数字图像处理 9787563512942 北京邮电大学出版社有限公司 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王慧琴著 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563512942

商品编码：29505772708

包装：平装

出版时间：2006-11-01

基本信息

书名：数字图像处理

定价：29.00元

作者：王慧琴著

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2006-11-01

ISBN：9787563512942

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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　　本书是一部关于数字图像处理技术的理论专著，全书重点介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、实用技术，以及用Matlab进行图像处理、编程的方法。全书共7章，主要内容包括图像及其数字处理、Matlab图像处理工具箱、图像的变换、图像的增强、图像的复原、图像编码与压缩技术和数字图像的应用实例等。本书适合图像处理相关人员参考学习。

内容提要

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本书重点介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、实用技术，以及用Matlab进行图像处理、编程的方法。全书共7章，主要内容包括图像及其数字处理、Matlab图像处理工具箱、图像的变换、图像的增强、图像的复原、图像编码与压缩技术和数字图像的应用实例等。
　　本书结构合理，叙述清晰、简练，理论与实践并重。使用Matlab作为实验平台，加入了大量的实验实例，并且有大量的实验结果图片，对读者理解利用Matlab软件进行数字图像处理有很大的帮助。
　　全书深入浅出、图文并茂，反映了近年来数字图像处理领域的*发展情况，适合作为通信与信息类、计算机类及相关专业高年级本科生或低年级研究生学习数字图像处理课程的教材或教学参考书，也可作为从事图像处理、图像通信、多媒体通信、数字电视等领域科技人员的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《算法图解：机器学习与数据科学实战》 引言 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼有价值的洞察，构建智能系统，是各个领域面临的共同挑战。算法，作为解决这些挑战的核心工具，其理解与掌握变得尤为重要。本书《算法图解：机器学习与数据科学实战》旨在以直观、易懂的方式，深入浅出地剖析那些驱动现代科技发展的关键算法，并将其与机器学习、数据科学的实际应用紧密结合，帮助读者构建坚实的理论基础，并掌握将理论转化为实践的技能。 本书并非堆砌复杂的数学公式或晦涩的专业术语，而是专注于算法背后的核心思想和运作机制。我们相信，图解化的学习方式能够极大地降低学习门槛，让抽象的概念变得生动形象，从而帮助读者更深刻地理解算法的精髓。通过大量的图示、流程图以及简洁的伪代码，我们希望引导读者一步步走进算法的世界，感受其逻辑之美，并体会其强大威力。 我们特别关注算法在机器学习和数据科学领域的应用。从基础的数据探索到复杂的模型构建，再到最终的预测与决策，算法扮演着至关重要的角色。本书将一一为你揭示这些算法如何在数据预处理、特征工程、模型选择、参数优化等环节发挥作用，并提供实际的案例分析，展示如何利用这些算法解决现实世界中的问题。 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 初学者： 对算法、机器学习、数据科学感兴趣，但缺乏系统学习路径的初学者。 在校学生： 计算机科学、数学、统计学、工程学等相关专业的学生，希望巩固和拓展算法知识。 从业者： 软件工程师、数据分析师、机器学习工程师、人工智能研究员等，希望提升算法理解和应用能力，跟上技术发展的步伐。 对科技趋势感兴趣的任何人： 渴望理解人工智能、大数据等热门技术背后的原理，拓宽知识视野的读者。 我们致力于让本书成为你通往算法世界的一扇明亮窗口，帮助你不仅“知道”算法是什么，更能“理解”算法为何如此工作，并最终“会用”算法来创造价值。 第一部分：数据探索与预处理的基石——基础算法 在深入机器学习模型之前，对数据进行有效的探索和预处理至关重要。本部分将介绍一系列基础算法，它们是理解更复杂算法的前提，也是确保数据质量、为后续分析奠定坚实基础的关键。 1. 数据结构与类型：理解数据之源 数组与链表： 深入剖析这两种最基本的数据存储方式，理解它们在内存中的组织形式，以及各自的优势和劣势。我们将通过图示展示元素访问、插入和删除操作的时间复杂度，以及它们在不同场景下的适用性，例如在构建其他数据结构（如栈、队列）或实现某些算法时。 栈与队列： 探索它们的“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）原则，并通过具体应用场景，如函数调用栈、任务调度、浏览器历史记录等，来阐明它们的工作方式。 哈希表（散列表）： 揭示其通过哈希函数实现快速查找、插入和删除的核心原理。本书将详细讲解不同哈希函数的选择、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）以及它们在缓存、数据库索引等领域的广泛应用。 树（二叉树、平衡二叉树）： 介绍树形结构如何表示层级关系，重点讲解二叉搜索树的查找、插入、删除操作，以及AVL树、红黑树等平衡二叉搜索树如何通过旋转操作来保证查找效率。 2. 数据清洗与转换：让数据“说话” 缺失值处理算法： 介绍常见的缺失值填充策略，如均值/中位数/众数填充、前向/后向填充，以及更高级的模型预测填充。我们将分析不同策略对数据分布和后续模型性能的影响。 异常值检测与处理： 讲解如何利用统计学方法（如Z-score、IQR）和可视化工具（如箱线图）来识别异常值。并介绍常用的异常值处理方法，如删除、替换或截断。 数据标准化与归一化： 解释为什么需要对数据进行缩放，并详细介绍最小-最大归一化、Z-score标准化等方法，以及它们如何影响基于距离的算法（如K-Means、SVM）和梯度下降算法的收敛速度。 特征编码： 探讨如何将类别型特征转换为数值型特征，重点讲解独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等方法，并分析其优缺点及适用场景。 3. 数据探索性分析（EDA）工具：洞察数据规律 描述性统计： 深入理解均值、中位数、方差、标准差、分位数等统计指标的含义，并展示如何利用它们快速了解数据的分布特征。 数据可视化基础： 介绍不同图表类型（如直方图、散点图、折线图、箱线图、热力图）的适用场景，以及如何通过可视化来发现数据中的模式、趋势和关联性。 第二部分：机器学习的算法引擎——监督学习 监督学习是机器学习中最常见也是最强大的分支之一，其核心在于利用带有标签的数据来训练模型，使其能够对新数据进行预测。本部分将深入剖析一系列经典的监督学习算法。 1. 回归算法：预测连续值 线性回归： 从最简单的单变量线性回归开始，逐步扩展到多变量线性回归。我们将详细讲解最小二乘法（OLS）的原理，并通过图示展示回归线的拟合过程。重点分析回归系数的含义、模型评估指标（如R²、MSE、RMSE）以及正则化（Lasso、Ridge）如何防止过拟合。 多项式回归： 解释如何通过引入特征的组合来捕捉非线性关系，并讨论特征工程在多项式回归中的重要性。 决策树回归： 介绍决策树如何通过递归地分割特征空间来预测连续值，并讲解其剪枝策略以提高泛化能力。 2. 分类算法：区分不同类别 逻辑回归： 阐述逻辑回归如何利用Sigmoid函数将线性模型输出映射到概率，并讲解其在二分类问题中的应用。重点介绍梯度下降算法如何用于优化模型参数，以及交叉熵损失函数。 K近邻（KNN）： 详解KNN算法的“懒惰学习”思想，介绍距离度量（欧氏距离、曼哈顿距离）和K值的选择对分类结果的影响。 支持向量机（SVM）： 深入理解SVM如何寻找最优的决策边界（超平面），讲解硬间隔与软间隔的概念，以及核函数（线性核、多项式核、径向基函数核）如何处理非线性可分数据。 决策树分类： 讲解ID3、C4.5、CART等决策树算法在分类问题中的应用，重点介绍信息增益、信息增益率、基尼系数等熵度量如何指导树的构建。 朴素贝叶斯： 介绍贝叶斯定理在分类问题中的应用，以及“朴素”假设（特征之间条件独立）如何简化计算。重点讲解高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。 集成学习（基础）： 简要介绍Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost）的基本思想，为后续更高级的集成学习方法打下基础。 3. 模型评估与选择：找到最佳模型 交叉验证： 详细讲解K折交叉验证等技术，如何更可靠地评估模型的性能，并减少模型过拟合或欠拟合的风险。 性能度量： 针对分类问题，深入理解准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值等指标的含义和应用场景。对于回归问题，则复习MSE、RMSE、MAE等。 混淆矩阵： 学习如何利用混淆矩阵直观地分析分类模型的表现，并理解其在理解各类误分类情况上的价值。 第三部分：机器学习的算法引擎——无监督学习 无监督学习处理的是没有标签的数据，其目标是从数据中发现隐藏的模式、结构或关系。本部分将聚焦于无监督学习的核心算法。 1. 聚类算法：发现数据分组 K-Means聚类： 详细讲解K-Means算法的迭代过程，包括簇心的初始化、样本分配、簇心更新等步骤。重点分析K值的选择（如肘部法则、轮廓系数）以及算法对初始值和数据尺度的敏感性。 层次聚类： 介绍凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）层次聚类的工作原理，并通过树状图（Dendrogram）来展示聚类结果。 DBSCAN（密度聚类）： 阐述DBSCAN如何基于数据点的密度来识别簇，并讲解其在发现任意形状簇和处理噪声方面的优势。 2. 降维算法：简化数据表示 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的数学原理，包括协方差矩阵、特征值和特征向量。我们将展示PCA如何通过线性变换找到数据方差最大的方向，从而在保留大部分信息的同时降低数据维度。 t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）： 介绍t-SNE如何通过保留数据在高维空间中的局部结构来创建低维嵌入，尤其适用于数据可视化，并重点讨论其参数选择。 3. 关联规则挖掘：发现数据间的联系 Apriori算法： 详解Apriori算法如何通过“频繁项集”和“置信度”来发现数据项之间的有趣关联，例如在超市购物篮分析中的应用。 第四部分：进阶算法与应用 在掌握了基础算法之后，本部分将触及一些更高级的算法和在实际数据科学项目中的应用。 1. 神经网络与深度学习基础 感知机： 从最简单的神经网络单元开始，理解其输入、权重、激活函数和输出。 多层感知机（MLP）： 介绍多层感知机如何通过隐藏层来学习更复杂的非线性映射。 反向传播算法： 深入剖析反向传播算法如何利用链式法则来计算梯度，并更新网络权重，实现模型的学习。 激活函数： 讲解ReLU、Sigmoid、Tanh等常用激活函数的特点及其在网络中的作用。 损失函数与优化器： 复习交叉熵损失，并介绍梯度下降的变种，如SGD、Adam等，以及它们如何加速模型收敛。 2. 常见模型评估与调优 模型过拟合与欠拟合的识别与解决： 总结在各个算法中提及的防止过拟合（如正则化、Dropout、提前停止）和解决欠拟合（如增加模型复杂度、特征工程）的方法。 超参数调优： 介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等超参数优化技术，以及如何系统地寻找最佳模型配置。 3. 算法在实际场景中的应用案例 推荐系统： 介绍基于内容的推荐、协同过滤等基本推荐算法的思想。 图像识别（基础）： 简要介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构和原理，以及其在图像分类任务中的成功应用。 自然语言处理（基础）： 简要介绍词袋模型、TF-IDF等文本表示方法，以及它们在文本分类、情感分析中的应用。 结论 《算法图解：机器学习与数据科学实战》将以清晰的逻辑、丰富的图示和生动的语言，带领读者穿越算法的海洋，领略机器学习与数据科学的魅力。我们坚信，通过本书的学习，读者不仅能够掌握核心算法的原理与实现，更能培养出解决实际问题的思维能力。算法是驱动智能时代的关键力量，掌握它，就是掌握开启未来之门的一把钥匙。愿本书成为你探索未知、创造价值的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格呈现出一种非常独特的、介于学术严谨与课堂亲切感之间的平衡点，读起来丝毫不觉得枯燥，反而有一种被一位经验丰富的导师带着学习的感觉。作者在组织章节结构时，采用了非常清晰的逻辑递进关系，比如从基础的灰度图像处理，逐步过渡到彩色空间变换，再到复杂的特征提取和分割技术，每一步的衔接都非常自然，让你感觉知识点之间是相互关联、层层递进的有机整体，而不是零散的知识点的堆砌。即便是面对像傅里叶变换这样的高深内容，作者也巧妙地引入了生活中的类比，帮助我们理解其在频域分析中的直观意义，这种“降维打击”式的讲解方式，有效地消除了初学者对数学工具的恐惧感。这使得这本书不仅适合研究生使用，对于那些有一定编程基础，希望系统性掌握图像处理技术的工程师群体，也是一本绝佳的自学教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，拿到手的时候就感觉到了那种沉甸甸的质感，封面采用了哑光处理，触摸起来非常细腻，色彩搭配上也显得非常专业和沉稳，不像有些技术书籍那样枯燥乏味。内页的纸张质量也相当不错，印刷清晰度极高，即便是那些复杂的公式和图表，也能看得清清楚楚，长时间阅读下来眼睛也不会感到太大的疲劳。要知道，对于理工科的学习资料来说，阅读体验直接影响了学习的效率和兴趣，这套书在这方面无疑是下了大功夫的，看得出出版社对内容质量的把控是相当严格的，每一个细节都透露出一种严谨和对读者的尊重。我特别喜欢它在章节开头和结尾处设计的一些小提示或者知识点回顾，这对于我们这种需要反复对照知识点的读者来说，简直是福音，能够帮助我迅速回顾和巩固刚学过的内容，让知识的吸收过程更加顺畅和系统化。总的来说，从物理层面上讲，这绝对是一本值得收藏和经常翻阅的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，这本书最成功的一点在于它对前沿技术和传统方法的取舍与整合上做到了极佳的平衡。它并没有盲目地追逐最新的热点，比如深度学习在图像识别中的应用，而是将笔墨主要集中在了那些经过时间检验、且在大多数底层应用中不可或缺的经典算法上，比如阈值分割的各种优化方法、经典的边缘检测算子（如Sobel、Canny）的精妙之处，以及各种滤波器的特性对比。这种“打好地基”的教育理念非常务实，确保了读者对图像处理领域的核心概念有一个坚实而牢固的认识，而不是仅仅停留在调用高级API的层面。通过对这些经典理论的深刻理解，我相信即便是未来出现新的、基于神经网络的图像处理模型，读者也能更快地理解其背后的数学原理和优化目标，这本书提供的是一种思考框架，这种框架的价值是持久且深远的。

评分☆☆☆☆☆

如果说理论部分是这本书的骨架，那么它配套的实践案例和代码示例就是它的血肉，使得整本书充满了活力和应用价值。我尤其欣赏作者在讲解完一个算法后，立刻跟进了一个清晰的、可操作性的编程实现思路，虽然没有直接提供完整的源代码包（这或许是为了鼓励读者自己动手实践），但它对关键步骤的伪代码描述和关键函数库的选择都给出了明确的指导。比如在介绍形态学操作时，书中不仅解释了腐蚀和膨胀的原理，还附带了一个关于如何利用这些操作进行边缘检测和图像去噪的综合案例分析，并且详细讨论了不同结构元素对结果的影响，这对于我们这些需要快速将理论转化为实际工程效果的学习者来说，简直是雪中送炭。这种理论与实践的无缝衔接，极大地降低了学习曲线，让我能够更快地将书本知识应用到我自己的项目中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度上的挖掘，简直是超出了我预期的水准，它并没有停留在那种浮于表面的概念介绍，而是深入到了底层算法的数学推导过程。记得有一次我被一个特定的滤波算法的收敛性问题困扰了很久，翻阅了市面上几本主流教材都找不到满意的解释，结果在这本书里，作者用一种非常直观且详尽的方式，将背后的线性代数和概率统计原理掰开了揉碎了讲，甚至还用到了图示来辅助理解，我花了半个小时才完全吃透那个章节，那种豁然开朗的感觉，简直太棒了。这种深入骨髓的讲解方式，对于真正想从事图像处理研究或者高级应用开发的工程师来说，是极其宝贵的财富，它提供的不是简单的“怎么做”，而是“为什么这么做”的底层逻辑支撑，这才是技术的核心竞争力所在。很多其他教材在这里往往一带而过，但它却愿意花大篇幅来夯实地基，这种对知识负责的态度，非常令人敬佩。