图像处理中的数学修炼 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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左飞 著

图书标签:

• 图像处理
• 数学基础
• 数学建模
• 算法
• 理论
• 实践
• 数字图像处理
• 计算机视觉
• 图像分析
• 高等数学

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302457428

版次：1

商品编码：12048257

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：431

字数：688000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　“受读者喜爱的IT图书作译者奖”获得者左飞又一力作。探索图像处理中的数学问题，帮助读者夯实基础、强化所学，更能帮助读者建立一条连接数学和图像处理世界的桥梁。

内容简介

　　《图像处理中的数学修炼》系统地介绍了图像处理技术中所涉及的数学基础。在前四章中，笔者设法化繁为简，从众多繁冗的数学知识中萃取了在学习和研究图像处理技术时所必须的内容，以期有效地帮助读者筛选出*为必要的理论基础，包括微积分、场论、变分法、复变函数、偏微分方程、泛函分析、概率论和统计学等。本书的后半部分每章围绕一个主题详尽地介绍了一些实际应用中的技术，这部分内容涉及到的子话题和具体算法十分丰富，其中很多都是当前研究的热点。更重要的是，在后四章里，读者将反复用到本书前半部分所介绍的数学原理。这不仅能帮助读者夯实基础、强化所学，更能帮助读者建立一条连接数学和图像处理世界的桥梁，做到学以致用。本书可作为图像处理和机器视觉等领域的从业人员的技术指导资料，也可作为大专院校相关专业师生研究或学习的参考书籍。

内页插图

目录

第1章必不可少的数学基础1.1极限及其应用1.1.1数列的极限1.1.2级数的敛散1.1.3函数的极限1.1.4极限的应用1.2微分中值定理1.2.1罗尔中值定理1.2.2拉格朗日中值定理1.2.3柯西中值定理1.2.4泰勒公式1.2.5黑塞矩阵与多元函数极值1.3向量代数与场论1.3.1牛顿�怖巢寄岽墓�式1.3.2内积与外积1.3.3方向导数与梯度1.3.4曲线积分1.3.5格林公式1.3.6积分与路径无关条件1.3.7曲面积分1.3.8高斯公式与散度1.3.9斯托克斯公式与旋度本章参考文献第2章更进一步的数学内容2.1傅里叶级数展开2.1.1函数项级数的概念2.1.2函数项级数的性质2.1.3傅里叶级数的概念2.1.4傅里叶变换的由来2.1.5卷积定理及其证明2.2复变函数论初步2.2.1解析函数2.2.2复变积分2.2.3基本定理2.2.4级数展开2.3凸函数与詹森不等式2.3.1凸函数的概念2.3.2詹森不等式及其证明2.3.3詹森不等式的应用2.4常用经典数值解法2.4.1牛顿迭代法2.4.2雅可比迭代2.4.3高斯迭代法2.4.4托马斯算法本章参考文献第3章泛函分析及变分法3.1勒贝格积分理论3.1.1点集的勒贝格测度3.1.2可测函数及其性质3.1.3勒贝格积分的定义3.1.4积分序列极限定理3.2泛函与抽象空间3.2.1线性空间3.2.2距离空间3.2.3赋范空间3.2.4巴拿赫空间3.2.5内积空间3.2.6希尔伯特空间3.2.7索伯列夫空间3.3从泛函到变分法3.3.1理解泛函的概念3.3.2变分的概念3.3.3变分法的基本方程3.3.4理解哈密尔顿原理3.3.5等式约束下的变分3.3.6巴拿赫不动点定理3.3.7有界变差函数空间本章参考文献第4章概率论与统计学基础4.1概率论的基本概念4.2随机变量数字特征4.2.1期望4.2.2方差4.2.3矩与矩母函数4.2.4协方差与协方差矩阵4.3基本概率分布模型4.3.1离散概率分布4.3.2连续概率分布4.4概率论中的重要定理4.4.1大数定理4.4.2中央极限定理4.5随机采样4.5.1随机采样分布4.5.2蒙特卡罗采样4.6参数估计4.6.1参数估计的基本原理4.6.2单总体参数区间估计4.6.3双总体均值差的估计4.6.4双总体比例差的估计4.7假设检验4.7.1基本概念4.7.2两类错误4.7.3均值检验4.8极大似然估计4.8.1极大似然法的基本原理4.8.2求极大似然估计的方法4.9贝叶斯推断4.9.1先验概率与后验概率4.9.2共轭分布本章参考文献第5章子带编码与小波变换5.1图像编码的理论基础5.1.1率失真函数5.1.2香农下边界5.1.3无记忆高斯信源5.1.4有记忆高斯信源5.2子带编码基本原理5.2.1数字信号处理基础5.2.2多抽样率信号处理5.2.3图像信息子带分解5.3哈尔函数及其变换5.3.1哈尔函数的定义5.3.2哈尔函数的性质5.3.3酉矩阵与酉变换5.3.4二维离散线性变换5.3.5哈尔基函数5.3.6哈尔变换5.4小波及其数学原理5.4.1小波的历史5.4.2小波的概念5.4.3多分辨率分析5.4.4小波函数的构建5.4.5小波序列展开5.4.6离散小波变换5.4.7连续小波变换5.4.8小波的容许条件与基本特征5.5快速小波变换算法5.5.1快速小波正变换5.5.2快速小波逆变换5.5.3图像的小波变换5.6小波在图像处理中的应用本章参考文献第6章正交变换与图像压缩6.1傅里叶变换6.1.1信号处理中的傅里叶变换6.1.2数字图像中的傅里叶变换6.1.3快速傅里叶变换的算法6.2离散余弦变换6.2.1基本概念及数学描述6.2.2离散余弦变换的快速算法6.2.3离散余弦变换的意义与应用6.3沃尔什�舶⒋锫肀浠�6.3.1沃尔什函数6.3.2离散沃尔什变换及其快速算法6.3.3沃尔什变换的应用6.4卡洛南�猜逡帘浠�6.4.1主成分变换的推导6.4.2主成分变换的实现6.4.3基于K�睱变换的图像压缩本章参考文献第7章无所不在的高斯分布7.1卷积积分与邻域处理7.1.1卷积积分的概念7.1.2模板与邻域处理7.1.3图像的高斯平滑7.2边缘检测与微分算子7.2.1哈密尔顿算子7.2.2拉普拉斯算子7.2.3高斯拉普拉斯算子7.2.4高斯差分算子7.3保持边缘的平滑处理7.3.1双边滤波算法应用7.3.2各向异性扩散滤波7.3.3基于全变差的方法7.4数学物理方程的应用7.4.1泊松方程的推导7.4.2图像的泊松编辑7.4.3离散化数值求解7.4.4基于稀疏矩阵的解法7.5多尺度空间及其构建7.5.1高斯滤波与多尺度空间的构建7.5.2基于各向异性扩散的尺度空间本章参考文献第8章处理彩色图像8.1从认识色彩开始8.1.1什么是颜色8.1.2颜色的属性8.1.3光源能量分布图8.2CIE色度图8.2.1CIE色彩模型的建立8.2.2CIE色度图的理解8.2.3CIE色度图的后续发展8.3常用的色彩空间8.3.1RGB颜色空间8.3.2CMY/CMYK颜色空间8.3.3HSV/HSB颜色空间8.3.4HSI/HSL颜色空间8.3.5Lab颜色空间8.3.6YUV/YCbCr颜色空间8.4色彩空间的转换方法8.4.1RGB转换到HSV的方法8.4.2RGB转换到HSI的方法8.4.3RGB转换到YUV的方法8.4.4RGB转换到YCbCr的方法8.5基于直方图的色彩增强8.5.1普通直方图均衡8.5.2CLAHE算法8.5.3直方图规定化8.6暗通道先验的去雾算法8.6.1暗通道的概念与意义8.6.2暗通道去雾霾的原理8.6.3算法实现与应用本章参考文献附录法国数学家小传德国数学家小传英国数学家小传其他数学家小传本附录参考文献

精彩书摘

　　第3章泛函分析及变分法　　前面介绍的数学知识是学习图像处理的基础，同时也是大学教育中工科数学的必修内容。如果是仅仅作为数字图像处理学习入门的先修课程基本已经足够。但数字图像处理技术是一门发展非常迅速的学科，一些新方法新理论不断涌现。因此，要想把数字图像处理作为一门学问来深入研究，显然仅仅掌握前面的数学知识仍然远远不够。本章主要介绍更进一步的数学知识，这些内容主要围绕泛函分析和变法等主题展开。这些知识与前面的内容相比要更加艰深和抽象。对于本章内容的学习，侧重点应该更多地放在有关概念的理解上，而非是深究每一条定理该如何证明。当然本部分内容仍然与前面的内容紧密相连，所以读者务必在牢固掌握之前内容的基础上再进行本章的学习。　　3.1勒贝格积分理论　　前面介绍过积分的概念，彼时所讨论的积分首先是由黎曼严格定义的，因此之前所研究的积分通常称为黎曼积分，简称R积分。黎曼积分在数学、自然科学或者工程科学中具有非常重要的作用，正如前面所介绍的那样，诸如弧长、面积、体积、做功、通量等概念都可以借助黎曼积分来表达。然而，随着现代数学和自然科学的发展，黎曼积分的缺陷也逐渐显现。这时勒贝格积分便应运而生了。在介绍勒贝格（Lebesgue）积分的概念之前，有必要介绍点集的勒贝格测度与可测函数的基本理论，这些内容是建立勒贝格积分的必要前提。　　3.1.1点集的勒贝格测度　　点集的测度是区间长度概念的推广。设E为直线R上任意一个点集，用mE表示E的测度。如果E是直线上的区间（a，b），或者E=［a，b］、（a，b］、［a，b），那么自然会想到可以定义该区间的长度b-a为它的测度，即mE=b-a。如果E是直线上的开集，那么可以根据开集构造定理定义它的测度。　　定义设G为直线上的有界开集，定义G的测度为它的一切构成区间的长度之和。也就是说，若　　G=∪k（αk，βk）　　其中，（αk，βk）是G的构成区间，则　　mG=∑k（βk-αk）　　如果G的构成区间只有n个，那么上式右端是有限项（n项）之和，即　　mG=∑nk=1（βk-αk）　　如果G的构成区间是可数多个，那么上式右端是一个无穷级数　　mG=∑+∞k=1（βk-αk）　　由于G是有界开集，因此必然存在开区间（a，b），使G�迹╝，b），所以对于任何有限的n，有　　∪nk=1（αk，βk）�迹╝，b）　　从而有　　∑nk=1（βk-αk）≤b-a　　令n→+∞，得　　mG=∑+∞k=1（βk-αk）≤b-a<+∞　　这表明无穷级数是收敛的，所以上述定义是有意义的。　　定义设F为直线上的有界闭集，F�迹╝，b），则G=（a，b）-F是有界开集，定义F的测度为　　mF=（b，a）-mG　　……

前言/序言

　　前言　　2002年，国际计算机学会将当年度的图灵奖颁给了因提出RSA公钥加密算法而闻名于世的罗纳德·李维斯特、阿迪·萨莫尔和伦纳德·阿德曼三人。与RSA公钥加密体制密切相关的一个数学基础就是“中国剩余定理”，这也是现代数学中唯一以中国之名命名的定理，在某种程度上它也成为了中国古代数学成就的一个重要代表。　　我国古代数学名著《孙子算经》中记载的“物不知数”问题是中国剩余定理的一个典型算例。后来，南宋数学家秦九韶在他的《数书九章》中推广了“物不知数”问题，提出了“大衍求一术”，为求解中国剩余定理问题提供了系统化的数学理论。西方世界直到18世纪，才对类似问题展开系统研究。德国的高斯得出类似“大衍求一术”的结论则到了19世纪，比秦九韶晚了近700年。　　秦九韶曾在《数书九章》的序言中写道： “其用本太虚生一，而周流无穷，大则可以通神明，顺性命； 小则可以经世务，类万物……若昔推策以迎日，定律而知气。髀矩浚川，土圭度晷。天地之大，囿焉而不能外，况其间总总者乎？”这段话译成现代汉语就是： “为了应用，人们要认识世界的规律，因而产生了数学。数学具有广泛的应用性。从大的方面说，数学可以认识自然，理解人生； 从小的方面说，数学可以经营事务，分类万物……过去，历算家们用筹算推演，制定天文历法； 发现自然规律，预测季节变化。用髀、矩测山高河深，用圭表量日影，以定时刻与节气。宇宙如此之大，尚且不能置于数学之外，那么宇宙之中的各种各样的事物，难道能离开数学吗？”由此可见，在古代，人们已经意识到了数学的重要性。　　事实上，作为现代科学技术的重要基础，数学甚至也在直接或间接地影响着一个国家的综合国力。古今中外，许多名流志士，甚至很多本来并非数学家出身的人，都在著述或谈话中论及了数学之于国力的影响。例如，19世纪中国杰出的数学家李善兰在列强环伺、国势衰微的民族危难之际便感慨道： “呜呼！今欧罗巴各国日益强盛，为中国边患。推原其故，制器精也，推原制器之精，算学明也。”无独有偶，在万里之外的西方世界，拿破仑则更为直接地指出： “一个国家只有数学蓬勃的发展，才能展现它国力的强大。数学的发展和至善与国家繁荣昌盛密切相关。”　　回过头来看我们要谈的数字图像处理技术，数学对其的影响可能更为直接。总所周知，数字图像处理技术的研究与开发对数学基础的要求很高，一些不断涌现的新方法中，眼花缭乱的数学推导令很多期待深入研究的人望而却步。一个正规理工科学生大致已经具备了包括微积分、线性代数、概率论在内的数学基础。但在分析一些图像处理算法的原理时，好像感觉还是无从入手。实际中所涉及的问题主要归结为如下几个原因： ①微积分、线性代数、概率论这些是非常重要的数学基础，但显然不是这些课程中所有的内容都在图像处理算法中有直接应用； ②当你将图像处理和数学分开来学的时候，其实并没有设法建立它们二者的联系； ③一些新方法或者所谓的高大上算法的基础已经超过了上面三个数学课程所探讨的基本领域，这又涉及偏微分方程、变分法、复变函数、实变函数、泛函分析等； ④如果你不是数学科班出身，要想自学上面所谈到所有内容，工作量实在太过繁杂，恐怕精力也难以顾及。　　长久以来，笔者结合自己对图像处理的学习和实践，大致总结了一部分图像处理研究中所需的数学原理基础。这些内容主要涉及微积分、向量分析、场论、泛函分析、偏微分方程、复变函数、变分法等。正如前面所提到的，如果要系统地学习上述这些数学理论的全部内容，对于一个非数学专业出身的人来说可能并不现实。于是笔者尝试总结、归纳、提取了上面这些数学课程在研究图像处理时*容易碰到也*需要知道的一些知识点，然后采取一种循序渐进的方式将它们重新组织到了一起。并结合具体的图像处理算法讨论来讲解这些数学知识的运用。从而建立数学知识与图像处理之间的一座桥梁。这部分内容主要是笔者日常研究和学习的一个总结。*初笔者也只是把这部分文章发到了自己的技术博客上，而且尽管此前笔者仅是断断续续地撷取了其中的一部分发到了网上，已经有读者表现出了浓厚的兴趣。不知不觉中，这个系列专栏的文章日积月累，内容渐渐丰富，个人感觉确实已经形成了一个相对比较完整的体系，于是便有了各位现在看到的这本书。　　本书旨在对图像处理技术中所涉及的数学原理给出一个相对系统的讲述。全书共分8章，其中前4章主要是一些数学基础方面的内容，包括微积分、场论、变分法、复变函数、偏微分方程、泛函分析、概率论和统计学等。而这部分内容所给出的正是笔者认为在学习和研究图像处理技术时所必须的数学知识。当然，仅仅有理论仍然是不足的。本书的后半部分每章围绕一个主题详尽地介绍了一些实际应用中的图像处理技术，这部分内容也相当地凝练，涉及的子话题和具体算法十分丰富，其中很多都是当前研究的热点。更重要的是，在后4章里，读者将反复用到本书前半部分所介绍的数学原理。这样一来不仅能帮助读者夯实基础、强化所学，更能帮助读者建立一条连接数学和图像处理世界的桥梁，做到学以致用。　　在阅读本书时，有两种方式可供读者选择。如果你数学基础尚可，那么可以试着从第5章开始看起，如果对一些遇到的术语、公式不甚了解，可以再翻回前面的内容，做有针对性的查阅。如果你的数学基础略显薄弱，或者曾经学过，但眼下所剩无几，那么你也可以从头看起，帮助自己建立一个相对完整而扎实的数学思维体系。当然由于本书的知识内容是高度凝练的，无法做到包山包海，因此仍然建议那些有一定微积分基础的人作为本书的目标读者。换言之，具有普通大专院校工科数学基础的读者就可以阅读本书。　　万丈高楼平地起，基础不牢，地动山摇。很多人在学习和研究图像处理算法时都感觉有一道无形的屏障挡在眼前，总是力不从心。虽然自己也似乎看了很多资料，但是遇到一些实际问题时，又不知道该从何入手。或许，你所欠缺的恰恰是一个夯实的理论基础。正如笔者常说的一句玩笑话： “如果连基本的求导还不甚了解，那么即使傅立叶本人亲自来给你讲傅立叶变换，你也是无福消受的。”但如果你是图像处理的同道中人，或者你正在学习、研究和运用图像处理技术，那么笔者相信，你一定能从本书中有所收获！　　总的来说，我不太喜欢翻开一本信息技术相关的工具书，里面密密麻麻的全部都是代码。所以，我希望能够在我的书中留下更多空间去讨论原理和思路。鉴于这并不是一本教导人们如何开发图像处理程序的书，或者更准确地说这是一本介绍数学在图像处理中的应用的书，所以我们并不要求读者阅读本书前已经掌握了某种特定的计算机语言。然而，在介绍某些比较晦涩的算法时，使用一些必要的代码来辅助解释也是很有必要的，而且有时这也的确是*直截了当*容易被接受的方式。所以本书中确实涉及某些用MATLAB编写的代码，但它们的占比是极其有限的。在有必要使用代码来演示说明算法原理的时候，我们也仅是给出了算法核心部分的相关代码。事实上，笔者更习惯于在博客中上传代码，而非把它们全部罗列到书中去挤占篇幅。如果读者对书中所涉及的算法实现有需要，可以从笔者在CSDN上的技术博客中（http： //blog.csdn.net/baimafujinji）下载到相应的源代码。更重要的是，如果读者在阅读本书时遇到一些困难，或者有一些需要跟作者沟通的问题时，都可以在该博客上通过留言的方式来跟笔者进行交流。　　无冥冥之志者，无昭昭之明，无惛惛之事者，无赫赫之功。我衷心地希望本书的读者能够在图像处理领域既有昭昭之明，亦有赫赫之功。　　最后虽然有点俗套，但笔者还是想说： 自知论道须思量，几度无眠一文章。由于时间和能力有限，书中纰漏在所难免，真诚地希望各位读者和专家不吝批评、斧正。　　左飞

《图像信号处理：理论与实践》 内容梗概 本书旨在深入剖析图像信号处理的核心理论，并结合丰富的实践案例，为读者提供一个系统、全面且具有指导意义的学习框架。本书从基础的信号与系统理论出发，逐步引申至二维图像信号的特殊性，再到各类经典的图像处理算法及其背后的数学原理。全书力求在严谨的理论阐述与直观的工程应用之间取得平衡，使读者不仅能理解“是什么”，更能洞悉“为什么”以及“如何做”。 第一部分：图像信号处理的基石——信号与系统理论 在深入图像处理之前，理解其底层数学支撑至关重要。本部分将首先回顾并拓展线性时不变（LTI）系统理论，这是分析和设计图像处理算法的基础。 信号的表示与分类： 我们将探讨不同类型的信号，包括连续信号和离散信号，实信号和复信号，周期信号和非周期信号。特别地，我们将重点介绍离散信号，因为图像本身就是一种离散采样的数据。 卷积： 卷积是LTI系统分析的核心运算。我们将详细阐述一维卷积的定义、性质及其在信号滤波中的应用。 傅里叶变换： 傅里叶变换是信号分析的强大工具，能够揭示信号的频率成分。我们将深入讲解傅里叶级数（FS）、傅里叶变换（FT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）。特别地，DFT的性质和其在数字信号处理中的重要性将得到详尽阐述。 拉普拉斯变换与Z变换： 虽然主要侧重于离散信号，但拉普拉斯变换作为连续时间LTI系统分析的工具，其概念与傅里叶变换的联系，以及Z变换作为DTFT的离散对应，都将为理解更复杂的系统提供视角。 第二部分：二维图像信号的特性与处理 图像作为二维信号，拥有其独特的性质，并因此需要发展出一套专门的处理技术。 二维信号与系统： 我们将把一维的信号与系统理论扩展到二维。介绍二维卷积，以及如何利用二维傅里叶变换来分析图像的频率特性。二维LTI系统的稳定性与因果性等概念也将被引入。 图像采样与重建： 图像采集的过程本质上是一个采样过程。我们将详细讨论奈奎斯特采样定理在二维图像中的应用，以及如何防止混叠。同时，本书也将探讨图像重建技术，即如何从采样后的离散数据中恢复原始连续图像。 图像的频率域表示： 傅里叶变换是理解图像频率域特性的关键。我们将可视化地展示不同图像的傅里叶频谱，解释低频、高频成分的含义，以及它们与图像细节、纹理、边缘的关系。 第三部分：图像增强与复原 本部分聚焦于改善图像质量、去除噪声以及恢复退化图像的常用技术。 空间域增强： 点处理： 包括亮度与对比度调整（如直方图均衡化、直方图匹配）、灰度变换（如对数变换、幂律变换）等，用于改善图像的视觉效果。 邻域处理（滤波）： 线性滤波： 如均值滤波、高斯滤波，用于平滑图像、去除高斯噪声。我们将深入讲解卷积核的设计及其对图像的影响。 非线性滤波： 如中值滤波，特别适用于去除椒盐噪声，保留图像边缘。我们将分析其工作原理和优缺点。 频率域增强： 高通滤波： 用于锐化图像，增强边缘和细节。我们将介绍理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器等。 低通滤波： 用于平滑图像，去除噪声。我们将介绍理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器等。 同态滤波： 用于同时调整图像的亮度和对比度，特别适用于处理光照不均的图像。 图像复原： 噪声模型与估计： 识别和建模图像中的噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声）是复原的基础。我们将讨论如何估计噪声参数。 逆滤波与维纳滤波： 解决图像退化问题，特别是模糊。我们将推导并分析逆滤波的局限性，以及维纳滤波如何通过引入先验信息来改善复原效果。 约束最小二乘滤波： 另一种在噪声和模糊之间进行权衡的复原方法。 其他复原技术： 如基于迭代的复原方法（如Richardson-Lucy算法）。 第四部分：图像变换与特征提取 本部分将介绍用于图像分析和表示的各种变换，以及提取图像中关键信息的方法。 离散余弦变换（DCT）： DCT在图像压缩（如JPEG）中扮演着核心角色。我们将讲解DCT的原理、性质及其在数据压缩中的优势。 小波变换： 相较于傅里叶变换，小波变换提供了时间和频率的局部化信息，在图像去噪、多分辨率分析和特征提取方面具有独特优势。我们将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），以及常用的小波函数。 形态学图像处理： 基于图像形状的数学运算，常用于图像的分割、降噪、边缘提取和连接组件分析。我们将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本运算，以及骨架提取、击中/不击中变换等高级技术。 边缘检测： 识别图像中亮度急剧变化的位置，是图像分析的重要步骤。我们将探讨多种经典的边缘检测算子，如Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子，以及更先进的Canny边缘检测算法，分析它们的工作原理和性能。 角点检测： 识别图像中具有显著局部特征的点。我们将介绍Harris角点检测等算法。 图像分割： 将图像划分为若干具有不同属性的区域。我们将介绍基于阈值的方法（如Otsu方法）、区域生长法、以及Watershed算法等。 第五部分：图像压缩与编码 本部分将探讨如何减少图像数据量，同时尽量保持视觉质量，以及实现数据高效传输和存储的技术。 无损压缩： 如Huffman编码、游程长度编码（RLE）。 有损压缩： 如基于DCT的JPEG压缩标准，介绍离散余弦变换、量化和熵编码在其中的作用。 其他压缩技术： 如基于小波变换的压缩方法。 第六部分：图像识别与应用概览 虽然不是本书的核心，但为了提供一个完整的视角，我们将简要介绍图像处理在更高层次应用中的作用。 模式识别基础： 介绍分类器、特征选择等基本概念。 计算机视觉初步： 简要介绍目标检测、图像匹配等任务。 实际应用案例： 结合医疗影像、遥感、安防监控、工业检测等领域的图像处理应用，展示书中理论和技术的实际价值。 学习目标 通过学习本书，读者将能够： 1. 扎实掌握图像信号处理的核心数学理论： 理解傅里叶变换、卷积、小波变换等工具在图像分析中的数学原理。 2. 熟悉各类图像增强与复原技术： 能够选择并应用合适的算法来改善图像质量、去除噪声、恢复退化图像。 3. 掌握图像特征提取与分割方法： 能够使用形态学、边缘检测、角点检测、分割算法来分析图像内容。 4. 理解图像压缩的基本原理： 能够解释图像压缩技术的工作方式及其对图像质量的影响。 5. 具备将图像处理技术应用于实际问题的能力： 能够将所学知识与具体应用场景相结合，解决实际图像处理难题。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、通信工程等专业的学生，以及从事图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的科研人员和工程师。对于希望深入理解图像背后数学原理的爱好者，本书也将提供宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨而不失趣味性。我注意到作者在解释复杂的数学概念时，会采用一种循序渐进的方式，先从最基础的定义讲起，然后逐步深入到更复杂的推导。这种方式对于非数学专业背景的读者来说非常友好。同时，书中并没有回避数学公式，而是将它们有机地融入到文本中，并对每一个符号、每一个步骤都进行了清晰的解释。我特别喜欢作者在引入某个数学工具时，会先描述它所要解决的图像处理问题，以及这个工具是如何巧妙地解决这个问题的。这种“为何如此”的解释，比单纯的“是什么”更能激发读者的求知欲。此外，书中的一些比喻和类比也很有趣，让原本枯燥的数学知识变得生动起来。例如，作者将图像滤波比作给图像“做手术”，去除“病灶”（噪声），这一下子就让我明白了滤波的本质。尽管我还有一些数学知识需要回顾，但这本书无疑为我打下了坚实的基础，让我能够更有条理地去理解图像处理领域的更多内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验远超我的预期。我一直对图像处理这个领域抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏扎实的数学基础，常常在阅读专业论文或技术博客时感到力不从心。这本书的出现，仿佛为我点亮了一盏指路明灯。我最欣赏的是作者在讲解数学概念时，并非直接抛出公式，而是先从图像处理的应用场景出发，引出需要解决的问题，然后再逐步引入相关的数学工具。比如，在讲解傅里叶变换在图像去噪中的应用时，作者先描绘了图像中噪声的特点，然后巧妙地引出了傅里叶变换如何将图像从空间域转换到频率域，以及噪声在频率域的分布规律，从而解释了如何通过滤波来去除噪声。这种“问题驱动”的学习方式，让我能够更好地理解数学工具的意义和价值，而不是死记硬背公式。书中穿插的案例分析也很有启发性，让我看到了理论知识如何落地，如何解决实际问题。虽然我还没有完全掌握所有推导过程，但至少我已经建立起了一个清晰的脉络，知道在什么场景下会用到什么样的数学方法。这种感觉就像是终于打通了任督二脉，对图像处理的理解进入了一个新的层次。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计相当有吸引力，封面选用了抽象的几何图形和明亮的色彩搭配，给人一种科技感和前沿感。翻开扉页，纸张的触感温润厚实，墨迹清晰，印刷质量非常不错。目录页的设计也很直观，各章节的标题排版整齐，一看便知内容大概。我尤其喜欢书中插图的风格，不是那种生硬的截图，而是用更具艺术感的图示来解释复杂的概念，比如在介绍边缘检测算法时，配图形象地展示了卷积核如何在图像上滑动，以及不同核对图像细节的影响。这种视觉化的呈现方式，让我在阅读过程中不会感到枯燥，甚至会主动去思考图示背后的原理。虽然我还没有深入到算法的具体实现，但单从前几章对图像基础概念的梳理，就能感受到作者在逻辑编排上的用心。例如，关于像素、色彩空间、图像格式的介绍，层层递进，从宏观到微观，从基本定义到实际应用，都介绍得非常到位。读起来就像在品味一杯精心调制的咖啡，初入口有淡淡的香气，细品之下则能体会到层次丰富的口感。我对这本书后续的内容充满了期待，希望能深入了解那些曾经让我头疼的数学模型是如何在图像处理中发挥作用的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的程序员，我对技术书籍的实用性有着非常高的要求。这本书在理论深度和实践应用之间找到了一个巧妙的平衡点。我尤其关注书中关于算法实现的讲解，作者不仅给出了理论模型，还辅以了清晰的代码示例，虽然代码是用Python语言编写的，但我能够轻松地将其转化为我熟悉的编程语言。让我印象深刻的是，在讲解特征提取算法时，作者不仅详细介绍了SIFT、SURF等经典算法的数学原理，还深入分析了它们在不同场景下的优缺点，以及在实际应用中需要注意的参数调整。这种分析非常有价值，避免了开发者在实际工作中“踩坑”。此外，书中还提到了一些更前沿的算法，例如基于深度学习的图像处理技术，虽然篇幅不多，但为我打开了新的视野，让我了解到当前行业的发展趋势。总而言之，这本书不仅仅是一本理论书籍，更像是一位经验丰富的导师，能够指导我在图像处理的实践道路上少走弯路。我计划将书中的算法代码集成到我的项目中，并通过实际运行来加深理解。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校学生，正在学习图像处理相关的课程。这本书的内容对我来说非常及时和宝贵。我一直在为理解一些复杂的数学概念而烦恼，比如线性代数在图像变换中的应用，以及概率论在图像分割中的作用。这本书以一种非常易懂的方式解释了这些概念，并将其与图像处理的具体应用相结合。例如，在讲解齐次坐标和仿射变换时，作者用了大量的图示来辅助说明，使得原本抽象的矩阵运算变得直观起来。我又一次体会到了“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的道理，那些曾经让我困惑的公式，在书中经过图文并茂的解释后，似乎都有了生命。我还注意到书中在讲解某些算法时，会提供一些思考题，引导读者去探索算法的变种和优化方向，这对于培养我的独立思考能力非常有帮助。总的来说，这本书为我构建了一个坚实的数学基础，让我能够更有信心去应对后续的学习和研究。

评分☆☆☆☆☆

男友要买的工具书，还真的会去看的书，竟然自营200-100，棒棒的

评分☆☆☆☆☆

书不错，应该是正版，加油，希望看完是我有帮助

评分☆☆☆☆☆

文章有难度，值得细细品读

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本数学参考书，很实用，印刷也很不错，左飞@的著作，很不错！

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买来先看看打折很到位。

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专业必备，查阅方便，很好的书

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与描述内容一致，送货快，非常满意。

评分☆☆☆☆☆

很好好强大，京东双十一活动，一次买了这么多，很划算，

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好