圖像處理和分析的圖模型：理論與應用 [Image processing and analysis with graphs： theory and practice] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[法] 奧利維爾·勒卓瑞，[美] 利奧·格雷迪 著，孫強，張成毅 譯

圖書標籤:

• 圖像處理
• 圖模型
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 機器學習
• 理論與應用
• 模式識彆
• 數據分析
• 算法
• 人工智能

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118109672

版次：1

商品編碼：12169515

包裝：平裝

叢書名： 計算機視覺譯叢

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

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

正文

內容簡介

　　當今世界是一個數據爆炸的時代，各種成像模態的圖像數據大量湧現，圍繞圖像的應用層齣不窮。在圖像處理和分析研究領域，近年來有關圖模型的研究十分活躍、發展迅速。它能夠為不同圖像處理和分析問題的解決提供一個統一的理論框架，許多任務都可以通過構建圖模型並結閤相關的推斷方法而獲得有效的解決方案。
　　《圖像處理和分析的圖模型：理論與應用》深入介紹瞭圖模型的基礎理論，重點論述瞭利用圖模型解決圖像處理和分析領域多種經典問題的學術思想、算法設計、實現過程與實驗結果，並呈現瞭圖模型在圖像和視頻處理與分析、計算機視覺、計算攝影學、形狀分析、非綫性降維以及模型的學習與統計推斷等多個方嚮的新應用案例。《圖像處理和分析的圖模型：理論與應用》對圖模型理論的論述深入詳實，應用案例實現過程的描述詳盡清楚，是一部集中利用圖模型解決各種圖像處理和分析問題的理論與應用兼顧的優秀著作。
　　《圖像處理和分析的圖模型：理論與應用》可以作為在圖像處理和分析、計算機視覺、模式識彆和機器學習等領域從事應用基礎研究和技術開發工作的科研人員、專業技術人員、研究生和高年級本科生的參考書。

目錄

第1章 圖像處理和分析中的圖論概念與定義
1．1 引言
1．2 圖的基本理論
1．3 圖的錶示方法
1．3．1 矩陣錶示法
1．3．2 鄰接列錶法
1．4 路徑、樹和連通性
1．4．1 遍曆和路徑
1．4．2 連通圖
1．4．3 最短路徑
1．4．4 樹和最小生成樹
1．4．5 最大流和最小割
1．5 圖像處理和分析中的圖模型
1．5．1 規則網格
1．5．2 不規則鑲嵌
1．5．3 無序嵌入式數據的鄰近圖
1．6 結論
參考文獻

第2章 圖割——視覺計算中的組閤優化方法
2．1 引言
2．2 馬爾可夫隨機場
2．2．1 標注問題：一個簡單範例
2．2．2 馬爾可夫隨機場（MRF）
2．3 基本圖割技術：二值標注
2．3．1 最小割算法
2．3．2 圖割
2．3．3 子模性
2．3．4 非子模情形：BHS算法
2．3．5 高階能量函數的簡化
2．4 多類標情形下的能量最小化
2．4．1 全局最小化情形：帶有凸先驗的能量函數
2．4．2 移動決策算法
2．5 實例分析
2．6 結論
參考文獻

第3章 計算機視覺中的高階模型
3．1 引言
3．2 高階隨機場
3．3 基於圖像塊和區域的勢函數
3．3．1 變量集中類標的一緻性
3．3．2 基於模式的勢函數-
3．4 外觀模型與基於區域的勢函數的關聯性
3．5 全局勢函數
3．5．1 連通性約束
3．5．2 關於類標統計特性的約束與先驗
3．6 最大後驗推斷
3．6．1 基於變換的方法
3．6．2 對偶分解
3．7 結論
參考文獻

第4章 離散全變差正則化的參數化最大流方法
4．1 引言
4．2 基本思路
4．3 數值計算
……

第5章 目標圖像分割的圖模型方法
第6章 邊與頂點加權圖的數學形態學導論
第7章 圖上偏差分方程在局部與非局部圖像處理中的應用
第8章 基於非局部譜圖小波變換的圖像去噪
第9章 圖像與視頻摳圖
第10章 多錶麵和多目標圖像最優同步分割
第11章 層級式圖編碼
第12章 基於圖的降維
第13章 圖編輯距離——理論、算法與應用
第14章 圖在形狀匹配與圖像分類中的作用
第15章 基於譜圖嵌入和概率匹配的三維形狀配準
第16章 描述圖像的無嚮圖模型
第17章 計算機視覺中的遍曆樹核

《視覺世界的幾何法則：多維度信息錶達與解析》 在數字時代的洪流中，我們獲取、理解和操控視覺信息的能力前所未有地增強。從顯微鏡下細胞的微觀運動，到衛星影像捕捉地球的宏大變遷；從醫療影像輔助診斷的精準判斷，到自動駕駛係統識彆道路障礙的實時決策——這一切的背後，都離不開對圖像所蘊含的豐富信息的深度挖掘和智能解析。然而，圖像，本質上是離散的像素點集閤，如何纔能有效地捕捉其內在的連續性、結構性以及相互之間的復雜關聯，從而揭示其背後隱藏的深層含義？ 《視覺世界的幾何法則：多維度信息錶達與解析》並非一本僅僅聚焦於特定算法或工具的堆砌的書籍。相反，它緻力於構建一個宏觀的認知框架，深刻探討如何運用幾何學的語言，將圖像這一抽象的像素矩陣，轉化為一個擁有豐富幾何屬性和拓撲結構的多維信息空間。本書的核心在於，我們不僅僅要“看”到圖像，更要“理解”圖像，理解其內在的“形態”、“連接”與“演化”。 第一部分：圖像的幾何內涵——從像素到空間的躍遷 本部分將帶領讀者迴歸圖像的本質，審視像素數據之外的幾何信息。我們將探討： 離散的連續性： 圖像像素的離散性與現實世界視覺信息的連續性之間存在天然的鴻溝。本書將深入研究采樣理論、插值技術，以及它們在構建連續光滑幾何錶示中的作用。這不僅僅是數學公式的展示，更將結閤具體的圖像特徵，如邊緣、角點、麯綫的幾何特性，來闡釋如何從離散數據中“重構”連續的幾何形態。我們將討論像素的幾何鄰域關係、局部幾何約束，以及如何利用這些信息來理解圖像的連貫性。 形態學的幾何語言： 形態學不僅僅是關於“膨脹”和“腐蝕”的集閤運算，它更是描述圖像物體形狀及其相互關係的幾何工具。本書將深入剖析形態學變換的幾何本質，例如，如何通過結構元素（structuring element）的幾何形狀來定義“連接性”和“形狀特徵”。我們會探討開運算、閉運算等操作在提取、簡化、細化、連接圖像特徵中的幾何意義，以及它們在分割、噪聲去除、形狀分析等任務中的應用。我們將從幾何學的角度去理解這些操作如何改變圖像的拓撲結構和形狀輪廓。 幾何變換與不變量： 圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放、仿射變換等，是理解圖像內容不變性的關鍵。本書將詳細介紹這些變換的數學原理，更重要的是，將探討如何在變換下保持不變的幾何特徵，即幾何不變量。這些不變量，如輪廓的長度、麵積、周長，角點的角度，以及更復雜的形狀描述子，是實現圖像識彆、匹配、拼接等任務的基礎。我們將通過生動的案例，展示如何從原始像素數據中提取齣能夠抵抗幾何形變的魯棒的幾何描述。 麯麵與網格的錶示： 許多圖像信息，特彆是三維重建、醫學影像、科學可視化等領域，需要將二維或三維的圖像數據映射到幾何麯麵或離散網格上。本書將探討常用的麯麵錶示方法（如NURBS、T-splines），以及離散網格（如三角網格、四邊形網格）的構建與處理技術。我們將深入分析不同網格錶示對幾何信息的忠實度、計算效率的影響，並介紹網格簡化、平滑、參數化等操作的幾何原理及其應用。 第二部分：結構的連接與解析——圖論在視覺信息中的應用 當圖像中的像素不再是孤立的點，而是通過某種聯係（如鄰接、顔色相似性、幾何親近性）形成整體時，圖論便成為瞭一種強大的分析工具。《視覺世界的幾何法則：多維度信息錶達與解析》將重點闡釋圖模型如何賦能圖像解析。 像素鄰接與連接性： 最基本的圖模型便是基於像素的鄰接關係構建。本書將介紹如何將圖像中的像素視為圖的節點，像素間的鄰接關係視為邊，從而構建齣圖像的鄰接圖。在此基礎上，我們將探討連通分量分析，如何通過圖的連通性來識彆圖像中的獨立區域或對象。我們將討論四鄰域、八鄰域等不同鄰接策略對圖像分割和連通性分析的影響。 圖像分割的圖論視角： 圖像分割是將圖像劃分為不同區域或對象的任務。本書將從圖論的角度，深入解析多種圖像分割方法。例如，將分割問題轉化為圖的最小割（min-cut）問題，通過尋找圖的最小能量分割來區分前景和背景。我們將詳細介紹Graph Cut算法、GrabCut等方法，並分析其在解決復雜分割場景中的優勢與挑戰。此外，我們還將探討基於圖的區域生長（region growing）、圖譜分割（spectral clustering）等方法，理解它們如何利用圖的結構信息來完成分割任務。 特徵點匹配與圖匹配： 在圖像匹配、目標跟蹤、三維重建等應用中，尋找圖像間的對應特徵點至關重要。本書將介紹如何將圖像中的特徵點錶示為圖的節點，通過描述特徵點之間的幾何關係（如相對位置、方嚮、尺度）來構建圖的邊，然後利用圖匹配技術來尋找不同圖像間最優的對應關係。我們將討論圖同構、子圖同構等概念在特徵匹配中的應用，並介紹基於圖的匹配算法的原理和實現。 語義分割與場景理解： 將圖像中的對象或區域賦予語義標簽，是實現更高級彆圖像理解的關鍵。本書將探討如何構建更豐富的圖模型，將像素、區域、對象甚至場景元素連接起來。例如，將圖像分割齣的區域作為圖的節點，區域間的空間關係、顔色相似性、紋理特徵等作為邊的屬性，從而構建場景圖（scene graph）。我們將討論如何利用圖捲積網絡（Graph Convolutional Networks, GCNs）等深度學習技術，在圖結構上進行信息傳播和特徵學習，從而實現像素級的語義分割、對象關係推理以及場景的整體理解。 網絡流與優化： 圖論中的網絡流（network flow）和優化理論，在圖像處理的許多領域都扮演著核心角色。本書將深入探討最大流-最小割定理在圖像分割、立體視覺中的應用，以及如何利用最小成本流等算法來解決圖像配準、紋理閤成等問題。我們將通過具體的例子，說明這些優化技術如何指導算法在圖像數據上尋找最優解。 第三部分：動態視覺信息的解析——時空幾何的演化 除瞭靜態圖像，對視頻序列或隨時間變化的圖像數據的分析，更是計算機視覺領域的重要前沿。《視覺世界的幾何法則：多維度信息錶達與解析》將拓展到時空維度，審視動態視覺信息。 視頻的幾何軌跡： 在視頻序列中，運動物體會留下幾何軌跡。本書將介紹如何通過追蹤圖像特徵點或對象，構建其在時空中的運動軌跡圖。我們將討論如何利用這些軌跡信息來理解物體的運動模式、行為預測，以及在運動模糊去除、視頻穩定化中的應用。 光流與幾何形變： 光流（optical flow）是描述圖像幀之間像素運動的幾何場。本書將深入分析不同光流計算方法的幾何原理，包括基於亮度守恒、圖像梯度、以及更復雜的基於能量最小化和圖模型的算法。我們將探討光流場如何反映圖像的局部幾何形變，以及在運動分析、跟蹤、三維重建中的應用。 時空圖模型： 對於復雜的動態場景，如人體姿態估計、動作識彆，傳統的圖像模型不足以捕捉其時空動態。本書將介紹如何構建時空圖模型，將視頻序列中的關鍵點、骨骼關節或身體部位錶示為時空圖的節點，它們之間的連接則反映瞭空間上的結構關係和時間上的運動關聯。我們將探討如何利用圖神經網絡在時空圖上進行特徵提取和分類，以實現對人體姿態和動作的精準識彆。 應用前景與挑戰 《視覺世界的幾何法則：多維度信息錶達與解析》並非止步於理論的探討，更將結閤廣泛的應用場景，例如： 醫學影像分析： 在醫學影像（CT、MRI、X光）中，細胞、器官、病竈的形態、位置、大小以及它們之間的空間關係，都蘊含著重要的診斷信息。本書將展示如何利用圖模型來分割腫瘤、追蹤血液流動、分析骨骼結構，以及構建疾病的預測模型。 遙感圖像處理： 衛星影像和航空影像包含瞭地球錶麵的豐富信息。本書將探討如何利用圖模型來識彆地物、監測土地利用變化、分析城市擴張，以及進行災害評估。 機器人視覺與自動駕駛： 機器人和自動駕駛汽車需要實時理解周圍環境。本書將闡釋如何利用圖模型來構建場景模型、識彆障礙物、預測行人運動，從而實現安全高效的導航和決策。 人機交互與虛擬現實： 理解用戶的姿態、手勢，以及構建逼真的虛擬場景，都依賴於對視覺信息的幾何和結構解析。本書將探討圖模型在手勢識彆、麵部錶情分析、三維模型重建中的應用。 然而，視覺信息的解析仍然麵臨諸多挑戰，包括噪聲、遮擋、光照變化、計算復雜度等。本書將適時討論這些挑戰，並探討如何通過更精巧的幾何模型、更魯棒的算法設計，以及深度學習等新興技術來剋服它們。 總而言之，《視覺世界的幾何法則：多維度信息錶達與解析》旨在為讀者提供一個理解和解析視覺世界的全新視角——一個以幾何學和圖論為基石的強大工具箱。通過掌握這些核心概念和方法，您將能夠更深入地洞察圖像背後的幾何奧秘， unlock the power of visual data in an ever-expanding digital universe.

評分☆☆☆☆☆

評價二：對復雜算法的“蜻蜓點水”式介紹 這本書在介紹復雜算法的部分顯得尤為力不從心。它提到瞭圖論在圖像分割中的應用，但講解深度遠遠不夠。對於那些需要深入理解算法內部機製和數學推導的讀者來說，這本書提供的隻是一個概念層麵的介紹，更像是一個目錄，告訴你“這裏有一個方法”，但並不告訴你如何真正實現它，或者它背後的限製是什麼。比如，在討論到一些基於能量最小化的分割模型時，書中隻是簡單地列齣瞭公式，對求解過程的數值穩定性、收斂速度等關鍵工程問題避而不談。這種淺嘗輒止的態度讓讀者在實際應用中感到無所適從，學到的知識無法真正落地。總的來說，這本書對於那些希望從理論層麵深入探討高級圖像分析方法的讀者來說，顯得過於膚淺瞭。

評分☆☆☆☆☆

評價三：結構鬆散，閱讀體驗如同走馬觀花 這本書的章節組織結構非常混亂，缺乏一個清晰的邏輯主綫。它似乎是把一些零散的圖像處理主題堆砌在一起，然後勉強用“圖模型”這個概念串聯起來。前幾章還在講一些基礎的濾波和變換，後幾章突然跳躍到一些更高級的結構分析，兩者之間的過渡非常生硬。閱讀過程中，我經常需要不斷地在不同章節之間來迴翻閱，纔能勉強建立起知識點之間的聯係。這種鬆散的結構使得理解的連貫性大打摺扣，讓人感覺信息流斷斷續續，很難形成一個整體的認知框架。對於希望係統學習圖像處理與分析的讀者來說，這種編排方式無疑是巨大的障礙。

評分☆☆☆☆☆

評價五：案例缺乏說服力，理論脫離實際 書中的應用案例和實例非常空洞，完全無法體現齣所介紹的“圖模型”在解決實際復雜問題時的優勢。舉例來說，它展示瞭一些簡單的二值圖像分割結果，但對於處理真實世界中光照不均、遮擋嚴重或者紋理復雜的圖像時，這些理論方法錶現如何，書中幾乎沒有給齣令人信服的展示。似乎作者隻是想證明“圖模型可以用來做圖像處理”，而非深入探討在何種具體場景下，這種方法相比其他方法更優越、更高效。因此，這本書更像是一本純粹的數學證明集閤，而不是一本麵嚮實踐的工程指南，對實際工作者的幫助非常有限。

評分☆☆☆☆☆

評價四：理論陳舊，與當前主流技術脫節 讀完這本書，我強烈地感覺到它在技術前沿性上已經嚴重落後於時代。書中對深度學習在圖像處理領域的最新進展幾乎隻字未提，或者隻是在非常簡短的附錄中一帶而過。當前圖像分析領域的主流技術早已被捲積神經網絡（CNN）和Transformer等模型主導，而這本書似乎仍然停留在經典的數學形態學和傳統的基於特徵提取的方法上。雖然迴顧經典理論有其價值，但一本聲稱覆蓋“理論與應用”的現代著作，如果不能正視並整閤最新的主流技術範式，那麼它的參考價值就會大打摺扣。對於希望跟上行業步伐的工程師或研究人員來說，這本書提供的知識體係顯得過於“復古”。

評分☆☆☆☆☆

評價一：一本關於圖像處理的“老生常談”的教科書 這本書讀起來感覺像是在翻閱一本陳舊的教科書，裏麵充斥著一些我早就在其他地方見過的圖像處理基礎概念。圖像的采樣、量化，傅裏葉變換，這些內容講得中規中矩，沒有任何令人眼前一亮的地方。作者似乎默認讀者對這些知識一無所知，所以花費瞭大量篇幅去解釋最基本的原理，這對於已經有一定基礎的讀者來說，無疑是一種時間的浪費。尤其是在講到邊緣檢測和濾波時，那種按部就班的敘述方式，讓我感覺自己像是迴到瞭大學課堂上，麵對著一個隻會照本宣科的老師。書中的例子也大多是教科書式的、非常理想化的場景，完全沒有考慮到真實世界圖像處理中那些韆奇百怪的噪聲和復雜性。如果我隻是想快速迴顧一下基礎知識，這本書或許能滿足，但如果期待能從中學習到什麼新穎的視角或者前沿的技術，那恐怕要大失所望瞭。

評分☆☆☆☆☆

科研和學習必備書籍，值得擁有！

評分☆☆☆☆☆

不錯

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

讀瞭後受益不淺呀贊一哈

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好啊好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

京東商品我放心，物流很快，點贊！

評分☆☆☆☆☆

不錯