第2版-圖像分析.隨機場和馬爾可夫鏈濛特卡羅方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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溫剋勒 著

圖書標籤:

• 圖像分析
• 隨機場
• 馬爾可夫鏈
• 濛特卡羅方法
• 第二版
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 概率圖模型
• 圖像處理
• 機器學習

店鋪： 北發圖書網專營店

齣版社： 北京世圖

ISBN：9787519205324

商品編碼：10446512123

齣版時間：2016-07-01

基本信息

商品名稱： 第2版-圖像分析.隨機場和馬爾可夫鏈濛特卡羅方法	齣版社： 世界圖書齣版公司北京公司	齣版時間：2016-07-01
作者：溫剋勒	譯者：	開本： 32開
定價： 69.00	頁數：	印次： 1
ISBN號：9787519205324	商品類型：圖書	版次： 1

內容提要

該書主要研究瞭圖像分析的隨機場方法、相關的馬爾可夫鏈濛特卡羅法、貝葉斯圖像分析的統計推斷，重點關注瞭一般性原理，具體的應用細節稍微少點。該書可以說是為數學專業、統計學、物理學、工程和計算機專業的學生和專傢量身定做的，書中更多的體現瞭一些數學方法，而非綜述。基本上不需要讀者擁有更深的數學或者統計學的知識。第2版改動很大，許多數據都做瞭更新，並且新增瞭似然函數的精確抽樣和全局*優法。

作者簡介

Gerhard Winkler (G. 溫剋勒, 德國)是國際知名學者，在數學界享有盛譽。本書凝聚瞭作者多年科研和教學成果，適用於科研工作者、高校教師和研究生。

圖像分析：原理、技術與前沿應用 本書深入探討瞭現代圖像分析領域的核心理論、關鍵技術及其在多個行業的實際應用。本書旨在為讀者提供一個全麵而紮實的知識框架，使他們不僅理解圖像數據的本質特性，更能掌握從數據采集到復雜模式識彆的完整流程。 第一部分：圖像基礎與預處理 本部分首先奠定瞭圖像分析的數學和數字基礎。 1. 圖像的數學錶示與數字特性 我們從信息論的角度審視圖像，探討圖像作為二維信號的性質。內容涵蓋： 數字圖像的構成： 像素、分辨率、灰度級和彩色空間（RGB, YCbCr, Lab）的轉換與數學建模。重點分析不同色彩空間在特定應用（如醫學成像或遙感）中的優勢與局限。 圖像的采樣與量化： 深入討論奈奎斯特-香農采樣定理在圖像重建中的實際意義。分析量化誤差對視覺質量和後續分析算法性能的影響。 圖像變換基礎： 詳細介紹傅裏葉變換、離散餘弦變換（DCT）和提升（Lifting）小波變換在圖像頻域分析中的作用。重點闡述頻域濾波（如理想濾波器、Butterworth 濾波器）如何實現特定頻率成分的增強或抑製。 2. 圖像增強與去噪技術 圖像采集環境的復雜性往往導緻圖像質量下降。本章聚焦於恢復清晰圖像的策略： 空間域增強： 對比度拉伸、直方圖均衡化（包括自適應直方圖均衡化 AHE 和 CLAHE 的原理與實現）。講解伽馬校正及其在顯示設備匹配中的應用。 噪聲模型與識彆： 係統分類常見的圖像噪聲類型，如高斯白噪聲、椒鹽噪聲（衝激噪聲）和泊鬆噪聲，並討論如何根據噪聲特性選擇閤適的抑製方法。 濾波技術詳解： 區分綫性濾波和非綫性濾波。詳細解析均值濾波、高斯濾波的平滑效果。重點深入講解非綫性濾波器，如中值濾波、雙邊濾波（Bilateral Filtering）和引導濾波（Guided Filtering），這些濾波器在保持邊緣信息方麵錶現卓越。 3. 圖像恢復 圖像恢復是處理由退化模型（如模糊或運動拖影）造成的圖像降質問題。 退化模型： 建立點擴散函數（PSF）和觀測圖像的數學模型。討論如何通過盲解捲積或已知PSF的非盲解捲積來恢復原始圖像。 逆濾波與維納濾波： 詳細推導維納濾波器的設計原理，分析其在噪聲抑製與圖像清晰度之間的權衡取捨。 約束反捲積方法： 介紹基於正則化的恢復方法，如Tikhonov正則化，以及如何選擇閤適的正則化參數以避免過度平滑或振鈴效應。 第二部分：特徵提取與圖像分割 有效的特徵是實現高級分析任務的基礎。本部分重點關注如何從圖像中提取具有區分性的信息，並將圖像分解為有意義的區域。 4. 邊緣、角點與紋理特徵 經典邊緣檢測器： 深入剖析Sobel、Prewitt、Roberts算子的原理，並詳細介紹Canny邊緣檢測算法的五個步驟，強調其最優化的性能指標（低錯誤率、良好定位、單像素寬度）。 角點與興趣點檢測： 講解Harris角點檢測器的數學基礎，以及Shi-Tomasi準則的應用。介紹尺度空間理論在斑點和角點檢測中的作用。 局部描述符： 介紹尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）的核心思想，重點闡述它們如何通過梯度方嚮直方圖實現對鏇轉和尺度的不變性。 紋理分析： 探討統計方法（如灰度共生矩陣, GLCM）和結構化方法在描述和分類圖像紋理特徵中的應用。 5. 圖像分割技術 分割是將圖像劃分為不相交且具有某些共同屬性的區域的過程。 閾值法： 詳細分析Otsu（大津法）的優化目標，以及迭代自適應閾值（如Niblack、Sauvola）在光照不均場景下的應用。 區域增長與閤並： 介紹基於區域的分割方法，包括區域生長（Region Growing）的種子選擇和停止準則，以及如何使用區域閤並策略來優化初始分割結果。 基於能量泛函的分割： 深入講解主動輪廓模型（Active Contour Models, Snakes）的能量函數設計，以及水平集方法（Level Set Methods）在處理拓撲變化分割問題中的優勢。 圖論方法： 介紹圖割（Graph Cut）算法在全局最優分割中的應用，包括如何構建代價函數（數據項和光滑項）以實現精確的邊界分離。 第三部分：模式識彆與深度學習基礎 本部分連接瞭傳統的圖像分析方法與當前最前沿的深度學習框架。 6. 傳統模式識彆在圖像中的應用 特徵嚮量與降維： 討論如何構建有效的特徵嚮量。詳細介紹主成分分析（PCA）在特徵提取和維度降低中的應用，以提高分類效率和避免“維度災難”。 分類器原理： 闡述支持嚮量機（SVM）在綫性可分和非綫性可分數據分類中的工作原理，重點分析核函數的選擇。 7. 捲積神經網絡（CNN）導論 網絡架構基礎： 介紹捲積層、激活函數（ReLU, Sigmoid）、池化層和全連接層的基本功能。重點闡述捲積核的權值共享機製如何大幅降低模型復雜度。 經典網絡結構迴顧： 分析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等裏程碑式網絡的結構創新點，特彆是殘差連接（Residual Connections）如何解決深層網絡中的梯度消失問題。 遷移學習與微調： 討論如何利用預訓練模型（如在ImageNet上訓練的模型）快速適應特定領域的圖像分類或目標檢測任務。 第四部分：高級應用與前沿課題 本部分將理論知識應用於實際復雜問題，並展望未來發展方嚮。 8. 目標檢測與定位 基於區域的檢測方法： 介紹R-CNN傢族（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）如何結閤區域建議和分類器實現精確檢測。 單階段檢測器： 深入解析YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的實時性優勢和原理，分析其在速度與精度之間的權衡。 實例分割： 介紹Mask R-CNN的工作流程，區分目標檢測、語義分割和實例分割之間的差異。 9. 圖像配準與三維重建 圖像配準基礎： 討論圖像配準的數學框架，包括幾何變換模型（剛性、仿射、透視變換）和相似性度量（互信息、均方誤差）。 特徵點匹配： 講解如何使用如RANSAC（隨機抽樣一緻）算法來魯棒地估計和剔除誤匹配的特徵點。 結構光與立體視覺： 介紹從二維圖像恢復三維場景的基本原理，包括相機標定、視差圖的計算以及MVS（多視圖立體視覺）的基本流程。 本書的特點在於將嚴謹的數學推導與實際的編程實現相結閤，通過大量的案例分析和數據可視化，確保讀者能夠理論聯係實際，掌握一套解決復雜圖像問題的係統方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版雖顯傳統，但其專業性毋庸置疑。目錄結構如同一個精密的齒輪係統，各個部分之間咬閤緊密，環環相扣。從最基礎的概率圖模型開始，逐步深入到隨機場的配分函數計算，最終匯聚到如何通過MCMC求解復雜的逆問題。我最欣賞的是書中對“可逆性”和“平衡分布”的討論，這些概念是理解MCMC高效性的基石。很多初級讀物會跳過這些嚴格的理論證明，但本書卻將其作為理解算法魯棒性的前提。對於那些試圖從零開始構建一個全新的、針對特定噪聲模型的圖像分析框架的研究人員來說，這本書提供的理論支撐是無與倫比的。它提供瞭一種嚴謹的科學方法論，教你如何“論證”你的模型是閤理的，而不是僅僅“看起來有效”。這使得它成為一本值得反復研讀、並可作為終身參考的案頭必備之作。

評分☆☆☆☆☆

不得不提的是，作為第二版，作者在內容更新上體現瞭極強的時代敏感性，但這種更新是建立在堅實基礎之上的，而非盲目追逐潮流。書中關於如何將隨機場模型與早期的能量函數優化（如ICM，迭代馬爾可夫鏈）進行對比的部分，尤其具有啓發性。它清晰地勾勒齣，當計算能力受限時，我們是如何權衡效率與準確性。更重要的是，書中對模型的“平滑性”與“細節保留”之間的張力進行瞭深入探討，這正是所有圖像恢復和分割任務的核心矛盾。作者沒有簡單地提供一個“最佳”公式，而是展示瞭不同參數設置如何係統性地影響最終輸齣的紋理和邊緣的銳利度。這種“權衡藝術”的傳授，使得讀者能夠根據具體的應用場景——無論是醫學影像去噪還是遙感圖像分類——靈活地調配理論工具，而不是被固定的公式所束縛。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人印象深刻，但其最大的亮點或許在於對“動態”過程的刻畫——即馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法在圖像空間中的應用。作者並未將MCMC僅僅視為一個“采樣”的算法，而是將其提升到瞭“探索復雜概率景觀”的哲學高度。在討論Metropolis-Hastings和Gibbs采樣時，書中詳細分析瞭如何選擇閤適的轉移核以保證收斂性和遍曆性，這在處理高維、非凸的圖像能量函數時是緻命的關鍵。我花瞭大量時間研究其中關於“退火調度”的章節，它揭示瞭如何通過調整采樣過程的“溫度”參數，巧妙地避開局部最優陷阱，最終找到全局（或接近全局）最優的圖像解。這種對算法內在行為的深刻洞察，遠超齣瞭簡單的代碼實現層麵。它真正教會瞭我如何“診斷”一個采樣過程是否失敗，而不是盲目地相信輸齣結果，這對於任何嚴肅的統計建模工作都是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的行文節奏極具個人特色，帶著一種老派學者的沉穩與自信。它很少使用花哨的語言來誘導讀者，而是依靠其內在邏輯的嚴密性來吸引人。初看起來，對隨機場（如Gibbs場）的介紹部分可能會讓習慣瞭快速反饋的讀者感到有些吃力，因為它要求你必須停下來，真正去咀嚼那些概率論和統計物理學的基本假設。但一旦跨過那道門檻，你會發現作者構建瞭一個極其自洽的理論體係。那些關於條件概率依賴的討論，是如何自然地過渡到圖像像素間的局部交互建模，整個過程流暢得如同精心編排的交響樂。與市麵上許多堆砌現代深度學習模型的書籍不同，本書的價值在於其“溯源”的能力，它讓我們明白，即便是最前沿的生成模型，其理論基礎依然可以追溯到這些經典且穩健的統計框架。對於渴望構建真正可解釋、理論基礎紮實的圖像模型的人來說，這本書的價值無法估量，它提供的不是工具，而是思維的框架。

評分☆☆☆☆☆

這本《第2版-圖像分析.隨機場和馬爾可夫鏈濛特卡羅方法》的篇幅之宏大，結構之嚴謹，簡直讓人嘆為觀止。初捧此書，便能感受到作者深厚的學術功底和對這門交叉學科近乎偏執的精細打磨。它並非那種泛泛而談的入門讀物，而是直指核心，將隨機場理論與實際圖像分析的復雜性進行瞭深度耦閤。尤其在對MCMC方法的闡述上，作者沒有滿足於教科書式的公式堆砌，而是通過一係列精心構造的案例，展示瞭如何在真實世界的噪聲和不確定性中，有效地利用這些強大的采樣工具來逼近後驗分布。對於那些希望深入理解貝葉斯圖像處理底層的研究者來說，這本書無疑提供瞭一張詳盡的施工藍圖，每一個定理的推導都如同建築的鋼筋骨架，堅實而富有邏輯性。我尤其欣賞其中關於能量最小化與概率模型之間橋梁的搭建，那部分的論述清晰得讓人茅塞頓開，仿佛此前所有模糊的數學概念都瞬間被清晰的光束照亮，使得復雜的優化問題變得觸手可及，這對於提升實際應用中的模型構建能力至關重要。