BF:稀疏图像与信号处理:小波.曲波.形态铝合金样性 (法)斯塔克,(英)穆尔塔格,肖亮, pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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法斯塔克，英穆尔塔格，肖亮，张军，刘鹏飞 著

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• 小波变换
• 曲波变换
• 形态学
• 合金材料
• 稀疏表示
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• 斯塔克
• 穆尔塔格

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118096996

商品编码：29408051429

包装：平装

出版时间：2015-05-01

基本信息

书名:稀疏图像与信号处理:小波.曲波.形态铝合金样性

定价：56.00元

售价：44.8元

作者:(法)斯塔克,(英)穆尔塔格,肖亮,张军,刘鹏飞

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-05-01

ISBN：9787118096996

字数：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

编辑推荐

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内容提要

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　　由让-吕克·斯塔克、菲昂·穆尔塔格、贾拉勒 ·法蒂里*的《稀疏图像与信号处理——小波曲波形态多样性》涵盖稀疏图像、多尺度分析和信号处理的领域，包括线性多尺度变换，如小波、脊波、曲波变换以及非线性多尺度变换。书中描述了稀疏度和形态分量分析方面的*新研究进展，应用这些研究内容，能够处理多种问题，如去噪、稀疏信号分解、盲源分离和压缩感知等，而且给出了稀疏图像与信号处理广泛应用的数值计算方法。本书清晰地说明了高维信号稀疏表示技术的学术思想、发展脉络、算法设计和应用方法，同时提供了从小波、脊波、曲波变换以及非线性多尺度变换，形态分量分析的软件包和数值实验指南。
　　本书通过天文、生物、物理、数字媒体和法医鉴定等诸多应用实例，有机地将理论原理与工程实践结合在一起，深入浅出。
　　本书可作为高校电子工程、信号与信息处理、应用数学等专业的高年级本科生或研究生的教材，也可作为从事稀疏表示和图像处理方面研究人员的参考书。

目录

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缩写词中英文对照
数学符号表
前言
第1章 稀疏世界导论
1.1 稀疏表示
1.1.1 引言
1.1.2 什么是稀疏性？
1.1.3 稀疏性术语
1.1.4 佳字典
1.2 从傅里叶到小波
1.3 从小波到过完备表示
1.3.1 过完备表示的好处
1.3.2 走向形态多样性
1.3.3 压缩感知：稀疏性与采样的联系
1.3.4 稀疏表示的应用
1.4 小波与曲波的新应用
1.4.1 地球观测图像的边缘检测
1.4.2 一幅彗星图像的小波显示
1.4.3 超声心动图仪图像的增强
1.4.4 图像分级和检索的曲波矩方法
1.5 总结
第2章 小波变换
2.1 引言
2.2 连续小波变换
2.2.1 定义
2.2.2 性质
2.2.3 反变换
2.3 小波函数的实例
2.3.1 Morlef小波
2.3.2 墨西哥帽小波
2.3.3 Haar小波
2.4 连续小波变换算法
2.5 离散小波变换
2.5.1 多分辨率分析
2.5.2 快速金字塔算法
2.5.3 二维抽取小波变换
2.6 非二进分辨率因子
2.7 提升格式
2.7.1 利用提升的小波变换例子
2.8 小波包
2.8.1 一维小波包
2.8.2 小波包二叉树
2.8.3 快速小波包变换
2.8.4 优小波包基
2.8.5 二维小波包
2.9 数值实验指南
2.9.1 软件
2.9.2 一维分段光滑信号的连续小波变换
2.9.3 离散小波变换的非线性逼近
2.9.4 小波包的非线性逼近
2.10 总结
第3章 冗余小波变换
3.1 引言
3.2 非抽取小波变换
3.2.1 一维非抽取小波变换
3.3 部分抽取小波变换
3.4 对偶树复值小波变换
……
第4章 非线性多尺度变换
第5章 脊波和曲波变换
第6章 稀疏性和噪声去除
第7章 线性反问题
第8章 形态多样性
第9章 稀疏盲源分离
第10章 球面上的多尺度几何分析
第11章 压缩感知
算法列表
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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图像与信号处理前沿：多尺度分析与形态学之探索 本书并非专注于小波、曲波或形态学在铝合金图像和信号处理中的应用，而是旨在全面而深入地探讨图像与信号处理领域的几个核心且具有前瞻性的理论工具和技术，为读者构建一个理解和掌握复杂数据分析的坚实基础。我们将一同穿越多尺度分析的广阔天地，领略小波变换的细腻刻画能力，探索曲波变换的优越几何适应性，并深入理解形态学在理解图像结构和特征方面的强大力量。全书旨在为研究人员、工程师以及对信号与图像处理充满兴趣的学者提供一个系统性的学习框架，使其能够灵活运用这些强大的工具来解决现实世界中的各种挑战。 第一部分：多尺度分析的基石——小波变换的理论与实践 本部分将从根本上揭示多尺度分析的魅力，并以小波变换作为切入点。我们将首先回顾信号与图像分析的历史，强调传统傅里叶分析在捕捉瞬时信息和局部特征方面的局限性。随后，我们将引出小波变换的概念，解释其如何通过“时频局部化”的特点，在不同尺度和位置上同时分析信号，从而揭示隐藏在数据中的丰富信息。 理论层面，我们将详细介绍小波变换的数学基础，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。我们将深入探讨小波函数（母小波）和尺度函数的选择标准，以及它们如何影响变换的性能。例如，我们将分析对称性、消失矩、紧支撑等性质对信号分解和重构精度的影响。此外，我们还将介绍不同类型的小波家族，如Haar、Daubechies（db）、Symlets（sym）、Coiflets（coif）等，并分析它们各自的优缺点及其适用场景。 在实践层面，本书将详细阐述小波变换在信号去噪、特征提取、图像压缩和边缘检测等方面的应用。我们将通过具体的例子，展示如何利用小波分解和阈值去噪技术来有效地去除信号中的噪声，同时保留重要的信号成分。在特征提取方面，我们将探讨如何利用小波系数来描述信号的局部特性，并将其作为机器学习算法的输入。对于图像压缩，我们将深入讲解小波变换在JPEG2000等标准中的应用，分析其如何通过高效的多尺度表示实现高压缩比和良好的视觉质量。此外，我们还将介绍如何利用小波变换检测图像中的边缘和其他关键特征。 第二部分：几何的舞者——曲波变换的艺术与应用 随着对图像几何结构分析需求的不断增长，曲波变换（Curvelet Transform）应运而生，并以其卓越的几何适应性在多尺度分析领域占据了重要地位。本部分将聚焦于曲波变换，阐述其理论框架、算法实现以及在特定领域的应用价值。 我们将从曲波变换的几何直觉出发，解释其如何超越了小波变换在描述曲线和线性特征方面的局限性。我们将详细介绍曲波变换的核心思想：通过在不同尺度、不同方向和不同位置上进行分析，有效地捕捉图像中的细长结构，如曲线、边缘和纹理。我们将剖析曲波变换的数学构造，包括尺度、方向和小波的选取，以及如何通过多尺度、多方向的变换来构建表示。 本书将深入讲解曲波变换的算法实现，包括多尺度分解、方向分解以及复变换的计算方法。我们将比较不同版本的曲波变换，如早期版本和新版曲波变换，并分析它们在计算效率和性能上的差异。 在应用方面，我们将重点探讨曲波变换在图像去噪（尤其是在处理具有定向噪声的图像）、图像增强、图像恢复（如超分辨率、图像修复）以及医学图像分析等方面的出色表现。例如，我们将展示如何利用曲波变换的定向性和多尺度特性，有效地去除具有特定方向的噪声，以及如何从低分辨率图像中恢复高分辨率细节。在医学图像分析中，曲波变换能够更好地捕捉血管、骨骼等细长结构的特征，为诊断提供更丰富的信息。 第三部分：结构的洞察者——形态学理论与图像分析 形态学（Morphological Analysis）作为一门处理图像几何结构的数学理论，在理解和分析图像中的形状、大小、连通性和轮廓等方面具有独特优势。本部分将系统介绍形态学的基本原理、核心运算及其在图像处理中的广泛应用。 我们将从形态学的基本概念入手，包括结构元素（Structuring Element）和基本形态学运算：腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）。我们将详细解释这两种运算如何改变图像中对象的形状和大小，以及它们在去除噪声、连接断开的区域、分离粘连的对象等方面的作用。 在此基础上，我们将介绍形态学的复合运算，如开运算（Opening）和闭运算（Closing）。我们将分析开运算如何消除小型的突出部分并断开细小的连接，而闭运算则如何填补小的空洞并连接小的断开部分。我们将深入讲解其他重要的形态学运算，如击中/未击中变换（Hit-or-Miss Transform）、形态学梯度（Morphological Gradient）、顶帽变换（Top-hat Transform）和黑帽变换（Black-hat Transform）。我们将分析这些运算在特征提取、边缘检测、纹理分析和对象识别等方面的独特能力。 本书将通过丰富的案例，展示形态学在图像分割、形状分析、二值化图像处理、文本识别以及医学图像分析等领域的实际应用。例如，我们将演示如何利用形态学运算来提取图像中的特定形状，如何进行二值化图像的后处理以获得清晰的对象轮廓，以及如何在文本识别中利用形态学来连接断开的笔画。在医学图像分析中，形态学能够有效地分离和分析细胞、组织等结构，为疾病诊断提供重要的几何信息。 结论与展望 在全书的最后，我们将对小波变换、曲波变换和形态学这三门强大的图像与信号处理工具进行一个综合性的回顾和总结。我们将强调它们各自的优势、局限性以及它们之间可能存在的协同作用。本书旨在激发读者对这些技术更深入的探索，鼓励他们将所学知识应用于实际问题。我们将展望未来图像与信号处理领域的发展趋势，并指出这些工具在人工智能、计算机视觉、大数据分析等新兴领域中的巨大潜力和发展前景。 本书的写作风格将力求严谨而不失生动，理论讲解深入浅出，算法描述清晰易懂，应用示例丰富多样。我们希望通过这本书，读者能够不仅掌握这些核心技术，更能培养出独立分析问题、解决问题的能力，为他们在各自的研究和实践领域开辟新的道路。

评分☆☆☆☆☆

当我在书架上看到这本书时，它的标题《BF:稀疏图像与信号处理:小波.曲波.形态铝合金样性》立刻吸引了我的注意力。我一直对数据背后的“稀疏”本质非常着迷，尤其是在图像和信号处理这个充斥着海量信息的领域。如何在有限的观测数据中，高效地重建或分析出最关键、最有代表性的信息，是我一直在思考的问题。小波变换和曲波变换，作为信号分析的强大工具，它们能够捕捉信号在不同尺度和方向上的局部特征，这对于理解复杂的信号模式至关重要。然而，单纯的变换可能不足以完全揭示信号的结构，而“形态学”的引入，则让我看到了在形状和结构分析层面的更深层次的探索。我猜测，这本书会详细阐述如何结合小波/曲波的尺度分析能力与形态学的形状分析能力，来解决图像和信号处理中的稀疏问题。尤其是“形态铝合金样性”这个词，它既具体又有些抽象，让我想象到这本书可能包含了一些关于材料特征提取、分析，甚至可能是在材料科学领域应用稀疏信号处理技术的创新研究。这可能会是一本非常跨界、非常有深度的书籍，融合了数学、信号处理、图像分析，甚至可能涉及材料科学等多个领域。作者的国际化背景（法国、英国的学者以及肖亮）也让我对这本书的内容质量和研究深度充满了期待。我希望能在这本书中找到关于稀疏表示、稀疏重构的最新理论进展，以及小波、曲波和形态学在其中的具体应用方法，希望能看到一些前沿的算法和实际案例，能够启发我解决科研中遇到的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的封面，我的第一感觉就是它可能是一本非常前沿的研究性著作。书名《BF:稀疏图像与信号处理:小波.曲波.形态铝合金样性》中的“BF”和后面跟的一系列术语，例如“稀疏图像与信号处理”、“小波”、“曲波”、“形态学”，都指向了一个高度专业化的领域。我对“稀疏”这个概念在现代数据科学和机器学习中的重要性深有体会，它不仅仅是一种数据压缩的手段，更是理解数据内在结构，构建更鲁棒、更高效模型的关键。在图像和信号处理领域，稀疏性更是无处不在，无论是医学影像、通信信号，还是科学实验数据，很多时候都可以通过稀疏表示来捕捉其本质特征。小波变换和曲波变换作为处理信号局部化和多尺度特性的有力工具，在去噪、压缩、特征提取等方面都取得了巨大的成功。而“形态学”的出现，则让我想到了图像处理中对形状和结构的分析，这与小波和曲波在处理信号的“形状”特征上，或许有着奇妙的契合点。我尤其好奇的是，“形态铝合金样性”这个词组，它听起来既有专业性，又带有一丝探索的意味。我猜想，这本书可能不仅仅是理论的堆砌，更会包含一些创新的算法和应用，甚至可能涉及跨学科的研究，比如将这些数学工具应用于材料科学，或者其他与“合金”相关的领域。这本书的作者团队，来自法国和英国，还有一位肖亮，这种国际化背景暗示着这本书的内容会比较全面，或许融合了不同学派的观点和方法。我期待这本书能够提供深入的理论分析，也希望能看到具体的算法实现和实际应用案例，帮助我理解如何将这些先进的技术应用到我的研究中，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名本身就给我一种很强的吸引力，"BF:稀疏图像与信号处理:小波.曲波.形态铝合金样性 (法)斯塔克,(英)穆尔塔格,肖亮"。首先，"BF"这个缩写给我一种专业领域的暗示，紧接着的“稀疏图像与信号处理”更是直击我一直以来非常感兴趣的研究方向。我一直对如何从信息量有限的样本中提取出有用的信息感到着迷，尤其是在图像和信号处理领域。现在数据量越来越庞大，但很多时候我们并不需要所有的数据，能够有效地捕捉和利用其中的“稀疏”信息，对于提升算法效率、降低存储成本、以及解决实际问题都至关重要。小波和曲波技术作为两种强大的数学工具，在处理信号和图像的非平稳特性以及多尺度分析方面有着卓越的表现，它们能够有效地将信号分解到不同的频率和尺度空间，从而揭示隐藏在数据深处的结构。而“形态学”的加入，更是让我眼前一亮。形态学处理在图像分析中有着不可替代的作用，尤其是在形状的提取、分割、去噪以及特征描述等方面。将这几种技术结合起来，应用于稀疏信号处理，无疑会带来很多令人惊喜的创新和突破。我非常期待这本书能够深入浅出地阐述这些技术的原理、算法以及在实际应用中的案例。尤其是作者阵容，有法国和英国的学者，再加上中文的译者（或者作者），这种跨国界的合作本身就预示着内容的丰富性和多元性。我希望能在这本书中找到关于如何有效地构建稀疏表示模型、如何设计高效的小波和曲波变换算法、以及如何将形态学操作融入到稀疏恢复过程中等方面的详细指导。这本书的题目听起来就像是一把钥匙，能够打开我通往更深层次理解稀疏信号处理的大门，我迫不及待地想去翻阅它。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《BF:稀疏图像与信号处理:小波.曲波.形态铝合金样性》本身就透露出一种严谨而前沿的学术气息。我长期以来一直关注着“稀疏表示”和“稀疏学习”在人工智能和信号处理领域的发展。在当今大数据时代，如何从海量、冗余的数据中提取出最本质、最核心的信息，是提升算法效率和模型性能的关键。图像和信号处理领域是稀疏性应用最为广泛和深入的领域之一，从图像压缩到信号去噪，再到特征提取，稀疏表示都扮演着至关重要的角色。小波变换和曲波变换作为分析信号在不同尺度和方向上局部化特性的强大工具，它们在捕捉信号的精细结构方面具有独特的优势。然而，我一直在思考，除了传统的变换方法，是否还有更强大的工具能够从形态学的角度来刻画信号的结构？“形态铝合金样性”这个词组，无疑给这本书增添了一抹神秘而引人遐想的色彩。它让我联想到，本书是否会将形态学理论，例如数学形态学的基本运算（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）和更高级的形状分析方法，与小波/曲波的分解框架相结合，以一种全新的视角来研究稀疏信号？“铝合金样性”的出现，更是让我猜测，本书可能深入探讨了将这些先进的信号处理技术应用于材料科学领域，比如分析微观形貌、理解材料内部结构、或者解决与材料相关的信号检测和识别问题。作者团队的国际化背景，汇集了法国和英国的学者，以及肖亮，这通常意味着本书会涵盖国际上最前沿的研究成果和不同的学术思想，其内容的深度和广度都值得期待。我希望在这本书中能够找到关于如何构建更有效的稀疏模型，如何设计更具创新性的稀疏重构算法，以及如何将小波、曲波和形态学等技术融合应用于解决实际的信号和图像处理问题，尤其是那些可能与材料科学相关的挑战。

评分☆☆☆☆☆

初次看到这本书的书名，《BF:稀疏图像与信号处理:小波.曲波.形态铝合金样性》，我的脑海中立刻浮现出信息论、计算科学以及一些前沿的数学分支的交叉领域。我对“稀疏”概念在处理现实世界数据中的应用一直很感兴趣，因为真实世界的数据往往不是均匀分布的，很多时候，少数关键信息承载了大部分的本质。而“图像与信号处理”则是这些稀疏性最常见的载体之一。小波和曲波，作为分析非平稳信号和捕捉局部特征的数学工具，早已是我的必读书目和研究方向。它们能够将信号分解到不同的尺度和方向上，这对于理解信号的多层次结构至关重要。但是，这本书吸引我的更深层次的地方在于“形态学”的加入，尤其是“形态铝合金样性”这个独特的短语。这不禁让我联想到，本书是否将形态学分析的强大之处，比如形状描述、连接分析、区域生长等，与小波/曲波的尺度-方向分解相结合，来更精细地刻画稀疏信号的内在结构？“铝合金样性”这个词，更是让我猜测，这本书可能不仅仅停留在理论层面，而是将这些数学工具应用到了具体的工程或科学领域，例如材料的微观结构分析、无损检测，或者是与金属材料相关的信号处理问题。作者的国际化背景，汇集了法国和英国的学者，以及肖亮，这预示着本书可能包含了来自不同学术体系的观点和方法，内容会非常丰富和全面。我期待在这本书中能够学到如何构建更强大的稀疏模型，如何设计更精妙的稀疏重构算法，以及如何将这些技术应用于分析和理解复杂的数据，特别是那些与材料科学等领域相关的信号和图像。