BF:稀疏圖像與信號處理:小波.麯波.形態鋁閤金樣性 (法)斯塔剋,(英)穆爾塔格,肖亮, pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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法斯塔剋，英穆爾塔格，肖亮，張軍，劉鵬飛 著

圖書標籤:

• 圖像處理
• 信號處理
• 小波變換
• 麯波變換
• 形態學
• 閤金材料
• 稀疏錶示
• 數學模型
• 斯塔剋
• 穆爾塔格

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118096996

商品編碼：29408051429

包裝：平裝

齣版時間：2015-05-01

基本信息

書名:稀疏圖像與信號處理:小波.麯波.形態鋁閤金樣性

定價：56.00元

售價：44.8元

作者:(法)斯塔剋,(英)穆爾塔格,肖亮,張軍,劉鵬飛

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-05-01

ISBN：9787118096996

字數：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

編輯推薦

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內容提要

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　　由讓-呂剋·斯塔剋、菲昂·穆爾塔格、賈拉勒 ·法蒂裏*的《稀疏圖像與信號處理——小波麯波形態多樣性》涵蓋稀疏圖像、多尺度分析和信號處理的領域，包括綫性多尺度變換，如小波、脊波、麯波變換以及非綫性多尺度變換。書中描述瞭稀疏度和形態分量分析方麵的*新研究進展，應用這些研究內容，能夠處理多種問題，如去噪、稀疏信號分解、盲源分離和壓縮感知等，而且給齣瞭稀疏圖像與信號處理廣泛應用的數值計算方法。本書清晰地說明瞭高維信號稀疏錶示技術的學術思想、發展脈絡、算法設計和應用方法，同時提供瞭從小波、脊波、麯波變換以及非綫性多尺度變換，形態分量分析的軟件包和數值實驗指南。
　　本書通過天文、生物、物理、數字媒體和法醫鑒定等諸多應用實例，有機地將理論原理與工程實踐結閤在一起，深入淺齣。
　　本書可作為高校電子工程、信號與信息處理、應用數學等專業的高年級本科生或研究生的教材，也可作為從事稀疏錶示和圖像處理方麵研究人員的參考書。

目錄

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縮寫詞中英文對照
數學符號錶
前言
第1章 稀疏世界導論
1.1 稀疏錶示
1.1.1 引言
1.1.2 什麼是稀疏性？
1.1.3 稀疏性術語
1.1.4 佳字典
1.2 從傅裏葉到小波
1.3 從小波到過完備錶示
1.3.1 過完備錶示的好處
1.3.2 走嚮形態多樣性
1.3.3 壓縮感知：稀疏性與采樣的聯係
1.3.4 稀疏錶示的應用
1.4 小波與麯波的新應用
1.4.1 地球觀測圖像的邊緣檢測
1.4.2 一幅彗星圖像的小波顯示
1.4.3 超聲心動圖儀圖像的增強
1.4.4 圖像分級和檢索的麯波矩方法
1.5 總結
第2章 小波變換
2.1 引言
2.2 連續小波變換
2.2.1 定義
2.2.2 性質
2.2.3 反變換
2.3 小波函數的實例
2.3.1 Morlef小波
2.3.2 墨西哥帽小波
2.3.3 Haar小波
2.4 連續小波變換算法
2.5 離散小波變換
2.5.1 多分辨率分析
2.5.2 快速金字塔算法
2.5.3 二維抽取小波變換
2.6 非二進分辨率因子
2.7 提升格式
2.7.1 利用提升的小波變換例子
2.8 小波包
2.8.1 一維小波包
2.8.2 小波包二叉樹
2.8.3 快速小波包變換
2.8.4 優小波包基
2.8.5 二維小波包
2.9 數值實驗指南
2.9.1 軟件
2.9.2 一維分段光滑信號的連續小波變換
2.9.3 離散小波變換的非綫性逼近
2.9.4 小波包的非綫性逼近
2.10 總結
第3章 冗餘小波變換
3.1 引言
3.2 非抽取小波變換
3.2.1 一維非抽取小波變換
3.3 部分抽取小波變換
3.4 對偶樹復值小波變換
……
第4章 非綫性多尺度變換
第5章 脊波和麯波變換
第6章 稀疏性和噪聲去除
第7章 綫性反問題
第8章 形態多樣性
第9章 稀疏盲源分離
第10章 球麵上的多尺度幾何分析
第11章 壓縮感知
算法列錶
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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圖像與信號處理前沿：多尺度分析與形態學之探索 本書並非專注於小波、麯波或形態學在鋁閤金圖像和信號處理中的應用，而是旨在全麵而深入地探討圖像與信號處理領域的幾個核心且具有前瞻性的理論工具和技術，為讀者構建一個理解和掌握復雜數據分析的堅實基礎。我們將一同穿越多尺度分析的廣闊天地，領略小波變換的細膩刻畫能力，探索麯波變換的優越幾何適應性，並深入理解形態學在理解圖像結構和特徵方麵的強大力量。全書旨在為研究人員、工程師以及對信號與圖像處理充滿興趣的學者提供一個係統性的學習框架，使其能夠靈活運用這些強大的工具來解決現實世界中的各種挑戰。 第一部分：多尺度分析的基石——小波變換的理論與實踐 本部分將從根本上揭示多尺度分析的魅力，並以小波變換作為切入點。我們將首先迴顧信號與圖像分析的曆史，強調傳統傅裏葉分析在捕捉瞬時信息和局部特徵方麵的局限性。隨後，我們將引齣小波變換的概念，解釋其如何通過“時頻局部化”的特點，在不同尺度和位置上同時分析信號，從而揭示隱藏在數據中的豐富信息。 理論層麵，我們將詳細介紹小波變換的數學基礎，包括連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。我們將深入探討小波函數（母小波）和尺度函數的選擇標準，以及它們如何影響變換的性能。例如，我們將分析對稱性、消失矩、緊支撐等性質對信號分解和重構精度的影響。此外，我們還將介紹不同類型的小波傢族，如Haar、Daubechies（db）、Symlets（sym）、Coiflets（coif）等，並分析它們各自的優缺點及其適用場景。 在實踐層麵，本書將詳細闡述小波變換在信號去噪、特徵提取、圖像壓縮和邊緣檢測等方麵的應用。我們將通過具體的例子，展示如何利用小波分解和閾值去噪技術來有效地去除信號中的噪聲，同時保留重要的信號成分。在特徵提取方麵，我們將探討如何利用小波係數來描述信號的局部特性，並將其作為機器學習算法的輸入。對於圖像壓縮，我們將深入講解小波變換在JPEG2000等標準中的應用，分析其如何通過高效的多尺度錶示實現高壓縮比和良好的視覺質量。此外，我們還將介紹如何利用小波變換檢測圖像中的邊緣和其他關鍵特徵。 第二部分：幾何的舞者——麯波變換的藝術與應用 隨著對圖像幾何結構分析需求的不斷增長，麯波變換（Curvelet Transform）應運而生，並以其卓越的幾何適應性在多尺度分析領域占據瞭重要地位。本部分將聚焦於麯波變換，闡述其理論框架、算法實現以及在特定領域的應用價值。 我們將從麯波變換的幾何直覺齣發，解釋其如何超越瞭小波變換在描述麯綫和綫性特徵方麵的局限性。我們將詳細介紹麯波變換的核心思想：通過在不同尺度、不同方嚮和不同位置上進行分析，有效地捕捉圖像中的細長結構，如麯綫、邊緣和紋理。我們將剖析麯波變換的數學構造，包括尺度、方嚮和小波的選取，以及如何通過多尺度、多方嚮的變換來構建錶示。 本書將深入講解麯波變換的算法實現，包括多尺度分解、方嚮分解以及復變換的計算方法。我們將比較不同版本的麯波變換，如早期版本和新版麯波變換，並分析它們在計算效率和性能上的差異。 在應用方麵，我們將重點探討麯波變換在圖像去噪（尤其是在處理具有定嚮噪聲的圖像）、圖像增強、圖像恢復（如超分辨率、圖像修復）以及醫學圖像分析等方麵的齣色錶現。例如，我們將展示如何利用麯波變換的定嚮性和多尺度特性，有效地去除具有特定方嚮的噪聲，以及如何從低分辨率圖像中恢復高分辨率細節。在醫學圖像分析中，麯波變換能夠更好地捕捉血管、骨骼等細長結構的特徵，為診斷提供更豐富的信息。 第三部分：結構的洞察者——形態學理論與圖像分析 形態學（Morphological Analysis）作為一門處理圖像幾何結構的數學理論，在理解和分析圖像中的形狀、大小、連通性和輪廓等方麵具有獨特優勢。本部分將係統介紹形態學的基本原理、核心運算及其在圖像處理中的廣泛應用。 我們將從形態學的基本概念入手，包括結構元素（Structuring Element）和基本形態學運算：腐蝕（Erosion）和膨脹（Dilation）。我們將詳細解釋這兩種運算如何改變圖像中對象的形狀和大小，以及它們在去除噪聲、連接斷開的區域、分離粘連的對象等方麵的作用。 在此基礎上，我們將介紹形態學的復閤運算，如開運算（Opening）和閉運算（Closing）。我們將分析開運算如何消除小型的突齣部分並斷開細小的連接，而閉運算則如何填補小的空洞並連接小的斷開部分。我們將深入講解其他重要的形態學運算，如擊中/未擊中變換（Hit-or-Miss Transform）、形態學梯度（Morphological Gradient）、頂帽變換（Top-hat Transform）和黑帽變換（Black-hat Transform）。我們將分析這些運算在特徵提取、邊緣檢測、紋理分析和對象識彆等方麵的獨特能力。 本書將通過豐富的案例，展示形態學在圖像分割、形狀分析、二值化圖像處理、文本識彆以及醫學圖像分析等領域的實際應用。例如，我們將演示如何利用形態學運算來提取圖像中的特定形狀，如何進行二值化圖像的後處理以獲得清晰的對象輪廓，以及如何在文本識彆中利用形態學來連接斷開的筆畫。在醫學圖像分析中，形態學能夠有效地分離和分析細胞、組織等結構，為疾病診斷提供重要的幾何信息。 結論與展望 在全書的最後，我們將對小波變換、麯波變換和形態學這三門強大的圖像與信號處理工具進行一個綜閤性的迴顧和總結。我們將強調它們各自的優勢、局限性以及它們之間可能存在的協同作用。本書旨在激發讀者對這些技術更深入的探索，鼓勵他們將所學知識應用於實際問題。我們將展望未來圖像與信號處理領域的發展趨勢，並指齣這些工具在人工智能、計算機視覺、大數據分析等新興領域中的巨大潛力和發展前景。 本書的寫作風格將力求嚴謹而不失生動，理論講解深入淺齣，算法描述清晰易懂，應用示例豐富多樣。我們希望通過這本書，讀者能夠不僅掌握這些核心技術，更能培養齣獨立分析問題、解決問題的能力，為他們在各自的研究和實踐領域開闢新的道路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名本身就給我一種很強的吸引力，"BF:稀疏圖像與信號處理:小波.麯波.形態鋁閤金樣性 (法)斯塔剋,(英)穆爾塔格,肖亮"。首先，"BF"這個縮寫給我一種專業領域的暗示，緊接著的“稀疏圖像與信號處理”更是直擊我一直以來非常感興趣的研究方嚮。我一直對如何從信息量有限的樣本中提取齣有用的信息感到著迷，尤其是在圖像和信號處理領域。現在數據量越來越龐大，但很多時候我們並不需要所有的數據，能夠有效地捕捉和利用其中的“稀疏”信息，對於提升算法效率、降低存儲成本、以及解決實際問題都至關重要。小波和麯波技術作為兩種強大的數學工具，在處理信號和圖像的非平穩特性以及多尺度分析方麵有著卓越的錶現，它們能夠有效地將信號分解到不同的頻率和尺度空間，從而揭示隱藏在數據深處的結構。而“形態學”的加入，更是讓我眼前一亮。形態學處理在圖像分析中有著不可替代的作用，尤其是在形狀的提取、分割、去噪以及特徵描述等方麵。將這幾種技術結閤起來，應用於稀疏信號處理，無疑會帶來很多令人驚喜的創新和突破。我非常期待這本書能夠深入淺齣地闡述這些技術的原理、算法以及在實際應用中的案例。尤其是作者陣容，有法國和英國的學者，再加上中文的譯者（或者作者），這種跨國界的閤作本身就預示著內容的豐富性和多元性。我希望能在這本書中找到關於如何有效地構建稀疏錶示模型、如何設計高效的小波和麯波變換算法、以及如何將形態學操作融入到稀疏恢復過程中等方麵的詳細指導。這本書的題目聽起來就像是一把鑰匙，能夠打開我通往更深層次理解稀疏信號處理的大門，我迫不及待地想去翻閱它。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的封麵，我的第一感覺就是它可能是一本非常前沿的研究性著作。書名《BF:稀疏圖像與信號處理:小波.麯波.形態鋁閤金樣性》中的“BF”和後麵跟的一係列術語，例如“稀疏圖像與信號處理”、“小波”、“麯波”、“形態學”，都指嚮瞭一個高度專業化的領域。我對“稀疏”這個概念在現代數據科學和機器學習中的重要性深有體會，它不僅僅是一種數據壓縮的手段，更是理解數據內在結構，構建更魯棒、更高效模型的關鍵。在圖像和信號處理領域，稀疏性更是無處不在，無論是醫學影像、通信信號，還是科學實驗數據，很多時候都可以通過稀疏錶示來捕捉其本質特徵。小波變換和麯波變換作為處理信號局部化和多尺度特性的有力工具，在去噪、壓縮、特徵提取等方麵都取得瞭巨大的成功。而“形態學”的齣現，則讓我想到瞭圖像處理中對形狀和結構的分析，這與小波和麯波在處理信號的“形狀”特徵上，或許有著奇妙的契閤點。我尤其好奇的是，“形態鋁閤金樣性”這個詞組，它聽起來既有專業性，又帶有一絲探索的意味。我猜想，這本書可能不僅僅是理論的堆砌，更會包含一些創新的算法和應用，甚至可能涉及跨學科的研究，比如將這些數學工具應用於材料科學，或者其他與“閤金”相關的領域。這本書的作者團隊，來自法國和英國，還有一位肖亮，這種國際化背景暗示著這本書的內容會比較全麵，或許融閤瞭不同學派的觀點和方法。我期待這本書能夠提供深入的理論分析，也希望能看到具體的算法實現和實際應用案例，幫助我理解如何將這些先進的技術應用到我的研究中，解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

初次看到這本書的書名，《BF:稀疏圖像與信號處理:小波.麯波.形態鋁閤金樣性》，我的腦海中立刻浮現齣信息論、計算科學以及一些前沿的數學分支的交叉領域。我對“稀疏”概念在處理現實世界數據中的應用一直很感興趣，因為真實世界的數據往往不是均勻分布的，很多時候，少數關鍵信息承載瞭大部分的本質。而“圖像與信號處理”則是這些稀疏性最常見的載體之一。小波和麯波，作為分析非平穩信號和捕捉局部特徵的數學工具，早已是我的必讀書目和研究方嚮。它們能夠將信號分解到不同的尺度和方嚮上，這對於理解信號的多層次結構至關重要。但是，這本書吸引我的更深層次的地方在於“形態學”的加入，尤其是“形態鋁閤金樣性”這個獨特的短語。這不禁讓我聯想到，本書是否將形態學分析的強大之處，比如形狀描述、連接分析、區域生長等，與小波/麯波的尺度-方嚮分解相結閤，來更精細地刻畫稀疏信號的內在結構？“鋁閤金樣性”這個詞，更是讓我猜測，這本書可能不僅僅停留在理論層麵，而是將這些數學工具應用到瞭具體的工程或科學領域，例如材料的微觀結構分析、無損檢測，或者是與金屬材料相關的信號處理問題。作者的國際化背景，匯集瞭法國和英國的學者，以及肖亮，這預示著本書可能包含瞭來自不同學術體係的觀點和方法，內容會非常豐富和全麵。我期待在這本書中能夠學到如何構建更強大的稀疏模型，如何設計更精妙的稀疏重構算法，以及如何將這些技術應用於分析和理解復雜的數據，特彆是那些與材料科學等領域相關的信號和圖像。

評分☆☆☆☆☆

當我在書架上看到這本書時，它的標題《BF:稀疏圖像與信號處理:小波.麯波.形態鋁閤金樣性》立刻吸引瞭我的注意力。我一直對數據背後的“稀疏”本質非常著迷，尤其是在圖像和信號處理這個充斥著海量信息的領域。如何在有限的觀測數據中，高效地重建或分析齣最關鍵、最有代錶性的信息，是我一直在思考的問題。小波變換和麯波變換，作為信號分析的強大工具，它們能夠捕捉信號在不同尺度和方嚮上的局部特徵，這對於理解復雜的信號模式至關重要。然而，單純的變換可能不足以完全揭示信號的結構，而“形態學”的引入，則讓我看到瞭在形狀和結構分析層麵的更深層次的探索。我猜測，這本書會詳細闡述如何結閤小波/麯波的尺度分析能力與形態學的形狀分析能力，來解決圖像和信號處理中的稀疏問題。尤其是“形態鋁閤金樣性”這個詞，它既具體又有些抽象，讓我想象到這本書可能包含瞭一些關於材料特徵提取、分析，甚至可能是在材料科學領域應用稀疏信號處理技術的創新研究。這可能會是一本非常跨界、非常有深度的書籍，融閤瞭數學、信號處理、圖像分析，甚至可能涉及材料科學等多個領域。作者的國際化背景（法國、英國的學者以及肖亮）也讓我對這本書的內容質量和研究深度充滿瞭期待。我希望能在這本書中找到關於稀疏錶示、稀疏重構的最新理論進展，以及小波、麯波和形態學在其中的具體應用方法，希望能看到一些前沿的算法和實際案例，能夠啓發我解決科研中遇到的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《BF:稀疏圖像與信號處理:小波.麯波.形態鋁閤金樣性》本身就透露齣一種嚴謹而前沿的學術氣息。我長期以來一直關注著“稀疏錶示”和“稀疏學習”在人工智能和信號處理領域的發展。在當今大數據時代，如何從海量、冗餘的數據中提取齣最本質、最核心的信息，是提升算法效率和模型性能的關鍵。圖像和信號處理領域是稀疏性應用最為廣泛和深入的領域之一，從圖像壓縮到信號去噪，再到特徵提取，稀疏錶示都扮演著至關重要的角色。小波變換和麯波變換作為分析信號在不同尺度和方嚮上局部化特性的強大工具，它們在捕捉信號的精細結構方麵具有獨特的優勢。然而，我一直在思考，除瞭傳統的變換方法，是否還有更強大的工具能夠從形態學的角度來刻畫信號的結構？“形態鋁閤金樣性”這個詞組，無疑給這本書增添瞭一抹神秘而引人遐想的色彩。它讓我聯想到，本書是否會將形態學理論，例如數學形態學的基本運算（腐蝕、膨脹、開運算、閉運算）和更高級的形狀分析方法，與小波/麯波的分解框架相結閤，以一種全新的視角來研究稀疏信號？“鋁閤金樣性”的齣現，更是讓我猜測，本書可能深入探討瞭將這些先進的信號處理技術應用於材料科學領域，比如分析微觀形貌、理解材料內部結構、或者解決與材料相關的信號檢測和識彆問題。作者團隊的國際化背景，匯集瞭法國和英國的學者，以及肖亮，這通常意味著本書會涵蓋國際上最前沿的研究成果和不同的學術思想，其內容的深度和廣度都值得期待。我希望在這本書中能夠找到關於如何構建更有效的稀疏模型，如何設計更具創新性的稀疏重構算法，以及如何將小波、麯波和形態學等技術融閤應用於解決實際的信號和圖像處理問題，尤其是那些可能與材料科學相關的挑戰。