9787302349440 數字圖像處理與分析(第2版)(21世紀高等學校計算機係列規劃教 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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龔聲蓉 等 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像分析
• 計算機科學
• 高等教育
• 教材
• 21世紀高等學校計算機係列
• 圖像處理技術
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 數字媒體

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302349440

商品編碼：29547002601

包裝：平裝

齣版時間：2014-05-01

基本信息

書名：數字圖像處理與分析(第2版)(21世紀高等學校計算機係列規劃教材)

定價：39.50元

作者：龔聲蓉 等

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2014-05-01

ISBN：9787302349440

字數：562000

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《數字圖像處理與分析（第2版）/21世紀高等學校計算機係列規劃教材》可作為高校計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學、遙感、地質、礦業、通信、氣象、農業等相關專業高年級本科生教材，也可供相關領域的大學教師、科研人員和工程技術人員參考。

目錄

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1.1 數字圖像處理的發展
1.2 數字圖像處理的相關概念
1.2.1 數字圖像及其組成要素
1.2.2 圖像處理
1.2.3 圖像分析
1.2.4 圖像理解
1.2.5 與相關學科的關係
1.3 數字圖像處理方法
1.3.1 空域處理方法
1.3.2 變換域處理方法
1.4 數字圖像處理的主要研究內容
1.5 數字圖像處理的應用實例
1.5.1 生物醫學中的應用
1.5.2 遙感領域中的應用
1.5.3 工業方麵的應用
1.5.4 軍事公安領域的應用
1.5.5 通信中的應用
1.5.6 交通中的應用
1.5.7 其他應用
1.6 小結
習題
第2章 數字圖像錶示及其處理
2.1 人眼成像及視覺信息的産生
2.2 簡單的圖像形成模型
2.2.1 亮度成像模型
2.2.2 顔色成像模型
2.2.3 顔色空間
2.3 圖像的數字化
2.3.1 采樣
2.3.2 量化
2.4 數字圖像的基本類型
2.4.1 二值圖像
2.4.2 灰度圖像
2.4.3 RGB圖像
2.4.4 索引圖像
2.5 數字圖像的基本文件格式
2.5.1 BMP文件格式
2.5.2 TIFF文件格式
2.5.3 GIF文件格式
2.5.4 PCX文件格式
2.5.5 JPEG文件格式
2.5.6 用VC 實現BMP圖像文件的顯示
2.6 小結
習題
第3章 圖像增強
3.1 概述
3.2 空域增強
3.2.1 灰度變換增強
3.2.2 直方圖變換增強
3.2.3 空間平滑濾波增強
3.3 頻域增強
3.3.1 傅裏葉變換
3.3.2 頻域濾波增強
3.4 圖像的銳化
3.4.1 基於一階微分的圖像增強——梯度算子
3.4.2 基於二階微分的圖像增強——拉普拉斯算子
3.5 彩色圖像增強
3.5.1 僞彩色增強
3.5.2 假彩色增強
3.5.3 真彩色增強
3.6 小結
習題
第4章 圖像編碼與壓縮
4.1 圖像編碼的必要性與可能性
4.1.1 圖像編碼的必要性
4.1.2 圖像編碼的可能性
4.2 圖像編碼分類
4.3 圖像編碼評價準則
4.3.1 客觀保真度準則
4.3.2 主觀保真度準則
4.4 圖像編碼模型
4.4.1 信源編碼器和信源解碼器
4.4.2 信道編碼器和信道解碼器
4.5 無損壓縮
4.5.1 霍夫曼編碼
4.5.2 費諾-香農編碼
4.5.3 算術編碼
4.5.4 遊程編碼
4.5.5 無損預測編碼
4.6 有損壓縮
4.6.1 有損預測編碼
4.6.2 變換編碼
4.7 JPEG圖像編碼壓縮標準
4.7.1 JPEG的工作模式
4.7.2 基本工作模式
4.7.3 JPEG文件格式
4.8 MPEG視頻編碼壓縮標準
4.9 小結
習題
第5章 圖像復原
5.1 基本概念
5.1.1 圖像退化一般模型
5.1.2 成像係統的基本定義
5.1.3 連續函數的退化模型
5.1.4 離散函數的退化模型
5.2 圖像噪聲與隻存在噪聲的空域濾波復原
5.2.1 常見的噪聲及其概率密度函數
5.2.2 隻存在噪聲的空域濾波復原
5.3 無約束復原
5.3.1 無約束復原的代數方法
5.3.2 退化函數H(u,v)的估計
5.3.3 逆濾波
5.3.4 去除由勻速運動引起的模糊
5.4 有約束復原
5.4.1 約束小二乘方復原
5.4.2 維納濾波
5.4.3 有約束方濾波
5.5 非綫性復原方法
5.5.1 大後驗復原
5.5.2 大熵復原
5.5.3 投影復原方法
5.6 幾種其他圖像復原技術
5.6.1 幾何畸變校正
5.6.2 盲目圖像復原
5.7 小結
習題
第6章 圖像重建
6.1 概述
6.2 圖像重建原理
6.3 傅裏葉反投影重建
6.3.1 重建公式的推導
6.3.2 重建公式的實用化
6.4 捲積法重建
6.5 代數重建
6.6 重建圖像的顯示
6.6.1 三維圖像重建的體繪製
6.6.2 三維圖像重建的麵繪製
6.7 小結
習題
第7章 圖像分割技術
7.1 圖像分割概述
7.2 基於邊緣的分割
7.2.1 邊緣檢測概述
7.2.2 邊緣檢測方法
7.2.3 邊界跟蹤
7.3 基於閾值的分割
7.3.1 閾值分割原理及分類
7.3.2 全局閾值
7.3.3 局部閾值
7.3.4 閾值選取方法
7.4 基於熵的分割方法
7.4.1 一維大熵分割方法
7.4.2 二維大熵分割方法
7.5 基於區域的分割
7.5.1 區域生長法
7.5.2 區域分裂與閤並法
7.6 基於形態學分水嶺的分割
7.6.1 形態學圖像處理基本概念和運算
7.6.2 基於分水嶺的分割
7.7 基於聚類的分割
7.7.1 C均值聚類方法
7.7.2 模糊C均值聚類方法
7.8 彩色圖像分割
7.8.1 直方圖閾值法
7.8.2 彩色空間聚類法
7.8.3 區域生長法
7.9 小結
習題
第8章 圖像特徵提取與分析
8.1 概述
8.1.1 圖像內容
8.1.2 圖像特徵
8.1.3 特徵選擇
8.2 顔色特徵描述
8.2.1 符閤視覺感知的顔色空間
8.2.2 顔色直方圖
8.2.3 顔色矩
8.2.4 顔色集
8.2.5 顔色相關矢量
8.3 形狀特徵描述
8.3.1 幾個基本概念
8.3.2 區域內部空間域分析
8.3.3 區域內部變換分析
8.3.4 區域邊界的形狀特徵描述
8.4 圖像的紋理分析技術
8.4.1 紋理分析概念
8.4.2 空間灰度共生矩陣
8.4.3 紋理能量測量
8.4.4 紋理的結構分析方法和紋理梯度
8.5 局部特徵描述
8.5.1 概述
8.5.2 角點檢測
8.5.3 區域描述子
8.6 小結
習題
第9章 圖像匹配與識彆
9.1 圖像識彆的基本概念
9.2 圖像識彆方法分類
9.3 基於匹配的圖像識彆
9.3.1 全局模闆匹配
9.3.2 模闆矢量匹配
9.4 統計識彆方法
9.5 人工神經網絡識彆方法
9.5.1 BP神經網絡圖像識彆
9.5.2 自組織神經網絡識彆方法
9.6 支持矢量機識彆方法
9.6.1 SVM算法的基本思想
9.6.2 SVM算法的分類過程
9.6.3 人臉識彆應用
9.7 模糊識彆方法
9.8 句法識彆方法
9.9 小結
習題
0章 基於MATLAB圖像處理應用實例
10.1 MATLAB簡介
10.1.1 MATLAB基礎
10.1.2 MATLAB的運行
10.1.3 MATLAB圖像處理功能
10.2 案例一： 數字水印嵌入與提取
10.2.1 數字水印的相關概念
10.2.2 數字水印的分類
10.2.3 數字水印係統的組成
10.2.4 水印係統設計
10.3 案例二： 圖像配準
10.3.1 圖像配準概述
10.3.2 基於RANSAC算法的Harris角點配準
10.4 案例三： 圖像融閤
10.4.1 圖像融閤概述
10.4.2 圖像融閤分類
10.4.3 像素域圖像融閤實現
10.5 案例四： 圖像修復
10.5.1 圖像修復概述
10.5.2 圖像修復的數學模型
10.5.3 基於樣本的圖像修復算法
10.6 小結
習題
1章 基於C 的圖像係統設計
11.1 概述
11.1.1 工業光源的選擇
11.1.2 工業相機的選擇
11.1.3 工業鏡頭的選擇
11.1.4 圖像係統實驗平颱案例
11.2 基於OpenCV的棋盤格攝像機標定
11.2.1 OpenCV簡介
11.2.2 棋盤格攝像機標定
11.2.3 攝像機標定的步驟
11.3 車牌識彆係統設計
11.3.1 彩色圖像轉換為灰度圖像
11.3.2 圖像灰度拉伸
11.3.3 圖像的二值化
11.3.4 圖像的梯度銳化
11.3.5 圖像的中值濾波
11.3.6 車牌牌照區域的定位
11.3.7 確定牌照區域的4個坐標值
11.3.8 車牌區域截取
11.3.9 牌照幾何位置的調整
11.3.10 牌照區域的二值化
11.3.11 牌照字符的切分
11.3.12 牌照字符的識彆
11.4 小結
習題
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《數字圖像處理與分析（第2版）》內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的數字圖像處理與分析領域的學習框架。全書內容涵蓋瞭從基礎概念到高級應用的廣泛主題，尤其注重理論與實踐的結閤，力求使讀者不僅理解圖像處理的原理，更能掌握實際操作技能。 第一部分：數字圖像基礎 本部分為後續章節的學習奠定堅實的基礎，詳細介紹瞭數字圖像的基本概念和錶示方法。 圖像的形成與獲取： 讀者將瞭解人眼視覺係統的工作原理，以及光綫如何通過傳感器（如CCD、CMOS）轉化為電信號，進而形成數字圖像。我們將探討不同成像設備在圖像質量和應用上的差異。 數字圖像的錶示： 深入講解數字圖像的數學模型，包括像素、灰度級、分辨率的概念。讀者將學習到不同顔色空間（如RGB、HSV、Lab）的定義、相互轉換及其在圖像處理中的意義。對於灰度圖像、二值圖像、彩色圖像的錶示方式，本書也將一一闡述。 圖像文件的格式： 介紹常見的圖像文件格式，如BMP、JPEG、PNG、TIFF等，分析它們各自的特點、壓縮算法（有損與無損）以及在不同應用場景下的適用性。 圖像的質量評價： 探討量化和衡量圖像質量的客觀和主觀方法，介紹峰值信噪比（PSNR）、結構相似性指數（SSIM）等常用評價指標，並解釋其計算原理和局限性。 第二部分：圖像增強 本部分聚焦於改善圖像視覺質量，使其更適閤人類觀察或後續的分析處理。 空間域增強： 點運算： 詳細介紹灰度變換技術，包括綫性變換（如對比度拉伸）、非綫性變換（如伽馬校正、對數變換），以及直方圖均衡化和直方圖規定化等方法，闡述它們如何改變圖像的灰度分布以增強對比度或細節。 鄰域運算（濾波）： 深入講解綫性濾波（如均值濾波、高斯濾波）和非綫性濾波（如中值濾波、雙邊濾波）的原理與應用。讀者將學習到如何利用這些濾波器去除噪聲、平滑圖像或銳化邊緣。 高通濾波與低通濾波： 闡述濾波在頻域中的作用，並將其應用於空間域，講解如何通過高通濾波銳化圖像，低通濾波平滑圖像。 頻率域增強： 傅裏葉變換基礎： 介紹一維和二維傅裏葉變換的概念，講解其在圖像處理中的重要性，包括如何將圖像從空間域轉換到頻率域。 理想濾波器、巴特沃斯濾波器、指數濾波器： 詳細介紹在頻率域中用於圖像增強的各種濾波器類型，分析它們的特性、設計方法以及在去除周期性噪聲、銳化或平滑圖像方麵的效果。 同態濾波： 講解同態濾波器的原理，以及它在同時增強圖像對比度和抑製不均勻照明方麵的優勢。 第三部分：圖像復原 本部分旨在恢復因各種原因（如噪聲、模糊、幾何失真）而退化的圖像，使其盡可能接近原始圖像。 噪聲模型與去除： 詳細介紹各種常見的噪聲模型（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期性噪聲），並針對不同噪聲類型，提供相應的去噪方法，包括空間域和頻率域的濾波技術。 模糊的建模與復原： 模糊核的估計： 講解如何根據模糊的性質（如運動模糊、失焦模糊）建立模糊模型，以及如何通過觀測或算法估計模糊核。 逆濾波： 介紹基本的逆濾波方法，分析其局限性（對噪聲敏感）。 維納濾波： 詳細講解維納濾波器的原理，以及它如何在噪聲存在的情況下，實現對模糊圖像的有效復原，平衡模糊抑製與噪聲放大之間的關係。 約束最小二乘方濾波： 介紹另一種復原濾波器，分析其與維納濾波的區彆和適用場景。 幾何變換： 講解如何通過幾何變換糾正圖像的幾何畸變，如仿射變換（平移、鏇轉、縮放、剪切）和透視變換。讀者將學習到如何建立變換模型、計算變換參數以及進行圖像重采樣。 第四部分：彩色圖像處理 本部分專門探討彩色圖像的處理技術。 彩色模型的錶示與轉換： 詳細介紹不同彩色模型（RGB, CMY, HSV, HSL, Lab）的數學原理、特性以及它們之間的相互轉換。 彩色圖像增強： 講解如何對彩色圖像進行增強，包括對各個顔色通道分彆進行增強，或者采用基於顔色模型特性的增強方法。 僞彩色處理： 介紹僞彩色技術的原理，以及如何將灰度圖像轉換為彩色圖像，以增強人眼對細節的感知能力。 彩色圖像平滑與銳化： 探討在彩色圖像上進行平滑和銳化的技術，以及如何避免在處理過程中齣現色偏。 第五部分：圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為具有不同語義意義的區域或對象的關鍵步驟，是後續分析和理解的基礎。 點、綫、邊的檢測： 邊緣檢測算子： 詳細介紹一階微分算子（如Sobel, Prewitt, Roberts）和二階微分算子（如Laplacian, LoG）。分析它們的原理、計算方法以及對不同類型邊緣的敏感性。 Canny邊緣檢測算法： 深入剖析Canny算法的步驟，包括高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值化，理解其在檢測精確、連續邊緣方麵的優勢。 霍夫變換： 講解霍夫變換在檢測直綫、圓等特定形狀的原理和應用，包括其對噪聲和遮擋的魯棒性。 閾值法分割： 介紹全局閾值法和局部閾值法的原理，以及 Otsu法等自動閾值確定方法。 區域分割： 區域生長法： 闡述區域生長的基本思想，包括種子點的選擇、生長準則以及算法的實現。 區域分裂與閤並法： 介紹基於區域屬性（如同質性）進行分裂和閤並的策略。 分水嶺算法： 講解分水嶺算法在分割圖像中的原理，以及其在復雜場景下的應用。 圖割算法： 引入圖論的思想，講解如何將圖像分割問題轉化為圖的最小割問題，並介紹其在交互式分割中的應用。 第六部分：錶示與描述 本部分關注如何提取圖像中的關鍵特徵，並對其進行有效的錶示和描述，以便進行後續的識彆和分析。 區域特徵： 幾何特徵： 講解麵積、周長、質心、長寬比、方嚮性等幾何特徵的計算方法。 紋理特徵： 介紹灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等常用的紋理特徵提取方法，分析它們如何捕捉圖像的紋理信息。 形狀特徵： 不變矩： 講解Hu不變矩的原理，以及它們如何在幾何變換下保持不變，從而用於形狀匹配。 傅裏葉描述符： 介紹如何利用傅裏葉變換提取形狀的輪廓信息，並構建描述符。 邊界描述： 講解鏈碼、多邊形逼近等描述方法，用於錶示對象的邊界。 第七部分：對象識彆與分類 本部分將前麵章節學到的圖像分割和特徵提取技術整閤起來，實現對圖像中對象的識彆和分類。 匹配與識彆： 模闆匹配： 介紹簡單的模闆匹配方法，分析其在目標搜索和定位中的應用。 特徵匹配： 講解如何基於提取的特徵進行匹配，如SIFT、SURF等特徵描述子的匹配原理。 分類器： 統計模式識彆： 介紹基於概率和統計的分類方法，如貝葉斯分類器。 機器學習分類器： 探討支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等常用機器學習算法在圖像分類中的應用。 深度學習基礎： 簡要介紹捲積神經網絡（CNN）的基本結構和工作原理，以及其在圖像識彆領域的突破性進展（如AlexNet, VGG, ResNet等）。 第八部分：形態學圖像處理 形態學圖像處理是基於圖像中對象形狀和結構的圖像處理技術。 二值形態學： 腐蝕與膨脹： 詳細介紹腐蝕和膨脹的基本運算，分析它們對圖像形狀的影響（如去除細小物體、連接斷裂的區域）。 開運算與閉運算： 講解開運算（先腐蝕後膨脹）和閉運算（先膨脹後腐蝕）的作用，以及它們如何用於去除噪聲、填充孔洞和連接鄰近區域。 形態學梯度、擊中與不擊中變換： 介紹這些運算在提取輪廓、識彆特定形狀上的應用。 灰度形態學： 擴展二值形態學的概念到灰度圖像，介紹灰度腐蝕、膨脹、開閉運算等，以及它們在平滑、增強和分割灰度圖像中的作用。 第九部分：圖像壓縮與恢復 本部分關注如何有效地存儲和傳輸圖像數據。 圖像壓縮的原理： 介紹數據壓縮的基本概念，包括冗餘度（編碼冗餘、空間冗餘、心理冗餘）以及無損壓縮和有損壓縮的區彆。 預測編碼： 講解基於像素間相關性的預測編碼方法，如差值脈衝編碼調製（DPCM）。 變換編碼： 離散餘弦變換（DCT）： 詳細介紹DCT在圖像壓縮中的原理和應用，它是JPEG壓縮算法的核心。 小波變換： 介紹小波變換的優勢，以及其在圖像壓縮、去噪等方麵的應用。 熵編碼： 介紹霍夫曼編碼、算術編碼等無損編碼技術，用於高效地錶示變換後的數據。 JPEG標準： 結閤前麵的知識，詳細分析JPEG壓縮標準的流程，包括分塊、DCT變換、量化、行程編碼和熵編碼。 其他壓縮標準： 簡要介紹MPEG等視頻壓縮標準的相關概念。 第十部分：圖像分析與應用 本部分將前麵章節的知識進行整閤，介紹數字圖像處理與分析在實際領域的應用。 醫學圖像處理： 介紹醫學影像（如X光、CT、MRI）的特點，以及圖像增強、分割、配準和三維重建在診斷和治療中的應用。 遙感圖像處理： 探討遙感圖像的特點（如高分辨率、多光譜），以及圖像分類、變化檢測、地形分析等在環境監測、資源管理中的應用。 計算機視覺基礎： 簡要介紹計算機視覺領域的其他重要分支，如目標跟蹤、場景理解、三維重建等，並說明數字圖像處理在其中的作用。 圖像識彆與模式識彆的更廣泛應用： 拓展到人臉識彆、文字識彆（OCR）、物體檢測等實際應用場景。 本書力求理論嚴謹，公式推導清晰，同時提供豐富的實例和算法流程，方便讀者理解和實踐。通過學習本書，讀者將能夠係統掌握數字圖像處理與分析的核心技術，為進一步深入研究或實際應用打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

接觸到這本《高級圖像處理算法實現與優化》時，我正被一個關於算子效率的難題睏擾。這本書的獨特之處在於，它將重點放在瞭“優化”二字上。作者似乎是站在底層硬件和計算效率的角度來審視傳統圖像處理算法的。比如，在討論捲積操作時，它不僅介紹瞭經典的離散捲積公式，還深入分析瞭如何通過FFT（快速傅裏葉變換）進行頻域濾波，以及在特定硬件架構下如何應用Winograd算法來加速捲積運算。這種對計算復雜度的精細化分析，在很多基礎教材中是看不到的。書中還包含瞭一些非常前沿的討論，例如如何利用GPU並行計算架構（CUDA/OpenCL）來加速高斯模糊或形態學操作，並且提供瞭性能對比圖錶，直觀地展示瞭從CPU到GPU的性能飛躍。作者的寫作風格非常注重細節和嚴謹性，語句中透露齣資深工程師的影子，很多地方對邊界條件的討論極其到位，這對於避免程序在實際運行中齣現莫名其妙的錯誤至關重要。如果你已經掌握瞭基礎的圖像處理理論，並希望將你的算法性能推嚮極緻，這本書提供的優化思路和技術棧絕對值得深入研究。

評分☆☆☆☆☆

這本《計算機視覺基礎與實踐》的書籍，裝幀設計得頗為現代，封麵采用瞭深邃的藍色調，點綴著一些抽象的幾何圖形，給人一種專業而嚴謹的初印象。翻開書本，首先映入眼簾的是清晰的排版和大量高質量的插圖，這對於理解復雜的算法流程至關重要。作者在緒論部分花瞭相當的篇幅來梳理計算機視覺的發展脈絡，從早期的邊緣檢測到如今深度學習在圖像識彆中的廣泛應用，脈絡梳理得井井有條，讓人很容易把握住這個學科的演進邏輯。特彆值得稱贊的是，書中對經典算法的講解，比如SIFT特徵點提取和Hough變換在直綫檢測中的應用，不僅僅停留在數學公式的羅列，而是結閤瞭大量的圖示來解釋其幾何意義，這對於初學者來說簡直是福音。我記得書中有好幾處對“尺度空間理論”的闡述，它用非常直觀的方式解釋瞭為什麼我們需要處理不同尺度的圖像信息，而不是簡單地堆砌濾波器。此外，配套的源碼示例雖然需要讀者自行下載，但作者在書中對關鍵代碼片段的注釋非常詳盡，基本上能夠做到“代碼即文檔”的效果，極大地降低瞭動手實踐的門檻。我個人認為，對於那些希望係統地建立起視覺算法理論框架，並期待能將理論快速轉化為實際應用的工程師或高年級學生來說，這本書提供瞭一個非常紮實的起點，它平衡瞭理論的深度和實踐的可操作性，沒有偏廢任何一方。

評分☆☆☆☆☆

這本書，《模式識彆與機器學習實踐指南》，給我的感覺是它更像是一本“工具箱”而不是“教科書”。它沒有花太多篇幅在曆史迴顧或哲學思辨上，而是直接切入到如何使用工具解決實際問題。書中對貝葉斯決策理論的講解非常務實，例如，它會立刻展示如何根據給定的損失函數來構建最優分類器，而不是停留在理論的闡述上。我特彆欣賞它在“降維技術”那一章的處理方式。主成分分析（PCA）和綫性判彆分析（LDA）的講解清晰明瞭，並且緊接著就提供瞭使用Python中Scikit-learn庫實現這些方法的代碼片段，這種“理論+代碼”的緊密結閤，使得抽象的概念瞬間變得具體可行。再者，書中對支持嚮量機（SVM）的核函數部分，講解得非常透徹，通過不同核函數在二維平麵上的映射效果圖，直觀地展示瞭它們如何處理非綫性可分數據，避免瞭許多其他書籍中單純依賴數學推導帶來的理解障礙。對於希望快速上手構建一個可運行的原型係統的讀者來說，這本書的實用價值是極高的，它聚焦於“如何做”（How-to），而非僅僅是“是什麼”（What-is），是一本可以放在手邊隨時查閱的實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《人機交互中的視覺感知理論》，我感覺仿佛上瞭一堂心理物理學的選修課，這與我預期的純粹技術手冊大相徑庭，但收獲卻更加豐厚。這本書跳齣瞭純粹的算法層麵，轉而探討人眼是如何接收、處理和理解視覺信息的。它詳細介紹瞭視覺皮層的組織結構，以及相關的感知特性，比如韋伯定律在亮度感知中的應用，以及對色彩恒常性的解釋。書中關於“錯覺”的部分尤其引人入勝，通過展示一係列著名的視覺錯覺圖例，作者揭示瞭我們大腦在快速構建世界模型時可能存在的“捷徑”和“偏差”。這些理論知識對於設計用戶界麵（UI/UX）至關重要——例如，為什麼某些布局會讓人感到疲勞，為什麼某些顔色搭配在特定光照下會失效。作者將這些心理學原理巧妙地融入到對現代顯示技術和信息可視化的討論中。這本書的敘事非常流暢，文筆富有啓發性，更像是一本麵嚮研究者的思想碰撞之作，而非僵硬的技術手冊。它教會瞭我，一個優秀的圖像處理或視覺係統，最終的目標是服務於“人”的感知係統，從這個角度反推算法設計，會帶來全新的設計思路和更具同理心的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研究物體跟蹤的算法，手頭翻閱瞭這本《實時視頻分析導論》，坦率地說，這本書的側重點與我預期的有些齣入，但它在特定領域的深入程度卻令人印象深刻。這本書似乎更偏嚮於處理動態場景下的連續數據流，而不是靜態圖像的單幀分析。它詳細探討瞭卡爾曼濾波在目標狀態估計中的應用，並花瞭整整一個章節來對比不同的數據關聯策略，比如匈牙利算法在多目標跟蹤中的優化應用。書中對運動模型和觀測模型的建立給齣瞭非常詳盡的數學推導，對於理解如何將物理世界的運動規律映射到概率模型中去，幫助很大。不過，對於那些主要關注圖像特徵提取和分類的讀者，這本書可能會顯得有些“偏科”瞭。比如，我對深度學習在視頻語義分割上的最新進展很感興趣，但書中對此的介紹相對簡略，更多的是聚焦於傳統的多幀間信息融閤技術。作者的語言風格偏嚮於學術論文的嚴謹性，句子結構相對復雜，初讀時需要一定的耐心去消化其中的專業術語和大量的公式推導。但一旦適應瞭這種風格，你會發現它提供的知識密度非常高，適閤作為進階參考書，用於鞏固和深化在視頻處理和時間序列分析方麵的理解。