视觉与图像处理中的稀疏建模：自适应字典与应用

《稀疏模型在图像与视觉处理中的应用》是由Julien Mairal、Francis Bach和Jean Ponce合著的一本专著，收录于《计算机图形与视觉》系列的"Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision"第8卷第2-3期。该书旨在为视觉识别和图像处理提供一个自成体系的稀疏建模视角。在信号处理领域，稀疏编码的核心概念是将数据表示为少数几个基元素（字典）的线性组合，这种方法已经在神经科学、生物信息学和计算机视觉等多个学科中得到了广泛应用。 作者们特别关注的是，如何通过学习和适应数据来构建字典，这种策略能够产生紧凑且有效的表示形式，在各种场景中取得了显著的成功。在图像和视觉处理中，稀疏模型的优势在于它能够有效地提取和利用图像中的关键特征，如边缘、纹理和形状，从而提高图像分类、对象识别、图像压缩和去噪等任务的性能。 本书共涵盖了85-283页的内容，从基础理论到实际应用，深入探讨了稀疏编码方法的数学原理，包括稀疏优化算法（如LASSO、Elastic Net和非负矩阵分解），以及它们在特征选择、降维和深度学习中的应用。此外，还讨论了如何设计适应性强的字典学习算法，如K-SVD、Overcomplete Dictionary Learning和Dictionary Learning from Examples等，这些方法对于处理复杂视觉数据至关重要。 为了确保版权，读者应该遵循出版商的引用规则，当引用本书时应提及作者和出版信息。本书不仅提供了丰富的理论框架，还提供了实用的代码示例和案例研究，使得研究人员和工程师能够更好地理解和应用稀疏模型技术于实际的图像和视觉处理项目中。 这是一本深入浅出的指南，对于想要深入了解稀疏模型在图像和视觉处理领域的读者来说，无论是初学者还是资深专家，都具有很高的参考价值和实用性。通过阅读这本书，读者可以掌握从理论到实践的关键技能，推动他们在图像处理领域取得突破性的进展。