圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版) 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
• 神經計算
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 生物啓發計算

店鋪： 詩書雅韻圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118111712

商品編碼：29542382486

包裝：精裝

齣版時間：2017-01-01

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

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內容提要

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《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。

目錄

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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

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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

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序言

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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

圖像處理的深層解析與脈衝耦閤神經網絡的創新應用 在信息爆炸的時代，圖像數據的重要性日益凸顯，無論是科學研究、工程實踐還是日常生活，圖像的獲取、分析與理解都扮演著至關重要的角色。傳統的圖像處理技術在應對復雜場景和海量數據時，正逐漸顯露齣其局限性。與此同時，仿生學和神經科學的飛速發展，為我們提供瞭全新的視角和強大的工具——脈衝耦閤神經網絡（PCNN）。這本書將深入探討圖像處理的經典理論與前沿方法，並重點剖析PCNN在圖像處理領域的強大潛力與創新應用，旨在為讀者提供一套融匯理論深度與實踐操作的知識體係，尤其強調瞭基於Python的實現，使其更具時效性和可操作性。 第一部分：圖像處理的基石與進階 本書的開篇將首先為讀者構建起堅實的圖像處理知識體係，從最基礎的概念齣發，逐步深入到高級的處理技術。 數字圖像基礎： 我們將從數字圖像的本質入手，詳細講解圖像的構成元素——像素，以及像素的灰度值和顔色模型（如RGB、CMYK、HSV等）。理解這些基本概念是進行任何圖像處理操作的前提。讀者將學習如何從各種數據源（如相機、掃描儀、傳感器）獲取圖像，並理解不同圖像格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF）的特性與存儲方式。此外，還會介紹圖像在計算機中的錶示形式，為後續的算法處理打下基礎。 圖像增強： 圖像增強的目標是改善圖像的視覺質量，使其更適閤人類觀察或進一步的機器分析。我們將係統介紹各類圖像增強技術： 灰度變換： 包括綫性變換、對數變換、冪律變換（伽馬變換）等，用於調整圖像的整體亮度和對比度，揭示圖像中被淹沒的細節。 直方圖均衡化： 介紹全局直方圖均衡化和自適應直方圖均衡化（如CLAHE），通過重新分配像素的灰度值，使圖像的灰度級分布更加均勻，從而增強圖像的對比度，特彆是在處理光照不均的圖像時效果顯著。 空間域增強： 重點講解基於濾波器的增強方法，包括平滑濾波（如均值濾波、高斯濾波、中值濾波）用於去除噪聲，以及銳化濾波（如拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子）用於增強圖像的邊緣和細節，突齣圖像的輪廓信息。 圖像復原： 圖像復原旨在恢復因噪聲、模糊或其他失真而退化的圖像。這部分將深入探討： 噪聲模型與噪聲去除： 詳細介紹各種常見的圖像噪聲模型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲等，並針對不同類型的噪聲，講解相應的濾波方法，如維納濾波、逆濾波、約束最小二乘濾波等。 模糊復原： 介紹圖像模糊的産生原因（如運動模糊、失焦模糊）以及模糊核的估計方法。在此基礎上，講解用於復原模糊圖像的算法，如Richardson-Lucy算法、盲去捲積等。 圖像分割： 圖像分割是將圖像劃分為具有相同或相似屬性的不同區域的過程，是圖像分析的關鍵步驟。我們將涵蓋： 閾值分割： 介紹全局閾值法（如Otsu方法）和局部閾值法，通過設定一個或多個閾值來區分前景和背景。 邊緣檢測： 詳細講解Canny邊緣檢測算法，它通過多階段的處理（高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製、滯後閾值處理）來提取清晰、連續的邊緣。 區域生長法： 介紹基於種子點和區域閤並準則的區域生長算法。 基於模型的分割： 探討如Chan-Vese模型等主動輪廓模型，它們利用能量函數來驅動輪廓嚮目標邊界收斂。 圖像變換與特徵提取： 理解圖像在不同域中的錶示對於分析其內在信息至關重要。 傅裏葉變換： 介紹二維傅裏葉變換及其在圖像處理中的應用，如頻率域濾波、圖像壓縮等。 離散餘弦變換（DCT）： 解釋DCT在JPEG圖像壓縮中的核心作用。 小波變換： 探討小波變換在圖像去噪、特徵提取和多分辨率分析方麵的優勢。 特徵提取： 講解如何從圖像中提取有意義的特徵，包括邊緣特徵、角點特徵（如Harris角點）、紋理特徵（如LBP、GLCM）以及更高級的描述符（如SIFT、SURF、ORB），為後續的圖像識彆和匹配奠定基礎。 第二部分：脈衝耦閤神經網絡（PCNN）的理論與實踐 在打下堅實的圖像處理基礎後，本書將重點介紹PCNN這一強大的仿生計算模型，並詳細闡述其在圖像處理領域的創新應用。PCNN模擬瞭貓視覺皮層神經元的發放脈衝的生物學過程，具有獨特的聯想記憶、脈衝同步發放和並行處理能力。 PCNN模型詳解： 神經元結構與工作機製： 詳細解析PCNN的基本神經元模型，包括其輸入域、鏈接域、調製域和脈衝發放機製。我們將深入理解“耦閤”的含義，即神經元之間的相互作用如何影響其發放模式。 關鍵參數與影響： 深入分析PCNN模型中的關鍵參數，如時間和空間連接權重、衰減係數、閾值動態調整機製等，以及這些參數如何影響模型的學習和輸齣。 不同版本的PCNN： 介紹經典的Juariegaard模型，以及後續的改進模型，如動態閾值PCNN（DTPCNN）、模糊PCNN（FPCNN）等，理解不同模型的優勢與適用場景。 PCNN在圖像處理中的核心應用： 圖像分割： 這是PCNN最經典且應用最廣泛的領域之一。我們將詳細介紹如何利用PCNN的脈衝發放特性進行圖像分割： 基於能量的分割： PCNN通過迭代發放脈衝，可以將具有相似視覺特徵的像素“耦閤”起來，形成連通區域。我們將展示如何設計閤適的能量函數和耦閤機製，使得PCNN能夠精確地分割齣圖像中的目標。 特徵提取與分割結閤： 結閤PCNN的脈衝輸齣和提取的圖像特徵（如邊緣、紋理），實現更魯棒的分割。 實例分析： 通過具體的醫學圖像分割、遙感圖像分割、目標檢測等案例，展示PCNN在復雜場景下的分割能力。 圖像增強與去噪： PCNN的脈衝發放行為對圖像中的噪聲具有天然的抑製作用。 脈衝同步性： 相似的圖像區域會産生同步的脈衝發放，而噪聲通常是隨機的，不易引起同步。利用這一點，可以有效地分離齣圖像信號和噪聲。 圖像銳化： PCNN能夠捕捉圖像中的邊緣信息，並將其轉化為脈衝發放模式，從而實現對圖像邊緣的增強。 特徵提取與模式識彆： PCNN的聯想記憶和並行處理能力使其成為一種強大的特徵提取器。 自適應特徵提取： PCNN可以根據輸入圖像的特性，自適應地調整其內部參數，提取齣最具代錶性的特徵。 基於脈衝的模式識彆： 將PCNN提取的脈衝序列或脈衝發放模式作為輸入，用於訓練分類器，實現圖像識彆任務。 圖像融閤： 將來自不同傳感器或不同模態的圖像進行融閤，以獲取更豐富的信息。PCNN可以根據像素的相似性或重要性，對不同源圖像的特徵進行加權，實現信息的有效融閤。 第三部分：基於Python的實現與實踐 本書的另一大亮點在於其強調“基於Python的實現”。Python以其豐富的科學計算庫和易用性，成為瞭當前人工智能和數據科學領域的主流語言。 Python圖像處理庫： 我們將充分利用強大的Python庫，如OpenCV（cv2）、Pillow（PIL）、scikit-image等，來完成圖像的讀取、預處理、增強、分割等任務。讀者將學習如何使用這些庫進行高效的圖像操作。 PCNN的Python實現： 詳細講解如何使用Python構建和實現PCNN模型。這可能涉及到： NumPy與SciPy： 利用NumPy進行高效的數值計算，SciPy提供更高級的科學計算功能，為PCNN模型的構建提供基礎。 自定義PCNN類： 引導讀者如何設計和實現自己的PCNN類，包括神經元模型的定義、迭代更新過程的編寫、參數的設置與優化等。 可視化工具： 使用Matplotlib等庫來可視化PCNN的脈衝發放過程、迭代演化過程以及最終的分割結果，幫助讀者直觀地理解算法的運行機製。 案例驅動的實踐： 本書將提供大量基於Python的實例代碼，覆蓋從基礎的圖像增強到復雜的PCNN應用。每個案例都將包含： 清晰的代碼實現： 提供完整、可運行的Python代碼。 詳細的步驟解釋： 逐行解析代碼的含義和功能。 結果分析與討論： 分析算法的輸齣結果，並討論其優缺點以及可能的改進方嚮。 實際應用場景： 將算法與實際問題相結閤，例如醫學影像分析、工業缺陷檢測、交通監控等。 本書特色與價值 理論與實踐並重： 既深入講解瞭圖像處理和PCNN的理論基礎，又提供瞭可操作的Python實現。 前沿性與係統性： 涵蓋瞭圖像處理的經典算法和PCNN的最新研究進展，構建瞭完整的知識體係。 Python實現： 緊跟時代潮流，提供基於Python的實踐方法，易於學習和應用。 圖文並茂： 大量配圖和代碼示例，幫助讀者更好地理解抽象概念。 麵嚮讀者： 適閤計算機視覺、模式識彆、人工智能、信號處理等領域的學生、研究人員和工程師。 通過本書的學習，讀者不僅能掌握圖像處理的核心技術，更能深刻理解PCNN這一仿生計算模型的獨特魅力，並能熟練運用Python將其應用於解決實際的圖像處理問題，為進一步的學術研究和工程實踐打下堅實的基礎，開啓圖像分析和智能感知的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能，特彆是計算機視覺領域充滿熱情的初學者，《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版)》這個書名立刻吸引瞭我的目光。我一直以來都希望能夠深入學習圖像處理的技術，同時掌握神經網絡這一強大的工具，但市麵上很多教材要麼過於偏重理論，要麼代碼示例不夠清晰，讓我感到無從下手。尤其是我對脈衝耦閤神經網絡（PCNN）這一特殊的神經網絡模型非常感興趣，它在處理紋理、噪聲等圖像信息方麵似乎有著獨特的優勢，但相關資料相對較少，且往往晦澀難懂。這本書將PCNN與圖像處理結閤，並且明確指齣是“基於Python的實現”，這對我來說無疑是雪中送炭。我期望這本書能夠以一種直觀易懂的方式，係統地介紹PCNN的理論基礎，並且提供詳細的Python代碼實現，能夠涵蓋從基礎的圖像預處理到復雜的PCNN模型構建和訓練的整個流程。我非常希望能夠通過這本書，真正理解PCNN在圖像分割、邊緣檢測、特徵提取等實際應用中的原理和效果，並且能夠獲得可以直接上手實踐的代碼，從而加速我的學習進程，為未來進行更深入的研究和開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版)》讓我眼前一亮。我一直對計算機視覺這個領域充滿好奇，尤其是在深度學習飛速發展的今天，圖像處理和神經網絡的結閤已經成為瞭研究和應用的熱點。然而，在實際的學習過程中，我經常會遇到這樣的睏境：要麼是圖像處理的書籍過於偏重數學理論，導緻我難以將其與實際代碼聯係起來；要麼是神經網絡的書籍過於抽象，對初學者來說門檻較高，缺乏具體的實踐指導。特彆是脈衝耦閤神經網絡（PCNN）這個概念，我之前接觸不多，但聽說它在某些圖像處理任務中有著獨特的優勢。因此，這本書的齣現，對我來說就像是久旱逢甘霖。我非常看重它“基於Python的實現”的承諾，這意味著我不需要花費大量時間去學習陌生的編程語言或框架，而是可以直接利用我熟悉的Python環境，去探索和掌握PCNN在圖像處理中的應用。我期望這本書能夠循序漸進地講解PCNN的基本原理，並且提供清晰、可運行的Python代碼，讓我能夠通過實際操作，深入理解其工作機製，並能夠獨立解決一些實際的圖像處理問題，比如圖像分割、特徵提取等。

評分☆☆☆☆☆

《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版)》這個書名，讓我感到非常興奮。我一直對計算科學中的一些“另闢蹊徑”的算法充滿好奇，特彆是那些能夠模擬生物係統特性的模型。脈衝耦閤神經網絡（PCNN）聽起來就很有意思，它似乎不像傳統的神經網絡那樣依賴於復雜的反嚮傳播，而是具有一種更直觀的、與生物神經元激發機製類似的運作方式。然而，關於PCNN的資料並不多見，即使有，也往往是在學術論文中，對於想要將其應用於實際圖像處理任務的讀者來說，理解和實現起來都有一定的門檻。這本書恰好將PCNN與圖像處理相結閤，並且明確指齣是“基於Python的實現”，這對我來說是一個巨大的吸引力。我非常期待這本書能夠提供清晰、係統的PCNN原理講解，讓我能夠真正理解其內在的數學模型和工作機製，而不僅僅是停留在“聽說過”的層麵。更重要的是，我希望這本書能夠提供高質量、可執行的Python代碼，能夠演示如何利用PCNN來處理圖像的某些特定問題，例如圖像分割、紋理分析，或者是在低質量圖像上的魯棒性增強等。我希望能通過這本書，將PCNN這一有趣的理論工具，轉化為我解決實際圖像處理挑戰的利器。

評分☆☆☆☆☆

看到《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版)》這個書名，我感覺這本書正是我一直以來都在尋找的。我之前在學習圖像處理的過程中，接觸過一些經典的算法，比如邊緣檢測、濾波等，但總感覺這些方法在處理復雜場景或者對細節要求極高的任務時，效果不夠理想。後來我瞭解到神經網絡，特彆是深度學習在圖像識彆和分析方麵取得瞭巨大的成功，但是如何將兩者有機地結閤起來，以及如何利用一些非傳統的神經網絡模型來解決圖像處理的特定問題，我一直沒有找到一個清晰的指引。脈衝耦閤神經網絡（PCNN）這個概念，我雖然有所耳聞，但對其工作原理和在實際應用中的具體優勢瞭解不多。這本書恰好填補瞭這一空白，它直接將PCNN與圖像處理聯係起來，並且強調“基於Python的實現”，這對我來說意味著可以直接上手實踐，將抽象的理論知識轉化為具體的代碼，解決實際問題。我非常期待這本書能夠深入淺齣地講解PCNN的核心思想，提供詳細的代碼示例，讓我能夠理解並應用PCNN來處理圖像中的噪聲、紋理等問題，並期待它能為我打開新的研究思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就吸引瞭我，我一直對圖像處理和神經網絡這兩個領域都抱有濃厚的興趣，但總覺得兩者之間好像隔著一層窗戶紙，不知道如何將它們有效地結閤起來。我之前也接觸過一些圖像處理的書籍，內容確實很紮實，但往往在理論層麵講解得比較多，到瞭實際編程應用的時候，就覺得力不從心，需要花費大量的時間去查閱各種庫的文檔，或者尋找零散的代碼片段。而市麵上很多關於神經網絡的書籍，又往往側重於算法的原理推導，對於如何將這些復雜的模型應用到真實的圖像數據上，講解得不夠深入。這次看到《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現(第3版)》這個書名，立刻就感覺它可能就是我一直在尋找的那本能夠打通任督二脈的寶典。尤其“基於Python的實現”這幾個字，讓我看到瞭將理論轉化為實踐的希望，Python強大的生態係統和豐富的庫，無疑是進行復雜算法實現的最佳選擇。我非常期待這本書能提供清晰的脈衝耦閤神經網絡的原理講解，並且能夠提供豐富的、可執行的Python代碼示例，讓我能夠親手實踐，一步步地理解如何將這些強大的神經網絡模型應用於各種圖像處理任務。