图像处理 分析与机器视觉 第4版 人工智能信号处理 人工神经网络 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302426851

商品编码：27489929554

图像处理、分析与机器视觉（第4版）（世界著名计算机教材精选）
	定价	99.00
	出版社	清华大学出版社
	版次	1
	出版时间	2016年07月
	开本	16开
	作者	Milan Sonka,Vaclav Hlavac,Roger Boyle 著 兴军亮
	装帧	平装
	页数	645
	字数	1386000
	ISBN编码	9787302426851

（1）涵盖十分广泛的领域，包括人工智能、信号处理、人工神经网络、模式识别、机器学习、模糊数学等一系列相关学科。

（2）图将复杂的概念通过具体示例用易于理解的算法来描述，提供了大量包含图示和处理结果的插图，特别有助于读者的学习和理解。

（3）提供了丰富的参考文献，既列出了经过时间考验的经典论文，也列出了能反映未来发展方向的新进展，适于读者进一步深入探索。

本书是英文第4版的中文翻译，大约有五分之一的内容更新。主要更新的内容包括：增加了一些新的算法，增加了习题部分，重写了部分内容。更为具体的内容更新请参考作者序。本书是在第3版中文翻译的基础上，按照直译的原则进行翻译的，与英文版形成完全的对照。对于英文版中明显存在的排印或疏忽类的错误，都进行了更正。由于这些错误一般都很明显，因此译文中没有专门声明，读者如果对照英文版，不难看出其出处。

dy 章 引言 1

1.1 动机 1

1.2 计算机视觉为什么是困难的 2

1.3 图像表达与图像分析的任务 4

1.4 总结 7

1.5 习题 7

1.6 参考文献 8

第2章 图像及其表达与性质 9

2.1 图像表达若干概念 9

2.2 图像数字化 11

2.2.1 采样 11

2.2.2 量化 12

2.3 数字图像性质 13

2.3.1 数字图像的度量和拓扑性质 13

2.3.2 直方图 17

2.3.3 熵 18

2.3.4 图像的视觉感知 18

2.3.5 图像品质 20

2.3.6 图像中的噪声 21

2.4 彩色图像 22

2.4.1 色彩物理学 22

2.4.2 人所感知的色彩 23

2.4.3 彩色空间 26

2.4.4 调色板图像 28

2.4.5 颜色恒常性 28

2.5 摄像机概述 29

2.5.1 光敏传感器 29

2.5.2 黑白摄像机 30

2.5.3 彩色摄像机 32

2.6 总结 32

2.7 习题 33

2.8 参考文献 35

第3章 图像及其数学与物理背景 37

3.1 概述 37

3.1.1 线性 37

3.1.2 狄拉克（Dirac）分布和卷积 37

3.2 积分线性变换 38

3.2.1 作为线性系统的图像 39

3.2.2 积分线性变换引言 39

3.2.3 1D傅里叶变换 39

3.2.4 2D傅里叶变换 43

3.2.5 采样与香农约束 45

3.2.6 离散余弦变换 47

3.2.7 小波变换 48

3.2.8 本征分析 52

3.2.9 奇异值分解 53

3.2.10 主分量分析 54

3.2.11 Radon变换 56

3.2.12 其他正交图像变换 56

3.3 作为随机过程的图像 57

3.4 图像形成物理 59

3.4.1 作为辐射测量的图像 59

3.4.2 图像获取与几何光学 60

3.4.3 镜头像差和径向畸变 63

3.4.4 从辐射学角度看图像获取 65

3.4.5 表面反射 67

3.5 总结 69

3.6 习题 70

3.7 参考文献 71

第4章 图像分析的数据结构 73

4.1 图像数据表示的层次 73

4.2 传统图像数据结构 74

4.2.1 矩阵 74

4.2.2 链 76

4.2.3 拓扑数据结构 76

4.2.4 关系结构 77

4.3 分层数据结构 78

4.3.1 金字塔 78

4.3.2 四叉树 79

4.3.3 其他金字塔结构 80

4.4 总结 81

4.5 习题 82

4.6 参考文献 83

第5章 图像预处理 85

5.1 像素亮度变换 85

5.1.1 位置相关的亮度校正 85

5.1.2 灰度级变换 86

5.2 几何变换 88

5.2.1 像素坐标变换 88

5.2.2 亮度插值 89

5.3 局部预处理 91

5.3.1 图像平滑 91

5.3.2 边缘检测算子 97

5.3.3 二阶导数过零点 100

5.3.4 图像处理中的尺度 104

5.3.5 Canny边缘提取 105

5.3.6 参数化边缘模型 107

5.3.7 多光谱图像中的边缘 107

5.3.8 频域的局部预处理 108

5.3.9 用局部预处理算子作线检测 112

5.3.10 角点（兴趣点）检测 113

5.3.11 大稳定极值区域检测 116

5.4 图像复原 117

5.4.1 容易复原的退化 118

5.4.2 逆滤波 118

5.4.3 维纳滤波 118

5.5 总结 120

5.6 习题 121

5.7 参考文献 126

第6章 分割Ⅰ 130

6.1 阈值化 130

6.1.1 阈值检测方法 132

6.1.2 优阈值化 133

6.1.3 多光谱阈值化 135

6.2 基于边缘的分割 136

6.2.1 边缘图像阈值化 137

6.2.2 边缘松弛法 138

6.2.3 边界跟踪 139

6.2.4 作为图搜索的边缘跟踪 143

6.2.5 作为动态规划的边缘跟踪 149

6.2.6 Hough变换 152

6.2.7 使用边界位置信息的边界

???检测 157

6.2.8 从边界构造区域 157

6.3 基于区域的分割 159

6.3.1 区域归并 160

6.3.2 区域分裂 161

6.3.3 分裂与归并 162

6.3.4 分水岭分割 165

6.3.5 区域增长后处理 167

6.4 匹配 167

6.4.1 模版匹配 168

6.4.2 模版匹配的控制策略 170

6.5 分割的评测问题 170

6.5.1 监督式评测 171

6.5.2 非监督式评测 173

6.6 总结 174

6.7 习题 176

6.8 参考文献 178

第7章 分割Ⅱ 185

7.1 均值移位分割 185

7.2 活动轮廓模型——蛇行 190

7.2.1 经典蛇行和气球 191

7.2.2 扩展 193

7.2.3 梯度矢量流蛇 194

7.3 几何变形模型——水平集和测地

?? 活动轮廓 198

7.4 模糊连接性 203

7.5 面向基于3D图的图像分割 208

7.5.1 边界对的同时检测 208

7.5.2 次优的表面检测 211

7.6 图割分割 212

7.7 优单和多表面分割 217

7.8 总结 227

7.9 习题 228

7.10 参考文献 229

第8章 形状表示与描述 237

8.1 区域标识 239

8.2 基于轮廓的形状表示与描述 241

8.2.1 链码 241

8.2.2 简单几何边界表示 242

8.2.3 边界的傅里叶变换 245

8.2.4 使用片段序列的边界描述 246

8.2.5 B样条表示 249

8.2.6 其他基于轮廓的形状描述

???方法 250

8.2.7 形状不变量 251

8.3 基于区域的形状表示与描述 253

8.3.1 简单的标量区域描述 254

8.3.2 矩 257

8.3.3 凸包 259

8.3.4 基于区域骨架的图表示 262

8.3.5 区域分解 266

8.3.6 区域邻近图 267

8.4 形状类别 268

8.5 总结 268

8.6 习题 270

8.7 参考文献 272

第9章 物体识别 278

9.1 知识表示 278

9.2 统计模式识别 281

9.2.1 分类原理 282

9.2.2 近邻 283

9.2.3 分类器设置 285

9.2.4 分类器学习 287

9.2.5 支持向量机 288

9.2.6 聚类分析 291

9.3 神经元网络 293

9.3.1 前馈网络 294

9.3.2 非监督学习 295

9.3.3 Hopfield神经元网络 296

9.4 句法模式识别 297

9.4.1 语法与语言 298

9.4.2 句法分析与句法分类器 300

9.4.3 句法分类器学习与语法推导 301

9.5 作为图匹配的识别 302

9.5.1 图和子图的同构 303

9.5.2 图的相似度 305

9.6 识别中的优化技术 306

9.6.1 遗传算法 307

9.6.2 模拟退火 308

9.7 模糊系统 309

9.7.1 模糊集和模糊隶属函数 310

9.7.2 模糊集运算 311

9.7.3 模糊推理 312

9.7.4 模糊系统设计与训练 314

9.8 模式识别中的Boosting方法 315

9.9 随机森林 317

9.9.1 随机森林训练 318

9.9.2 随机森林决策 321

9.9.3 随机森林扩展 322

9.10 总结 322

9.11 习题 325

9.12 参考文献 330

dy 0章 图像理解 335

10.1 图像理解控制策略 336

10.1.1 并行和串行处理控制 336

10.1.2 分层控制 337

10.1.3 自底向上的控制 337

10.1.4 基于模型的控制 337

10.1.5 混合的控制策略 338

10.1.6 非分层控制 341

10.2 SIFT：尺度不变特征转换 342

10.3 RANSAC：通过随机抽样一致来

???拟合 344

10.4 点分布模型 347

10.5 活动表观模型 355

10.6 图像理解中的模式识别方法 362

10.6.1 基于分类的分割 362

10.6.2 上下文图像分类 364

10.6.3 梯度方向直方图-HOG 367

10.7 Boosted层叠分类器用于快速物体

???检测 370

10.8 基于随机森林的图像理解 372

10.9 场景标注和约束传播 377

10.9.1 离散松弛法 378

10.9.2 概率松弛法 379

10.9.3 搜索解释树 381

10.10 语义图像分割和理解 382

10.10.1 语义区域增长 383

10.10.2 遗传图像解释 384

10.11 隐马尔可夫模型 390

10.11.1 应用 394

10.11.2 耦合的HMM 394

10.11.3 贝叶斯信念网络 395

10.12 马尔科夫随机场 397

?10.12.1 图像和视觉的应用 398

10.13 高斯混合模型和期望 大化 399

10.14 总结 404

10.15 习题 407

10.16 参考文献 410

dy 1章 3D几何，对应，从亮度到3D 419

11.1 3D视觉任务 419

11.1.1 Marr理论 421

11.1.2 其他视觉范畴：主动和

有目的的视觉 422

11.2 射影几何学基础 423

11.2.1 射影空间中的点和超平面 424

11.2.2 单应性 426

11.2.3 根据对应点估计单应性 427

11.3 单透视摄像机 430

11.3.1 摄像机模型 430

11.3.2 齐次坐标系中的投影和

反投影 432

11.3.3 从已知场景标定一个

摄像机 432

11.4 从多视图重建场景 433

11.4.1 三角测量 433

11.4.2 射影重建 434

11.4.3 匹配约束 435

11.4.4 光束平差法 436

11.4.5 升级射影重建和自标定 437

11.5 双摄像机和立体感知 438

11.5.1 极线几何学——基本矩阵 438

11.5.2 摄像机的相对运动——本质

矩阵 440

11.5.3 分解基本矩阵到摄像机

矩阵 441

11.5.4 从对应点估计基本矩阵 441

11.5.5 双摄像机矫正结构 442

11.5.6 矫正计算 444

11.6 三摄像机和三视张量 445

11.6.1 立体对应点算法 446

11.6.2 距离图像的主动获取 451

11.7 由辐射测量到3D信息 453

11.7.1 由阴影到形状 453

11.7.2 光度测量立体视觉 455

11.8 总结 456

11.9 习题 457

11.10 参考文献 459

dy 2章 3D视觉的应用 464

12.1 由X到形状 464

12.1.1 由运动到形状 464

12.1.2 由纹理到形状 468

12.1.3 其他由X到形状的技术 469

12.2 完全的3D物体 471

12.2.1 3D物体、模型以及相关

问题 471

12.2.2 线条标注 472

12.2.3 体积表示和直接测量 474

《算法图解：Python编程的视觉盛宴》 内容简介 本书旨在为初学者和有一定编程基础的读者提供一套直观、生动的算法学习体验。我们深知，抽象的算法概念往往让许多人望而却步，而《算法图解》则力求打破这一隔阂，通过大量精心设计的插图和形象的比喻，将复杂的算法逻辑变得清晰易懂。本书不侧重于深奥的数学证明或晦涩的理论推导，而是将重点放在算法的“为什么”和“怎么做”上，让读者在轻松愉快的氛围中掌握核心算法的设计思路和实现方式。 核心特色与内容解析 1. 视觉化学习，告别枯燥 图解先行，概念直观： 不同于传统算法书籍的文字堆砌，本书的核心在于其丰富的视觉元素。每一项重要算法，无论是基础排序、搜索，还是更复杂的图算法、动态规划，都会配备一套完整的流程图、示意图或动画化解释。这些图解将算法的执行过程、数据结构的演变、状态的变化等关键信息一览无余地展现出来，让读者能够“看到”算法在工作。例如，在讲解快速排序时，书中会用动态的图示展示分区操作如何进行，以及递归调用如何层层深入；而对于二叉查找树，则会用生动的插画描绘节点的插入、删除和查找过程。 类比启发，理解深刻： 本书将算法概念与日常生活中的场景相类比，例如用“找书”来解释二分查找，用“排队”来解释不同排序算法的效率差异，用“社交网络”来模拟图算法的应用。这些贴近生活的类比，能够帮助读者快速建立对抽象概念的感性认识，从而更深入地理解算法的内在逻辑。 颜色与符号的运用： 书中大量运用不同颜色和符号来区分不同的数据元素、指针、状态等，使得图解更加清晰明了。读者可以通过颜色和符号的变化，追踪算法的每一步进展，从而避免混淆。 2. 循序渐进，覆盖主流算法 本书内容设计遵循从易到难的原则，确保读者能够平稳过渡。 基础算法的坚实根基： 搜索算法： 详细介绍线性搜索和二分搜索，并通过图解展示它们在不同数据规模下的效率差异。 排序算法： 覆盖选择排序、冒泡排序、插入排序、归并排序、快速排序等经典排序算法，并对它们的原理、优缺点及时间复杂度进行直观的对比。例如，通过并排的图解，读者可以清晰地比较出快速排序的分区过程与归并排序的合并过程的本质区别。 数据结构： 引入数组、链表、栈、队列等基础数据结构，并用图示说明其结构特点、操作方式以及与算法的结合。 进阶算法的精彩探索： 递归： 通过“堆叠”的比喻和清晰的调用栈图解，让读者彻底理解递归的本质和妙用。 分治算法： 以求最大值、归并排序等为例，讲解分治策略的核心思想。 贪心算法： 通过背包问题、最优调度问题等经典例子，阐述贪心策略的适用场景和设计思路。 动态规划： 这是本书的重点和难点之一，书中将通过一系列精心设计的图解，化繁为简地展示动态规划的状态转移、最优子结构和重叠子问题。例如，在讲解斐波那契数列的动态规划解法时，会清晰地展示计算F(n)依赖于F(n-1)和F(n-2)的过程，以及如何通过表格来存储中间结果，避免重复计算。 图算法： 深入浅出地讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在图遍历中的应用，并通过图示演示找到最短路径（Dijkstra算法）和最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）的原理。例如，在讲解Dijkstra算法时，会用不同颜色的路径表示已找到的最短距离，并动态更新距离值，直至找到所有节点的最短路径。 广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS）： 通过直观的图演示，展示这两种图遍历方式的不同行为模式，以及它们在求解最短路径、连通性判断等问题中的应用。 3. Python语言实现，实践出真知 简洁优雅的代码示例： 本书的算法实现均采用Python语言，其简洁易读的语法特点与本书的图解风格相得益彰。每一个算法都配有精炼的Python代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作。 代码讲解与图解联动： 书中的代码并非孤立存在，而是与图解紧密结合。读者可以边看图边读代码，理解代码中的每一行是如何对应图中的某个操作或状态。例如，在讲解快速排序的代码时，会特别标出与图中“选择基准元素”、“分区”等步骤对应的代码行，方便读者对照理解。 实战导向，能力提升： 通过本书的学习，读者不仅能理解算法的原理，更能掌握如何用Python来实现这些算法，并能根据实际问题选择合适的算法。这为后续进行更复杂的编程项目打下坚实的基础。 4. 目标读者 计算机科学初学者： 希望以一种易于理解和接受的方式入门算法。 希望提升编程能力的开发者： 想要系统学习主流算法，并提升代码效率和解决问题的能力。 对算法可视化学习感兴趣的学习者： 厌倦了传统死记硬背的算法学习方式，寻求更直观的理解途径。 学生： 正在学习数据结构与算法课程，需要辅助教材来加深理解。 《算法图解：Python编程的视觉盛宴》 相信，通过这场视觉化的算法之旅，你将能够彻底告别算法的“畏难症”，发现编程的乐趣，并掌握解决复杂问题的强大武器。让我们一起用图像点亮你的算法之路！

评分☆☆☆☆☆

我对这本书中关于神经网络的部分，尤其是其在图像分析中的应用，感到非常兴奋。作者以生动形象的比喻，解释了神经元、激活函数、反向传播等核心概念，让抽象的神经网络理论变得触手可及。我最喜欢的部分是关于卷积神经网络（CNN）的章节，它详细介绍了卷积层、池化层、全连接层的原理和作用，以及它们如何协同工作来提取图像的层次化特征。书中给出的一个猫狗识别的案例，让我一步步看到了如何构建一个能够准确区分不同类别图像的模型，这个过程既有挑战性又充满成就感。此外，书中还探讨了循环神经网络（RNN）在处理序列数据（如视频帧）上的应用，以及生成对抗网络（GAN）在图像生成方面的强大能力，这些都让我看到了人工智能在视觉领域的无限可能。这本书不仅仅是理论的堆砌，更注重实际操作和应用，提供了大量的代码实现和实验指导，让我能够亲手实践，加深理解。对于希望了解并应用神经网络解决图像问题的读者，这本书无疑是绝佳的入门和进阶指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了图像世界的奇妙旅程。从基础的像素处理到复杂的特征提取，每一个概念都讲解得清晰透彻，配合着大量的图示和代码示例，让我这个初学者也能循序渐进地掌握。尤其让我印象深刻的是关于图像分割和对象识别的章节，作者不仅介绍了经典的算法，还深入浅出地阐述了其背后的数学原理，并提供了实际应用的案例，让我能直观地感受到这些理论如何转化为强大的视觉能力。读完这些章节，我对如何让机器“看懂”世界有了全新的认识，仿佛打开了一扇通往人工智能新维度的大门。书中关于特征表示和降维的部分也给我留下了深刻的印象，它帮助我理解了如何从海量图像数据中提取出最有价值的信息，这对于构建高效的机器视觉模型至关重要。而且，在阅读过程中，我发现书中对不同算法的优缺点以及适用场景都有详细的对比分析，这极大地节省了我自己摸索的时间，让我能够更快地找到最适合解决特定问题的技术。总而言之，这是一本非常扎实且实用的图像处理入门读物，对于想要进入这个领域的读者来说，绝对是一个不容错过的选择。

评分☆☆☆☆☆

从一个完全初学者的角度来看，这本书在人工智能和信号处理的结合方面做得相当出色。很多时候，我们提到人工智能，总觉得离自己很遥远，但这本书巧妙地将信号处理这一相对基础的学科与人工智能紧密联系起来，让我看到了它们之间有趣的共鸣。例如，在处理图像这种本质上是数字信号的数据时，传统的信号处理技术如何为人工智能算法提供基础，又如何在人工智能的加持下，让这些信号分析变得更加智能化和精细化。书中关于特征工程和降维的章节，对于理解如何预处理原始信号以供神经网络使用非常有帮助，这让我认识到，一个好的AI模型，其性能很大程度上取决于输入数据的质量和表示方式。作者没有回避复杂的数学概念，但又能用易于理解的方式解释它们，并且紧密结合了实际的信号处理场景，比如音频信号分析、时间序列预测等，让我能够更好地理解AI在这些领域的应用价值。总的来说，这本书为我打开了一个全新的视角，让我认识到人工智能并非空中楼阁，而是建立在扎实的数学和工程基础之上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构非常精巧，将三个看似独立但又紧密相关的领域——图像处理、信号处理和人工智能——融为一体，展现了它们之间的协同作用和巨大潜力。我特别欣赏作者在章节之间的逻辑衔接，使得读者能够清晰地看到一个完整的技术发展脉络。比如，从基础的信号滤波技术出发，到如何利用这些处理过的信号进行模式识别，再到如何运用神经网络对这些模式进行学习和预测，整个过程非常流畅。书中对于不同算法的权衡和比较，也让我受益匪浅，它不仅仅是罗列技术，而是引导读者思考“为什么”以及“在什么场景下”使用特定的技术。读到关于机器学习在信号分析中的应用时，我更是被深深吸引，它让我意识到，传统信号处理方法可以通过学习数据来不断优化和适应，从而在复杂多变的真实世界中表现得更加出色。这本书的阅读体验，与其说是在学习知识，不如说是在进行一场思维的拓展和能力的提升，它为我理解和解决复杂的计算与数据问题提供了强大的理论和实践支持。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在信号处理和模式识别方面的深度是令人惊叹的。作者以一种非常严谨的学术态度，详细剖析了各种信号滤波技术、傅里叶变换的应用，以及如何从嘈杂的信号中提取有用的信息。我尤其赞赏作者在讲解滤波器设计时，不仅仅给出了公式，还详细解释了每一步推导的逻辑，以及不同滤波器类型（如低通、高通、带通）在实际信号处理中的作用和侧重点。这让我不再是机械地套用公式，而是真正理解了其背后的原理。而关于模式识别的部分，则更像是一次对信息科学的深刻探究。从贝叶斯分类器到支持向量机，再到更复杂的集成学习方法，作者都进行了详尽的介绍，并配以大量数学推导和算法伪代码，确保读者能够深入理解其工作机制。我发现，通过学习这些内容，我能够更有效地构建能够区分不同信号模式的系统，这在很多实际应用场景中都至关重要，例如在医疗诊断、工业故障检测等方面。这本书的深度和广度，使其成为一本不可多得的信号处理和模式识别领域的参考书。