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了較系統的研究和介紹。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。
具体描述
好的，以下是一部关于“现代材料科学中的计算模拟与实验技术”的图书简介，其内容与您提到的“图像处理并行算法与应用”完全无关。 --- 现代材料科学中的计算模拟与实验技术 图书简介 本书系统而深入地探讨了当代材料科学研究中，计算模拟方法与先进实验技术如何相互促进、共同驱动材料设计、性能预测与结构解析的学科前沿。面对新材料的快速迭代需求，传统依赖经验的研发模式已难以为继。本书旨在为材料工程师、物理学家、化学家以及高年级本科生和研究生提供一个全面、实用的知识框架，连接理论计算的精确性与实验观察的真实性。 全书内容覆盖了从原子尺度到宏观尺度的多尺度建模策略，并详细介绍了当前最前沿的同步辐射、中子散射以及高分辨电子显微学等实验表征技术。 第一部分：计算材料学的基石与前沿模型 本部分聚焦于如何利用高性能计算资源对材料体系进行精确的物理与化学模拟。我们首先回顾了计算材料学的基础理论，包括量子力学基础、密度泛函理论（DFT）的最新发展及其在复杂体系中的局限性与修正方法。 第一章：第一性原理计算的深化应用 详细阐述了如何利用高通量计算平台筛选候选材料，特别是在催化剂、能源存储材料（如固态电解质和电池正负极材料）的设计中的应用实例。讨论了如何精确处理电子关联效应（如Hubbard U方法和混合泛函）以准确预测磁性、电子结构和激发态性质。此外，书中还专门开辟章节讨论了机器学习（ML）在加速势能面构建和加速复杂量子化学计算中的集成策略，以期在保证精度的同时，大幅缩短计算时间。 第二章：介观尺度的多尺度耦合方法 材料的宏观性能往往源于介观尺度的微观结构和界面行为。本章重点介绍如何有效地连接不同尺度的模拟。我们详细解析了介观尺度模拟的核心技术，包括相场法（Phase-Field Modeling）在晶粒生长、微观结构演化中的应用，以及Monte Carlo（MC）模拟在扩散和相变过程中的精细刻画。重点讨论了如何构建“自上而下”和“自下而上”的耦合框架，例如如何将DFT计算得到的力场参数植入分子动力学（MD）模拟，并利用MD结果来驱动更宏观的连续介质力学模型。 第三章：缺陷工程与材料损伤模拟 缺陷（如空位、位错、晶界）是决定材料力学、电学和热学性能的关键因素。本章深入探讨了如何利用计算方法精确模拟和量化这些缺陷的影响。内容涵盖了位错动力学模拟、断裂韧性计算的分子动力学方法，以及在材料疲劳和蠕变过程中的应力松弛模型。特别关注了材料在极端环境（如高温、辐照）下的失效机理建模，这对核能和航空航天材料的设计至关重要。 第二部分：先进实验表征技术与数据融合 本部分从实验角度出发，介绍了当前获取材料微观结构和动态行为的最尖端技术，并强调数据处理与模拟结果的互证。 第四章：同步辐射与高能X射线散射技术 同步辐射光源已成为材料科学研究的“瑞士军刀”。本章详细介绍了利用高能X射线进行材料结构分析的最新进展。内容包括：高压/高温原位（In-situ）X射线衍射（XRD）用于探索极端条件下的相稳定性；广角X射线散射（WAXS）对非晶和纳米材料短程有序性的探测；以及X射线吸收谱（XAS/XANES/EXAFS）如何提供元素特异性的局部结构和化学环境信息。对数据反演和吸收谱计算模拟的拟合方法进行了详细的步骤解析。 第五章：中子散射技术与磁性探测 中子作为一种中性粒子，在探测轻元素（如氢、锂）和研究磁性结构方面具有不可替代的优势。本章集中于中子衍射（ND）在确定晶体结构中的应用，特别是其在分辨同素异形体和处理复杂晶体结构时的优势。同时，详细介绍了小角中子散射（SANS）在软物质和多孔材料孔隙结构分析中的应用，以及中子自旋回波（NSE）对超快动力学过程的研究。 第六章：高分辨率电子显微学与谱学联用 电子显微镜（EM）技术在纳米尺度形貌、晶体结构和化学成分分析方面持续进步。本章重点介绍了球差校正透射电子显微镜（STEM）在原子分辨成像中的最新突破，包括高角度环形暗场（HAADF-STEM）的定量分析。更重要的是，详细阐述了先进谱学技术如能量分散X射线谱（EDS）的定量化和电子能量损失谱（EELS）在表征电子态和化学键合方面的应用。强调如何将这些高空间分辨率的实验数据，通过图像处理和模式识别技术，直接反馈至介观尺度模拟的初始条件设定中。 第三部分：数据驱动的材料科学范式转变 本部分探讨如何整合模拟数据和实验数据，构建更智能、更高效的材料研发流程。 第七章：数据管理、挖掘与可视化 随着计算和实验的复杂性增加，产生的数据量呈指数级增长。本章讨论了材料科学数据管理（MSDM）的最佳实践，包括 FAIR 原则的应用。同时，介绍了如何利用数据挖掘技术，从庞大的模拟数据库中提取出关键的结构-性能关系（QSPR/QSAR），并强调了高级三维可视化工具在理解复杂结构（如晶界、位错核心）中的核心作用。 第八章：机器学习在材料性能预测中的集成 本章是连接计算与实验的桥梁。我们详细介绍了如何利用机器学习算法（如神经网络、高斯过程回归）来构建材料属性的代理模型（Surrogate Models）。这些模型可以快速预测未曾计算或实验验证的材料点。书中提供了从特征工程（Feature Engineering）——即如何将原子结构转化为计算机可读的描述符——到模型训练、验证和不确定性量化的完整流程案例，旨在加速材料的“设计-合成-测试”循环。 --- 本书特色： 跨学科整合： 首次将量子计算、介观动力学模拟与同步辐射、中子散射等尖端实验技术置于同一框架下讨论。 强调互操作性： 每一章都致力于阐述计算结果如何指导实验设计，以及实验数据如何校验和修正计算模型。 面向实际应用： 包含大量的案例研究，涵盖了能源、催化、结构材料等领域，具有极强的工程指导意义。 目标读者： 材料物理、化学、工程学、高分子科学等领域的科研人员、博士后、研究生，以及从事先进材料研发的高级工程师。 ---
著者信息
图书目录
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 圖像的退化機制和退化建模
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 基於圖像稀疏表示的正則化方法
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 卷積
2.2.1 一維離散卷積
2.2.2 二維離散卷積
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 卷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 算法導出
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 並行交替方向乘子法及其在復合正則化圖像復原中的應用 /94
5.1 概述
5.2 並行交替方向乘子法
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 算法導出
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/剪切波複合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合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 算法導出
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 與並行線性交替方向乘子法的關係
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/剪切波複合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 主要變量符號表
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 圖像的退化機制和退化建模
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 基於圖像稀疏表示的正則化方法
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 卷積
2.2.1 一維離散卷積
2.2.2 二維離散卷積
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 卷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 算法導出
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 並行交替方向乘子法及其在復合正則化圖像復原中的應用 /94
5.1 概述
5.2 並行交替方向乘子法
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 算法導出
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/剪切波複合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合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 算法導出
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 與並行線性交替方向乘子法的關係
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/剪切波複合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 主要變量符號表
附錄2 主要縮略詞說明
參考文獻
图书序言
- ISBN：9786263321175
- 規格：平裝 / 194頁 / 17 x 23 x 1 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：專業/教科書/政府出版品> 電機資訊類> 資訊
图书试读
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。圖像壓縮感知實現了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，盡可能準確地恢復出原始訊號。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。求解這類反問題所面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：構建合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，都提出了更高要求。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。
本書總結了筆者近些年在圖像復原領域的部分研究工作，重點論述了圖像復原中的響應式正則化參數估計、複合正則化策略和目標函數並行求解等若干問題。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，簡述了圖像退化機制和退化建模方法，詳細論述了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章闡述了卷積、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了圖像退化的病態性根源和影響因素，論證了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面的有效性。第4章研究了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，提出了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。實驗結果表明，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章研究提出了一種求解複合正則化圖像復原問題的並行交替方向乘子法，證明了其收斂性，並建立了其至差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制其他性質，而融合多種圖像先驗模型的複合正則化則導致目標函數難以求解。實驗表明，所提方法為複合正則化圖像復原問題的解決提供了可行途徑，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，研究提出了一種並行原始-對偶分裂方法，證明了其收斂性，給出了其收斂條件，並建立了其o(1/k)收斂速率；證明了該算法對於並行線性交替乘子法的包含性，並將其推廣應用到了帶有Lipschitz連續梯度項的優化問題中。實驗表明，相比於並行交替方向乘子法，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家對書稿修改提出的寶貴、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。圖像壓縮感知實現了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，盡可能準確地恢復出原始訊號。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。求解這類反問題所面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：構建合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，都提出了更高要求。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。
本書總結了筆者近些年在圖像復原領域的部分研究工作，重點論述了圖像復原中的響應式正則化參數估計、複合正則化策略和目標函數並行求解等若干問題。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，簡述了圖像退化機制和退化建模方法，詳細論述了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章闡述了卷積、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了圖像退化的病態性根源和影響因素，論證了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面的有效性。第4章研究了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，提出了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。實驗結果表明，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章研究提出了一種求解複合正則化圖像復原問題的並行交替方向乘子法，證明了其收斂性，並建立了其至差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制其他性質，而融合多種圖像先驗模型的複合正則化則導致目標函數難以求解。實驗表明，所提方法為複合正則化圖像復原問題的解決提供了可行途徑，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，研究提出了一種並行原始-對偶分裂方法，證明了其收斂性，給出了其收斂條件，並建立了其o(1/k)收斂速率；證明了該算法對於並行線性交替乘子法的包含性，並將其推廣應用到了帶有Lipschitz連續梯度項的優化問題中。實驗表明，相比於並行交替方向乘子法，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家對書稿修改提出的寶貴、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》的出版時機非常巧妙，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 負責控制邏輯和序列操作，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，如果它只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，充滿了各種同步鎖、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 卷積操作開始，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，那就更好了。特別是對於那些剛從傳統計算機圖學轉向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了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卷積神經網絡，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了。這本書如果能深入探討如 CUDA 核心編程、OpenCL 的異質計算平台整合，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，做最緊密的結合，而不是空泛地談理論。
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，但能不能落地才是關鍵。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，在面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，而不是僅僅列出公式，那就太棒了。這種從問題到最佳化實現的完整路徑，才是我們需要的。
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。市面上多數的教材，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）在分散式系統中的訊息交換機制。然而，真正讓工程師頭痛的是如何處理跨越數百甚至數千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才是效能的殺手。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 上的表現差異，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了。
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