圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版) 9787118111712 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 托馬斯·林德布拉德（Thomas Lind 著

圖書標籤:

• 圖像處理
• 脈衝神經網絡
• SNN
• Python
• 深度學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 神經計算
• 生物啓發計算
• 計算機視覺

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118111712

商品編碼：29634902063

包裝：精裝

齣版時間：2017-01-01

基本信息

書名:圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版)

：78.00元

售價：58.5元,便宜19.5元,摺扣75

作者: 托馬斯·林德布拉德（Thomas Lindblad

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2017-01-01

ISBN：9787118111712

字數：

頁碼：191

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》對多種生物視覺模型的起源及特點進行瞭分析，並詳述瞭PN與ICM兩種模型的構成及工作機理。然後以PN與ICM模型為基礎，全麵說明瞭這兩種模型在圖像分析、目標分離、紋理識彆、彩色圖像處理、圖像時間信號提取與應用及邏輯分析等方麵的應用。同時還對書中多種算法給齣瞭具體的Python實現代碼。
　　《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》內容豐富、案例典型、學術性強、應用價值強、可讀性好。非常適閤從事智能信息處理、圖像處理與識彆等信息學科相關專業人員閱讀與使用。

目錄

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第1章 生物模型
1．1 引言
1．2 生物學基礎
1．3 Hodgkin-Huxley模型
1．4 Fitzhugh-Nagumo模型
1．5 Eckhom模型
1．6 aybak模型
1．7 Parodi模型
1．8 小結

第2章 Python程序設計
2．1 編程環境
2．1．1 命令行界麵
2．1．2 IDLE
2．1．3 創建一個工作環境
2．2 數據類型和簡單的數學運算
2．3 元組、列錶和字典
2．3．1 元組
2．3．2 列錶
2．3．3 字典
2．4 切片
2．5 字符串
2．5．1 字符串函數
2．5．2 類型轉換
2．6 控製流
2．7 輸入和輸齣
2．7．1 文本文件讀寫
2．7．2 Pickle模塊
2．8 函數
2．9 模塊
2．10 麵嚮對象的程序設計
2．10．1 類的內容
2．10．2 運算符定義
2．10．3 繼承
2．11 檢錯
2．12 小結

第3章 Numpy、SciPy和PythoImage Library
3．1 NumPy
3．1．1 創建數組
3．1．2 數組轉換
3．1．3 矩陣：嚮量乘法
3．1．4 數組的優勢
3．1．5 數據類型
3．1．6 排序
3．1．7 字符串和列錶的轉換
3．1．8 矩陣的改變
3．1．9 高級切片
3．2 SciPy
3．3 NumPy中的設計
3．4 Python圖像庫PIL（PythoImage Library）
3．4．1 圖像的讀齣
3．4．2 圖像的寫入
3．4．3 圖像轉換
3．5 小結

第4章 PN與ICM
4．1 PN
4．1．1 原始模型
4．1．2 Python實現
4．1．3 脈衝發放行為
4．1．4 神經元動態行為的纍積
4．1．5 時間信號
4．1．6 神經元連接
4．1．7 快速連接
4．1．8 連續時間模型
4．2 ICM
4．2．1 小連接需要
4．2．2 ICM原理
4．2．3 ICM中的連接
4．2．4 ICM的Pvthon實現
4．3 小結

第5章 圖像分析
5．1 相關圖像信息
5．2 圖像分割
5．2．1 血細胞
5．2．2 乳房X綫影像
5．3 自適應分割
5．4 焦點和分級聚焦點
5．4．1 分級聚焦檢測（凹點檢測）算法
5．4．2 基於PN多級聚焦模型的目標識彆
5．5 圖像分解
5．6 小結

第6章 反饋和分離
6．1 反饋式PN
6．2 目標分離
6．2．1 輸入圖像的規格化
6．2．2 濾波器的創建
6．2．3 脈衝圖像的邊緣增強
6．2．4 相關及改進
6．2．5 峰值檢測
6．2．6 對輸入圖像和PN所做的調整
6．2．7 驅動程序
6．3 動態目標分離
6．4 陰影目標
6．5 噪聲圖像下的情況
6．6 小結

第7章 分類識彆
7．1 航空器
7．2 北極光
7．3 目標識彆：二值圖像的相關性
7．4 星係
7．5 手勢識彆
7．6 路麵檢測
7．7 數字符號
7．7．1 數據集閤
7．7．2 分離齣各類的訓練圖像
7．8 産生脈衝圖像
7．8．1 圖像時間信號的分析
7．9 人臉定位及識彆
7．10 小結

第8章 紋理識彆
8．1 脈衝譜
8．2 紋理脈衝譜的統計可分性
8．3 基於統計方法的脈衝譜識彆
8．4 基於聯想記憶的脈衝譜識彆
8．5 生物學上的運用
8．6 紋理研究
8．7 小結

第9章 顔色和多通道
9．1 模型
9．1．1 彩色圖像的例子
9．1．2 基於Python的實現
9．2 多光譜實例
9．3 彩色模型的應用
9．4 小結

第10章 圖像的時間信號
10．1 圖像的時間信號理論
10．1．1 PN和圖像時間信號
10．1．2 彩色與形狀
10．2 目標的時間信號
10．3 真實圖像的時間信號
10．4 圖像時間信號數據庫
10．5 計算佳視角
10．6 運動估計
10．7 小結

第11章 邏輯
11．1 迷宮穿行和TSP（旅行商）問題
11．2 條形碼和導航
11．3 小結
附錄A 圖像轉換器
附錄B 幾何模塊
附錄C 分數冪指數濾波器
附錄D 相關運算
附錄E FAAM
附錄F 主成分分析
參考文獻

作者介紹

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徐光柱，男，1979年1月生，副教授。2007畢業於蘭州大學，獲得無綫電物理專業博士學位。2007年加入三峽大學從事教學科研工作。2010年12月-2011年6月在美國南卡羅來納州剋萊姆森大學做訪問學者。目前在三峽大學計算機與信息學院從事教學科研工作。主要從事計算機視覺與圖像圖形處理等方麵的研究。
　　
　　馬義德，男，1963年2月生，甘肅臨夏人，教授。2001年獲得蘭州大學博士學位，現任蘭州大學信息科學與工程學院電路與係統研究所所長，蘭州大學Ti-DSP聯閤實驗室主任。目前在蘭州大學信息科學與工程學院從事教學科研工作，主要從事數字圖像處理、嵌入式係統等方麵的研究。
　　
　　雷幫軍，男，1973年6月生，湖北宜昌人，教授。2003年獲荷蘭德爾夫特理工大學博士學位，湖北省“百人計劃”特聘教授，楚天學者特聘教授。現任三峽大學智能視覺與圖像信息研究所所長，湖北省水電工程智能視覺監測重點實驗室主任。主要從事數字圖像處理、計算機視覺等方麵的研究。
　　
　　Thomas Lindblad（托馬斯·林德布拉德）於1974年獲得瑞典斯德哥爾摩大學博士學位，瑞典皇傢理工學院教授。早期從事核結構與離子物理學方麵的研究，專注於檢測係統；後期專注於教學，在瑞典皇傢理工學院物理係從事環境物理學的教學多年，指導本科生從事科學研究。在此期間他的研究領域聚焦在傳感器技術與持續數據流中的特徵提取。
　　
　　JasoM.Kinser（詹森·金賽）分彆於1994年與1987年獲得光學與光電係統博士學位及物理學碩士學位。1994年他作為副研究員加入AlabamaA&M;大學，同時也是應用光學科學中心的創始人員之一。1997年他來到喬治梅森大學任職，現在是該校物理與計算科學學院的副教授。他的研究領域包括光學與圖像信息處理（脈衝圖像處理）及多學科領域中的數據處理。

文摘

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序言

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第1章 生物模型
1．1 引言
1．2 生物學基礎
1．3 Hodgkin-Huxley模型
1．4 Fitzhugh-Nagumo模型
1．5 Eckhom模型
1．6 aybak模型
1．7 Parodi模型
1．8 小結

第2章 Python程序設計
2．1 編程環境
2．1．1 命令行界麵
2．1．2 IDLE
2．1．3 創建一個工作環境
2．2 數據類型和簡單的數學運算
2．3 元組、列錶和字典
2．3．1 元組
2．3．2 列錶
2．3．3 字典
2．4 切片
2．5 字符串
2．5．1 字符串函數
2．5．2 類型轉換
2．6 控製流
2．7 輸入和輸齣
2．7．1 文本文件讀寫
2．7．2 Pickle模塊
2．8 函數
2．9 模塊
2．10 麵嚮對象的程序設計
2．10．1 類的內容
2．10．2 運算符定義
2．10．3 繼承
2．11 檢錯
2．12 小結

第3章 Numpy、SciPy和PythoImage Library
3．1 NumPy
3．1．1 創建數組
3．1．2 數組轉換
3．1．3 矩陣：嚮量乘法
3．1．4 數組的優勢
3．1．5 數據類型
3．1．6 排序
3．1．7 字符串和列錶的轉換
3．1．8 矩陣的改變
3．1．9 高級切片
3．2 SciPy
3．3 NumPy中的設計
3．4 Python圖像庫PIL（PythoImage Library）
3．4．1 圖像的讀齣
3．4．2 圖像的寫入
3．4．3 圖像轉換
3．5 小結

第4章 PN與ICM
4．1 PN
4．1．1 原始模型
4．1．2 Python實現
4．1．3 脈衝發放行為
4．1．4 神經元動態行為的纍積
4．1．5 時間信號
4．1．6 神經元連接
4．1．7 快速連接
4．1．8 連續時間模型
4．2 ICM
4．2．1 小連接需要
4．2．2 ICM原理
4．2．3 ICM中的連接
4．2．4 ICM的Pvthon實現
4．3 小結

第5章 圖像分析
5．1 相關圖像信息
5．2 圖像分割
5．2．1 血細胞
5．2．2 乳房X綫影像
5．3 自適應分割
5．4 焦點和分級聚焦點
5．4．1 分級聚焦檢測（凹點檢測）算法
5．4．2 基於PN多級聚焦模型的目標識彆
5．5 圖像分解
5．6 小結

第6章 反饋和分離
6．1 反饋式PN
6．2 目標分離
6．2．1 輸入圖像的規格化
6．2．2 濾波器的創建
6．2．3 脈衝圖像的邊緣增強
6．2．4 相關及改進
6．2．5 峰值檢測
6．2．6 對輸入圖像和PN所做的調整
6．2．7 驅動程序
6．3 動態目標分離
6．4 陰影目標
6．5 噪聲圖像下的情況
6．6 小結

第7章 分類識彆
7．1 航空器
7．2 北極光
7．3 目標識彆：二值圖像的相關性
7．4 星係
7．5 手勢識彆
7．6 路麵檢測
7．7 數字符號
7．7．1 數據集閤
7．7．2 分離齣各類的訓練圖像
7．8 産生脈衝圖像
7．8．1 圖像時間信號的分析
7．9 人臉定位及識彆
7．10 小結

第8章 紋理識彆
8．1 脈衝譜
8．2 紋理脈衝譜的統計可分性
8．3 基於統計方法的脈衝譜識彆
8．4 基於聯想記憶的脈衝譜識彆
8．5 生物學上的運用
8．6 紋理研究
8．7 小結

第9章 顔色和多通道
9．1 模型
9．1．1 彩色圖像的例子
9．1．2 基於Python的實現
9．2 多光譜實例
9．3 彩色模型的應用
9．4 小結

第10章 圖像的時間信號
10．1 圖像的時間信號理論
10．1．1 PN和圖像時間信號
10．1．2 彩色與形狀
10．2 目標的時間信號
10．3 真實圖像的時間信號
10．4 圖像時間信號數據庫
10．5 計算佳視角
10．6 運動估計
10．7 小結

第11章 邏輯
11．1 迷宮穿行和TSP（旅行商）問題
11．2 條形碼和導航
11．3 小結
附錄A 圖像轉換器
附錄B 幾何模塊
附錄C 分數冪指數濾波器
附錄D 相關運算
附錄E FAAM
附錄F 主成分分析
參考文獻

深度學習與計算機視覺的融閤：理論、算法與實踐 一、 引言 隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習已成為驅動計算機視覺領域革新的核心力量。從圖像識彆、目標檢測到圖像生成，深度學習模型以其強大的學習能力和卓越的性能，極大地拓展瞭計算機視覺的應用邊界。本書旨在深入探討深度學習在圖像處理領域的應用，並重點介紹一種獨特且強大的神經網絡模型——脈衝耦閤神經網絡（PCNN），闡述其理論基礎、核心算法，以及如何利用Python進行高效實現。本書不僅麵嚮對深度學習和計算機視覺感興趣的初學者，也適閤希望深入理解PCNN及其應用的研究人員和開發者。 二、 圖像處理的基礎與挑戰 圖像處理是計算機視覺的基礎，其核心在於理解和操縱數字圖像。從原始的像素數據到有意義的視覺信息，圖像處理涉及一係列復雜的技術。 圖像錶示與基本操作： 本部分將首先介紹數字圖像的基本錶示方法，包括像素、灰度值、顔色空間（如RGB、HSV）等。在此基礎上，我們將探討圖像處理中的基本操作，例如圖像的縮放、鏇轉、裁剪、平移等幾何變換，以及亮度、對比度、色彩平衡等圖像增強技術。這些基礎操作是理解更復雜圖像處理算法的前提。 圖像濾波與降噪： 真實世界中的圖像往往受到噪聲的乾擾，影響後續的分析和識彆。本部分將詳細介紹各種圖像濾波技術，包括綫性濾波器（如高斯濾波、均值濾波）和非綫性濾波器（如中值濾波、雙邊濾波）。我們將深入分析不同濾波器的原理、優缺點以及在特定噪聲類型下的適用性。此外，還將探討一些更高級的降噪技術，如小波降噪等，以應對復雜噪聲環境。 邊緣檢測與特徵提取： 圖像的邊緣包含瞭重要的結構信息，是進行圖像分割、目標識彆的關鍵。本部分將詳細介紹經典的邊緣檢測算子，如Sobel、Prewitt、Laplacian算子，以及更魯棒的Canny邊緣檢測算法。在此基礎上，還將介紹一些基本的特徵提取方法，如Harris角點檢測、SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速穩健特徵）等，它們能夠提取圖像中具有尺度和鏇轉不變性的局部特徵，為後續的圖像匹配和對象識彆奠定基礎。 圖像分割： 圖像分割是將圖像劃分為多個有意義的區域或對象的任務。本部分將介紹閾值分割、區域生長、Watershed算法等傳統分割方法。同時，還將簡要介紹基於圖論的分割方法，為理解深度學習時代的分割技術做好鋪墊。 圖像變換： 傅裏葉變換、離散餘弦變換（DCT）等圖像變換技術在圖像壓縮、濾波和分析中扮演著重要角色。本部分將介紹這些變換的基本原理，以及它們在實際應用中的作用，例如JPEG圖像壓縮格式就是基於DCT的。 三、 脈衝耦閤神經網絡（PCNN）：一種仿生圖像處理模型 脈衝耦閤神經網絡（PCNN）是一種受生物視覺神經係統啓發的計算模型，它能夠有效地模擬神經元之間的相互作用和信息傳遞過程，在圖像處理領域展現齣獨特的優勢，尤其在圖像分割、特徵提取和圖像增強方麵。 PCNN的生物學基礎與模型結構： 本部分將追溯PCNN的靈感來源——生物視覺係統中神經元的同步發放和耦閤機製。我們將詳細介紹PCNN的基本模型，包括其核心組成單元（神經元）的結構和功能。一個典型的PCNN神經元包含三個主要輸入：連接輸入（Feeding Input）、調製輸入（Modulation Input）和 the threshold 。神經元根據這些輸入産生脈衝信號。 PCNN的核心工作機製： PCNN的核心在於其“耦閤”機製。神經元之間的相互連接導緻它們能夠同步發放脈衝。我們將深入分析PCNN的工作流程： 連接輸入（Feeding Input）： 接收來自外部輸入（通常是圖像像素值）的信號。 調製輸入（Modulation Input）： 接收來自鄰域神經元脈衝發放的信號。鄰近神經元發放的脈衝會增強當前神經元的興奮性。 閾值（Threshold）： 每個神經元都有一個動態可調的閾值。當神經元的內部狀態（通常是纍加的輸入信號）超過閾值時，它就會發放一個脈衝。 脈衝發放與逃逸（Escape）： 神經元發放脈衝後，其內部狀態會重置，同時其閾值會短暫升高，從而引入“逃逸”機製，防止神經元過度活躍。 同步發放： 神經元之間的耦閤機製促使它們傾嚮於同步發放脈衝，這種同步性能夠有效地捕獲圖像中的連通區域和結構信息。 PCNN模型的關鍵參數與調優： PCNN模型包含一係列重要的參數，如連接權重、衰減係數、響應時間等。這些參數的設置對PCNN的性能有著顯著影響。本部分將詳細介紹這些參數的含義，並討論如何通過實驗和經驗來選擇閤適的參數值，以優化PCNN在特定圖像處理任務中的錶現。 PCNN的變種與改進： 為瞭應對不同的應用場景，研究人員對原始PCNN模型進行瞭大量的改進和擴展，例如引入腐蝕性抑製、多尺度PCNN、自適應閾值PCNN等。本部分將介紹一些具有代錶性的PCNN變種，並分析它們在性能上的提升和應用領域的拓展。 四、 基於Python的PCNN實現與應用 Python作為一種強大且易於使用的編程語言，擁有豐富的科學計算庫和深度學習框架，為實現和應用PCNN提供瞭便利。 Python的科學計算生態： 本部分將介紹Python在科學計算領域的核心庫，如NumPy（用於數值計算）、SciPy（用於科學和工程計算）以及Matplotlib（用於數據可視化）。這些庫將為我們處理圖像數據、實現PCNN算法提供基礎支持。 圖像處理庫的應用： 我們將重點介紹OpenCV（Open Source Computer Vision Library）和Pillow（PIL Fork）這兩個強大的圖像處理庫。OpenCV提供瞭海量的圖像處理函數，包括圖像的讀取、寫入、幾何變換、濾波、特徵提取等，是實現PCNN輸入輸齣和輔助功能的重要工具。Pillow則提供瞭更靈活的圖像操作接口。 PCNN算法的Python實現： 本部分將詳細展示如何使用Python語言從零開始實現一個基本的PCNN模型。我們將逐步構建PCNN的神經元模型，實現其內部狀態的更新、閾值動態調整以及脈衝發放的邏輯。代碼實現將清晰易懂，並附帶詳細的注釋，方便讀者理解。 PCNN在圖像分割中的Python實現： 圖像分割是PCNN最成功的應用領域之一。我們將展示如何利用Python和實現的PCNN模型來完成圖像分割任務。這通常涉及到將圖像像素作為PCNN的輸入，並通過觀察神經元的脈衝發放模式來識彆不同的圖像區域。我們將提供完整的代碼示例，演示如何處理分割結果並可視化。 PCNN在圖像增強與特徵提取中的Python實現： 除瞭分割，PCNN還可以用於圖像增強，例如提取圖像的細微紋理或平滑圖像。本部分將探討PCNN在這些任務中的應用，並提供相應的Python實現代碼。例如，可以通過分析PCNN的脈衝發放序列來提取圖像的局部特徵。 與其他Python庫的集成： 本部分還將介紹如何將PCNN模型與其他Python深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）結閤使用。雖然PCNN本身不是深度學習模型，但它可以作為深度學習管綫的一部分，用於預處理、特徵提取或與深度神經網絡協同工作。 五、 深度學習與PCNN的協同：未來展望 隨著深度學習的不斷發展，如何將PCNN的獨特優勢與深度學習強大的學習能力相結閤，是當前研究的一個重要方嚮。 深度學習在圖像處理中的突破： 本部分將簡要迴顧深度學習在圖像識彆（如CNN）、目標檢測（如YOLO、Faster R-CNN）、圖像生成（如GANs）等領域的關鍵進展，強調其在處理大規模、復雜圖像數據方麵的能力。 PCNN的優勢與局限性： 我們將總結PCNN在圖像處理中的優點，如對噪聲的魯棒性、對圖像結構信息的敏感性、計算復雜度相對較低等，同時也會分析其局限性，如參數調整的挑戰、在大規模數據集上的可擴展性等。 融閤策略與前沿研究： 本部分將探討將PCNN整閤到深度學習框架中的幾種可能策略。例如，可以將PCNN作為深度捲積網絡的特徵提取器，或者設計一種能夠學習PCNN參數的端到端深度模型。此外，還將介紹一些最新的研究方嚮，如將PCNN的思想應用於事件相機數據處理、神經形態計算等。 實際應用案例與發展前景： 本部分將列舉一些PCNN與深度學習結閤的實際應用案例，如醫學影像分析、遙感圖像處理、工業缺陷檢測等。最後，我們將展望PCNN與深度學習融閤的未來發展前景，以及它們在推動人工智能技術進步中的潛力。 六、 結論 本書通過對圖像處理基礎、脈衝耦閤神經網絡理論、Python實現以及深度學習的深入探討，旨在為讀者構建一個全麵且實用的知識體係。通過掌握書中的理論和技術，讀者不僅能夠深入理解PCNN這一獨特的仿生模型，更能熟練運用Python將其應用於各種圖像處理任務，並初步瞭解其與深度學習的融閤之道，為未來的深入研究和技術創新打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排，我個人覺得有些偏重於算法的堆砌，而不是解決實際問題的路徑規劃。它花瞭大量的篇幅去介紹各種復雜的網絡架構和它們在圖像分析中的應用，這一點無疑拓寬瞭讀者的視野，讓我看到瞭許多前沿的研究方嚮。然而，這種廣度似乎犧牲瞭一定的深度。比如，在討論到深度學習在圖像分割中的應用時，不同損失函數的選擇對最終結果的影響，書中隻是簡單提及，缺乏案例分析來展示不同選擇背後的權衡利弊。我更期待看到的是，針對特定類型的圖像（比如醫學影像或遙感圖像），作者能提供一套完整的、從數據準備到模型部署的實戰案例。特彆是關於性能優化和模型輕量化的部分，這對於實際部署到資源有限的設備上至關重要，但書中這塊內容相對單薄。我不得不花大量時間去查閱其他資源，來彌補這方麵的不足。對於那些追求“拿來即用”或“快速迭代”的開發者來說，這本書的節奏可能顯得稍慢瞭一些，它更像是在為你打地基，地基打得非常牢固，但上層建築的精裝修還需要讀者自己去張羅。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的排版和插圖質量給我留下瞭深刻的印象，這在技術書籍中並不常見。清晰的流程圖和高質量的數學公式渲染，極大地降低瞭閱讀復雜概念時的認知負擔。然而，當我深入到核心的“脈衝耦閤神經網絡”部分時，我感覺作者的敘事邏輯發生瞭一點跳躍。雖然對該模型的數學定義解釋得很嚴謹，但它與前文介紹的傳統圖像處理技術之間的橋梁搭建得不夠平滑。讀者需要自己去構建一個認知框架，將經典的邊緣檢測和濾波技術與這種新興的、基於神經元的模型聯係起來。這種“需要自行腦補”的地方，對於時間寶貴的專業人士來說，多少會帶來一些挫敗感。此外，書中對Python庫（比如OpenCV或PyTorch）的依賴性描述不夠明確，讀者在復現代碼時，可能需要不斷地在不同版本的庫之間進行調試和兼容性測試，這無疑增加瞭環境配置的復雜度。我希望書中能提供一個更清晰的“環境配置清單”或更明確的版本約束說明，這樣可以省去大量查找依賴包錯誤的寶貴時間。

評分☆☆☆☆☆

我最欣賞這本書的地方在於，它沒有迴避那些“晦澀難懂”的數學細節，而是將其赤裸裸地展示齣來。這對於希望超越“調用API”層麵，真正理解算法底層機製的人來說，是無價的。作者在推導梯度下降或特定激活函數收斂性的部分，展現瞭深厚的數學功底。然而，這種深度也帶來瞭極高的閱讀門檻。對於那些更偏嚮於應用層開發，希望快速掌握如何使用這些技術來解決實際商業問題的讀者，這本書的深度可能會成為一種阻礙。它更像是為研究生或資深研究人員準備的“硬核”讀物，而不是麵嚮廣大軟件工程師的“速成”指南。我個人在閱讀過程中，常常需要反復對照高等數學和綫性代數的筆記，纔能完全跟上作者的思路。如果能配有更多生動的、類比性的解釋，或者在關鍵數學推導後，增加一個“應用層解讀”的小結，將理論與實踐的距離拉得更近一些，這本書的價值將能被更廣泛的群體所接觸和受益。

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，拿到手的時候，我有點小小的期待，畢竟“圖像處理”和“神經網絡”這兩個詞放在一起，總讓人覺得會碰撞齣不一樣的火花。但我閱讀下來，感覺它更像是一份詳盡的技術手冊，而非一本能讓人豁然開朗的入門指南。它把很多基礎概念講得非常紮實，比如圖像的基本錶示、濾波器的原理，以及捲積操作的數學基礎，這些部分寫得極其透徹，對於初學者來說，可能需要一些耐心去啃，但隻要堅持下來，對底層邏輯的理解會非常到位。不過，在實際的編程實現環節，我發現它似乎更側重於理論的推導和代碼的展示，而對於“如何將這些理論有效地應用於解決實際項目中遇到的模糊問題”這方麵的指導略顯不足。舉個例子，在處理噪聲圖像時，書裏給齣瞭幾種經典的去噪算法，每一種都配有清晰的Python代碼片段，但當我嘗試將這些代碼整閤到一個連續的工作流中時，比如在不同的預處理步驟之間如何權衡參數選擇，書中並沒有提供太多係統性的建議。這使得讀者在閤上書本，準備獨立戰鬥時，會感到有些迷茫，仿佛隻是學會瞭樂高積木的各個零件的用法，卻不知道如何搭建齣那個宏偉的模型。整體而言，它是一份優秀的參考資料，尤其適閤那些已經有一定編程基礎，並希望深入瞭解圖像處理算法數學內核的工程師。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它更像是兩位或多位不同領域專傢的成果匯編，而非一個統一思想下的連貫論述。前半部分對經典圖像增強和恢復技術的闡述，風格嚴謹、偏嚮於信號處理的視角，非常適閤計算機視覺的基礎學習者。但後半部分轉嚮深度學習和特定網絡模型時，語言風格和側重點明顯轉嚮瞭前沿研究的報告風格，更強調創新性和性能指標的突破。這種風格上的差異，使得閱讀體驗不是完全綫性的流暢。例如，在討論如何評估模型的魯棒性時，不同章節采用的標準和指標似乎沒有完全統一。作為一個希望構建完整知識體係的讀者，我更希望看到一個統一的評估框架，能夠將傳統方法和現代方法置於同一個天平上進行比較。這本書無疑是信息量巨大的寶庫，但它更適閤作為工具書，在你需要查找某個特定算法的數學原理或基礎代碼框架時去翻閱，而不是作為一本從頭讀到尾，以期獲得連貫思維訓練的教材。