图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现(第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 托马斯·林德布拉德（Thomas Lind 著

图书标签:

• 图像处理
• 脉冲神经网络
• SNN
• Python
• 深度学习
• 机器学习
• 神经计算
• 模式识别
• 计算机视觉
• 生物启发计算

店铺： 诗书雅韵图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118111712

商品编码：29542382486

包装：精装

出版时间：2017-01-01

基本信息

书名：图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现(第3版)

定价：78.00元

作者： 托马斯·林德布拉德（Thomas Lindblad

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-01-01

ISBN：9787118111712

字数：

页码：191

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现（第3版）》对多种生物视觉模型的起源及特点进行了分析，并详述了PN与ICM两种模型的构成及工作机理。然后以PN与ICM模型为基础，全面说明了这两种模型在图像分析、目标分离、纹理识别、彩色图像处理、图像时间信号提取与应用及逻辑分析等方面的应用。同时还对书中多种算法给出了具体的Python实现代码。
　　《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现（第3版）》内容丰富、案例典型、学术性强、应用价值强、可读性好。非常适合从事智能信息处理、图像处理与识别等信息学科相关专业人员阅读与使用。

目录

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章 生物模型
1．1 引言
1．2 生物学基础
1．3 Hodgkin-Huxley模型
1．4 Fitzhugh-Nagumo模型
1．5 Eckhom模型
1．6 aybak模型
1．7 Parodi模型
1．8 小结

第2章 Python程序设计
2．1 编程环境
2．1．1 命令行界面
2．1．2 IDLE
2．1．3 创建一个工作环境
2．2 数据类型和简单的数学运算
2．3 元组、列表和字典
2．3．1 元组
2．3．2 列表
2．3．3 字典
2．4 切片
2．5 字符串
2．5．1 字符串函数
2．5．2 类型转换
2．6 控制流
2．7 输入和输出
2．7．1 文本文件读写
2．7．2 Pickle模块
2．8 函数
2．9 模块
2．10 面向对象的程序设计
2．10．1 类的内容
2．10．2 运算符定义
2．10．3 继承
2．11 检错
2．12 小结

第3章 Numpy、SciPy和PythoImage Library
3．1 NumPy
3．1．1 创建数组
3．1．2 数组转换
3．1．3 矩阵：向量乘法
3．1．4 数组的优势
3．1．5 数据类型
3．1．6 排序
3．1．7 字符串和列表的转换
3．1．8 矩阵的改变
3．1．9 高级切片
3．2 SciPy
3．3 NumPy中的设计
3．4 Python图像库PIL（PythoImage Library）
3．4．1 图像的读出
3．4．2 图像的写入
3．4．3 图像转换
3．5 小结

第4章 PN与ICM
4．1 PN
4．1．1 原始模型
4．1．2 Python实现
4．1．3 脉冲发放行为
4．1．4 神经元动态行为的累积
4．1．5 时间信号
4．1．6 神经元连接
4．1．7 快速连接
4．1．8 连续时间模型
4．2 ICM
4．2．1 小连接需要
4．2．2 ICM原理
4．2．3 ICM中的连接
4．2．4 ICM的Pvthon实现
4．3 小结

第5章 图像分析
5．1 相关图像信息
5．2 图像分割
5．2．1 血细胞
5．2．2 乳房X线影像
5．3 自适应分割
5．4 焦点和分级聚焦点
5．4．1 分级聚焦检测（凹点检测）算法
5．4．2 基于PN多级聚焦模型的目标识别
5．5 图像分解
5．6 小结

第6章 反馈和分离
6．1 反馈式PN
6．2 目标分离
6．2．1 输入图像的规格化
6．2．2 滤波器的创建
6．2．3 脉冲图像的边缘增强
6．2．4 相关及改进
6．2．5 峰值检测
6．2．6 对输入图像和PN所做的调整
6．2．7 驱动程序
6．3 动态目标分离
6．4 阴影目标
6．5 噪声图像下的情况
6．6 小结

第7章 分类识别
7．1 航空器
7．2 北极光
7．3 目标识别：二值图像的相关性
7．4 星系
7．5 手势识别
7．6 路面检测
7．7 数字符号
7．7．1 数据集合
7．7．2 分离出各类的训练图像
7．8 产生脉冲图像
7．8．1 图像时间信号的分析
7．9 人脸定位及识别
7．10 小结

第8章 纹理识别
8．1 脉冲谱
8．2 纹理脉冲谱的统计可分性
8．3 基于统计方法的脉冲谱识别
8．4 基于联想记忆的脉冲谱识别
8．5 生物学上的运用
8．6 纹理研究
8．7 小结

第9章 颜色和多通道
9．1 模型
9．1．1 彩色图像的例子
9．1．2 基于Python的实现
9．2 多光谱实例
9．3 彩色模型的应用
9．4 小结

0章 图像的时间信号
10．1 图像的时间信号理论
10．1．1 PN和图像时间信号
10．1．2 彩色与形状
10．2 目标的时间信号
10．3 真实图像的时间信号
10．4 图像时间信号数据库
10．5 计算佳视角
10．6 运动估计
10．7 小结

1章 逻辑
11．1 迷宫穿行和TSP（旅行商）问题
11．2 条形码和导航
11．3 小结
附录A 图像转换器
附录B 几何模块
附录C 分数幂指数滤波器
附录D 相关运算
附录E FAAM
附录F 主成分分析
参考文献

作者介绍

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徐光柱，男，1979年1月生，副教授。2007毕业于兰州大学，获得无线电物理专业博士学位。2007年加入三峡大学从事教学科研工作。2010年12月-2011年6月在美国南卡罗来纳州克莱姆森大学做访问学者。目前在三峡大学计算机与信息学院从事教学科研工作。主要从事计算机视觉与图像图形处理等方面的研究。
　　
　　马义德，男，1963年2月生，甘肃临夏人，教授。2001年获得兰州大学博士学位，现任兰州大学信息科学与工程学院电路与系统研究所所长，兰州大学Ti-DSP联合实验室主任。目前在兰州大学信息科学与工程学院从事教学科研工作，主要从事数字图像处理、嵌入式系统等方面的研究。
　　
　　雷帮军，男，1973年6月生，湖北宜昌人，教授。2003年获荷兰德尔夫特理工大学博士学位，湖北省“百人计划”特聘教授，楚天学者特聘教授。现任三峡大学智能视觉与图像信息研究所所长，湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室主任。主要从事数字图像处理、计算机视觉等方面的研究。
　　
　　Thomas Lindblad（托马斯·林德布拉德）于1974年获得瑞典斯德哥尔摩大学博士学位，瑞典皇家理工学院教授。早期从事核结构与离子物理学方面的研究，专注于检测系统；后期专注于教学，在瑞典皇家理工学院物理系从事环境物理学的教学多年，指导本科生从事科学研究。在此期间他的研究领域聚焦在传感器技术与持续数据流中的特征提取。
　　
　　JasoM.Kinser（詹森·金赛）分别于1994年与1987年获得光学与光电系统博士学位及物理学硕士学位。1994年他作为副研究员加入AlabamaA&M;大学，同时也是应用光学科学中心的创始人员之一。1997年他来到乔治梅森大学任职，现在是该校物理与计算科学学院的副教授。他的研究领域包括光学与图像信息处理（脉冲图像处理）及多学科领域中的数据处理。

文摘

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序言

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章 生物模型
1．1 引言
1．2 生物学基础
1．3 Hodgkin-Huxley模型
1．4 Fitzhugh-Nagumo模型
1．5 Eckhom模型
1．6 aybak模型
1．7 Parodi模型
1．8 小结

第2章 Python程序设计
2．1 编程环境
2．1．1 命令行界面
2．1．2 IDLE
2．1．3 创建一个工作环境
2．2 数据类型和简单的数学运算
2．3 元组、列表和字典
2．3．1 元组
2．3．2 列表
2．3．3 字典
2．4 切片
2．5 字符串
2．5．1 字符串函数
2．5．2 类型转换
2．6 控制流
2．7 输入和输出
2．7．1 文本文件读写
2．7．2 Pickle模块
2．8 函数
2．9 模块
2．10 面向对象的程序设计
2．10．1 类的内容
2．10．2 运算符定义
2．10．3 继承
2．11 检错
2．12 小结

第3章 Numpy、SciPy和PythoImage Library
3．1 NumPy
3．1．1 创建数组
3．1．2 数组转换
3．1．3 矩阵：向量乘法
3．1．4 数组的优势
3．1．5 数据类型
3．1．6 排序
3．1．7 字符串和列表的转换
3．1．8 矩阵的改变
3．1．9 高级切片
3．2 SciPy
3．3 NumPy中的设计
3．4 Python图像库PIL（PythoImage Library）
3．4．1 图像的读出
3．4．2 图像的写入
3．4．3 图像转换
3．5 小结

第4章 PN与ICM
4．1 PN
4．1．1 原始模型
4．1．2 Python实现
4．1．3 脉冲发放行为
4．1．4 神经元动态行为的累积
4．1．5 时间信号
4．1．6 神经元连接
4．1．7 快速连接
4．1．8 连续时间模型
4．2 ICM
4．2．1 小连接需要
4．2．2 ICM原理
4．2．3 ICM中的连接
4．2．4 ICM的Pvthon实现
4．3 小结

第5章 图像分析
5．1 相关图像信息
5．2 图像分割
5．2．1 血细胞
5．2．2 乳房X线影像
5．3 自适应分割
5．4 焦点和分级聚焦点
5．4．1 分级聚焦检测（凹点检测）算法
5．4．2 基于PN多级聚焦模型的目标识别
5．5 图像分解
5．6 小结

第6章 反馈和分离
6．1 反馈式PN
6．2 目标分离
6．2．1 输入图像的规格化
6．2．2 滤波器的创建
6．2．3 脉冲图像的边缘增强
6．2．4 相关及改进
6．2．5 峰值检测
6．2．6 对输入图像和PN所做的调整
6．2．7 驱动程序
6．3 动态目标分离
6．4 阴影目标
6．5 噪声图像下的情况
6．6 小结

第7章 分类识别
7．1 航空器
7．2 北极光
7．3 目标识别：二值图像的相关性
7．4 星系
7．5 手势识别
7．6 路面检测
7．7 数字符号
7．7．1 数据集合
7．7．2 分离出各类的训练图像
7．8 产生脉冲图像
7．8．1 图像时间信号的分析
7．9 人脸定位及识别
7．10 小结

第8章 纹理识别
8．1 脉冲谱
8．2 纹理脉冲谱的统计可分性
8．3 基于统计方法的脉冲谱识别
8．4 基于联想记忆的脉冲谱识别
8．5 生物学上的运用
8．6 纹理研究
8．7 小结

第9章 颜色和多通道
9．1 模型
9．1．1 彩色图像的例子
9．1．2 基于Python的实现
9．2 多光谱实例
9．3 彩色模型的应用
9．4 小结

0章 图像的时间信号
10．1 图像的时间信号理论
10．1．1 PN和图像时间信号
10．1．2 彩色与形状
10．2 目标的时间信号
10．3 真实图像的时间信号
10．4 图像时间信号数据库
10．5 计算佳视角
10．6 运动估计
10．7 小结

1章 逻辑
11．1 迷宫穿行和TSP（旅行商）问题
11．2 条形码和导航
11．3 小结
附录A 图像转换器
附录B 几何模块
附录C 分数幂指数滤波器
附录D 相关运算
附录E FAAM
附录F 主成分分析
参考文献

图像处理的深层解析与脉冲耦合神经网络的创新应用 在信息爆炸的时代，图像数据的重要性日益凸显，无论是科学研究、工程实践还是日常生活，图像的获取、分析与理解都扮演着至关重要的角色。传统的图像处理技术在应对复杂场景和海量数据时，正逐渐显露出其局限性。与此同时，仿生学和神经科学的飞速发展，为我们提供了全新的视角和强大的工具——脉冲耦合神经网络（PCNN）。这本书将深入探讨图像处理的经典理论与前沿方法，并重点剖析PCNN在图像处理领域的强大潜力与创新应用，旨在为读者提供一套融汇理论深度与实践操作的知识体系，尤其强调了基于Python的实现，使其更具时效性和可操作性。 第一部分：图像处理的基石与进阶 本书的开篇将首先为读者构建起坚实的图像处理知识体系，从最基础的概念出发，逐步深入到高级的处理技术。 数字图像基础： 我们将从数字图像的本质入手，详细讲解图像的构成元素——像素，以及像素的灰度值和颜色模型（如RGB、CMYK、HSV等）。理解这些基本概念是进行任何图像处理操作的前提。读者将学习如何从各种数据源（如相机、扫描仪、传感器）获取图像，并理解不同图像格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF）的特性与存储方式。此外，还会介绍图像在计算机中的表示形式，为后续的算法处理打下基础。 图像增强： 图像增强的目标是改善图像的视觉质量，使其更适合人类观察或进一步的机器分析。我们将系统介绍各类图像增强技术： 灰度变换： 包括线性变换、对数变换、幂律变换（伽马变换）等，用于调整图像的整体亮度和对比度，揭示图像中被淹没的细节。 直方图均衡化： 介绍全局直方图均衡化和自适应直方图均衡化（如CLAHE），通过重新分配像素的灰度值，使图像的灰度级分布更加均匀，从而增强图像的对比度，特别是在处理光照不均的图像时效果显著。 空间域增强： 重点讲解基于滤波器的增强方法，包括平滑滤波（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波）用于去除噪声，以及锐化滤波（如拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子）用于增强图像的边缘和细节，突出图像的轮廓信息。 图像复原： 图像复原旨在恢复因噪声、模糊或其他失真而退化的图像。这部分将深入探讨： 噪声模型与噪声去除： 详细介绍各种常见的图像噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等，并针对不同类型的噪声，讲解相应的滤波方法，如维纳滤波、逆滤波、约束最小二乘滤波等。 模糊复原： 介绍图像模糊的产生原因（如运动模糊、失焦模糊）以及模糊核的估计方法。在此基础上，讲解用于复原模糊图像的算法，如Richardson-Lucy算法、盲去卷积等。 图像分割： 图像分割是将图像划分为具有相同或相似属性的不同区域的过程，是图像分析的关键步骤。我们将涵盖： 阈值分割： 介绍全局阈值法（如Otsu方法）和局部阈值法，通过设定一个或多个阈值来区分前景和背景。 边缘检测： 详细讲解Canny边缘检测算法，它通过多阶段的处理（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值处理）来提取清晰、连续的边缘。 区域生长法： 介绍基于种子点和区域合并准则的区域生长算法。 基于模型的分割： 探讨如Chan-Vese模型等主动轮廓模型，它们利用能量函数来驱动轮廓向目标边界收敛。 图像变换与特征提取： 理解图像在不同域中的表示对于分析其内在信息至关重要。 傅里叶变换： 介绍二维傅里叶变换及其在图像处理中的应用，如频率域滤波、图像压缩等。 离散余弦变换（DCT）： 解释DCT在JPEG图像压缩中的核心作用。 小波变换： 探讨小波变换在图像去噪、特征提取和多分辨率分析方面的优势。 特征提取： 讲解如何从图像中提取有意义的特征，包括边缘特征、角点特征（如Harris角点）、纹理特征（如LBP、GLCM）以及更高级的描述符（如SIFT、SURF、ORB），为后续的图像识别和匹配奠定基础。 第二部分：脉冲耦合神经网络（PCNN）的理论与实践 在打下坚实的图像处理基础后，本书将重点介绍PCNN这一强大的仿生计算模型，并详细阐述其在图像处理领域的创新应用。PCNN模拟了猫视觉皮层神经元的发放脉冲的生物学过程，具有独特的联想记忆、脉冲同步发放和并行处理能力。 PCNN模型详解： 神经元结构与工作机制： 详细解析PCNN的基本神经元模型，包括其输入域、链接域、调制域和脉冲发放机制。我们将深入理解“耦合”的含义，即神经元之间的相互作用如何影响其发放模式。 关键参数与影响： 深入分析PCNN模型中的关键参数，如时间和空间连接权重、衰减系数、阈值动态调整机制等，以及这些参数如何影响模型的学习和输出。 不同版本的PCNN： 介绍经典的Juariegaard模型，以及后续的改进模型，如动态阈值PCNN（DTPCNN）、模糊PCNN（FPCNN）等，理解不同模型的优势与适用场景。 PCNN在图像处理中的核心应用： 图像分割： 这是PCNN最经典且应用最广泛的领域之一。我们将详细介绍如何利用PCNN的脉冲发放特性进行图像分割： 基于能量的分割： PCNN通过迭代发放脉冲，可以将具有相似视觉特征的像素“耦合”起来，形成连通区域。我们将展示如何设计合适的能量函数和耦合机制，使得PCNN能够精确地分割出图像中的目标。 特征提取与分割结合： 结合PCNN的脉冲输出和提取的图像特征（如边缘、纹理），实现更鲁棒的分割。 实例分析： 通过具体的医学图像分割、遥感图像分割、目标检测等案例，展示PCNN在复杂场景下的分割能力。 图像增强与去噪： PCNN的脉冲发放行为对图像中的噪声具有天然的抑制作用。 脉冲同步性： 相似的图像区域会产生同步的脉冲发放，而噪声通常是随机的，不易引起同步。利用这一点，可以有效地分离出图像信号和噪声。 图像锐化： PCNN能够捕捉图像中的边缘信息，并将其转化为脉冲发放模式，从而实现对图像边缘的增强。 特征提取与模式识别： PCNN的联想记忆和并行处理能力使其成为一种强大的特征提取器。 自适应特征提取： PCNN可以根据输入图像的特性，自适应地调整其内部参数，提取出最具代表性的特征。 基于脉冲的模式识别： 将PCNN提取的脉冲序列或脉冲发放模式作为输入，用于训练分类器，实现图像识别任务。 图像融合： 将来自不同传感器或不同模态的图像进行融合，以获取更丰富的信息。PCNN可以根据像素的相似性或重要性，对不同源图像的特征进行加权，实现信息的有效融合。 第三部分：基于Python的实现与实践 本书的另一大亮点在于其强调“基于Python的实现”。Python以其丰富的科学计算库和易用性，成为了当前人工智能和数据科学领域的主流语言。 Python图像处理库： 我们将充分利用强大的Python库，如OpenCV（cv2）、Pillow（PIL）、scikit-image等，来完成图像的读取、预处理、增强、分割等任务。读者将学习如何使用这些库进行高效的图像操作。 PCNN的Python实现： 详细讲解如何使用Python构建和实现PCNN模型。这可能涉及到： NumPy与SciPy： 利用NumPy进行高效的数值计算，SciPy提供更高级的科学计算功能，为PCNN模型的构建提供基础。 自定义PCNN类： 引导读者如何设计和实现自己的PCNN类，包括神经元模型的定义、迭代更新过程的编写、参数的设置与优化等。 可视化工具： 使用Matplotlib等库来可视化PCNN的脉冲发放过程、迭代演化过程以及最终的分割结果，帮助读者直观地理解算法的运行机制。 案例驱动的实践： 本书将提供大量基于Python的实例代码，覆盖从基础的图像增强到复杂的PCNN应用。每个案例都将包含： 清晰的代码实现： 提供完整、可运行的Python代码。 详细的步骤解释： 逐行解析代码的含义和功能。 结果分析与讨论： 分析算法的输出结果，并讨论其优缺点以及可能的改进方向。 实际应用场景： 将算法与实际问题相结合，例如医学影像分析、工业缺陷检测、交通监控等。 本书特色与价值 理论与实践并重： 既深入讲解了图像处理和PCNN的理论基础，又提供了可操作的Python实现。 前沿性与系统性： 涵盖了图像处理的经典算法和PCNN的最新研究进展，构建了完整的知识体系。 Python实现： 紧跟时代潮流，提供基于Python的实践方法，易于学习和应用。 图文并茂： 大量配图和代码示例，帮助读者更好地理解抽象概念。 面向读者： 适合计算机视觉、模式识别、人工智能、信号处理等领域的学生、研究人员和工程师。 通过本书的学习，读者不仅能掌握图像处理的核心技术，更能深刻理解PCNN这一仿生计算模型的独特魅力，并能熟练运用Python将其应用于解决实际的图像处理问题，为进一步的学术研究和工程实践打下坚实的基础，开启图像分析和智能感知的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能，特别是计算机视觉领域充满热情的初学者，《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现(第3版)》这个书名立刻吸引了我的目光。我一直以来都希望能够深入学习图像处理的技术，同时掌握神经网络这一强大的工具，但市面上很多教材要么过于偏重理论，要么代码示例不够清晰，让我感到无从下手。尤其是我对脉冲耦合神经网络（PCNN）这一特殊的神经网络模型非常感兴趣，它在处理纹理、噪声等图像信息方面似乎有着独特的优势，但相关资料相对较少，且往往晦涩难懂。这本书将PCNN与图像处理结合，并且明确指出是“基于Python的实现”，这对我来说无疑是雪中送炭。我期望这本书能够以一种直观易懂的方式，系统地介绍PCNN的理论基础，并且提供详细的Python代码实现，能够涵盖从基础的图像预处理到复杂的PCNN模型构建和训练的整个流程。我非常希望能够通过这本书，真正理解PCNN在图像分割、边缘检测、特征提取等实际应用中的原理和效果，并且能够获得可以直接上手实践的代码，从而加速我的学习进程，为未来进行更深入的研究和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

看到《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现(第3版)》这个书名，我感觉这本书正是我一直以来都在寻找的。我之前在学习图像处理的过程中，接触过一些经典的算法，比如边缘检测、滤波等，但总感觉这些方法在处理复杂场景或者对细节要求极高的任务时，效果不够理想。后来我了解到神经网络，特别是深度学习在图像识别和分析方面取得了巨大的成功，但是如何将两者有机地结合起来，以及如何利用一些非传统的神经网络模型来解决图像处理的特定问题，我一直没有找到一个清晰的指引。脉冲耦合神经网络（PCNN）这个概念，我虽然有所耳闻，但对其工作原理和在实际应用中的具体优势了解不多。这本书恰好填补了这一空白，它直接将PCNN与图像处理联系起来，并且强调“基于Python的实现”，这对我来说意味着可以直接上手实践，将抽象的理论知识转化为具体的代码，解决实际问题。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解PCNN的核心思想，提供详细的代码示例，让我能够理解并应用PCNN来处理图像中的噪声、纹理等问题，并期待它能为我打开新的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就吸引了我，我一直对图像处理和神经网络这两个领域都抱有浓厚的兴趣，但总觉得两者之间好像隔着一层窗户纸，不知道如何将它们有效地结合起来。我之前也接触过一些图像处理的书籍，内容确实很扎实，但往往在理论层面讲解得比较多，到了实际编程应用的时候，就觉得力不从心，需要花费大量的时间去查阅各种库的文档，或者寻找零散的代码片段。而市面上很多关于神经网络的书籍，又往往侧重于算法的原理推导，对于如何将这些复杂的模型应用到真实的图像数据上，讲解得不够深入。这次看到《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现(第3版)》这个书名，立刻就感觉它可能就是我一直在寻找的那本能够打通任督二脉的宝典。尤其“基于Python的实现”这几个字，让我看到了将理论转化为实践的希望，Python强大的生态系统和丰富的库，无疑是进行复杂算法实现的最佳选择。我非常期待这本书能提供清晰的脉冲耦合神经网络的原理讲解，并且能够提供丰富的、可执行的Python代码示例，让我能够亲手实践，一步步地理解如何将这些强大的神经网络模型应用于各种图像处理任务。

评分☆☆☆☆☆

《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现(第3版)》这个书名，让我感到非常兴奋。我一直对计算科学中的一些“另辟蹊径”的算法充满好奇，特别是那些能够模拟生物系统特性的模型。脉冲耦合神经网络（PCNN）听起来就很有意思，它似乎不像传统的神经网络那样依赖于复杂的反向传播，而是具有一种更直观的、与生物神经元激发机制类似的运作方式。然而，关于PCNN的资料并不多见，即使有，也往往是在学术论文中，对于想要将其应用于实际图像处理任务的读者来说，理解和实现起来都有一定的门槛。这本书恰好将PCNN与图像处理相结合，并且明确指出是“基于Python的实现”，这对我来说是一个巨大的吸引力。我非常期待这本书能够提供清晰、系统的PCNN原理讲解，让我能够真正理解其内在的数学模型和工作机制，而不仅仅是停留在“听说过”的层面。更重要的是，我希望这本书能够提供高质量、可执行的Python代码，能够演示如何利用PCNN来处理图像的某些特定问题，例如图像分割、纹理分析，或者是在低质量图像上的鲁棒性增强等。我希望能通过这本书，将PCNN这一有趣的理论工具，转化为我解决实际图像处理挑战的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现(第3版)》让我眼前一亮。我一直对计算机视觉这个领域充满好奇，尤其是在深度学习飞速发展的今天，图像处理和神经网络的结合已经成为了研究和应用的热点。然而，在实际的学习过程中，我经常会遇到这样的困境：要么是图像处理的书籍过于偏重数学理论，导致我难以将其与实际代码联系起来；要么是神经网络的书籍过于抽象，对初学者来说门槛较高，缺乏具体的实践指导。特别是脉冲耦合神经网络（PCNN）这个概念，我之前接触不多，但听说它在某些图像处理任务中有着独特的优势。因此，这本书的出现，对我来说就像是久旱逢甘霖。我非常看重它“基于Python的实现”的承诺，这意味着我不需要花费大量时间去学习陌生的编程语言或框架，而是可以直接利用我熟悉的Python环境，去探索和掌握PCNN在图像处理中的应用。我期望这本书能够循序渐进地讲解PCNN的基本原理，并且提供清晰、可运行的Python代码，让我能够通过实际操作，深入理解其工作机制，并能够独立解决一些实际的图像处理问题，比如图像分割、特征提取等。