Fundamentals of Digital Image Processing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Solomon, Chris/ Gibson, Stuart

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2011-2

价格:1235.00 元

装帧:

isbn号码:9780470844724

丛书系列:

图书标签:

数字图像处理
图像处理
图像分析
计算机视觉
图像识别
图像增强
图像分割
图像变换
数字信号处理
模式识别

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具体描述

This is an introductory to intermediate level text on the science of image processing, which employs the Matlab programming language to illustrate some of the elementary, key concepts in modern image processing and pattern recognition. The approach taken is essentially practical and the book offers a framework within which the concepts can be understood by a series of well chosen examples, exercises and computer experiments, drawing on specific examples from within science, medicine and engineering. Clearly divided into eleven distinct chapters, the book begins with a fast-start introduction to image processing to enhance the accessibility of later topics. Subsequent chapters offer increasingly advanced discussion of topics involving more challenging concepts, with the final chapter looking at the application of automated image classification (with Matlab examples) . Matlab is frequently used in the book as a tool for demonstrations, conducting experiments and for solving problems, as it is both ideally suited to this role and is widely available. Prior experience of Matlab is not required and those without access to Matlab can still benefit from the independent presentation of topics and numerous examples. Features a companion website www.wiley.com/go/solomon/fundamentals containing a Matlab fast-start primer, further exercises, examples, instructor resources and accessibility to all files corresponding to the examples and exercises within the book itself. Includes numerous examples, graded exercises and computer experiments to support both students and instructors alike.

好的，这是一本关于计算机视觉和图像分析的专业书籍的详细简介，专注于现代深度学习在这些领域的应用，完全避开了数字图像处理的基础概念，如滤波、变换和传统特征提取。 --- 书名：《深度视觉与感知：前沿网络架构在复杂场景理解中的应用》导言：范式转换与新兴挑战本书旨在为高级研究人员、工程师和对计算机视觉的尖端进展感兴趣的专业人士提供一个深入的视角，关注当前由深度学习驱动的范式转变。我们不再局限于传统信号处理和像素级操作的框架，而是将重点完全置于利用大规模数据和复杂神经网络模型来实现对视觉世界的深层语义理解和复杂推理。本书的基石是理解如何构建、训练和优化那些能够处理现实世界中固有的高维度、非结构化视觉数据的先进架构。第一部分：现代视觉骨干网络与特征学习本部分着重探讨支撑当代视觉任务的基础性深度网络结构，这些结构已取代了手工设计的特征提取器。第1章：卷积网络的进化与瓶颈突破我们将从回顾现代卷积神经网络（CNN）设计的核心原则开始，重点分析 ResNet、DenseNet 以及更高效的网络，如 MobileNet 和 EfficientNet 的设计哲学。深入探讨跳跃连接（Skip Connections）和特征重用机制如何解决深度网络中的梯度消失和退化问题。重点分析分组卷积（Grouped Convolutions）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）在模型效率与性能之间的权衡。我们将详尽分析这些骨干网络在提取层次化、语义丰富的特征表示方面的能力，而非仅仅关注滤波操作。第2章：注意力机制的深度整合注意力机制是现代视觉模型性能飞跃的关键。本章将详尽介绍各种空间和通道注意力模块，例如 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块、Convolutional Block Attention Module (CBAM) 以及更复杂的自注意力机制。我们将分析这些模块如何动态地调整网络对输入不同区域或通道特征的关注度，从而提高模型对关键信息的敏感性。随后，我们将转向更具变革性的Transformer 架构在视觉任务中的应用，解析 Vision Transformer (ViT) 及其变体（如 Swin Transformer）如何通过自注意力（Self-Attention）机制有效地捕获全局依赖性，从而彻底改变了特征提取的范式。第二部分：密集预测与语义重建本部分深入探讨如何利用预训练的深度模型进行像素级或实例级的密集预测任务，侧重于复杂场景理解而非图像增强。第3章：高级语义分割与实例识别我们将剖析语义分割领域的前沿模型，如 DeepLabv3+ 和 PSPNet，重点分析空洞卷积（Atrous Convolution）和空间金字塔池化（ASPP）如何有效地扩大感受野并保持空间细节。区别于简单的区域分类，本章详述实例分割（Instance Segmentation）技术，包括 Mask R-CNN 及其后继者，如何实现目标的同时定位和像素级掩码生成。我们着重讨论如何处理遮挡、密集目标和尺度变化带来的挑战。第4章：深度单目三维重建与几何推理本章聚焦于从单张二维图像中恢复三维信息的能力。我们将详细介绍基于学习的深度估计（Depth Estimation）网络，分析其与传统几何约束方法的区别。更进一步，我们探讨神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）及其变体的原理，理解它们如何利用隐式神经网络表示场景的体积密度和颜色信息，从而实现高保真度的视图合成和三维场景建模。这部分强调的是通过学习来“感知”场景的几何结构，而不是对已知几何结构进行处理。第三部分：跨模态理解与生成建模本部分超越了静态图像分析，探讨视觉信息与其他模态的交互以及如何从数据中学习生成逼真的视觉内容。第5章：视觉语言模型（VLM）与跨模态对齐本章全面介绍如何将视觉信息与自然语言处理（NLP）结合。我们将分析 CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) 等对比学习框架如何在大规模数据上学习通用的视觉和语言表示。重点讨论视觉问答（VQA）和图像字幕生成（Image Captioning）模型的最新进展，这些模型需要进行复杂的逻辑推理和上下文理解，远超传统的图像标记。第6章：对抗性学习与生成模型本书的最后部分关注利用深度学习进行高保真视觉合成。我们将详细解析生成对抗网络（GANs），从 DCGAN 到 StyleGAN 架构，探讨其在控制生成图像高层语义属性方面的能力。随后，我们将深入研究扩散模型（Diffusion Models）的理论基础和实际应用，理解它们如何通过逐步去噪过程实现比GANs更稳定、更高质量的图像生成，以及在图像修复和内容编辑中的应用。本章将完全关注“生成”过程的复杂性和控制性，而非对已有图像的“处理”。结论与展望本书的综合目标是为读者提供一个清晰的路线图，理解当前计算机视觉领域的核心技术栈——即深度学习——如何被用来解决诸如场景理解、三维重建和跨模态推理等复杂任务。我们强调了对大规模数据、高效网络设计以及复杂损失函数优化的掌握是未来视觉研究的关键。目标读者：具备扎实的线性代数、微积分基础，并熟悉至少一门主流编程语言（如 Python）及深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow）的研究生、博士后及工业界资深工程师。本书假设读者已经掌握了传统数字信号处理和图像处理的基础知识，并期望跨越到更深层次的感知和推理层面。