图像处理和分析的图模型：理论与应用 [Image processing and analysis with graphs： theory and practice] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[法] 奥利维尔·勒卓瑞，[美] 利奥·格雷迪 著，孙强，张成毅 译

图书标签:

• 图像处理
• 图模型
• 图像分析
• 计算机视觉
• 机器学习
• 理论与应用
• 模式识别
• 数据分析
• 算法
• 人工智能

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118109672

版次：1

商品编码：12169515

包装：平装

丛书名： 计算机视觉译丛

外文名称：Image processing and analysis with graphs： theory and practice

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

正文

内容简介

　　当今世界是一个数据爆炸的时代，各种成像模态的图像数据大量涌现，围绕图像的应用层出不穷。在图像处理和分析研究领域，近年来有关图模型的研究十分活跃、发展迅速。它能够为不同图像处理和分析问题的解决提供一个统一的理论框架，许多任务都可以通过构建图模型并结合相关的推断方法而获得有效的解决方案。
　　《图像处理和分析的图模型：理论与应用》深入介绍了图模型的基础理论，重点论述了利用图模型解决图像处理和分析领域多种经典问题的学术思想、算法设计、实现过程与实验结果，并呈现了图模型在图像和视频处理与分析、计算机视觉、计算摄影学、形状分析、非线性降维以及模型的学习与统计推断等多个方向的新应用案例。《图像处理和分析的图模型：理论与应用》对图模型理论的论述深入详实，应用案例实现过程的描述详尽清楚，是一部集中利用图模型解决各种图像处理和分析问题的理论与应用兼顾的优秀著作。
　　《图像处理和分析的图模型：理论与应用》可以作为在图像处理和分析、计算机视觉、模式识别和机器学习等领域从事应用基础研究和技术开发工作的科研人员、专业技术人员、研究生和高年级本科生的参考书。

目录

第1章 图像处理和分析中的图论概念与定义
1．1 引言
1．2 图的基本理论
1．3 图的表示方法
1．3．1 矩阵表示法
1．3．2 邻接列表法
1．4 路径、树和连通性
1．4．1 遍历和路径
1．4．2 连通图
1．4．3 最短路径
1．4．4 树和最小生成树
1．4．5 最大流和最小割
1．5 图像处理和分析中的图模型
1．5．1 规则网格
1．5．2 不规则镶嵌
1．5．3 无序嵌入式数据的邻近图
1．6 结论
参考文献

第2章 图割——视觉计算中的组合优化方法
2．1 引言
2．2 马尔可夫随机场
2．2．1 标注问题：一个简单范例
2．2．2 马尔可夫随机场（MRF）
2．3 基本图割技术：二值标注
2．3．1 最小割算法
2．3．2 图割
2．3．3 子模性
2．3．4 非子模情形：BHS算法
2．3．5 高阶能量函数的简化
2．4 多类标情形下的能量最小化
2．4．1 全局最小化情形：带有凸先验的能量函数
2．4．2 移动决策算法
2．5 实例分析
2．6 结论
参考文献

第3章 计算机视觉中的高阶模型
3．1 引言
3．2 高阶随机场
3．3 基于图像块和区域的势函数
3．3．1 变量集中类标的一致性
3．3．2 基于模式的势函数-
3．4 外观模型与基于区域的势函数的关联性
3．5 全局势函数
3．5．1 连通性约束
3．5．2 关于类标统计特性的约束与先验
3．6 最大后验推断
3．6．1 基于变换的方法
3．6．2 对偶分解
3．7 结论
参考文献

第4章 离散全变差正则化的参数化最大流方法
4．1 引言
4．2 基本思路
4．3 数值计算
……

第5章 目标图像分割的图模型方法
第6章 边与顶点加权图的数学形态学导论
第7章 图上偏差分方程在局部与非局部图像处理中的应用
第8章 基于非局部谱图小波变换的图像去噪
第9章 图像与视频抠图
第10章 多表面和多目标图像最优同步分割
第11章 层级式图编码
第12章 基于图的降维
第13章 图编辑距离——理论、算法与应用
第14章 图在形状匹配与图像分类中的作用
第15章 基于谱图嵌入和概率匹配的三维形状配准
第16章 描述图像的无向图模型
第17章 计算机视觉中的遍历树核

《视觉世界的几何法则：多维度信息表达与解析》 在数字时代的洪流中，我们获取、理解和操控视觉信息的能力前所未有地增强。从显微镜下细胞的微观运动，到卫星影像捕捉地球的宏大变迁；从医疗影像辅助诊断的精准判断，到自动驾驶系统识别道路障碍的实时决策——这一切的背后，都离不开对图像所蕴含的丰富信息的深度挖掘和智能解析。然而，图像，本质上是离散的像素点集合，如何才能有效地捕捉其内在的连续性、结构性以及相互之间的复杂关联，从而揭示其背后隐藏的深层含义？ 《视觉世界的几何法则：多维度信息表达与解析》并非一本仅仅聚焦于特定算法或工具的堆砌的书籍。相反，它致力于构建一个宏观的认知框架，深刻探讨如何运用几何学的语言，将图像这一抽象的像素矩阵，转化为一个拥有丰富几何属性和拓扑结构的多维信息空间。本书的核心在于，我们不仅仅要“看”到图像，更要“理解”图像，理解其内在的“形态”、“连接”与“演化”。 第一部分：图像的几何内涵——从像素到空间的跃迁 本部分将带领读者回归图像的本质，审视像素数据之外的几何信息。我们将探讨： 离散的连续性： 图像像素的离散性与现实世界视觉信息的连续性之间存在天然的鸿沟。本书将深入研究采样理论、插值技术，以及它们在构建连续光滑几何表示中的作用。这不仅仅是数学公式的展示，更将结合具体的图像特征，如边缘、角点、曲线的几何特性，来阐释如何从离散数据中“重构”连续的几何形态。我们将讨论像素的几何邻域关系、局部几何约束，以及如何利用这些信息来理解图像的连贯性。 形态学的几何语言： 形态学不仅仅是关于“膨胀”和“腐蚀”的集合运算，它更是描述图像物体形状及其相互关系的几何工具。本书将深入剖析形态学变换的几何本质，例如，如何通过结构元素（structuring element）的几何形状来定义“连接性”和“形状特征”。我们会探讨开运算、闭运算等操作在提取、简化、细化、连接图像特征中的几何意义，以及它们在分割、噪声去除、形状分析等任务中的应用。我们将从几何学的角度去理解这些操作如何改变图像的拓扑结构和形状轮廓。 几何变换与不变量： 图像的几何变换，如平移、旋转、缩放、仿射变换等，是理解图像内容不变性的关键。本书将详细介绍这些变换的数学原理，更重要的是，将探讨如何在变换下保持不变的几何特征，即几何不变量。这些不变量，如轮廓的长度、面积、周长，角点的角度，以及更复杂的形状描述子，是实现图像识别、匹配、拼接等任务的基础。我们将通过生动的案例，展示如何从原始像素数据中提取出能够抵抗几何形变的鲁棒的几何描述。 曲面与网格的表示： 许多图像信息，特别是三维重建、医学影像、科学可视化等领域，需要将二维或三维的图像数据映射到几何曲面或离散网格上。本书将探讨常用的曲面表示方法（如NURBS、T-splines），以及离散网格（如三角网格、四边形网格）的构建与处理技术。我们将深入分析不同网格表示对几何信息的忠实度、计算效率的影响，并介绍网格简化、平滑、参数化等操作的几何原理及其应用。 第二部分：结构的连接与解析——图论在视觉信息中的应用 当图像中的像素不再是孤立的点，而是通过某种联系（如邻接、颜色相似性、几何亲近性）形成整体时，图论便成为了一种强大的分析工具。《视觉世界的几何法则：多维度信息表达与解析》将重点阐释图模型如何赋能图像解析。 像素邻接与连接性： 最基本的图模型便是基于像素的邻接关系构建。本书将介绍如何将图像中的像素视为图的节点，像素间的邻接关系视为边，从而构建出图像的邻接图。在此基础上，我们将探讨连通分量分析，如何通过图的连通性来识别图像中的独立区域或对象。我们将讨论四邻域、八邻域等不同邻接策略对图像分割和连通性分析的影响。 图像分割的图论视角： 图像分割是将图像划分为不同区域或对象的任务。本书将从图论的角度，深入解析多种图像分割方法。例如，将分割问题转化为图的最小割（min-cut）问题，通过寻找图的最小能量分割来区分前景和背景。我们将详细介绍Graph Cut算法、GrabCut等方法，并分析其在解决复杂分割场景中的优势与挑战。此外，我们还将探讨基于图的区域生长（region growing）、图谱分割（spectral clustering）等方法，理解它们如何利用图的结构信息来完成分割任务。 特征点匹配与图匹配： 在图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用中，寻找图像间的对应特征点至关重要。本书将介绍如何将图像中的特征点表示为图的节点，通过描述特征点之间的几何关系（如相对位置、方向、尺度）来构建图的边，然后利用图匹配技术来寻找不同图像间最优的对应关系。我们将讨论图同构、子图同构等概念在特征匹配中的应用，并介绍基于图的匹配算法的原理和实现。 语义分割与场景理解： 将图像中的对象或区域赋予语义标签，是实现更高级别图像理解的关键。本书将探讨如何构建更丰富的图模型，将像素、区域、对象甚至场景元素连接起来。例如，将图像分割出的区域作为图的节点，区域间的空间关系、颜色相似性、纹理特征等作为边的属性，从而构建场景图（scene graph）。我们将讨论如何利用图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）等深度学习技术，在图结构上进行信息传播和特征学习，从而实现像素级的语义分割、对象关系推理以及场景的整体理解。 网络流与优化： 图论中的网络流（network flow）和优化理论，在图像处理的许多领域都扮演着核心角色。本书将深入探讨最大流-最小割定理在图像分割、立体视觉中的应用，以及如何利用最小成本流等算法来解决图像配准、纹理合成等问题。我们将通过具体的例子，说明这些优化技术如何指导算法在图像数据上寻找最优解。 第三部分：动态视觉信息的解析——时空几何的演化 除了静态图像，对视频序列或随时间变化的图像数据的分析，更是计算机视觉领域的重要前沿。《视觉世界的几何法则：多维度信息表达与解析》将拓展到时空维度，审视动态视觉信息。 视频的几何轨迹： 在视频序列中，运动物体会留下几何轨迹。本书将介绍如何通过追踪图像特征点或对象，构建其在时空中的运动轨迹图。我们将讨论如何利用这些轨迹信息来理解物体的运动模式、行为预测，以及在运动模糊去除、视频稳定化中的应用。 光流与几何形变： 光流（optical flow）是描述图像帧之间像素运动的几何场。本书将深入分析不同光流计算方法的几何原理，包括基于亮度守恒、图像梯度、以及更复杂的基于能量最小化和图模型的算法。我们将探讨光流场如何反映图像的局部几何形变，以及在运动分析、跟踪、三维重建中的应用。 时空图模型： 对于复杂的动态场景，如人体姿态估计、动作识别，传统的图像模型不足以捕捉其时空动态。本书将介绍如何构建时空图模型，将视频序列中的关键点、骨骼关节或身体部位表示为时空图的节点，它们之间的连接则反映了空间上的结构关系和时间上的运动关联。我们将探讨如何利用图神经网络在时空图上进行特征提取和分类，以实现对人体姿态和动作的精准识别。 应用前景与挑战 《视觉世界的几何法则：多维度信息表达与解析》并非止步于理论的探讨，更将结合广泛的应用场景，例如： 医学影像分析： 在医学影像（CT、MRI、X光）中，细胞、器官、病灶的形态、位置、大小以及它们之间的空间关系，都蕴含着重要的诊断信息。本书将展示如何利用图模型来分割肿瘤、追踪血液流动、分析骨骼结构，以及构建疾病的预测模型。 遥感图像处理： 卫星影像和航空影像包含了地球表面的丰富信息。本书将探讨如何利用图模型来识别地物、监测土地利用变化、分析城市扩张，以及进行灾害评估。 机器人视觉与自动驾驶： 机器人和自动驾驶汽车需要实时理解周围环境。本书将阐释如何利用图模型来构建场景模型、识别障碍物、预测行人运动，从而实现安全高效的导航和决策。 人机交互与虚拟现实： 理解用户的姿态、手势，以及构建逼真的虚拟场景，都依赖于对视觉信息的几何和结构解析。本书将探讨图模型在手势识别、面部表情分析、三维模型重建中的应用。 然而，视觉信息的解析仍然面临诸多挑战，包括噪声、遮挡、光照变化、计算复杂度等。本书将适时讨论这些挑战，并探讨如何通过更精巧的几何模型、更鲁棒的算法设计，以及深度学习等新兴技术来克服它们。 总而言之，《视觉世界的几何法则：多维度信息表达与解析》旨在为读者提供一个理解和解析视觉世界的全新视角——一个以几何学和图论为基石的强大工具箱。通过掌握这些核心概念和方法，您将能够更深入地洞察图像背后的几何奥秘， unlock the power of visual data in an ever-expanding digital universe.

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评价四：理论陈旧，与当前主流技术脱节 读完这本书，我强烈地感觉到它在技术前沿性上已经严重落后于时代。书中对深度学习在图像处理领域的最新进展几乎只字未提，或者只是在非常简短的附录中一带而过。当前图像分析领域的主流技术早已被卷积神经网络（CNN）和Transformer等模型主导，而这本书似乎仍然停留在经典的数学形态学和传统的基于特征提取的方法上。虽然回顾经典理论有其价值，但一本声称覆盖“理论与应用”的现代著作，如果不能正视并整合最新的主流技术范式，那么它的参考价值就会大打折扣。对于希望跟上行业步伐的工程师或研究人员来说，这本书提供的知识体系显得过于“复古”。

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评价三：结构松散，阅读体验如同走马观花 这本书的章节组织结构非常混乱，缺乏一个清晰的逻辑主线。它似乎是把一些零散的图像处理主题堆砌在一起，然后勉强用“图模型”这个概念串联起来。前几章还在讲一些基础的滤波和变换，后几章突然跳跃到一些更高级的结构分析，两者之间的过渡非常生硬。阅读过程中，我经常需要不断地在不同章节之间来回翻阅，才能勉强建立起知识点之间的联系。这种松散的结构使得理解的连贯性大打折扣，让人感觉信息流断断续续，很难形成一个整体的认知框架。对于希望系统学习图像处理与分析的读者来说，这种编排方式无疑是巨大的障碍。

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评价五：案例缺乏说服力，理论脱离实际 书中的应用案例和实例非常空洞，完全无法体现出所介绍的“图模型”在解决实际复杂问题时的优势。举例来说，它展示了一些简单的二值图像分割结果，但对于处理真实世界中光照不均、遮挡严重或者纹理复杂的图像时，这些理论方法表现如何，书中几乎没有给出令人信服的展示。似乎作者只是想证明“图模型可以用来做图像处理”，而非深入探讨在何种具体场景下，这种方法相比其他方法更优越、更高效。因此，这本书更像是一本纯粹的数学证明集合，而不是一本面向实践的工程指南，对实际工作者的帮助非常有限。

评分☆☆☆☆☆

评价二：对复杂算法的“蜻蜓点水”式介绍 这本书在介绍复杂算法的部分显得尤为力不从心。它提到了图论在图像分割中的应用，但讲解深度远远不够。对于那些需要深入理解算法内部机制和数学推导的读者来说，这本书提供的只是一个概念层面的介绍，更像是一个目录，告诉你“这里有一个方法”，但并不告诉你如何真正实现它，或者它背后的限制是什么。比如，在讨论到一些基于能量最小化的分割模型时，书中只是简单地列出了公式，对求解过程的数值稳定性、收敛速度等关键工程问题避而不谈。这种浅尝辄止的态度让读者在实际应用中感到无所适从，学到的知识无法真正落地。总的来说，这本书对于那些希望从理论层面深入探讨高级图像分析方法的读者来说，显得过于肤浅了。

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评价一：一本关于图像处理的“老生常谈”的教科书 这本书读起来感觉像是在翻阅一本陈旧的教科书，里面充斥着一些我早就在其他地方见过的图像处理基础概念。图像的采样、量化，傅里叶变换，这些内容讲得中规中矩，没有任何令人眼前一亮的地方。作者似乎默认读者对这些知识一无所知，所以花费了大量篇幅去解释最基本的原理，这对于已经有一定基础的读者来说，无疑是一种时间的浪费。尤其是在讲到边缘检测和滤波时，那种按部就班的叙述方式，让我感觉自己像是回到了大学课堂上，面对着一个只会照本宣科的老师。书中的例子也大多是教科书式的、非常理想化的场景，完全没有考虑到真实世界图像处理中那些千奇百怪的噪声和复杂性。如果我只是想快速回顾一下基础知识，这本书或许能满足，但如果期待能从中学习到什么新颖的视角或者前沿的技术，那恐怕要大失所望了。

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不错

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读了后受益不浅呀赞一哈