自然图像统计：模型与环境参数估计的深度探讨

"《自然图像统计》是一本兼具入门教材与研究专著的书籍，专注于探讨自然图像的统计结构。自然图像，简单来说，就是我们日常生活环境中常见的照片。本书通过一系列统计模型来描述这些图像的特性，模型参数则是基于实际图片样本进行估计的。这本书旨在为计算机成像与视觉领域的专业人士提供深入的理解，它涵盖了这个跨学科领域中最前沿的教学内容和高级研究。 系列编辑包括Max Viergever（乌得勒支大学，荷兰）、Gunilla Fors（斯德哥尔摩大学图像分析中心，瑞典）等国际知名学者，他们共同确保了该书在内容上的深度和广度。系列主题分为四个主要类别：1) 图像系统和图像处理，2) 计算机视觉和图像理解，3) 可视化，以及4) 图像技术的应用。该系列只考虑那些具有独特主题且每个章节都能独立且充实地服务于特定目的的多作者著作或专题研究。 《自然图像统计》作为该系列的一部分，将引领读者探索自然图像中的统计规律，例如像素间的空间相关性、纹理特征、颜色分布等。它可能涉及诸如低级视觉感知、高级图像分析算法、深度学习在图像识别中的应用、以及如何利用统计方法来优化图像压缩和重建等问题。此外，书中还将讨论如何通过统计模型来解释人类视觉系统的功能，并为未来的图像处理和计算机视觉技术发展提供理论基础。 《自然图像统计》是一本不可或缺的参考书，对于那些希望深入了解自然图像数据背后统计原理、提升图像处理技能或者进行相关研究的学者和工程师来说，它不仅提供了实用的工具，还展示了这一领域的前沿研究动态。通过阅读和研究这本书，读者可以掌握关键的统计方法和技术，为他们在计算机视觉和相关领域的工作奠定坚实的基础。"