Phase-Shifting Haar Wavelets for Image-Based Rendering Applications. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Alnasser, Mais

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页数:142

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价格:0

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isbn号码:9781243563859

丛书系列:

图书标签:

• 小波
• Image-Based Rendering
• Haar Wavelets
• Phase-Shifting
• Computer Graphics
• Image Processing
• Wavelet Transform
• Rendering Techniques
• Digital Images
• Computer Vision
• Signal Processing

好的，这是一份关于《Phase-Shifting Haar Wavelets for Image-Based Rendering Applications》的详细图书简介，内容涵盖了该领域的核心概念、技术细节、应用前景以及对读者的价值，力求详实且自然： 图书简介：《Phase-Shifting Haar Wavelets for Image-Based Rendering Applications》 深入探索图像重建与渲染的前沿技术 本书《Phase-Shifting Haar Wavelets for Image-Based Rendering Applications》系统地、深入地探讨了如何利用相移式哈尔小波（Phase-Shifting Haar Wavelets, PSHW）这一先进的数学工具，来解决计算机图形学、特别是基于图像的渲染（Image-Based Rendering, IBR）领域中的核心挑战。本书不仅仅是对小波理论的介绍，更是一本专注于将理论模型转化为高性能、高保真渲染实践的指南。 我们生活在一个被视觉信息主导的时代，无论是电影制作、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）还是高级科学可视化，对真实感和实时性渲染的需求从未如此迫切。图像是采集真实世界光照和几何信息的最佳载体，然而，如何高效地存储、压缩、插值这些庞大的图像数据，并在新的视角下进行精确的重建和渲染，一直是制约 IBR 性能的关键瓶颈。本书正是瞄准这一痛点，提出了 PSHW 框架作为一种革命性的解决方案。 第一部分：理论基础与技术基石 本书首先为读者奠定了坚实的数学和信号处理基础。我们将详细回顾经典的哈尔小波（Haar Wavelets）及其局限性，特别是它们在处理信号中的不连续性或边缘信息时产生的振铃效应（Ringing Artifacts）。 随后，本书的核心——相移式哈尔小波（PSHW）的构建过程被详尽阐述。相移操作的引入，是使得原本仅限于分析信号的哈尔基函数，能够更好地适应于描述空间变化的渲染场景。我们将深入分析 PSHW 的构造原理，包括其如何通过引入适当的相位偏移来优化基函数的对称性和平滑度，从而在保持高频细节捕捉能力的同时，显著降低重构误差和提升视觉质量。读者将了解到，这种优化如何直接转化为更紧凑的系数表示和更快的计算速度。 此外，本书将详细介绍小波变换在二维图像数据上的应用，包括多分辨率分析（Multi-Resolution Analysis, MRA）如何应用于光场数据（Light Fields）和全息图的分解。这部分内容强调了 PSHW 在不同尺度上对场景几何和辐射信息进行分离和编码的能力。 第二部分：PSHW 在图像渲染中的核心应用 本书的价值核心在于其对 PSHW 在 IBR 领域的具体应用进行了开创性的探讨和实现指导。 1. 高效的光场数据压缩与插值 光场（Light Field）技术是 IBR 中实现自由视点渲染（Free-Viewpoint Rendering）的关键技术之一。光场数据是四维的（两个视角维度，两个空间维度），其数据量极其庞大。 本书展示了如何利用 PSHW 对光场数据进行高效的稀疏化和压缩。通过在小波域中对光场数据进行分解，大部分能量被集中在少数的低频系数中。读者将学习到如何设计定制化的阈值化（Thresholding）策略，以最小的损失去除冗余的高频系数，从而实现比传统 JPEG 或小波压缩更高的压缩比。更重要的是，我们讨论了在反向重构（Inverse Reconstruction）过程中，PSHW 序列如何提供比线性插值或样条插值更精确的视图合成结果，尤其是在处理视差（Disparity）和遮挡（Occlusion）边界时表现出优越的性能。 2. 实时渲染中的细节增强与抗锯齿 在需要实时交互的 VR/AR 环境中，渲染管线必须高效。本书提出了一种基于 PSHW 的局部细节增强方法。通过分析不同分辨率层级的 PSHW 系数，系统能够快速识别出需要增强的边缘和纹理细节，并将其高效地映射到渲染模型中，避免了昂贵的全场纹理采样。 同时，我们探讨了 PSHW 在抗锯齿（Anti-Aliasing）处理中的潜力。小波基函数的局部特性使其成为处理采样点之间过渡的理想工具，为构建次像素级别的几何和辐射信息提供了新的途径，从而在不牺牲渲染速度的前提下，显著提高图像的视觉平滑度。 3. 基于几何的渲染增强 对于依赖于几何信息的 IBR 技术（如点云渲染或网格渲染），纹理的准确映射至关重要。本书介绍了一种将 PSHW 编码的纹理信息，与场景的深度图（Depth Map）或法线图（Normal Map）进行联合分析的方法。通过小波域的特征匹配，可以更稳健地处理投影畸变和视角变化，确保纹理的准确对齐，尤其是在稀疏采样点云场景中，PSHW 能够自然地进行合理的细节填充。 第三部分：实践、挑战与展望 本书的最后一部分关注于将 PSHW 技术投入实际应用的工程考量。我们详细讨论了实现高效 PSHW 算法所需的计算结构，包括如何利用 GPU 并行计算框架（如 CUDA）来加速小波的离散变换和逆变换过程。 实践挑战部分涵盖了 PSHW 在处理非均匀采样数据（如实际采集的光场数据中存在的无效像素或噪声）时的鲁棒性问题，并提供了相应的滤波和正则化技术。 展望未来，本书探讨了 PSHW 框架与新兴的神经渲染技术（Neural Rendering）的潜在融合点。小波的稀疏特性可能与神经网络的隐式表示相结合，用于构建更高效、更易于编辑的场景表示。 读者对象 本书面向计算机图形学研究人员、博士生、资深软件工程师，以及对高级信号处理在视觉计算中应用感兴趣的专业人士。阅读本书需要具备扎实的线性代数、傅里叶分析和基础计算机图形学知识。通过详实的数学推导、清晰的算法描述和丰富的应用案例，本书旨在成为将相移式哈尔小波应用于高保真、高性能图像渲染领域的权威参考资料。

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