數字圖像處理 9787563512942 北京郵電大學齣版社有限公司 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王慧琴著 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 圖像分析
• 北京郵電大學
• 教材
• 9787563512942
• 信號處理
• 圖像技術

店鋪： 晚鞦畫月圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563512942

商品編碼：29505772708

包裝：平裝

齣版時間：2006-11-01

基本信息

書名：數字圖像處理

定價：29.00元

作者：王慧琴著

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2006-11-01

ISBN：9787563512942

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.359kg

編輯推薦

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　　本書是一部關於數字圖像處理技術的理論專著，全書重點介紹瞭數字圖像處理的基本概念、基本理論、實用技術，以及用Matlab進行圖像處理、編程的方法。全書共7章，主要內容包括圖像及其數字處理、Matlab圖像處理工具箱、圖像的變換、圖像的增強、圖像的復原、圖像編碼與壓縮技術和數字圖像的應用實例等。本書適閤圖像處理相關人員參考學習。

內容提要

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本書重點介紹瞭數字圖像處理的基本概念、基本理論、實用技術，以及用Matlab進行圖像處理、編程的方法。全書共7章，主要內容包括圖像及其數字處理、Matlab圖像處理工具箱、圖像的變換、圖像的增強、圖像的復原、圖像編碼與壓縮技術和數字圖像的應用實例等。
　　本書結構閤理，敘述清晰、簡練，理論與實踐並重。使用Matlab作為實驗平颱，加入瞭大量的實驗實例，並且有大量的實驗結果圖片，對讀者理解利用Matlab軟件進行數字圖像處理有很大的幫助。
　　全書深入淺齣、圖文並茂，反映瞭近年來數字圖像處理領域的*發展情況，適閤作為通信與信息類、計算機類及相關專業高年級本科生或低年級研究生學習數字圖像處理課程的教材或教學參考書，也可作為從事圖像處理、圖像通信、多媒體通信、數字電視等領域科技人員的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《算法圖解：機器學習與數據科學實戰》 引言 在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉有價值的洞察，構建智能係統，是各個領域麵臨的共同挑戰。算法，作為解決這些挑戰的核心工具，其理解與掌握變得尤為重要。本書《算法圖解：機器學習與數據科學實戰》旨在以直觀、易懂的方式，深入淺齣地剖析那些驅動現代科技發展的關鍵算法，並將其與機器學習、數據科學的實際應用緊密結閤，幫助讀者構建堅實的理論基礎，並掌握將理論轉化為實踐的技能。 本書並非堆砌復雜的數學公式或晦澀的專業術語，而是專注於算法背後的核心思想和運作機製。我們相信，圖解化的學習方式能夠極大地降低學習門檻，讓抽象的概念變得生動形象，從而幫助讀者更深刻地理解算法的精髓。通過大量的圖示、流程圖以及簡潔的僞代碼，我們希望引導讀者一步步走進算法的世界，感受其邏輯之美，並體會其強大威力。 我們特彆關注算法在機器學習和數據科學領域的應用。從基礎的數據探索到復雜的模型構建，再到最終的預測與決策，算法扮演著至關重要的角色。本書將一一為你揭示這些算法如何在數據預處理、特徵工程、模型選擇、參數優化等環節發揮作用，並提供實際的案例分析，展示如何利用這些算法解決現實世界中的問題。 本書麵嚮的讀者群體廣泛，包括但不限於： 初學者： 對算法、機器學習、數據科學感興趣，但缺乏係統學習路徑的初學者。 在校學生： 計算機科學、數學、統計學、工程學等相關專業的學生，希望鞏固和拓展算法知識。 從業者： 軟件工程師、數據分析師、機器學習工程師、人工智能研究員等，希望提升算法理解和應用能力，跟上技術發展的步伐。 對科技趨勢感興趣的任何人： 渴望理解人工智能、大數據等熱門技術背後的原理，拓寬知識視野的讀者。 我們緻力於讓本書成為你通往算法世界的一扇明亮窗口，幫助你不僅“知道”算法是什麼，更能“理解”算法為何如此工作，並最終“會用”算法來創造價值。 第一部分：數據探索與預處理的基石——基礎算法 在深入機器學習模型之前，對數據進行有效的探索和預處理至關重要。本部分將介紹一係列基礎算法，它們是理解更復雜算法的前提，也是確保數據質量、為後續分析奠定堅實基礎的關鍵。 1. 數據結構與類型：理解數據之源 數組與鏈錶： 深入剖析這兩種最基本的數據存儲方式，理解它們在內存中的組織形式，以及各自的優勢和劣勢。我們將通過圖示展示元素訪問、插入和刪除操作的時間復雜度，以及它們在不同場景下的適用性，例如在構建其他數據結構（如棧、隊列）或實現某些算法時。 棧與隊列： 探索它們的“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）原則，並通過具體應用場景，如函數調用棧、任務調度、瀏覽器曆史記錄等，來闡明它們的工作方式。 哈希錶（散列錶）： 揭示其通過哈希函數實現快速查找、插入和刪除的核心原理。本書將詳細講解不同哈希函數的選擇、衝突解決方法（如鏈地址法、開放尋址法）以及它們在緩存、數據庫索引等領域的廣泛應用。 樹（二叉樹、平衡二叉樹）： 介紹樹形結構如何錶示層級關係，重點講解二叉搜索樹的查找、插入、刪除操作，以及AVL樹、紅黑樹等平衡二叉搜索樹如何通過鏇轉操作來保證查找效率。 2. 數據清洗與轉換：讓數據“說話” 缺失值處理算法： 介紹常見的缺失值填充策略，如均值/中位數/眾數填充、前嚮/後嚮填充，以及更高級的模型預測填充。我們將分析不同策略對數據分布和後續模型性能的影響。 異常值檢測與處理： 講解如何利用統計學方法（如Z-score、IQR）和可視化工具（如箱綫圖）來識彆異常值。並介紹常用的異常值處理方法，如刪除、替換或截斷。 數據標準化與歸一化： 解釋為什麼需要對數據進行縮放，並詳細介紹最小-最大歸一化、Z-score標準化等方法，以及它們如何影響基於距離的算法（如K-Means、SVM）和梯度下降算法的收斂速度。 特徵編碼： 探討如何將類彆型特徵轉換為數值型特徵，重點講解獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）等方法，並分析其優缺點及適用場景。 3. 數據探索性分析（EDA）工具：洞察數據規律 描述性統計： 深入理解均值、中位數、方差、標準差、分位數等統計指標的含義，並展示如何利用它們快速瞭解數據的分布特徵。 數據可視化基礎： 介紹不同圖錶類型（如直方圖、散點圖、摺綫圖、箱綫圖、熱力圖）的適用場景，以及如何通過可視化來發現數據中的模式、趨勢和關聯性。 第二部分：機器學習的算法引擎——監督學習 監督學習是機器學習中最常見也是最強大的分支之一，其核心在於利用帶有標簽的數據來訓練模型，使其能夠對新數據進行預測。本部分將深入剖析一係列經典的監督學習算法。 1. 迴歸算法：預測連續值 綫性迴歸： 從最簡單的單變量綫性迴歸開始，逐步擴展到多變量綫性迴歸。我們將詳細講解最小二乘法（OLS）的原理，並通過圖示展示迴歸綫的擬閤過程。重點分析迴歸係數的含義、模型評估指標（如R²、MSE、RMSE）以及正則化（Lasso、Ridge）如何防止過擬閤。 多項式迴歸： 解釋如何通過引入特徵的組閤來捕捉非綫性關係，並討論特徵工程在多項式迴歸中的重要性。 決策樹迴歸： 介紹決策樹如何通過遞歸地分割特徵空間來預測連續值，並講解其剪枝策略以提高泛化能力。 2. 分類算法：區分不同類彆 邏輯迴歸： 闡述邏輯迴歸如何利用Sigmoid函數將綫性模型輸齣映射到概率，並講解其在二分類問題中的應用。重點介紹梯度下降算法如何用於優化模型參數，以及交叉熵損失函數。 K近鄰（KNN）： 詳解KNN算法的“懶惰學習”思想，介紹距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離）和K值的選擇對分類結果的影響。 支持嚮量機（SVM）： 深入理解SVM如何尋找最優的決策邊界（超平麵），講解硬間隔與軟間隔的概念，以及核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基函數核）如何處理非綫性可分數據。 決策樹分類： 講解ID3、C4.5、CART等決策樹算法在分類問題中的應用，重點介紹信息增益、信息增益率、基尼係數等熵度量如何指導樹的構建。 樸素貝葉斯： 介紹貝葉斯定理在分類問題中的應用，以及“樸素”假設（特徵之間條件獨立）如何簡化計算。重點講解高斯樸素貝葉斯、多項式樸素貝葉斯和伯努利樸素貝葉斯。 集成學習（基礎）： 簡要介紹Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost）的基本思想，為後續更高級的集成學習方法打下基礎。 3. 模型評估與選擇：找到最佳模型 交叉驗證： 詳細講解K摺交叉驗證等技術，如何更可靠地評估模型的性能，並減少模型過擬閤或欠擬閤的風險。 性能度量： 針對分類問題，深入理解準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值等指標的含義和應用場景。對於迴歸問題，則復習MSE、RMSE、MAE等。 混淆矩陣： 學習如何利用混淆矩陣直觀地分析分類模型的錶現，並理解其在理解各類誤分類情況上的價值。 第三部分：機器學習的算法引擎——無監督學習 無監督學習處理的是沒有標簽的數據，其目標是從數據中發現隱藏的模式、結構或關係。本部分將聚焦於無監督學習的核心算法。 1. 聚類算法：發現數據分組 K-Means聚類： 詳細講解K-Means算法的迭代過程，包括簇心的初始化、樣本分配、簇心更新等步驟。重點分析K值的選擇（如肘部法則、輪廓係數）以及算法對初始值和數據尺度的敏感性。 層次聚類： 介紹凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）層次聚類的工作原理，並通過樹狀圖（Dendrogram）來展示聚類結果。 DBSCAN（密度聚類）： 闡述DBSCAN如何基於數據點的密度來識彆簇，並講解其在發現任意形狀簇和處理噪聲方麵的優勢。 2. 降維算法：簡化數據錶示 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的數學原理，包括協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量。我們將展示PCA如何通過綫性變換找到數據方差最大的方嚮，從而在保留大部分信息的同時降低數據維度。 t-SNE（t-分布隨機鄰域嵌入）： 介紹t-SNE如何通過保留數據在高維空間中的局部結構來創建低維嵌入，尤其適用於數據可視化，並重點討論其參數選擇。 3. 關聯規則挖掘：發現數據間的聯係 Apriori算法： 詳解Apriori算法如何通過“頻繁項集”和“置信度”來發現數據項之間的有趣關聯，例如在超市購物籃分析中的應用。 第四部分：進階算法與應用 在掌握瞭基礎算法之後，本部分將觸及一些更高級的算法和在實際數據科學項目中的應用。 1. 神經網絡與深度學習基礎 感知機： 從最簡單的神經網絡單元開始，理解其輸入、權重、激活函數和輸齣。 多層感知機（MLP）： 介紹多層感知機如何通過隱藏層來學習更復雜的非綫性映射。 反嚮傳播算法： 深入剖析反嚮傳播算法如何利用鏈式法則來計算梯度，並更新網絡權重，實現模型的學習。 激活函數： 講解ReLU、Sigmoid、Tanh等常用激活函數的特點及其在網絡中的作用。 損失函數與優化器： 復習交叉熵損失，並介紹梯度下降的變種，如SGD、Adam等，以及它們如何加速模型收斂。 2. 常見模型評估與調優 模型過擬閤與欠擬閤的識彆與解決： 總結在各個算法中提及的防止過擬閤（如正則化、Dropout、提前停止）和解決欠擬閤（如增加模型復雜度、特徵工程）的方法。 超參數調優： 介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等超參數優化技術，以及如何係統地尋找最佳模型配置。 3. 算法在實際場景中的應用案例 推薦係統： 介紹基於內容的推薦、協同過濾等基本推薦算法的思想。 圖像識彆（基礎）： 簡要介紹捲積神經網絡（CNN）的基本結構和原理，以及其在圖像分類任務中的成功應用。 自然語言處理（基礎）： 簡要介紹詞袋模型、TF-IDF等文本錶示方法，以及它們在文本分類、情感分析中的應用。 結論 《算法圖解：機器學習與數據科學實戰》將以清晰的邏輯、豐富的圖示和生動的語言，帶領讀者穿越算法的海洋，領略機器學習與數據科學的魅力。我們堅信，通過本書的學習，讀者不僅能夠掌握核心算法的原理與實現，更能培養齣解決實際問題的思維能力。算法是驅動智能時代的關鍵力量，掌握它，就是掌握開啓未來之門的一把鑰匙。願本書成為你探索未知、創造價值的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格呈現齣一種非常獨特的、介於學術嚴謹與課堂親切感之間的平衡點，讀起來絲毫不覺得枯燥，反而有一種被一位經驗豐富的導師帶著學習的感覺。作者在組織章節結構時，采用瞭非常清晰的邏輯遞進關係，比如從基礎的灰度圖像處理，逐步過渡到彩色空間變換，再到復雜的特徵提取和分割技術，每一步的銜接都非常自然，讓你感覺知識點之間是相互關聯、層層遞進的有機整體，而不是零散的知識點的堆砌。即便是麵對像傅裏葉變換這樣的高深內容，作者也巧妙地引入瞭生活中的類比，幫助我們理解其在頻域分析中的直觀意義，這種“降維打擊”式的講解方式，有效地消除瞭初學者對數學工具的恐懼感。這使得這本書不僅適閤研究生使用，對於那些有一定編程基礎，希望係統性掌握圖像處理技術的工程師群體，也是一本絕佳的自學教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論深度上的挖掘，簡直是超齣瞭我預期的水準，它並沒有停留在那種浮於錶麵的概念介紹，而是深入到瞭底層算法的數學推導過程。記得有一次我被一個特定的濾波算法的收斂性問題睏擾瞭很久，翻閱瞭市麵上幾本主流教材都找不到滿意的解釋，結果在這本書裏，作者用一種非常直觀且詳盡的方式，將背後的綫性代數和概率統計原理掰開瞭揉碎瞭講，甚至還用到瞭圖示來輔助理解，我花瞭半個小時纔完全吃透那個章節，那種豁然開朗的感覺，簡直太棒瞭。這種深入骨髓的講解方式，對於真正想從事圖像處理研究或者高級應用開發的工程師來說，是極其寶貴的財富，它提供的不是簡單的“怎麼做”，而是“為什麼這麼做”的底層邏輯支撐，這纔是技術的核心競爭力所在。很多其他教材在這裏往往一帶而過，但它卻願意花大篇幅來夯實地基，這種對知識負責的態度，非常令人敬佩。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，拿到手的時候就感覺到瞭那種沉甸甸的質感，封麵采用瞭啞光處理，觸摸起來非常細膩，色彩搭配上也顯得非常專業和沉穩，不像有些技術書籍那樣枯燥乏味。內頁的紙張質量也相當不錯，印刷清晰度極高，即便是那些復雜的公式和圖錶，也能看得清清楚楚，長時間閱讀下來眼睛也不會感到太大的疲勞。要知道，對於理工科的學習資料來說，閱讀體驗直接影響瞭學習的效率和興趣，這套書在這方麵無疑是下瞭大功夫的，看得齣齣版社對內容質量的把控是相當嚴格的，每一個細節都透露齣一種嚴謹和對讀者的尊重。我特彆喜歡它在章節開頭和結尾處設計的一些小提示或者知識點迴顧，這對於我們這種需要反復對照知識點的讀者來說，簡直是福音，能夠幫助我迅速迴顧和鞏固剛學過的內容，讓知識的吸收過程更加順暢和係統化。總的來說，從物理層麵上講，這絕對是一本值得收藏和經常翻閱的工具書。

評分☆☆☆☆☆

如果說理論部分是這本書的骨架，那麼它配套的實踐案例和代碼示例就是它的血肉，使得整本書充滿瞭活力和應用價值。我尤其欣賞作者在講解完一個算法後，立刻跟進瞭一個清晰的、可操作性的編程實現思路，雖然沒有直接提供完整的源代碼包（這或許是為瞭鼓勵讀者自己動手實踐），但它對關鍵步驟的僞代碼描述和關鍵函數庫的選擇都給齣瞭明確的指導。比如在介紹形態學操作時，書中不僅解釋瞭腐蝕和膨脹的原理，還附帶瞭一個關於如何利用這些操作進行邊緣檢測和圖像去噪的綜閤案例分析，並且詳細討論瞭不同結構元素對結果的影響，這對於我們這些需要快速將理論轉化為實際工程效果的學習者來說，簡直是雪中送炭。這種理論與實踐的無縫銜接，極大地降低瞭學習麯綫，讓我能夠更快地將書本知識應用到我自己的項目中去。

評分☆☆☆☆☆

我個人認為，這本書最成功的一點在於它對前沿技術和傳統方法的取捨與整閤上做到瞭極佳的平衡。它並沒有盲目地追逐最新的熱點，比如深度學習在圖像識彆中的應用，而是將筆墨主要集中在瞭那些經過時間檢驗、且在大多數底層應用中不可或缺的經典算法上，比如閾值分割的各種優化方法、經典的邊緣檢測算子（如Sobel、Canny）的精妙之處，以及各種濾波器的特性對比。這種“打好地基”的教育理念非常務實，確保瞭讀者對圖像處理領域的核心概念有一個堅實而牢固的認識，而不是僅僅停留在調用高級API的層麵。通過對這些經典理論的深刻理解，我相信即便是未來齣現新的、基於神經網絡的圖像處理模型，讀者也能更快地理解其背後的數學原理和優化目標，這本書提供的是一種思考框架，這種框架的價值是持久且深遠的。