Image Analysis and Recognition

作者:Campilho, Aurelio 编

页数:1279

出版时间:2005-10

价格:1265.60元

isbn号码:9783540290698

具体描述

This book constitutes the refereed proceedings of the Second International Conference on Image Analysis and Recognition, ICIAR 2005, held in Toronto, Canada, in September 2005. The 153 revised full papers presented together with 2 invited papers were carefully reviewed and selected from 295 submissions. The papers are organized in topical sections on image segmentation, image and video processing and analysis, image and video coding, shape and matching, image description and recognition, image retrieval and indexing, 3D imaging, morphology, colour analysis, texture analysis, motion analysis, tracking, biomedical applications, face recognition and biometrics, image secret sharing, single-sensor imaging, and real-time imaging.

用户评价

从一个更宏观的视角来看待这本书，它成功地搭建了一座连接“物理世界感知”和“数字信息处理”的坚实桥梁。它没有陷入单纯的数学证明泥潭，也没有流于肤浅的操作指导，而是巧妙地融合了信号处理、线性代数、概率论等多个学科的精髓，来探讨如何让机器“看懂”世界。特别是关于纹理分析和场景理解的部分，作者引入了基于能量函数的优化方法，这种宏观的建模思想，对于培养读者建立全局观至关重要。读完这本书，我感觉自己看待日常图像的眼光都发生了变化，不再只是看到像素的集合，而是开始思考背后的结构、模式和潜在的语义信息。它不仅是技术手册，更是一本提升思维层次的哲学读物，引导我们思考“识别”的本质。这种由内而外的提升感，是任何一本快速入门指南所无法比拟的深度体验。

我必须要承认，我最初被这本书吸引，是因为它解决了我工作中一个长期困扰我的难题。我的研究方向涉及到大量的医学影像分析，传统的一些滤波和增强技术，效果总是不尽如人意。但这本书里对小波变换在图像去噪方面的深入剖析，简直是打开了新世界的大门。作者详细比较了不同小波基在处理特定噪声类型时的性能差异，并且给出了清晰的数学推导和实际操作建议。更让我印象深刻的是，书中对“尺度空间理论”的阐述，那种对图像多尺度分析的深刻洞察，让人体会到图像信息本身蕴含的丰富层次。它教会我的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样会更好”。阅读过程中，我常常需要停下来，结合自己手头的数据进行验证和思考，这种主动参与式的学习体验，是其他同类书籍所不具备的。整本书的行文风格严谨而不呆板，作者似乎总能在最关键的地方用一句精炼的语言点醒读者，让人有种“原来如此”的顿悟感。

说实话，这本书的深度是毋庸置疑的，但真正让我愿意推荐给我的研究生们的，是它所蕴含的工程实践精神。很多理论书籍读完后，学生们往往不知道如何将公式落地到实际代码中。然而，这本书似乎预见到了这一点，它在介绍完核心算法后，总是会紧接着提供一些伪代码或者流程图，清晰地勾勒出算法实现的基本框架。我记得在讲解形态学处理时，书中不仅解释了腐蚀、膨胀的定义，还用具体的例子演示了如何利用开运算和闭运算来完成图像的平滑和孔洞填充，这对于需要快速构建原型系统的工程师来说，无疑是极大的便利。它并没有强迫你使用某一个特定的编程语言或库，而是侧重于算法思想的传授，这使得它的适用范围极广。这种兼顾理论的严谨性与工程的可操作性的平衡把握，是这本书最宝贵的财富之一，让人感觉自己不是在“啃书”，而是在“构建”一个知识体系。

这本书的排版和装帧质量，真的值得单独提出来称赞一番。在信息爆炸的时代，一本好的印刷品本身就是一种享受。纸张的选择非常考究，墨色浓郁，即便是大面积的黑白图像和复杂的数学公式，也显示出极佳的清晰度，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更重要的是，书中大量的图表设计，绝非那种粗制滥造的示意图，而是经过精心设计的可视化辅助材料。例如，在解释特征向量和特征值在主成分分析（PCA）中的作用时，作者用三维空间中的投影图清晰地展示了数据降维的过程，这种直观的展现方式，大大降低了理解抽象概念的认知负荷。这种对细节的极致追求，体现了出版方对专业知识传播的尊重。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精美的知识艺术品，摆在书架上都觉得赏心悦目。

这本书的封面设计简直是视觉上的享受，那种深邃的蓝色调，配上一些抽象的光影线条，立刻就给人一种专业又不失深度的感觉。初翻开目录，就能感受到编者在内容组织上的用心良苦，知识点的铺陈极其富有逻辑性，从最基础的图像处理原理，到复杂的特征提取算法，再到高级的模式识别技术，层层递进，毫无跳跃感。特别是关于边缘检测和图像分割那一章，作者没有仅仅停留在理论公式的堆砌，而是用大量的实例和图示来解析每种算法的适用场景和局限性，这一点对于初学者来说简直是救命稻草。我记得有段时间我对霍夫变换的理解一直很模糊，但读完这本书后，那种豁然开朗的感觉至今难忘。更让人称道的是，它似乎并不满足于传统的教学模式，还穿插了一些关于最新研究进展的探讨，比如深度学习在图像识别中的应用，虽然篇幅不长，但足以让人窥见未来的发展方向。这种将经典理论与前沿动态完美结合的叙事方式，让这本书的价值远超一本普通的教科书，更像是一份详尽的行业指南。