿齣有效的解決方案。此外，書中對圖像采集係統中的光學畸變和色彩空間轉換的詳盡分析，也體現瞭作者深厚的工程背景。很多教材隻是一帶而過，但這本書卻將這些實際問題上升到瞭理論模型需要修正的層麵，讓我深刻體會到“Garbage In, Garbage Out”的真諦，對數據源頭的重視程度提升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

我是一個更偏嚮於實踐操作的學習者，所以對教材中代碼示例和算法實現的側重程度非常敏感。這本書在這方麵的錶現隻能用“令人安心”來形容。它並沒有給齣那些隻能在特定、理想化環境中運行的“玩具代碼”，而是提供瞭大量基於標準數據集和工程化思維構建的示例框架。例如，在講解形態學操作時，書中不僅展示瞭腐蝕和膨脹的基礎應用，還進一步擴展到瞭開運算、閉運算在去噪和連接斷裂物體上的實際效果演示。最讓我受益匪淺的是，作者在關鍵算法的實現部分，會適時地加入性能分析的討論。他會明確指齣，雖然某種算法在理論上最優，但在實際的實時係統中，由於計算復雜度的限製，可能需要采用某種權衡後的近似解法。這種與工程現實接軌的敘述方式，極大地增強瞭教材的實用性。讀完相關章節後，我立刻嘗試將書中的思路應用到我手頭的一個項目中，發現效率和魯棒性都有瞭顯著的提升，這直接證明瞭其內容的有效性和先進性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗是層次分明的，它似乎為不同水平的讀者預設瞭不同的閱讀路徑。對於剛接觸這個領域的新手，前幾章關於圖像錶示和綫性濾波的講解，是極其友好和清晰的入門階梯，幫助他們快速建立起對數字圖像的基本認知框架。然而，當你深入到後半部分，比如涉及到圖像重建、立體視覺的幾何基礎，甚至是早期的模式識彆方法時，你會發現內容的密度陡然增加，對讀者的數學基礎和邏輯推理能力提齣瞭更高的要求。這並非缺點，而是其設計上的巧妙之處——它允許讀者在自己的知識儲備允許的範圍內，不斷地嚮更深層次的知識結構發起挑戰。我尤其欣賞書中對概率論和統計學在圖像去噪和估計問題中應用的整閤。作者不是簡單地引入概念，而是展示瞭如何利用貝葉斯框架來構建更優的圖像復原模型。這種將數學工具與工程目標緊密結閤的敘述風格，使得抽象的理論變得具有瞭明確的“物理意義”，極大地激發瞭我主動去查閱和學習相關數學背景知識的興趣，可以說，它真正實現瞭“授人以漁”的教育目標。