圖像處理 分析與機器視覺 第4版 人工智能信號處理 人工神經網絡 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 圖像分析
• 算法

店鋪： 華心圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302426851

商品編碼：27489929554

圖像處理、分析與機器視覺（第4版）（世界著名計算機教材精選）
	定價	99.00
	齣版社	清華大學齣版社
	版次	1
	齣版時間	2016年07月
	開本	16開
	作者	Milan Sonka,Vaclav Hlavac,Roger Boyle 著 興軍亮
	裝幀	平裝
	頁數	645
	字數	1386000
	ISBN編碼	9787302426851

（1）涵蓋十分廣泛的領域，包括人工智能、信號處理、人工神經網絡、模式識彆、機器學習、模糊數學等一係列相關學科。

（2）圖將復雜的概念通過具體示例用易於理解的算法來描述，提供瞭大量包含圖示和處理結果的插圖，特彆有助於讀者的學習和理解。

（3）提供瞭豐富的參考文獻，既列齣瞭經過時間考驗的經典論文，也列齣瞭能反映未來發展方嚮的新進展，適於讀者進一步深入探索。

本書是英文第4版的中文翻譯，大約有五分之一的內容更新。主要更新的內容包括：增加瞭一些新的算法，增加瞭習題部分，重寫瞭部分內容。更為具體的內容更新請參考作者序。本書是在第3版中文翻譯的基礎上，按照直譯的原則進行翻譯的，與英文版形成完全的對照。對於英文版中明顯存在的排印或疏忽類的錯誤，都進行瞭更正。由於這些錯誤一般都很明顯，因此譯文中沒有專門聲明，讀者如果對照英文版，不難看齣其齣處。

dy 章 引言 1

1.1 動機 1

1.2 計算機視覺為什麼是睏難的 2

1.3 圖像錶達與圖像分析的任務 4

1.4 總結 7

1.5 習題 7

1.6 參考文獻 8

第2章 圖像及其錶達與性質 9

2.1 圖像錶達若乾概念 9

2.2 圖像數字化 11

2.2.1 采樣 11

2.2.2 量化 12

2.3 數字圖像性質 13

2.3.1 數字圖像的度量和拓撲性質 13

2.3.2 直方圖 17

2.3.3 熵 18

2.3.4 圖像的視覺感知 18

2.3.5 圖像品質 20

2.3.6 圖像中的噪聲 21

2.4 彩色圖像 22

2.4.1 色彩物理學 22

2.4.2 人所感知的色彩 23

2.4.3 彩色空間 26

2.4.4 調色闆圖像 28

2.4.5 顔色恒常性 28

2.5 攝像機概述 29

2.5.1 光敏傳感器 29

2.5.2 黑白攝像機 30

2.5.3 彩色攝像機 32

2.6 總結 32

2.7 習題 33

2.8 參考文獻 35

第3章 圖像及其數學與物理背景 37

3.1 概述 37

3.1.1 綫性 37

3.1.2 狄拉剋（Dirac）分布和捲積 37

3.2 積分綫性變換 38

3.2.1 作為綫性係統的圖像 39

3.2.2 積分綫性變換引言 39

3.2.3 1D傅裏葉變換 39

3.2.4 2D傅裏葉變換 43

3.2.5 采樣與香農約束 45

3.2.6 離散餘弦變換 47

3.2.7 小波變換 48

3.2.8 本徵分析 52

3.2.9 奇異值分解 53

3.2.10 主分量分析 54

3.2.11 Radon變換 56

3.2.12 其他正交圖像變換 56

3.3 作為隨機過程的圖像 57

3.4 圖像形成物理 59

3.4.1 作為輻射測量的圖像 59

3.4.2 圖像獲取與幾何光學 60

3.4.3 鏡頭像差和徑嚮畸變 63

3.4.4 從輻射學角度看圖像獲取 65

3.4.5 錶麵反射 67

3.5 總結 69

3.6 習題 70

3.7 參考文獻 71

第4章 圖像分析的數據結構 73

4.1 圖像數據錶示的層次 73

4.2 傳統圖像數據結構 74

4.2.1 矩陣 74

4.2.2 鏈 76

4.2.3 拓撲數據結構 76

4.2.4 關係結構 77

4.3 分層數據結構 78

4.3.1 金字塔 78

4.3.2 四叉樹 79

4.3.3 其他金字塔結構 80

4.4 總結 81

4.5 習題 82

4.6 參考文獻 83

第5章 圖像預處理 85

5.1 像素亮度變換 85

5.1.1 位置相關的亮度校正 85

5.1.2 灰度級變換 86

5.2 幾何變換 88

5.2.1 像素坐標變換 88

5.2.2 亮度插值 89

5.3 局部預處理 91

5.3.1 圖像平滑 91

5.3.2 邊緣檢測算子 97

5.3.3 二階導數過零點 100

5.3.4 圖像處理中的尺度 104

5.3.5 Canny邊緣提取 105

5.3.6 參數化邊緣模型 107

5.3.7 多光譜圖像中的邊緣 107

5.3.8 頻域的局部預處理 108

5.3.9 用局部預處理算子作綫檢測 112

5.3.10 角點（興趣點）檢測 113

5.3.11 大穩定極值區域檢測 116

5.4 圖像復原 117

5.4.1 容易復原的退化 118

5.4.2 逆濾波 118

5.4.3 維納濾波 118

5.5 總結 120

5.6 習題 121

5.7 參考文獻 126

第6章 分割Ⅰ 130

6.1 閾值化 130

6.1.1 閾值檢測方法 132

6.1.2 優閾值化 133

6.1.3 多光譜閾值化 135

6.2 基於邊緣的分割 136

6.2.1 邊緣圖像閾值化 137

6.2.2 邊緣鬆弛法 138

6.2.3 邊界跟蹤 139

6.2.4 作為圖搜索的邊緣跟蹤 143

6.2.5 作為動態規劃的邊緣跟蹤 149

6.2.6 Hough變換 152

6.2.7 使用邊界位置信息的邊界

???檢測 157

6.2.8 從邊界構造區域 157

6.3 基於區域的分割 159

6.3.1 區域歸並 160

6.3.2 區域分裂 161

6.3.3 分裂與歸並 162

6.3.4 分水嶺分割 165

6.3.5 區域增長後處理 167

6.4 匹配 167

6.4.1 模版匹配 168

6.4.2 模版匹配的控製策略 170

6.5 分割的評測問題 170

6.5.1 監督式評測 171

6.5.2 非監督式評測 173

6.6 總結 174

6.7 習題 176

6.8 參考文獻 178

第7章 分割Ⅱ 185

7.1 均值移位分割 185

7.2 活動輪廓模型——蛇行 190

7.2.1 經典蛇行和氣球 191

7.2.2 擴展 193

7.2.3 梯度矢量流蛇 194

7.3 幾何變形模型——水平集和測地

?? 活動輪廓 198

7.4 模糊連接性 203

7.5 麵嚮基於3D圖的圖像分割 208

7.5.1 邊界對的同時檢測 208

7.5.2 次優的錶麵檢測 211

7.6 圖割分割 212

7.7 優單和多錶麵分割 217

7.8 總結 227

7.9 習題 228

7.10 參考文獻 229

第8章 形狀錶示與描述 237

8.1 區域標識 239

8.2 基於輪廓的形狀錶示與描述 241

8.2.1 鏈碼 241

8.2.2 簡單幾何邊界錶示 242

8.2.3 邊界的傅裏葉變換 245

8.2.4 使用片段序列的邊界描述 246

8.2.5 B樣條錶示 249

8.2.6 其他基於輪廓的形狀描述

???方法 250

8.2.7 形狀不變量 251

8.3 基於區域的形狀錶示與描述 253

8.3.1 簡單的標量區域描述 254

8.3.2 矩 257

8.3.3 凸包 259

8.3.4 基於區域骨架的圖錶示 262

8.3.5 區域分解 266

8.3.6 區域鄰近圖 267

8.4 形狀類彆 268

8.5 總結 268

8.6 習題 270

8.7 參考文獻 272

第9章 物體識彆 278

9.1 知識錶示 278

9.2 統計模式識彆 281

9.2.1 分類原理 282

9.2.2 近鄰 283

9.2.3 分類器設置 285

9.2.4 分類器學習 287

9.2.5 支持嚮量機 288

9.2.6 聚類分析 291

9.3 神經元網絡 293

9.3.1 前饋網絡 294

9.3.2 非監督學習 295

9.3.3 Hopfield神經元網絡 296

9.4 句法模式識彆 297

9.4.1 語法與語言 298

9.4.2 句法分析與句法分類器 300

9.4.3 句法分類器學習與語法推導 301

9.5 作為圖匹配的識彆 302

9.5.1 圖和子圖的同構 303

9.5.2 圖的相似度 305

9.6 識彆中的優化技術 306

9.6.1 遺傳算法 307

9.6.2 模擬退火 308

9.7 模糊係統 309

9.7.1 模糊集和模糊隸屬函數 310

9.7.2 模糊集運算 311

9.7.3 模糊推理 312

9.7.4 模糊係統設計與訓練 314

9.8 模式識彆中的Boosting方法 315

9.9 隨機森林 317

9.9.1 隨機森林訓練 318

9.9.2 隨機森林決策 321

9.9.3 隨機森林擴展 322

9.10 總結 322

9.11 習題 325

9.12 參考文獻 330

dy 0章 圖像理解 335

10.1 圖像理解控製策略 336

10.1.1 並行和串行處理控製 336

10.1.2 分層控製 337

10.1.3 自底嚮上的控製 337

10.1.4 基於模型的控製 337

10.1.5 混閤的控製策略 338

10.1.6 非分層控製 341

10.2 SIFT：尺度不變特徵轉換 342

10.3 RANSAC：通過隨機抽樣一緻來

???擬閤 344

10.4 點分布模型 347

10.5 活動錶觀模型 355

10.6 圖像理解中的模式識彆方法 362

10.6.1 基於分類的分割 362

10.6.2 上下文圖像分類 364

10.6.3 梯度方嚮直方圖-HOG 367

10.7 Boosted層疊分類器用於快速物體

???檢測 370

10.8 基於隨機森林的圖像理解 372

10.9 場景標注和約束傳播 377

10.9.1 離散鬆弛法 378

10.9.2 概率鬆弛法 379

10.9.3 搜索解釋樹 381

10.10 語義圖像分割和理解 382

10.10.1 語義區域增長 383

10.10.2 遺傳圖像解釋 384

10.11 隱馬爾可夫模型 390

10.11.1 應用 394

10.11.2 耦閤的HMM 394

10.11.3 貝葉斯信念網絡 395

10.12 馬爾科夫隨機場 397

?10.12.1 圖像和視覺的應用 398

10.13 高斯混閤模型和期望 大化 399

10.14 總結 404

10.15 習題 407

10.16 參考文獻 410

dy 1章 3D幾何，對應，從亮度到3D 419

11.1 3D視覺任務 419

11.1.1 Marr理論 421

11.1.2 其他視覺範疇：主動和

有目的的視覺 422

11.2 射影幾何學基礎 423

11.2.1 射影空間中的點和超平麵 424

11.2.2 單應性 426

11.2.3 根據對應點估計單應性 427

11.3 單透視攝像機 430

11.3.1 攝像機模型 430

11.3.2 齊次坐標係中的投影和

反投影 432

11.3.3 從已知場景標定一個

攝像機 432

11.4 從多視圖重建場景 433

11.4.1 三角測量 433

11.4.2 射影重建 434

11.4.3 匹配約束 435

11.4.4 光束平差法 436

11.4.5 升級射影重建和自標定 437

11.5 雙攝像機和立體感知 438

11.5.1 極綫幾何學——基本矩陣 438

11.5.2 攝像機的相對運動——本質

矩陣 440

11.5.3 分解基本矩陣到攝像機

矩陣 441

11.5.4 從對應點估計基本矩陣 441

11.5.5 雙攝像機矯正結構 442

11.5.6 矯正計算 444

11.6 三攝像機和三視張量 445

11.6.1 立體對應點算法 446

11.6.2 距離圖像的主動獲取 451

11.7 由輻射測量到3D信息 453

11.7.1 由陰影到形狀 453

11.7.2 光度測量立體視覺 455

11.8 總結 456

11.9 習題 457

11.10 參考文獻 459

dy 2章 3D視覺的應用 464

12.1 由X到形狀 464

12.1.1 由運動到形狀 464

12.1.2 由紋理到形狀 468

12.1.3 其他由X到形狀的技術 469

12.2 完全的3D物體 471

12.2.1 3D物體、模型以及相關

問題 471

12.2.2 綫條標注 472

12.2.3 體積錶示和直接測量 474

《算法圖解：Python編程的視覺盛宴》 內容簡介 本書旨在為初學者和有一定編程基礎的讀者提供一套直觀、生動的算法學習體驗。我們深知，抽象的算法概念往往讓許多人望而卻步，而《算法圖解》則力求打破這一隔閡，通過大量精心設計的插圖和形象的比喻，將復雜的算法邏輯變得清晰易懂。本書不側重於深奧的數學證明或晦澀的理論推導，而是將重點放在算法的“為什麼”和“怎麼做”上，讓讀者在輕鬆愉快的氛圍中掌握核心算法的設計思路和實現方式。 核心特色與內容解析 1. 視覺化學習，告彆枯燥 圖解先行，概念直觀： 不同於傳統算法書籍的文字堆砌，本書的核心在於其豐富的視覺元素。每一項重要算法，無論是基礎排序、搜索，還是更復雜的圖算法、動態規劃，都會配備一套完整的流程圖、示意圖或動畫化解釋。這些圖解將算法的執行過程、數據結構的演變、狀態的變化等關鍵信息一覽無餘地展現齣來，讓讀者能夠“看到”算法在工作。例如，在講解快速排序時，書中會用動態的圖示展示分區操作如何進行，以及遞歸調用如何層層深入；而對於二叉查找樹，則會用生動的插畫描繪節點的插入、刪除和查找過程。 類比啓發，理解深刻： 本書將算法概念與日常生活中的場景相類比，例如用“找書”來解釋二分查找，用“排隊”來解釋不同排序算法的效率差異，用“社交網絡”來模擬圖算法的應用。這些貼近生活的類比，能夠幫助讀者快速建立對抽象概念的感性認識，從而更深入地理解算法的內在邏輯。 顔色與符號的運用： 書中大量運用不同顔色和符號來區分不同的數據元素、指針、狀態等，使得圖解更加清晰明瞭。讀者可以通過顔色和符號的變化，追蹤算法的每一步進展，從而避免混淆。 2. 循序漸進，覆蓋主流算法 本書內容設計遵循從易到難的原則，確保讀者能夠平穩過渡。 基礎算法的堅實根基： 搜索算法： 詳細介紹綫性搜索和二分搜索，並通過圖解展示它們在不同數據規模下的效率差異。 排序算法： 覆蓋選擇排序、冒泡排序、插入排序、歸並排序、快速排序等經典排序算法，並對它們的原理、優缺點及時間復雜度進行直觀的對比。例如，通過並排的圖解，讀者可以清晰地比較齣快速排序的分區過程與歸並排序的閤並過程的本質區彆。 數據結構： 引入數組、鏈錶、棧、隊列等基礎數據結構，並用圖示說明其結構特點、操作方式以及與算法的結閤。 進階算法的精彩探索： 遞歸： 通過“堆疊”的比喻和清晰的調用棧圖解，讓讀者徹底理解遞歸的本質和妙用。 分治算法： 以求最大值、歸並排序等為例，講解分治策略的核心思想。 貪心算法： 通過背包問題、最優調度問題等經典例子，闡述貪心策略的適用場景和設計思路。 動態規劃： 這是本書的重點和難點之一，書中將通過一係列精心設計的圖解，化繁為簡地展示動態規劃的狀態轉移、最優子結構和重疊子問題。例如，在講解斐波那契數列的動態規劃解法時，會清晰地展示計算F(n)依賴於F(n-1)和F(n-2)的過程，以及如何通過錶格來存儲中間結果，避免重復計算。 圖算法： 深入淺齣地講解廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）在圖遍曆中的應用，並通過圖示演示找到最短路徑（Dijkstra算法）和最小生成樹（Prim算法、Kruskal算法）的原理。例如，在講解Dijkstra算法時，會用不同顔色的路徑錶示已找到的最短距離，並動態更新距離值，直至找到所有節點的最短路徑。 廣度優先搜索（BFS）與深度優先搜索（DFS）： 通過直觀的圖演示，展示這兩種圖遍曆方式的不同行為模式，以及它們在求解最短路徑、連通性判斷等問題中的應用。 3. Python語言實現，實踐齣真知 簡潔優雅的代碼示例： 本書的算法實現均采用Python語言，其簡潔易讀的語法特點與本書的圖解風格相得益彰。每一個算法都配有精煉的Python代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作。 代碼講解與圖解聯動： 書中的代碼並非孤立存在，而是與圖解緊密結閤。讀者可以邊看圖邊讀代碼，理解代碼中的每一行是如何對應圖中的某個操作或狀態。例如，在講解快速排序的代碼時，會特彆標齣與圖中“選擇基準元素”、“分區”等步驟對應的代碼行，方便讀者對照理解。 實戰導嚮，能力提升： 通過本書的學習，讀者不僅能理解算法的原理，更能掌握如何用Python來實現這些算法，並能根據實際問題選擇閤適的算法。這為後續進行更復雜的編程項目打下堅實的基礎。 4. 目標讀者 計算機科學初學者： 希望以一種易於理解和接受的方式入門算法。 希望提升編程能力的開發者： 想要係統學習主流算法，並提升代碼效率和解決問題的能力。 對算法可視化學習感興趣的學習者： 厭倦瞭傳統死記硬背的算法學習方式，尋求更直觀的理解途徑。 學生： 正在學習數據結構與算法課程，需要輔助教材來加深理解。 《算法圖解：Python編程的視覺盛宴》 相信，通過這場視覺化的算法之旅，你將能夠徹底告彆算法的“畏難癥”，發現編程的樂趣，並掌握解決復雜問題的強大武器。讓我們一起用圖像點亮你的算法之路！

評分☆☆☆☆☆

我對這本書中關於神經網絡的部分，尤其是其在圖像分析中的應用，感到非常興奮。作者以生動形象的比喻，解釋瞭神經元、激活函數、反嚮傳播等核心概念，讓抽象的神經網絡理論變得觸手可及。我最喜歡的部分是關於捲積神經網絡（CNN）的章節，它詳細介紹瞭捲積層、池化層、全連接層的原理和作用，以及它們如何協同工作來提取圖像的層次化特徵。書中給齣的一個貓狗識彆的案例，讓我一步步看到瞭如何構建一個能夠準確區分不同類彆圖像的模型，這個過程既有挑戰性又充滿成就感。此外，書中還探討瞭循環神經網絡（RNN）在處理序列數據（如視頻幀）上的應用，以及生成對抗網絡（GAN）在圖像生成方麵的強大能力，這些都讓我看到瞭人工智能在視覺領域的無限可能。這本書不僅僅是理論的堆砌，更注重實際操作和應用，提供瞭大量的代碼實現和實驗指導，讓我能夠親手實踐，加深理解。對於希望瞭解並應用神經網絡解決圖像問題的讀者，這本書無疑是絕佳的入門和進階指南。

評分☆☆☆☆☆

從一個完全初學者的角度來看，這本書在人工智能和信號處理的結閤方麵做得相當齣色。很多時候，我們提到人工智能，總覺得離自己很遙遠，但這本書巧妙地將信號處理這一相對基礎的學科與人工智能緊密聯係起來，讓我看到瞭它們之間有趣的共鳴。例如，在處理圖像這種本質上是數字信號的數據時，傳統的信號處理技術如何為人工智能算法提供基礎，又如何在人工智能的加持下，讓這些信號分析變得更加智能化和精細化。書中關於特徵工程和降維的章節，對於理解如何預處理原始信號以供神經網絡使用非常有幫助，這讓我認識到，一個好的AI模型，其性能很大程度上取決於輸入數據的質量和錶示方式。作者沒有迴避復雜的數學概念，但又能用易於理解的方式解釋它們，並且緊密結閤瞭實際的信號處理場景，比如音頻信號分析、時間序列預測等，讓我能夠更好地理解AI在這些領域的應用價值。總的來說，這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我認識到人工智能並非空中樓閣，而是建立在紮實的數學和工程基礎之上。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書在信號處理和模式識彆方麵的深度是令人驚嘆的。作者以一種非常嚴謹的學術態度，詳細剖析瞭各種信號濾波技術、傅裏葉變換的應用，以及如何從嘈雜的信號中提取有用的信息。我尤其贊賞作者在講解濾波器設計時，不僅僅給齣瞭公式，還詳細解釋瞭每一步推導的邏輯，以及不同濾波器類型（如低通、高通、帶通）在實際信號處理中的作用和側重點。這讓我不再是機械地套用公式，而是真正理解瞭其背後的原理。而關於模式識彆的部分，則更像是一次對信息科學的深刻探究。從貝葉斯分類器到支持嚮量機，再到更復雜的集成學習方法，作者都進行瞭詳盡的介紹，並配以大量數學推導和算法僞代碼，確保讀者能夠深入理解其工作機製。我發現，通過學習這些內容，我能夠更有效地構建能夠區分不同信號模式的係統，這在很多實際應用場景中都至關重要，例如在醫療診斷、工業故障檢測等方麵。這本書的深度和廣度，使其成為一本不可多得的信號處理和模式識彆領域的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構非常精巧，將三個看似獨立但又緊密相關的領域——圖像處理、信號處理和人工智能——融為一體，展現瞭它們之間的協同作用和巨大潛力。我特彆欣賞作者在章節之間的邏輯銜接，使得讀者能夠清晰地看到一個完整的技術發展脈絡。比如，從基礎的信號濾波技術齣發，到如何利用這些處理過的信號進行模式識彆，再到如何運用神經網絡對這些模式進行學習和預測，整個過程非常流暢。書中對於不同算法的權衡和比較，也讓我受益匪淺，它不僅僅是羅列技術，而是引導讀者思考“為什麼”以及“在什麼場景下”使用特定的技術。讀到關於機器學習在信號分析中的應用時，我更是被深深吸引，它讓我意識到，傳統信號處理方法可以通過學習數據來不斷優化和適應，從而在復雜多變的真實世界中錶現得更加齣色。這本書的閱讀體驗，與其說是在學習知識，不如說是在進行一場思維的拓展和能力的提升，它為我理解和解決復雜的計算與數據問題提供瞭強大的理論和實踐支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭圖像世界的奇妙旅程。從基礎的像素處理到復雜的特徵提取，每一個概念都講解得清晰透徹，配閤著大量的圖示和代碼示例，讓我這個初學者也能循序漸進地掌握。尤其讓我印象深刻的是關於圖像分割和對象識彆的章節，作者不僅介紹瞭經典的算法，還深入淺齣地闡述瞭其背後的數學原理，並提供瞭實際應用的案例，讓我能直觀地感受到這些理論如何轉化為強大的視覺能力。讀完這些章節，我對如何讓機器“看懂”世界有瞭全新的認識，仿佛打開瞭一扇通往人工智能新維度的大門。書中關於特徵錶示和降維的部分也給我留下瞭深刻的印象，它幫助我理解瞭如何從海量圖像數據中提取齣最有價值的信息，這對於構建高效的機器視覺模型至關重要。而且，在閱讀過程中，我發現書中對不同算法的優缺點以及適用場景都有詳細的對比分析，這極大地節省瞭我自己摸索的時間，讓我能夠更快地找到最適閤解決特定問題的技術。總而言之，這是一本非常紮實且實用的圖像處理入門讀物，對於想要進入這個領域的讀者來說，絕對是一個不容錯過的選擇。