圖像去噪、去模糊、修補、超分辨率和壓縮感知重建等圖像反問題的求解在工程實踐中有重要的應用價值，也是近些年來圖像處理領域的尖端熱門話題。本書著重對圖像反問題病態性的數值分析和基於算子分裂的圖像反問題求解方法進行瞭較係統的研究和介紹。全書共分6章，內容包括預備知識、圖像反問題病態性數值分析及正則化方法、響應式正則化參數估計和基於算子分裂的圖像反問題並行求解方法等。
本書中的研究方法雖以圖像去噪、去模糊、修補和壓縮感知重建等復原類問題爲例，但也可推廣至圖像分割、高光譜分解、圖像壓縮等圖像處理問題當中。
圖書描述
好的，以下是一部關於“現代材料科學中的計算模擬與實驗技術”的圖書簡介，其內容與您提到的“圖像處理並行算法與應用”完全無關。 --- 現代材料科學中的計算模擬與實驗技術 圖書簡介 本書係統而深入地探討瞭當代材料科學研究中，計算模擬方法與先進實驗技術如何相互促進、共同驅動材料設計、性能預測與結構解析的學科前沿。麵對新材料的快速迭代需求，傳統依賴經驗的研發模式已難以為繼。本書旨在為材料工程師、物理學傢、化學傢以及高年級本科生和研究生提供一個全麵、實用的知識框架，連接理論計算的精確性與實驗觀察的真實性。 全書內容覆蓋瞭從原子尺度到宏觀尺度的多尺度建模策略，並詳細介紹瞭當前最前沿的同步輻射、中子散射以及高分辨電子顯微學等實驗錶徵技術。 第一部分：計算材料學的基石與前沿模型 本部分聚焦於如何利用高性能計算資源對材料體係進行精確的物理與化學模擬。我們首先迴顧瞭計算材料學的基礎理論，包括量子力學基礎、密度泛函理論（DFT）的最新發展及其在復雜體係中的局限性與修正方法。 第一章：第一性原理計算的深化應用 詳細闡述瞭如何利用高通量計算平颱篩選候選材料，特彆是在催化劑、能源存儲材料（如固態電解質和電池正負極材料）的設計中的應用實例。討論瞭如何精確處理電子關聯效應（如Hubbard U方法和混閤泛函）以準確預測磁性、電子結構和激發態性質。此外，書中還專門開闢章節討論瞭機器學習（ML）在加速勢能麵構建和加速復雜量子化學計算中的集成策略，以期在保證精度的同時，大幅縮短計算時間。 第二章：介觀尺度的多尺度耦閤方法 材料的宏觀性能往往源於介觀尺度的微觀結構和界麵行為。本章重點介紹如何有效地連接不同尺度的模擬。我們詳細解析瞭介觀尺度模擬的核心技術，包括相場法（Phase-Field Modeling）在晶粒生長、微觀結構演化中的應用，以及Monte Carlo（MC）模擬在擴散和相變過程中的精細刻畫。重點討論瞭如何構建“自上而下”和“自下而上”的耦閤框架，例如如何將DFT計算得到的力場參數植入分子動力學（MD）模擬，並利用MD結果來驅動更宏觀的連續介質力學模型。 第三章：缺陷工程與材料損傷模擬 缺陷（如空位、位錯、晶界）是決定材料力學、電學和熱學性能的關鍵因素。本章深入探討瞭如何利用計算方法精確模擬和量化這些缺陷的影響。內容涵蓋瞭位錯動力學模擬、斷裂韌性計算的分子動力學方法，以及在材料疲勞和蠕變過程中的應力鬆弛模型。特彆關注瞭材料在極端環境（如高溫、輻照）下的失效機理建模，這對核能和航空航天材料的設計至關重要。 第二部分：先進實驗錶徵技術與數據融閤 本部分從實驗角度齣發，介紹瞭當前獲取材料微觀結構和動態行為的最尖端技術，並強調數據處理與模擬結果的互證。 第四章：同步輻射與高能X射綫散射技術 同步輻射光源已成為材料科學研究的“瑞士軍刀”。本章詳細介紹瞭利用高能X射綫進行材料結構分析的最新進展。內容包括：高壓/高溫原位（In-situ）X射綫衍射（XRD）用於探索極端條件下的相穩定性；廣角X射綫散射（WAXS）對非晶和納米材料短程有序性的探測；以及X射綫吸收譜（XAS/XANES/EXAFS）如何提供元素特異性的局部結構和化學環境信息。對數據反演和吸收譜計算模擬的擬閤方法進行瞭詳細的步驟解析。 第五章：中子散射技術與磁性探測 中子作為一種中性粒子，在探測輕元素（如氫、鋰）和研究磁性結構方麵具有不可替代的優勢。本章集中於中子衍射（ND）在確定晶體結構中的應用，特彆是其在分辨同素異形體和處理復雜晶體結構時的優勢。同時，詳細介紹瞭小角中子散射（SANS）在軟物質和多孔材料孔隙結構分析中的應用，以及中子自鏇迴波（NSE）對超快動力學過程的研究。 第六章：高分辨率電子顯微學與譜學聯用 電子顯微鏡（EM）技術在納米尺度形貌、晶體結構和化學成分分析方麵持續進步。本章重點介紹瞭球差校正透射電子顯微鏡（STEM）在原子分辨成像中的最新突破，包括高角度環形暗場（HAADF-STEM）的定量分析。更重要的是，詳細闡述瞭先進譜學技術如能量分散X射綫譜（EDS）的定量化和電子能量損失譜（EELS）在錶徵電子態和化學鍵閤方麵的應用。強調如何將這些高空間分辨率的實驗數據，通過圖像處理和模式識彆技術，直接反饋至介觀尺度模擬的初始條件設定中。 第三部分：數據驅動的材料科學範式轉變 本部分探討如何整閤模擬數據和實驗數據，構建更智能、更高效的材料研發流程。 第七章：數據管理、挖掘與可視化 隨著計算和實驗的復雜性增加，産生的數據量呈指數級增長。本章討論瞭材料科學數據管理（MSDM）的最佳實踐，包括 FAIR 原則的應用。同時，介紹瞭如何利用數據挖掘技術，從龐大的模擬數據庫中提取齣關鍵的結構-性能關係（QSPR/QSAR），並強調瞭高級三維可視化工具在理解復雜結構（如晶界、位錯核心）中的核心作用。 第八章：機器學習在材料性能預測中的集成 本章是連接計算與實驗的橋梁。我們詳細介紹瞭如何利用機器學習算法（如神經網絡、高斯過程迴歸）來構建材料屬性的代理模型（Surrogate Models）。這些模型可以快速預測未曾計算或實驗驗證的材料點。書中提供瞭從特徵工程（Feature Engineering）——即如何將原子結構轉化為計算機可讀的描述符——到模型訓練、驗證和不確定性量化的完整流程案例，旨在加速材料的“設計-閤成-測試”循環。 --- 本書特色： 跨學科整閤： 首次將量子計算、介觀動力學模擬與同步輻射、中子散射等尖端實驗技術置於同一框架下討論。 強調互操作性： 每一章都緻力於闡述計算結果如何指導實驗設計，以及實驗數據如何校驗和修正計算模型。 麵嚮實際應用： 包含大量的案例研究，涵蓋瞭能源、催化、結構材料等領域，具有極強的工程指導意義。 目標讀者： 材料物理、化學、工程學、高分子科學等領域的科研人員、博士後、研究生，以及從事先進材料研發的高級工程師。 ---
著者信息
圖書目錄
第1章 緒論
1.1 圖像復原的意義
1.2 圖像復原正則化方法
1.2.1 圖像的退化機製和退化建模
1.2.2 基於變分偏微分方程的正則化方法
1.2.3 基於小波框架理論的正則化方法
1.2.4 基於圖像稀疏錶示的正則化方法
1.2.5 基於隨機場的正則化方法
1.3 圖像復原非線性迭代算法
1.3.1 傳統方法
1.3.2 算子分裂方法
1.3.3 分裂算法的收斂性分析
1.3.4 正則化參數的自適應估計
第2章 數學基礎
2.1 概述
2.2 捲積
2.2.1 一維離散捲積
2.2.2 二維離散捲積
2.3 Fourier變換和離散Fourier變換
2.4 Hilbert空間中的不動點理論和方法
2.4.1 Hilbert空間
2.4.2 非擴張算子與不動點迭代
2.4.3 極大單調算子
2.4.4 l1球投影問題的求解
第3章 圖像復原的病態性及保持圖像細節的正則化
3.1 概述
3.2 典型的圖像模糊類型
3.3 圖像去模糊的病態性
3.3.1 捲積方程的離散化和模糊矩陣的病態性分析 /45
3.3.2 基於逆濾波的圖像復原
3.4 Tikhonov圖像正則化
3.4.1 Tikhonov正則化思想
3.4.2 Wiener濾波
3.4.3 約束最小二乘濾波
3.5 保持圖像細節的正則化
3.5.1 廣義全變差正則化模型
3.5.2 剪切波正則化模型
3.6 圖像質量評價
第4章 TV正則化圖像復原中的快速自適應參數估計
4.1 概述
4.2 TV圖像復原中的參數自適應估計方法概述
4.3 基於ADMM和偏差原理的快速自適應參數估計
4.3.1 TV正則化問題的增廣Lagrange模型
4.3.2 算法導齣
4.3.3 收斂性分析
4.3.4 參數設置
4.4 快速自適應參數估計算法的推廣
4.4.1 等價的分裂Bregman算法
4.4.2 帶有快速自適應參數估計的區間約束TV圖像復原
4.5 實驗結果
4.5.1 實驗1——自適應正則化參數估計的意義
4.5.2 實驗2——與其他自適應算法的比較
4.5.3 實驗3——去噪實驗比較
第5章 並行交替方嚮乘子法及其在復閤正則化圖像復原中的應用 /94
5.1 概述
5.2 並行交替方嚮乘子法
5.2.1 正則化圖像復原目標函數的一般性描述
5.2.2 增廣Lagrange函數與鞍點條件
5.2.3 算法導齣
5.3 收斂性分析
5.3.1 收斂性證明
5.3.2 收斂速率分析
5.4 PADMM在廣義全變差/剪切波複閤正則化圖像復原中的應用
5.5 實驗結果
5.5.1 灰度圖像去模糊實驗
5.5.2 RGB圖像去模糊實驗
5.5.3 MRI重建實驗
第6章 並行原始-對偶分裂方法及其在復閤正則化圖像復原中的應用
6.1 概述
6.2 並行原始-對偶分裂方法
6.2.1 可臨近分裂的圖像復原目標函數的一般性描述 /125
6.2.2 目標函數最優化的變分條件
6.2.3 算法導齣
6.3 收斂性分析
6.3.1 收斂性證明
6.3.2 收斂速率分析
6.4 關於原始-對偶分裂方法的進一步討論與推廣
6.4.1 與並行線性交替方嚮乘子法的關係
6.4.2 並行原始-對偶分裂方法的進一步推廣
6.5 PPDS在廣義全變差/剪切波複閤正則化圖像復原中的應用
6.6 實驗結果
6.6.1 圖像去模糊實驗
6.6.2 圖像修補實驗
6.6.3 圖像壓縮感知實驗
6.6.4 像素區間約束有效性實驗
附錄
附錄1 主要變量符號錶
附錄2 主要縮略詞說明
參考文獻
1.1 圖像復原的意義
1.2 圖像復原正則化方法
1.2.1 圖像的退化機製和退化建模
1.2.2 基於變分偏微分方程的正則化方法
1.2.3 基於小波框架理論的正則化方法
1.2.4 基於圖像稀疏錶示的正則化方法
1.2.5 基於隨機場的正則化方法
1.3 圖像復原非線性迭代算法
1.3.1 傳統方法
1.3.2 算子分裂方法
1.3.3 分裂算法的收斂性分析
1.3.4 正則化參數的自適應估計
第2章 數學基礎
2.1 概述
2.2 捲積
2.2.1 一維離散捲積
2.2.2 二維離散捲積
2.3 Fourier變換和離散Fourier變換
2.4 Hilbert空間中的不動點理論和方法
2.4.1 Hilbert空間
2.4.2 非擴張算子與不動點迭代
2.4.3 極大單調算子
2.4.4 l1球投影問題的求解
第3章 圖像復原的病態性及保持圖像細節的正則化
3.1 概述
3.2 典型的圖像模糊類型
3.3 圖像去模糊的病態性
3.3.1 捲積方程的離散化和模糊矩陣的病態性分析 /45
3.3.2 基於逆濾波的圖像復原
3.4 Tikhonov圖像正則化
3.4.1 Tikhonov正則化思想
3.4.2 Wiener濾波
3.4.3 約束最小二乘濾波
3.5 保持圖像細節的正則化
3.5.1 廣義全變差正則化模型
3.5.2 剪切波正則化模型
3.6 圖像質量評價
第4章 TV正則化圖像復原中的快速自適應參數估計
4.1 概述
4.2 TV圖像復原中的參數自適應估計方法概述
4.3 基於ADMM和偏差原理的快速自適應參數估計
4.3.1 TV正則化問題的增廣Lagrange模型
4.3.2 算法導齣
4.3.3 收斂性分析
4.3.4 參數設置
4.4 快速自適應參數估計算法的推廣
4.4.1 等價的分裂Bregman算法
4.4.2 帶有快速自適應參數估計的區間約束TV圖像復原
4.5 實驗結果
4.5.1 實驗1——自適應正則化參數估計的意義
4.5.2 實驗2——與其他自適應算法的比較
4.5.3 實驗3——去噪實驗比較
第5章 並行交替方嚮乘子法及其在復閤正則化圖像復原中的應用 /94
5.1 概述
5.2 並行交替方嚮乘子法
5.2.1 正則化圖像復原目標函數的一般性描述
5.2.2 增廣Lagrange函數與鞍點條件
5.2.3 算法導齣
5.3 收斂性分析
5.3.1 收斂性證明
5.3.2 收斂速率分析
5.4 PADMM在廣義全變差/剪切波複閤正則化圖像復原中的應用
5.5 實驗結果
5.5.1 灰度圖像去模糊實驗
5.5.2 RGB圖像去模糊實驗
5.5.3 MRI重建實驗
第6章 並行原始-對偶分裂方法及其在復閤正則化圖像復原中的應用
6.1 概述
6.2 並行原始-對偶分裂方法
6.2.1 可臨近分裂的圖像復原目標函數的一般性描述 /125
6.2.2 目標函數最優化的變分條件
6.2.3 算法導齣
6.3 收斂性分析
6.3.1 收斂性證明
6.3.2 收斂速率分析
6.4 關於原始-對偶分裂方法的進一步討論與推廣
6.4.1 與並行線性交替方嚮乘子法的關係
6.4.2 並行原始-對偶分裂方法的進一步推廣
6.5 PPDS在廣義全變差/剪切波複閤正則化圖像復原中的應用
6.6 實驗結果
6.6.1 圖像去模糊實驗
6.6.2 圖像修補實驗
6.6.3 圖像壓縮感知實驗
6.6.4 像素區間約束有效性實驗
附錄
附錄1 主要變量符號錶
附錄2 主要縮略詞說明
參考文獻
圖書序言
- ISBN：9786263321175
- 規格：平裝 / 194頁 / 17 x 23 x 1 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：專業/教科書/政府齣版品> 電機資訊類> 資訊
圖書試讀
序
由於設備、環境和人為因素的影響，圖像在採集、轉化和傳輸的過程中會不可避免地産生退化現象，而顯著的圖像退化會嚴重影響圖像的後續應用。要改善圖像品質，就需要對退化圖像進行復原。圖像壓縮感知實現瞭圖像低速採樣和壓縮過程的同步進行，在特定條件下，由採樣數據可以精確重建原始圖像。若將退化圖像或壓縮採樣數據的獲取視為正問題，則圖像復原問題，如圖像去噪、去模糊、修補、超解析度和壓縮感知重建等，同屬一類圖像反問題，即它們均需從已退化的結果或是不完全的觀測中，盡可能準確地恢復齣原始訊號。該類問題既有重要的理論研究價值，又有廣泛的工程應用背景。求解這類反問題所麵臨的最大挑戰是退化過程的高度病態性——其逆運算對噪聲高度敏感，甚至逆運算並不存在。
成功進行圖像復原的關鍵在於：構建閤理反映圖像先驗資訊的正則化模型，並設計準確、簡潔、快速的模型求解算法。近些年訊號處理領域興起的算子分裂方法，可以將一個非光滑圖像復原優化問題分解為多個易於求解的子問題加以解決。與此同時，圖像大數據時代的到來，對圖像復原的品質和效率，都提齣瞭更高要求。發展一類自動化程度高、適用於大規模分布式計算的並行算子分裂方法，成為大數據時代圖像復原領域亟待解決的基礎問題。
本書總結瞭筆者近些年在圖像復原領域的部分研究工作，重點論述瞭圖像復原中的響應式正則化參數估計、複閤正則化策略和目標函數並行求解等若乾問題。書中所研究方法雖以圖像去噪、去模糊、修補和壓縮感知重建等復原類問題為例，但也可方便地推廣至圖像分割、高光譜分解、圖像壓縮等圖像處理問題當中。
全書共分為6章，其主要內容可概括如下。
第1章為緒論，簡述瞭圖像退化機製和退化建模方法，詳細論述瞭用於圖像復原的正則化方法和非線性目標函數求解算法的研究現狀和發展趨勢。第2章闡述瞭捲積、離散Fourier變換、Hilbert空間中的不動點理論等基礎理論。第3章以圖像去模糊為例，從特徵值分析和圖像逆濾波的角度揭示瞭圖像退化的病態性根源和影響因素，論證瞭圖像復原正則化的必要性，以及廣義全變差和剪切波正則化在保持圖像細節方麵的有效性。第4章研究瞭圖像復原目標函數中平衡先驗正則項和觀測數據保真項的正則化參數的響應式估計問題，提齣瞭一種可同時估計正則化參數和復原圖像的快速算法，正則化參數的響應式估計是圖像復原自動實現的重要基礎。實驗結果錶明，相比於已有的一些著名算法，所提算法結構簡潔，參數估計更準確，收斂速率更快。第5章研究提齣瞭一種求解複閤正則化圖像復原問題的並行交替方嚮乘子法，證明瞭其收斂性，並建立瞭其至差O(1/k)收斂速率。單一類型的正則化易使圖像復原結果偏重某一性質而抑製其他性質，而融閤多種圖像先驗模型的複閤正則化則導緻目標函數難以求解。實驗錶明，所提方法為複閤正則化圖像復原問題的解決提供瞭可行途徑，且其適用於分布式計算。作為反問題的圖像復原算法大多涉及算子求逆問題，在處理多通道（如多光譜）圖像時，其執行效率較低，會顯著影響算法的計算效率。第6章針對圖像復原方法中算子求逆環節的消除問題，研究提齣瞭一種並行原始-對偶分裂方法，證明瞭其收斂性，給齣瞭其收斂條件，並建立瞭其o(1/k)收斂速率；證明瞭該算法對於並行線性交替乘子法的包含性，並將其推廣應用到瞭帶有Lipschitz連續梯度項的優化問題中。實驗錶明，相比於並行交替方嚮乘子法，該方法在附加收斂條件下，單步執行效率更高，更適用於多通道圖像的處理。
筆者感謝相關審稿專傢對書稿修改提齣的寶貴、中肯的建議。限於筆者水平，書中不足之處在所難免，敬請讀者批評指正。
由於設備、環境和人為因素的影響，圖像在採集、轉化和傳輸的過程中會不可避免地産生退化現象，而顯著的圖像退化會嚴重影響圖像的後續應用。要改善圖像品質，就需要對退化圖像進行復原。圖像壓縮感知實現瞭圖像低速採樣和壓縮過程的同步進行，在特定條件下，由採樣數據可以精確重建原始圖像。若將退化圖像或壓縮採樣數據的獲取視為正問題，則圖像復原問題，如圖像去噪、去模糊、修補、超解析度和壓縮感知重建等，同屬一類圖像反問題，即它們均需從已退化的結果或是不完全的觀測中，盡可能準確地恢復齣原始訊號。該類問題既有重要的理論研究價值，又有廣泛的工程應用背景。求解這類反問題所麵臨的最大挑戰是退化過程的高度病態性——其逆運算對噪聲高度敏感，甚至逆運算並不存在。
成功進行圖像復原的關鍵在於：構建閤理反映圖像先驗資訊的正則化模型，並設計準確、簡潔、快速的模型求解算法。近些年訊號處理領域興起的算子分裂方法，可以將一個非光滑圖像復原優化問題分解為多個易於求解的子問題加以解決。與此同時，圖像大數據時代的到來，對圖像復原的品質和效率，都提齣瞭更高要求。發展一類自動化程度高、適用於大規模分布式計算的並行算子分裂方法，成為大數據時代圖像復原領域亟待解決的基礎問題。
本書總結瞭筆者近些年在圖像復原領域的部分研究工作，重點論述瞭圖像復原中的響應式正則化參數估計、複閤正則化策略和目標函數並行求解等若乾問題。書中所研究方法雖以圖像去噪、去模糊、修補和壓縮感知重建等復原類問題為例，但也可方便地推廣至圖像分割、高光譜分解、圖像壓縮等圖像處理問題當中。
全書共分為6章，其主要內容可概括如下。
第1章為緒論，簡述瞭圖像退化機製和退化建模方法，詳細論述瞭用於圖像復原的正則化方法和非線性目標函數求解算法的研究現狀和發展趨勢。第2章闡述瞭捲積、離散Fourier變換、Hilbert空間中的不動點理論等基礎理論。第3章以圖像去模糊為例，從特徵值分析和圖像逆濾波的角度揭示瞭圖像退化的病態性根源和影響因素，論證瞭圖像復原正則化的必要性，以及廣義全變差和剪切波正則化在保持圖像細節方麵的有效性。第4章研究瞭圖像復原目標函數中平衡先驗正則項和觀測數據保真項的正則化參數的響應式估計問題，提齣瞭一種可同時估計正則化參數和復原圖像的快速算法，正則化參數的響應式估計是圖像復原自動實現的重要基礎。實驗結果錶明，相比於已有的一些著名算法，所提算法結構簡潔，參數估計更準確，收斂速率更快。第5章研究提齣瞭一種求解複閤正則化圖像復原問題的並行交替方嚮乘子法，證明瞭其收斂性，並建立瞭其至差O(1/k)收斂速率。單一類型的正則化易使圖像復原結果偏重某一性質而抑製其他性質，而融閤多種圖像先驗模型的複閤正則化則導緻目標函數難以求解。實驗錶明，所提方法為複閤正則化圖像復原問題的解決提供瞭可行途徑，且其適用於分布式計算。作為反問題的圖像復原算法大多涉及算子求逆問題，在處理多通道（如多光譜）圖像時，其執行效率較低，會顯著影響算法的計算效率。第6章針對圖像復原方法中算子求逆環節的消除問題，研究提齣瞭一種並行原始-對偶分裂方法，證明瞭其收斂性，給齣瞭其收斂條件，並建立瞭其o(1/k)收斂速率；證明瞭該算法對於並行線性交替乘子法的包含性，並將其推廣應用到瞭帶有Lipschitz連續梯度項的優化問題中。實驗錶明，相比於並行交替方嚮乘子法，該方法在附加收斂條件下，單步執行效率更高，更適用於多通道圖像的處理。
筆者感謝相關審稿專傢對書稿修改提齣的寶貴、中肯的建議。限於筆者水平，書中不足之處在所難免，敬請讀者批評指正。
用户评价
评分
從學術角度來看，這本《圖像處理並行算法與應用》的齣版時機非常巧妙，正好趕上 AI 算力爆炸的時代。不過，我會好奇它對「異質計算」的深度剖析。現在的趨勢已不再是單純地堆疊 CPU 核心，而是如何有效協調 CPU、GPU、FPGA 甚至 ASIC 之間的任務分配。例如，CPU 負責控製邏輯和序列操作，而 GPU 則處理大規模並行的像素運算。如果書中能詳細闡述如何設計一個統一的編程模型（或許是基於 OpenMP 或 SYCL 這樣的抽象層），讓開發者不必為每種硬體重寫底層代碼，就能實現性能最大化，那這本書的含金量就會大幅提升。否則，如果它隻是將不同架構的優化策略分開闡述，那其實跟好幾年前的技術文獻區分不大。
评分拿到書的那一刻，我主要關注的是它對「應用」這部分的著墨程度。畢竟，理論很美，但能不能落地纔是關鍵。我們都知道圖像處理的範疇極廣，從基礎的濾波、邊緣檢測到進階的特徵提取、立體視覺配對，每一步驟的平行化策略都可能截然不同。我個人比較關注非監督式學習中，用於特徵空間降維（如 PCA 或 t-SNE 的平行版本）的演算法，因為這類計算密集型的步驟，在麵對百萬級別的數據點時，若不能有效利用平行架構，光是訓練或計算預處理就要耗費數天時間。如果這本書能聚焦於解釋如何將這些高維度的矩陣運算高效地映射到特定的硬體單元上，而不是僅僅列齣公式，那就太棒瞭。這種從問題到最佳化實現的完整路徑，纔是我們需要的。
评分最近幫實驗室採購新教材，看到這本《圖像處理並行算法與應用》，直覺上覺得它或許能填補我們現有教材在「實作」與「性能優化」之間的斷層。市麵上多數的教材，即便講到平行化，往往停留在概念解釋，像是 MapReduce 的基本思想在圖像網格上的應用，或是簡單的 MPI（Message Passing Interface）在分散式係統中的訊息交換機製。然而，真正讓工程師頭痛的是如何處理跨越數百甚至數韆個核心的同步與負載平衡問題，尤其是在處理超大型圖像集（如衛星遙測圖）時，記憶體的存取延遲和快取未命中率纔是效能的殺手。如果這本書能夠提供具體的性能基準測試數據（Benchmarking Results），比較不同平行模型在特定 GPU 或多核 CPU 上的錶現差異，甚至探討異步處理（Asynchronous Processing）的複雜性管理，那它對高階研究生的價值就不可估量瞭。
评分坦白說，對於很多初學者來說，「並行算法」聽起來就像是門高不可攀的絕學，充滿瞭各種同步鎖、死結、競態條件的噩夢。我希望這本《圖像處理並行算法與應用》能夠用一種非常直觀且教學友善的方式來切入。也許可以從一個簡單的 2D 捲積操作開始，逐步展示從串行到共享記憶體多執行緒（Thread-level Parallelism），再到分散式記憶體模型的演變過程。如果書中能提供大量的程式碼範例，並且這些範例都是可實際編譯、可驗證的，那就更好瞭。特別是對於那些剛從傳統計算機圖學轉嚮高性能計算領域的學生而言，建立起對「平行思維」的直覺至關重要，而不是一味地灌輸艱澀的理論證明。
评分這本《圖像處理並行算法與應用》光是書名就讓人眼睛一亮，對於我們這些在業界摸爬滾打，天天跟影像數據搏鬥的工程師來說，簡直是久旱逢甘霖。不過，說實在的，我手邊的參考書櫃裡已經堆瞭不少關於影像處理的經典大部頭，從基礎的傅立葉變換到複雜的捲積神經網絡，內容都相當紮實。我尤其對那些探討不同硬體架構下如何最佳化運算效率的書籍特別有興趣，畢竟在追求即時渲染和高解析度分析的今天，傳統的串行處理模式早就無法滿足需求瞭。這本書如果能深入探討如 CUDA 核心編程、OpenCL 的異質計算平颱整閤，並且提供實際的案例分析，例如在醫療影像的 3D 重建或是自動駕駛環境感測器數據流處理上的應用，那絕對是物超所值。我期待它能提供一套清晰的脈絡，將理論的數學模型與實際的平行化策略，如任務分解、數據分割的藝術，做最緊密的結閤，而不是空泛地談理論。
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