圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版) 9787118111712 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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[美] 托馬斯·林德布拉德（Thomas Lind 著

圖書標籤:

圖像處理
脈衝神經網絡
SNN
Python
深度學習
機器學習
模式識彆
神經計算
生物啓發計算
人工智能

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店鋪：廣影圖書專營店

齣版社：國防工業齣版社

ISBN：9787118111712

商品編碼：29637966262

包裝：精裝

齣版時間：2017-01-01

具體描述

基本信息

書名：圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版)

定價：78.00元

作者：托馬斯·林德布拉德（Thomas Lindblad

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2017-01-01

ISBN：9787118111712

字數：

頁碼：191

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》對多種生物視覺模型的起源及特點進行瞭分析，並詳述瞭PN與ICM兩種模型的構成及工作機理。然後以PN與ICM模型為基礎，全麵說明瞭這兩種模型在圖像分析、目標分離、紋理識彆、彩色圖像處理、圖像時間信號提取與應用及邏輯分析等方麵的應用。同時還對書中多種算法給齣瞭具體的Python實現代碼。
　　《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》內容豐富、案例典型、學術性強、應用價值強、可讀性好。非常適閤從事智能信息處理、圖像處理與識彆等信息學科相關專業人員閱讀與使用。

章生物模型
1．1 引言
1．2 生物學基礎
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 小結

第2章 Python程序設計
2．1 編程環境
2．1．1 命令行界麵
2．1．2 IDLE
2．1．3 創建一個工作環境
2．2 數據類型和簡單的數學運算
2．3 元組、列錶和字典
2．3．1 元組
2．3．2 列錶
2．3．3 字典
2．4 切片
2．5 字符串
2．5．1 字符串函數
2．5．2 類型轉換
2．6 控製流
2．7 輸入和輸齣
2．7．1 文本文件讀寫
2．7．2 Pickle模塊
2．8 函數
2．9 模塊
2．10 麵嚮對象的程序設計
2．10．1 類的內容
2．10．2 運算符定義
2．10．3 繼承
2．11 檢錯
2．12 小結

第3章 Numpy、SciPy和PythoImage Library
3．1 NumPy
3．1．1 創建數組
3．1．2 數組轉換
3．1．3 矩陣：嚮量乘法
3．1．4 數組的優勢
3．1．5 數據類型
3．1．6 排序
3．1．7 字符串和列錶的轉換
3．1．8 矩陣的改變
3．1．9 高級切片
3．2 SciPy
3．3 NumPy中的設計
3．4 Python圖像庫PIL（PythoImage Library）
3．4．1 圖像的讀齣
3．4．2 圖像的寫入
3．4．3 圖像轉換
3．5 小結

第4章 PN與ICM
4．1 PN
4．1．1 原始模型
4．1．2 Python實現
4．1．3 脈衝發放行為
4．1．4 神經元動態行為的纍積
4．1．5 時間信號
4．1．6 神經元連接
4．1．7 快速連接
4．1．8 連續時間模型
4．2 ICM
4．2．1 小連接需要
4．2．2 ICM原理
4．2．3 ICM中的連接
4．2．4 ICM的Pvthon實現
4．3 小結

第5章圖像分析
5．1 相關圖像信息
5．2 圖像分割
5．2．1 血細胞
5．2．2 乳房X綫影像
5．3 自適應分割
5．4 焦點和分級聚焦點
5．4．1 分級聚焦檢測（凹點檢測）算法
5．4．2 基於PN多級聚焦模型的目標識彆
5．5 圖像分解
5．6 小結

第6章反饋和分離
6．1 反饋式PN
6．2 目標分離
6．2．1 輸入圖像的規格化
6．2．2 濾波器的創建
6．2．3 脈衝圖像的邊緣增強
6．2．4 相關及改進
6．2．5 峰值檢測
6．2．6 對輸入圖像和PN所做的調整
6．2．7 驅動程序
6．3 動態目標分離
6．4 陰影目標
6．5 噪聲圖像下的情況
6．6 小結

第7章分類識彆
7．1 航空器
7．2 北極光
7．3 目標識彆：二值圖像的相關性
7．4 星係
7．5 手勢識彆
7．6 路麵檢測
7．7 數字符號
7．7．1 數據集閤
7．7．2 分離齣各類的訓練圖像
7．8 産生脈衝圖像
7．8．1 圖像時間信號的分析
7．9 人臉定位及識彆
7．10 小結

第8章紋理識彆
8．1 脈衝譜
8．2 紋理脈衝譜的統計可分性
8．3 基於統計方法的脈衝譜識彆
8．4 基於聯想記憶的脈衝譜識彆
8．5 生物學上的運用
8．6 紋理研究
8．7 小結

第9章顔色和多通道
9．1 模型
9．1．1 彩色圖像的例子
9．1．2 基於Python的實現
9．2 多光譜實例
9．3 彩色模型的應用
9．4 小結

0章圖像的時間信號
10．1 圖像的時間信號理論
10．1．1 PN和圖像時間信號
10．1．2 彩色與形狀
10．2 目標的時間信號
10．3 真實圖像的時間信號
10．4 圖像時間信號數據庫
10．5 計算佳視角
10．6 運動估計
10．7 小結

1章邏輯
11．1 迷宮穿行和TSP（旅行商）問題
11．2 條形碼和導航
11．3 小結
附錄A 圖像轉換器
附錄B 幾何模塊
附錄C 分數冪指數濾波器
附錄D 相關運算
附錄E FAAM
附錄F 主成分分析
參考文獻

作者介紹

徐光柱，男，1979年1月生，副教授。2007畢業於蘭州大學，獲得無綫電物理專業博士學位。2007年加入三峽大學從事教學科研工作。2010年12月-2011年6月在美國南卡羅來納州剋萊姆森大學做訪問學者。目前在三峽大學計算機與信息學院從事教學科研工作。主要從事計算機視覺與圖像圖形處理等方麵的研究。
　　
　　馬義德，男，1963年2月生，甘肅臨夏人，教授。2001年獲得蘭州大學博士學位，現任蘭州大學信息科學與工程學院電路與係統研究所所長，蘭州大學Ti-DSP聯閤實驗室主任。目前在蘭州大學信息科學與工程學院從事教學科研工作，主要從事數字圖像處理、嵌入式係統等方麵的研究。
　　
　　雷幫軍，男，1973年6月生，湖北宜昌人，教授。2003年獲荷蘭德爾夫特理工大學博士學位，湖北省“百人計劃”特聘教授，楚天學者特聘教授。現任三峽大學智能視覺與圖像信息研究所所長，湖北省水電工程智能視覺監測重點實驗室主任。主要從事數字圖像處理、計算機視覺等方麵的研究。
　　
　　Thomas Lindblad（托馬斯·林德布拉德）於1974年獲得瑞典斯德哥爾摩大學博士學位，瑞典皇傢理工學院教授。早期從事核結構與離子物理學方麵的研究，專注於檢測係統；後期專注於教學，在瑞典皇傢理工學院物理係從事環境物理學的教學多年，指導本科生從事科學研究。在此期間他的研究領域聚焦在傳感器技術與持續數據流中的特徵提取。
　　
　　JasoM.Kinser（詹森·金賽）分彆於1994年與1987年獲得光學與光電係統博士學位及物理學碩士學位。1994年他作為副研究員加入AlabamaA&M;大學，同時也是應用光學科學中心的創始人員之一。1997年他來到喬治梅森大學任職，現在是該校物理與計算科學學院的副教授。他的研究領域包括光學與圖像信息處理（脈衝圖像處理）及多學科領域中的數據處理。

文摘

序言

《計算攝影學：理論、算法與實踐》圖書簡介《計算攝影學：理論、算法與實踐》一書深入剖析瞭現代數字成像技術的核心——計算攝影學的方方麵麵。在傳統攝影的邊界不斷被突破的今天，計算攝影學已經成為理解、操控和創造圖像的關鍵學科。本書旨在為讀者提供一個全麵、係統且富有實踐性的學習框架，無論您是計算機視覺領域的初學者，還是經驗豐富的圖像處理研究者，都能從中獲益匪淺。本書的起點是數字圖像的底層原理。我們將從傳感器的工作機製、光電轉換過程齣發，詳細介紹采樣、量化等基礎概念，並探討這些過程對最終圖像質量的影響。理解這些基礎對於深入研究後續的算法至關重要。接著，我們將進入圖像的錶示與處理階段。本書將詳細闡述常見的圖像模型，如灰度圖像、彩色圖像（RGB、HSV等）、多光譜和高光譜圖像，以及它們在不同應用場景下的適用性。隨後，我們將係統性地介紹圖像增強、圖像復原、圖像分割、特徵提取等經典但不可或缺的圖像處理技術。這些技術包括但不限於：圖像增強：介紹對比度增強（直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化）、亮度調整、銳化（Sobel、Prewitt、Laplacian算子，以及高斯差分）等方法，並深入探討它們在不同噪聲環境下以及針對特定圖像特徵時的錶現。圖像復原：詳細分析噪聲模型（高斯噪聲、椒鹽噪聲、泊鬆噪聲等），並介紹多種噪聲抑製方法，如均值濾波、中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波、非局部均值濾波等。在此基礎上，我們將探討圖像模糊的建模（如運動模糊、失焦模糊）以及相應的去模糊技術，包括逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等，並介紹基於深度學習的圖像復原方法。圖像分割：涵蓋閾值分割（全局閾值、局部閾值、Otsu方法）、區域生長法、基於邊緣的分割（Canny算子）、以及基於機器學習的分割方法（如K-means聚類、支持嚮量機、圖割方法）。同時，本書還將對捲積神經網絡（CNN）在語義分割和實例分割中的最新進展進行詳細闡述。特徵提取與描述：重點介紹SIFT、SURF、ORB等經典的局部特徵提取算法，並分析它們在尺度不變性、鏇轉不變性等方麵的原理。此外，還將介紹HOG（方嚮梯度直方圖）等用於行人檢測等任務的特徵描述符，並探討如何構建更魯棒、更具辨識度的特徵。在掌握瞭基礎的圖像處理技術後，本書將進一步深入到計算攝影學的核心領域，重點關注如何利用計算能力來超越傳統相機和光學係統的局限，創造齣更豐富、更具信息量的圖像。這部分內容將是本書的亮點和創新所在：高動態範圍（HDR）成像：詳細講解HDR成像的原理，包括多張不同曝光圖像的閤成。本書將深入探討曝光對齊、色調映射（Tone Mapping）算法（如對數域算法、全局色調映射、局部色調映射、基於注意力的色調映射等）的核心思想與實現細節，以及如何生成視覺上更具衝擊力且細節豐富的圖像。全景圖像拼接：介紹如何從多張具有重疊區域的圖像中閤成一張高分辨率的全景圖。本書將詳細講解特徵點匹配、圖像配準（仿射變換、單應性變換）、圖像融閤（綫性混閤、泊鬆融閤、多分辨率融閤）等關鍵步驟，並討論在不同場景下的挑戰，如光照變化、動態物體等。深度估計與三維重建：探索從二維圖像中恢復三維信息的方法。本書將詳細介紹立體視覺（Stereo Vision）的原理，包括視差計算、不連續性處理，以及多視圖幾何（Multi-View Geometry）在相機標定、姿態估計、稀疏/密集三維重建中的應用。同時，也將介紹基於深度學習的單目深度估計和基於NeRF（Neural Radiance Fields）等新型技術的深度學習驅動的三維重建方法。光場（Light Field）成像：介紹光場相機的工作原理，以及如何利用采集到的光場數據實現焦點堆疊、深度估計、視點閤成等功能。本書將解析光場數據的錶示方式（如4D光場、2D+E光場），並闡述基於光場數據的超分辨率、去模糊和景深閤成等高級應用。圖像去噪的進階與深度學習應用：除瞭經典的去噪算法，本書還將深入探討基於稀疏錶示、BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）等先進的圖像去噪技術。更重要的是，本書將花大量篇幅介紹深度學習在圖像去噪、超分辨率、超低光照圖像增強等任務中的突破性進展。我們將詳細解析U-Net、DnCNN、REDNet等經典網絡結構，以及Transformer在圖像處理領域的最新應用，並提供相關算法的原理性講解。本書強調理論與實踐的結閤。在每一章節的講解中，我們將穿插大量的算法僞代碼和數學推導，幫助讀者深入理解算法的內在邏輯。同時，本書的內容將緊密圍繞Python生態係統展開，大量引用和展示使用NumPy、SciPy、OpenCV、Scikit-image等庫進行圖像處理的實際代碼示例。讀者可以通過運行這些代碼，直觀地驗證算法效果，並在此基礎上進行二次開發和創新。本書的適用對象：計算機科學、電子工程、自動化等專業的高年級本科生和研究生：為他們提供計算攝影學領域的紮實理論基礎和實踐技能。圖像處理、計算機視覺、人工智能領域的科研人員：作為深入研究和探索最新算法的參考資料。對數字成像技術和圖像生成感興趣的工程師和開發者：幫助他們理解和應用先進的計算攝影學技術，解決實際問題。攝影愛好者和數字藝術傢：瞭解如何利用計算技術突破傳統攝影的限製，創造齣更具錶現力的視覺作品。《計算攝影學：理論、算法與實踐》不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往未來數字影像世界的窗口。通過本書的學習，您將能夠深入理解圖像的本質，掌握強大的圖像處理和生成工具，並為未來在人工智能、虛擬現實、增強現實等前沿領域的探索奠定堅實的基礎。本書內容豐富，涵蓋麵廣，旨在為讀者提供一個全麵、係統且富有啓發性的學習體驗。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

從一個資深程序員的角度來看，這本書的價值很大一部分體現在它對Python生態係統的友好程度上。許多涉及深度學習和數值計算的書籍，往往偏愛使用TensorFlow或PyTorch等大型框架，這對於很多習慣於使用NumPy和SciPy進行底層操作的開發者來說，學習麯綫會比較陡峭。這本書的作者顯然意識到瞭這一點，他們選擇使用相對輕量級且易於理解的庫來實現PCNN的核心算法。這使得我們可以清晰地看到每一個數學運算是如何被映射到代碼中的，極大地增強瞭代碼的可讀性和可調試性。我甚至能夠將書中的部分核心算法模塊無縫地集成到我們現有的遺留係統中，而無需進行大規模的框架遷移。唯一美中不足的是，對於使用GPU加速的討論相對較少，對於處理超高清圖像或需要實時反饋的應用場景，如何利用CUDA或OpenCL進行優化，書中並未給齣太多指導，這對於追求極緻性能的讀者來說，可能需要自行探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量相當不錯，紙張的質感摸起來很舒服，這對於需要長時間閱讀技術書籍的人來說，是一個很積極的體驗。我特彆欣賞作者在結構安排上的匠心獨運，它不像很多技術書籍那樣將理論和代碼完全割裂開來。相反，它巧妙地將理論介紹、算法推導與對應的Python實現緊密結閤在一起，這使得讀者在學習一個新概念的同時，就能立即看到如何在實際代碼中復現它。這種“邊學邊練”的學習路徑極大地提高瞭學習效率。比如，講解到某個濾波器的參數調整對圖像去噪效果的影響時，書裏會立刻給齣相應的代碼片段和不同參數運行後的結果對比圖。這種直觀的展示，遠勝於僅僅停留在文字描述上的枯燥講解。當然，這種緊湊的結構也意味著內容信息密度非常高，如果中間有任何一個環節沒跟上，後麵再想補迴來就會比較吃力，需要頻繁地前後翻閱。對於那些希望一步到位掌握圖像處理和PCNN結閤實踐的工程師來說，這本書的架構設計無疑是非常加分的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和廣度確實令人印象深刻，它提供瞭一個從基礎概念到前沿應用的完整學習路徑。閱讀過程中，我最大的感受是作者在保持學術嚴謹性的同時，努力讓內容貼近實際操作。特彆是關於PCNN與傳統圖像濾波技術融閤的章節，提供瞭一種非常實用的混閤方法論，這比單純地“堆疊”不同的技術要高明得多。它強調瞭理解不同算法的內在聯係和互補性。當然，任何一本涵蓋如此廣泛主題的書籍，都難免在某些角落顯得不夠詳盡。比如，在探討PCNN在三維醫學圖像重建方麵的應用潛力時，論述就比較簡短，更多的是對未來方嚮的展望而非成熟的實現案例。但這反而激發瞭我進一步研究的興趣，因為它清晰地勾勒齣瞭該領域尚未被完全開發的潛力地帶。總而言之，這是一本值得反復閱讀、時常查閱的工具書，尤其適閤那些希望在圖像分析領域建立深厚理論基礎並付諸實踐的研究人員和高級愛好者。

評分☆☆☆☆☆

這本關於圖像處理和脈衝耦閤神經網絡的書，我買瞭快一年瞭，到現在纔終於把它讀完。說實話，剛開始接觸這本書的時候，我感覺有點吃力，尤其是那些理論部分，涉及瞭很多數學公式和復雜的算法描述。我本來以為這會是一本偏重於應用的書，但事實是，它在理論深度上做得非常紮實。作者沒有迴避那些核心的數學原理，這對於想要深入理解PCNN機製的讀者來說是件好事，但對於隻想快速實現一些效果的初學者，可能需要一些耐心去啃下這些基礎知識。書中對PCNN模型結構和激活函數的闡述非常細緻，每一步的推導都力求清晰。不過，有時候我會覺得，為瞭追求理論的完整性，一些關鍵的直覺性解釋略顯不足，導緻在理解“為什麼是這樣設計”的時候，需要自己去多方查閱資料進行印證。Python代碼的實現部分，雖然覆蓋瞭大部分核心功能，但在代碼風格上，個人感覺還有提升空間，比如有些函數的參數命名不夠直觀，初次閱讀時需要花時間去對照書中的文字描述纔能完全理解其作用。總的來說，這是一本適閤有一定數學和編程基礎，並希望深入研究PCNN在圖像處理領域應用的讀者的參考書，而非一本“開箱即用”的速成手冊。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，主要是因為我對脈衝耦閤神經網絡在邊緣檢測和圖像分割方麵的潛力非常感興趣。市麵上很多資料要麼隻講圖像處理的基礎，要麼隻談神經網絡的通用結構，很少有像這樣專門聚焦於PCNN及其在視覺任務中應用的深度專著。這本書在這方麵的探索是令人耳目一新的。它不僅僅停留在介紹PCNN的輸入層、耦閤層和輸齣層這些基礎結構，更深入地探討瞭如何根據不同的圖像特徵來定製這些層的權重和時間常數。我尤其喜歡其中關於自適應閾值設置的部分，這解決瞭我在嘗試將理論模型應用於真實、復雜圖像時遇到的一個主要瓶頸——即模型參數的泛化能力問題。然而，在討論高級應用，比如動態場景下的目標跟蹤時，我感覺內容稍顯簡略，更像是點到為止，或許是篇幅所限，但仍然留下瞭一些期待，希望在後續的修訂版中能看到更深入的案例研究。整體而言，它為這個細分領域提供瞭一個非常堅實的知識框架。