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内容简介

　　本书系统地介绍了信号稀疏化理论及其应用。全书共分为两部分；第一部分介绍信号稀疏化理论、处理效果评价方法及其数学基础，帮助读者理解并掌握信号稀疏化理论的本质与特点；第二部分介绍信号稀疏化方法在检索和重构、图像修复、数字水印、图像融合等领域的应用及改进方法，以及一个基于稀疏表达的人脸身份识别系统（附源码）。
　　本书可供模式识别、机器学习、计算机视觉、数字图像处理和计算机图形学等专业研究人员或研究生参考、使用。

前言/序言

　　随着数字图像、计算机图形学、计算机视觉处理技术的快速发展，以及高采样率的数字采样设备的逐渐普及，各种信息资源如音频、数字图像和三维模型等一维或多维信息资源为人们生产、生活的各个领域提供了便利。基于信号的各种性质，时域、频域或小波域等信号处理方法层出不穷，极大地促进了信号处理技术的发展。信号稀疏化理论与方法一直受到研究人员的关注。信号稀疏化理论与方法从信号稀疏性的角度，重新认识了信号的压缩、检测和识别等问题，在计算机图形学、数字图像处理、模式识别以及自动化等工农业、辅助医疗、数字娱乐领域得到了广泛应用。
　　本书共9章，分为两大部分。第1章到第4章为第一部分，介绍信号稀疏化理论、方法及其数学基础，分析信号稀疏化理论的本质与特点，并介绍了信号处理效果评价方法；第5章到第9章为第二部分，介绍信号稀疏化方法在检索和重构、图像修复、数字水印、图像融合等领域的应用及改进方法，以及一个基于稀疏表达的人脸身份识别系统；附录为基于稀疏表达的人脸身份识别系统的已调试运行好的全部源代码。
　　本书的主要特点表现在以下几个方面；
　　（1）零知识起点。本书从信号处理基础知识讲起，能使读者了解和掌握本书理论、应用及改进方法所必须掌握的基础知识，为读者扫除因缺乏基础知识而难以理解本书主要内容的障碍，有助于读者迅速掌握理论方法的本质。
　　（2）内容系统全面。本书内容包括理论基础、应用背景及研究现状、理论方法、应用及改进方法，即包含了一个课题研究的全部环节，能使读者系统地了解和掌握信号稀疏化理论与方法的整套知识。每章都附有参考文献及扩展阅读资料，有助于读者拓宽知识面，更加深入了解本章内容。
　　（3）语言精练，可读性强。本书作者力求把基本理论用自己理解后的最简洁的语言表达出来，避免过于复杂的数学推导，提高可读性和可用性。
　　本书从谋篇布局到具体细节均得到了李占利教授的悉心指导与帮助。在做课题和写作过程中，课题组杜卓明博士、张雷博士、张永新博士、王开同学和作者的三个师妹王琪、张迪、鲍振华为本书提供了宝贵资料和积极帮助。全书各章节由西安科技大学李洪安老师编写。西安电子科技大学出版社的李惠萍编辑为本书的顺利出版做了大量细致、辛勤的工作。李三乐博士也对本书的出版做了一定的工作。本书的研究工作得到中国博士后科学基金资助项目（No.2016M602941XB）和陕西省教育厅科研计划项目（No.16JK1497）的支持。在做课题的过程中作者研读了一些非常优秀的网页资源和程序代码，参考文献中未能全部列出，在此特向所有文献作者一并表示诚挚的感谢！
　　由于作者水平有限，书中难免会出现错误和不准确之处，恳请广大读者批评指正，提出宝贵意见，并欢迎与作者直接沟通交流。
　　作者
　　2017年8月





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