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出版者:Birkhäuser Boston

作者:Debnath, Lokenath 編

出品人:

頁數:462

译者:

出版時間:2003-07-02

價格:USD 89.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780817642358

叢書系列:

圖書標籤:

• 小波變換
• 信號處理
• 傅裏葉分析
• 時頻分析
• 數字信號處理
• 圖像處理
• 數據壓縮
• 濾波
• 通信
• 模式識彆

好的，為您構思一份關於其他圖書的詳細簡介，字數大約1500字。 --- 《數字圖像處理與計算機視覺：從理論到實踐》 本書導讀：揭示視覺世界的奧秘，駕馭像素背後的邏輯 在信息爆炸的時代，圖像不再僅僅是視覺的記錄，它們已成為數字世界中最豐富、最直觀的數據載體。從智能手機中的人臉識彆到自動駕駛汽車對環境的實時感知，再到醫療影像分析的精準診斷，數字圖像處理（DIP）與計算機視覺（CV）構成瞭現代科技進步的基石。 本書《數字圖像處理與計算機視覺：從理論到實踐》旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的知識體係，係統地梳理從基礎的圖像錶示到復雜的高級場景理解的全過程。我們深知，要真正掌握這門學科，必須兼顧堅實的數學理論基礎與高效的工程實現能力。因此，本書的設計哲學是“理論為骨，實踐為翼”。 第一部分：數字圖像處理基礎——構建視覺的基石 本書的第一部分將讀者帶入數字圖像世界的“原點”。我們不隻是簡單介紹概念，而是深入剖析圖像是如何在數字域中被錶示、采集和數字化的。 Chapter 1：圖像的本質與采集 本章詳述瞭光的物理特性、人眼的生理結構，以及這些如何影響我們對圖像的感知。重點闡述瞭CCD/CMOS傳感器的工作原理，並詳細對比瞭不同采集係統（如單色、彩色、多光譜）的優缺點。我們不僅討論瞭空間域和頻率域的錶示，更引入瞭采樣和量化的關鍵概念，解釋瞭它們如何直接決定瞭最終圖像的質量和信息的損失。 Chapter 2：圖像變換與增強 圖像增強是改善人眼視覺或後續處理效果的第一步。本章涵蓋瞭所有經典的增強技術，但側重點在於它們的數學推導和適用場景。我們不僅介紹瞭直方圖均衡化和規定化，更深入探討瞭空間域濾波器的設計——包括捲積核的構建原理，以及如何使用高斯濾波、中值濾波和平滑/銳化濾波器來有效去除噪聲或突齣邊緣。更重要的是，本章引入瞭傅裏葉變換在頻域濾波中的應用，解釋瞭低通、高通濾波器如何精確控製圖像的頻率成分，實現平滑或增強高頻細節。 Chapter 3：圖像復原與重建 與增強（主觀優化）不同，復原（客觀恢復）需要對退化過程進行建模。本章詳細介紹瞭各種圖像退化模型，如運動模糊、散焦和加性噪聲模型。核心內容集中在逆濾波和維納濾波的原理，並解釋瞭如何在噪聲和模糊同時存在的情況下，通過最小均方誤差（MMSE）準則實現最優估計。對於更具挑戰性的圖像超分辨率問題，我們也介紹瞭插值法和基於學習的迭代方法。 第二部分：圖像分析與特徵提取——理解圖像內容 當圖像被淨化和增強後，下一步便是從中提取有意義的信息。第二部分是連接傳統處理與現代人工智能的關鍵橋梁。 Chapter 4：圖像分割的藝術 分割是將圖像劃分為有意義區域的過程，是計算機視覺任務的先決條件。本章係統地介紹瞭閾值法（包括Otsu自適應閾值）、區域生長法和基於邊緣的分割技術。重點深入講解瞭Canny邊緣檢測器的五個步驟的內在邏輯，以及如何利用形態學操作（腐蝕、膨脹、開閉運算）來清理分割邊界和填充孔洞。對於更復雜的非均勻目標，我們引入瞭主動輪廓模型（Snakes）和基於圖論的Graph Cut方法，展示如何利用能量函數進行最優劃分。 Chapter 5：描述符與特徵工程 特徵是計算機視覺的“語言”。本章詳盡分析瞭如何從像素集閤中提煉齣魯棒的描述符。從傳統的幾何特徵（如傅裏葉描述子、傅裏葉-梅林描述子）到局部特徵，我們對Harris角點檢測器、SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）的數學原理進行瞭細緻的剖析，強調瞭它們對尺度、鏇轉和光照變化的魯棒性來源。此外，本章還覆蓋瞭紋理描述（如LBP）和形狀描述技術。 Chapter 6：圖像變換與錶示 為瞭實現幾何不變性，我們需要強大的數學工具。本章深入講解瞭Hough變換在直綫和圓檢測中的應用，並詳細闡述瞭小波變換（Wavelet Transform）在多分辨率分析中的核心地位，它如何提供時頻局部化的優勢，並被廣泛應用於圖像壓縮和去噪。同時，我們介紹瞭Zernike矩和Hu矩，以及它們在形狀識彆中的應用。 第三部分：現代計算機視覺與深度學習的融閤 第三部分將視野提升到對場景的語義理解和三維重建層麵，重點探討瞭深度學習如何革新傳統CV範式。 Chapter 7：從2D到3D：幾何與立體視覺 本章探討瞭如何從二維圖像推斷齣三維世界的信息。詳細講解瞭相機標定的基本原理，包括內參和外參矩陣的求解。隨後，我們深入立體視覺領域，解釋瞭雙目視覺中的視差計算、匹配算法（如塊匹配、全局優化）以及深度圖的生成過程。本章也簡要介紹瞭單目深度估計的挑戰與新興的單目SfM（Structure from Motion）概念。 Chapter 8：目標識彆與跟蹤 目標識彆是CV的皇冠任務。本章首先迴顧瞭傳統分類器（如SVM、Adaboost）在特徵嚮量上的應用。隨後，引入瞭深度學習在圖像分類中的革命性進展。詳細介紹瞭捲積神經網絡（CNN）的基本架構（如LeNet、AlexNet），並重點分析瞭ResNet和Inception網絡的設計理念。在目標檢測方麵，本書區彆對比瞭兩階段方法（R-CNN係列）和一階段方法（YOLO、SSD）的效率與精度權衡。 Chapter 9：實例分割與語義理解 更精細的視覺理解需要像素級的分類。本章聚焦於語義分割和實例分割。我們詳細解析瞭全捲積網絡（FCN）如何實現密集的預測，以及U-Net結構在生物醫學圖像分割中的成功。對於實例分割，Mask R-CNN的框架及其引入的Mask分支機製被進行瞭詳盡的圖解說明。 實踐與工具：代碼實現與項目驅動 本書的特色在於其高度的實踐導嚮。每一章的理論講解之後，都緊跟著“工程實現”部分。我們強烈推薦讀者使用 Python 結閤 OpenCV 庫以及 TensorFlow/PyTorch 框架進行編碼實踐。書中提供瞭大量的代碼片段、完整的項目示例和調試技巧，確保讀者能夠將學到的數學模型轉化為高效運行的軟件模塊。我們相信，隻有親手實現梯度下降、親手優化特徵提取管道，纔能真正掌握這些復雜算法的細微差彆和工程限製。 本書讀者對象： 本書麵嚮對信號處理、模式識彆、人工智能有濃厚興趣的本科高年級學生、研究生，以及在機器人、醫療影像、遙感、工業檢測等領域工作的工程師和研究人員。讀者需具備微積分、綫性代數和概率論的基礎知識。 通過係統學習本書，讀者將不僅能理解當前主流視覺技術的底層原理，更將具備獨立設計、開發和優化下一代視覺係統的能力。 歡迎進入這個迷人且不斷演進的視覺計算世界。

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閱讀一本關於小波理論的書籍，我最看重的是它能否為我提供一個紮實的理論基礎。這本書的名字《Wavelets & Signal Processing》直接點明瞭它將涵蓋的範圍，這讓我對接下來的內容充滿瞭信心。我希望能在這本書中找到對小波變換起源、不同類型的小波（如Haar、Daubechies、Morlet等）的詳細闡述，以及它們各自的數學特性和適用場景。對於信號處理這部分，我期待能夠看到小波變換如何被應用於各種實際問題，例如音頻信號的分析和壓縮，醫學圖像（如MRI、CT掃描）的增強和去噪，以及地震數據的處理等。我尤其希望書中能夠深入講解小波在多分辨率分析（Multi-resolution Analysis, MRA）中的作用，這通常是理解小波強大之處的關鍵。書中是否會包含一些算法的僞代碼或者僞代碼的解釋，這一點我非常關心，因為這能幫助我更好地理解算法的邏輯和實現細節。一個好的教科書不僅要有理論深度，還要有實際的指導意義，我希望這本書能夠兼顧這兩點，讓我能夠在掌握理論的同時，也能有效地將這些知識應用到我的研究或工作中。

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這本《Wavelets & Signal Processing》的書名，簡潔明瞭，直擊核心。作為一名多年從事數字信號處理工作的技術人員，我深知在現代復雜信號處理任務中，傳統方法的局限性，以及對更高效、更靈活工具的需求。小波變換的齣現，無疑為我們提供瞭強大的解決方案。我非常期待這本書能夠深入講解小波變換的數學原理，特彆是其時頻局部化特性，以及如何通過不同尺度和位移來分析信號。在應用方麵，我希望書中能夠覆蓋廣泛的信號處理場景，比如在音頻信號處理中的應用，如何實現高質量的音頻壓縮，或者在圖像處理中的應用，如何實現高效的圖像去噪和特徵提取。我特彆關注書中是否會提供關於離散小波變換（DWT）的詳細算法，包括其快速算法（如Mallat算法），以及如何在實際係統中實現這些算法。這本書如果能提供一些代碼實現或者僞代碼，對於我們工程師來說將是極大的福音。

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這本書的標題《Wavelets & Signal Processing》非常直接地錶明瞭它的內容，這對於我這樣希望係統學習小波分析及其在信號處理中應用的學習者來說，是一個極具吸引力的選擇。我一直對傅裏葉變換的局限性有所體會，尤其是在處理非平穩信號時，它的錶現力顯得不足。小波變換提供瞭一種更精細的時頻分析方法，我渴望通過這本書來深入理解其背後的數學原理，包括尺度變換、位移變換以及不同小波基函數的構造。在信號處理的應用方麵，我希望能夠看到書中詳細介紹小波變換如何應用於諸如信號去噪、信號壓縮、特徵提取、模式識彆等經典問題。我非常關注書中是否會涉及小波變換在特定領域的實際案例，例如在語音信號處理中實現降噪和增強，在醫學圖像分析中進行特徵提取，或者在通信係統中進行信號的調製解調。這本書能否為我提供清晰的算法流程和必要的數學證明，對我來說至關重要。

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這本書的封麵透露齣一種嚴謹而前沿的學術氣息，這正是我正在尋找的那種。我是一名在讀的博士生，我的研究方嚮與信號處理密切相關，而小波分析是其中一個我一直想要深入掌握的工具。書名《Wavelets & Signal Processing》恰如其分地錶明瞭它的內容，讓我對它充滿瞭期待。我希望在這本書中能夠找到對小波變換的數學基礎，例如Mallat算法、多分辨分析理論的深入探討。在應用層麵，我期待能夠看到小波變換在圖像處理（如JPEG2000）、音頻信號分析、時間序列分析等領域的詳細介紹，以及相關的算法實現。我尤其關心書中是否會包含關於小波變換在機器學習和深度學習中的應用，例如作為特徵提取器或者網絡結構的一部分。對於一本研究生級彆的教材，我期望它能夠提供足夠的研究深度和廣度，能夠啓發我未來的研究方嚮，並且能夠為我撰寫學術論文提供堅實的理論支持。

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從書名《Wavelets & Signal Processing》就能看齣，這本書將深入探討小波理論及其在信號處理領域的實際應用。作為一名在嵌入式係統領域工作的工程師，我經常需要處理各種傳感器采集到的信號，而這些信號往往具有非綫性和非平穩的特點。因此，小波變換作為一種強大的時頻分析工具，對我來說具有非常重要的價值。我希望這本書能夠提供對連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）的全麵介紹，以及各種常用的小波函數族，如Haar、Daubechies、Symlets等。在信號處理應用方麵，我期待看到書中對小波變換在嵌入式係統中的具體應用，例如在低功耗物聯網設備的信號去噪，在實時監測係統中的異常信號檢測，以及在傳感器數據融閤中的應用。我希望書中能夠提供一些針對嵌入式平颱的算法優化技巧，以及相關的硬件實現方案，這對我而言將是極具參考價值的。

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這本書的封麵色彩搭配，給我一種既專業又親和的感覺。我是一名對前沿科技充滿好奇的在讀大學生，我一直想深入瞭解信號處理領域那些“高大上”的理論。小波變換，這個名字聽起來就很有力量，它代錶著一種能夠洞察信號深層奧秘的強大工具。我希望《Wavelets & Signal Processing》這本書能夠從最基礎的概念開始，用通俗易懂的語言解釋小波變換的數學原理，比如它與傅裏葉變換的區彆，以及為什麼它在處理瞬態信號時如此齣色。我特彆期待書中能夠有很多生動的例子，例如如何用小波去“聽”懂一段音樂，如何用小波去“看”清楚一張模糊的照片，或者如何用小波去監測某種機械設備的健康狀況。我希望這本書能夠帶領我領略小波變換的魅力，並激發起我進一步學習和探索的興趣，為我今後的學習和研究打下堅實的基礎。

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從書名《Wavelets & Signal Processing》來看，這本書很可能是一本綜閤性的教材，覆蓋瞭小波分析的數學基礎以及其在信號處理領域的廣泛應用。我是一位長期在信號處理一綫工作的工程師，我深知傳統信號處理方法在麵對復雜、非綫性和時變信號時的局限性。因此，我對小波變換，作為一種能夠同時在時間和頻率域上進行局部化分析的強大工具，一直抱有濃厚的興趣。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹小波變換的核心概念，包括連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT），以及不同的小波基函數的選擇原則。在信號處理的應用方麵，我期待能夠看到諸如信號去噪、壓縮、特徵提取、異常檢測等經典問題的解決方案，並且希望書中能夠提供一些實際的工程案例分析，例如在通信係統、生物醫學工程、機械故障診斷等領域的應用。我特彆希望這本書能夠提供一些關於小波包（Wavelet Packet）和嵌入式小波（Embedded Wavelet）的討論，因為這些是小波理論在高級應用中的重要發展。

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當我第一次在書店裏看到《Wavelets & Signal Processing》這本書時，就被它厚重的分量和紮實的封麵設計所吸引。這讓我預感到它是一本內容詳實、理論紮實的書籍。我是一名對數學和工程交叉領域充滿熱情的學習者，小波理論作為一種處理非平穩信號的強大工具，一直是我想要深入瞭解的重點。我希望這本書能夠係統地介紹小波變換的數學基礎，從基本概念的定義到各種小波傢族的構建，再到小波變換的算法實現。在信號處理的應用方麵，我熱切希望能夠看到書中對小波變換在實際問題中的應用案例進行深入剖析，例如如何在通信係統中進行信號去噪和壓縮，如何在生物醫學信號中提取有用的特徵，或者如何利用小波分析來檢測金融市場中的異常波動。我希望這本書能夠提供足夠多的數學推導和圖示，幫助我理解其背後的原理，並且希望書中能夠提及一些與小波變換相關的最新研究進展。

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這本書的封麵設計，那種沉靜而富有力量感的色調，讓我覺得它蘊含著深刻的知識。我一直對那些能夠揭示信號背後隱藏規律的技術充滿好奇，而小波變換正是這樣一種技術。當我看到《Wavelets & Signal Processing》這個書名時，我立即産生瞭一種“就是它瞭”的感覺。我非常期待在這本書中能夠找到對小波變換數學原理的清晰闡釋，例如伸縮和平移算子是如何工作的，以及不同類型的小波母函數是如何構建的。同時，我希望這本書能夠詳細介紹小波在信號分析中的實際應用，比如如何利用小波變換來檢測信號中的瞬時頻率變化，或者如何有效地去除信號中的噪聲。我特彆關注的是書中是否會探討如何選擇閤適的小波基函數來解決特定的信號處理問題，以及如何通過小波變換來實現信號的壓縮和重建。作為一名學生，我需要的是能夠幫助我構建完整知識體係的書籍，我希望這本書能夠提供係統性的講解，而不是零散的知識點。

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這本書的封麵設計就讓我眼前一亮，那種簡潔而不失專業的設計風格，讓我立刻對它産生瞭濃厚的興趣。當翻開第一頁，我便被其清晰的排版和精美的插圖所吸引，這對於一本技術類書籍來說至關重要。作為一名對信號處理領域充滿好奇的學習者，我一直渴望找到一本能夠係統性地介紹小波變換及其在信號處理中應用的著作。這本書的名字《Wavelets & Signal Processing》精準地概括瞭它的核心內容，讓我充滿瞭期待。我迫不及待地想要深入瞭解小波變換的數學原理，以及它如何能夠比傳統的傅裏葉變換在處理非平穩信號時展現齣更強大的優勢。我對其中可能包含的實際應用案例尤其感興趣，例如在圖像壓縮、去噪、特徵提取等方麵的具體實現。我希望這本書能夠循序漸進地引導我，從基礎概念到高級技巧，讓我能夠真正理解並掌握小波分析這門強大的工具。同時，我也期待書中能夠提供一些代碼示例或算法實現，這樣我就可以將理論知識付諸實踐，進一步鞏固我的理解。這本書的齣現，無疑為我打開瞭通往更深層次信號處理世界的大門。

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