图像与视频处理手册（上册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:博维克

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2006-3

价格:79.00元

装帧:

isbn号码:9787121023019

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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《现代影像技术深度解析》 内容概要： 本书是一部系统阐述现代影像技术原理、核心算法及应用实践的专业参考书。聚焦于数字图像与视频信号的采集、编码、传输、存储、增强、分析、识别及合成等关键环节，旨在为相关领域的科研人员、工程师、高级技术爱好者提供一个全面而深入的学习平台。本书力求剥离浮于表面的概念，深入剖析各项技术背后的数学模型、算法逻辑和工程实现细节，揭示影像处理的科学奥秘。 第一部分：数字影像基础与采集 本部分将从最基础的数字影像概念入手，逐步深入到影像采集的各个方面。 数字影像的本质： 详细介绍像素、分辨率、色彩空间（RGB, YUV, HSV等）的定义、转换关系及其在不同应用中的考量。讲解图像的采样与量化过程，探讨奈奎斯特-香农采样定理在数字影像中的意义，以及量化误差的产生与控制。 传感器与相机原理： 深入剖析CCD和CMOS传感器的结构、工作原理、光电转换过程，以及影响成像质量的关键参数（如感光度、噪声、动态范围、帧率）。介绍数码相机的成像链，包括镜头的光学特性、图像信号处理器（ISP）的功能，以及RAW格式数据的意义。 视频信号的生成与格式： 阐述模拟视频信号向数字视频信号的演进过程，介绍隔行扫描与逐行扫描的区别与发展。详细讲解数字视频信号的构成，包括像素数据、时钟信号、同步信号等。介绍主流视频接口标准（如HDMI, SDI）的演进及其技术特点。 第二部分：图像与视频编码压缩 本部分将重点探讨如何高效地存储和传输图像与视频数据，深入讲解各种编码压缩技术。 数据冗余与信息论基础： 从信息论的角度出发，解释图像和视频数据中存在的空间冗余、时间冗余、统计冗余和感知冗余，为后续的压缩算法提供理论基础。 无损与有损压缩原理： 详细介绍哈夫曼编码、算术编码等无损压缩方法，以及它们在影像压缩中的应用。重点讲解JPEG、PNG等图像格式的有损压缩原理，包括离散余弦变换（DCT）、量化、熵编码等步骤。 视频编码标准深度解析： 全面讲解H.264 (AVC)、H.265 (HEVC) 等主流视频编码标准的内部结构和核心技术。深入剖析帧内预测、帧间预测（运动估计与运动补偿）、残差编码、变换编码、量化和熵编码等关键模块的工作机制，以及它们如何协同工作以达到高压缩效率。 实际应用与码流分析： 结合实际应用场景，介绍不同编码标准的性能对比、适用范围。讲解视频码流的结构，以及如何通过码流分析工具理解编码决策。 第三部分：图像增强与复原 本部分将聚焦于如何改善图像的视觉质量，以及如何从退化的图像中恢复原始信息。 点运算与空间域增强： 讲解灰度变换（线性变换、对数变换、伽马变换）、直方图均衡化及其在调整图像对比度和亮度中的作用。介绍图像平滑（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）与锐化（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Unsharp Masking）的基本原理和实现。 频率域增强： 深入讲解傅里叶变换在图像处理中的应用。介绍低通滤波、高通滤波、同态滤波等频率域增强技术，以及它们如何用于去除噪声或增强边缘。 图像复原： 详细阐述退化模型（如模糊、噪声）的建立。讲解逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等经典复原算法的原理、优缺点及适用性。介绍盲去模糊技术（Blind Deconvolution）的挑战与研究进展。 彩色图像增强： 讨论彩色图像的增强技术，包括不同色彩空间下的增强方法，以及如何处理色彩失真。 第四部分：图像与视频分析基础 本部分将为理解更高级的影像分析技术打下坚实基础，侧重于特征提取与分割。 边缘检测与特征提取： 详细介绍Canny边缘检测算法的流程和数学原理。讲解角点检测（Harris角点）、Blobs检测等特征点提取方法。介绍SIFT、SURF等局部特征描述符的原理和在目标识别中的作用。 图像分割技术： 讲解阈值分割（全局阈值、局部阈值、Otsu方法）、区域生长法、Watershed算法等经典图像分割方法。介绍基于图论的分割方法，如图割（Graph Cut）。 运动分析与目标跟踪： 阐述光流法的原理（Lucas-Kanade法），以及它在连续帧之间估计像素运动的应用。介绍基于块匹配的运动估计方法。讲解卡尔曼滤波、粒子滤波等在单目标跟踪中的应用。 视频分析入门： 介绍视频背景建模与前景提取的基本思路。讲解帧差法、背景减除法等简单的前景检测技术。 本书每一章节都力求通过清晰的逻辑结构、严谨的数学推导和丰富的工程实例，帮助读者建立起对现代影像技术的深刻理解。本书内容涵盖了图像与视频处理的基石，为后续更复杂和前沿的技术学习提供了坚实的基础。

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这本书的结构安排虽然逻辑清晰，按照图像采集、处理、分析的顺序层层递进，但内容深度在不同主题间存在显著的“断崖式”差异。比如，“图像增强”这一章，对直方图均衡化、空域滤波等基础方法讲解得非常细致，甚至细致到了可以用于编写底层算法库的程度。然而，当章节过渡到“视频目标跟踪”时，内容立刻变得稀疏起来。对于卡尔曼滤波、粒子滤波这类经典跟踪算法，仅仅是介绍了它们的基本框架和数学模型，缺乏对它们在遮挡、快速运动等复杂场景下的局限性分析，以及如何通过多传感器融合或其他高级方法来改进跟踪性能的具体探讨。我特别希望能看到关于深度学习跟踪框架（如SiamFC或MOTR）的介绍，但这些内容在本书中完全缺失。这让我感觉这本书更像是在某一特定历史时期定稿的专业教科书，对于近五年来快速发展的深度学习驱动的视觉任务，其内容更新严重滞后，读起来更像是在回顾历史而非展望未来。

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作为一名对计算机视觉有浓厚兴趣的研究生，我原以为这本“手册”能提供一个全面且现代的视角，但事实是，它更像是一本详尽的“参考辞典”，而不是一本实用的“操作指南”。书中对图像的傅里叶变换、小波分解等数学工具的介绍非常详尽，每一个公式的推导都力求严谨，这对于打牢数理基础是极好的。然而，当我尝试去寻找如何使用这些工具来解决实际问题时，比如如何设计一个鲁棒的图像去噪滤波器以应对复杂的噪声模型（如乘性噪声或脉冲噪声），书中提供的解决方案往往是基于非常理想化的假设。例如，它详细论述了维纳滤波器的最优性条件，但却没有讨论在实际应用中，我们如何准确估计噪声的功率谱密度，这是一个在现实世界中难以克服的难题。此外，对于新兴的生成对抗网络（GANs）在图像修复和超分辨率中的应用，全书几乎没有涉及，这使得这本书在面对当前AI驱动的图像生成浪潮时，显得有些力不从心。

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不得不承认，这本书在概念的清晰度和术语的定义上做得非常到位，对于初学者而言，它提供了一个非常规范的入门路径，避免了在不同文献中遇到的术语不统一带来的困扰。然而，当我试图将书中的理论知识与目前主流的开源库（如OpenCV、TensorFlow）进行对接时，发现两者之间存在一道明显的鸿沟。书中描述的许多优化算法，在实际的库函数中往往被高度封装，其内部的参数化和优化策略往往基于更复杂的工程考量，而这些考量在这本书中并没有被充分讨论。比如，在讲解特征点检测时，书中详细分析了SIFT和SURF算法的数学原理，但没有提及这些算法在现代GPU加速环境下的性能瓶颈，也没有介绍如ORB或更轻量级的特征点方法在移动设备上的实际应用考量。这本书更像是关于“应该如何计算”的权威论述，而不是关于“如何在工程中高效实现”的实用指南。它教会了我理解原理，但没有教会我如何快速构建一个可用的系统。

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这部书的名字听起来就充满了学术的严谨和技术的深度，但我拿到手后，发现它似乎更侧重于理论的阐述，对于我个人期待的那些前沿应用和实战技巧，覆盖得相对有限。例如，书中对卷积神经网络在图像分割中的应用进行了详尽的数学推导，这固然是扎实的，但对于如何优化模型结构以适应特定场景（比如低光照环境下的目标检测）的具体代码实现和调参经验，却着墨不多。我本来希望看到更多关于如何利用深度学习框架进行高效数据预处理和模型部署的实践案例。尤其是对于视频处理部分，我期待能看到更多关于实时流媒体分析和高效压缩算法的介绍，比如如何平衡编码效率和视觉质量，但书中更多的是对传统视频编码标准（如H.264/H.265）的底层原理进行梳理，对于新兴的基于AI的视频增强技术，提及的篇幅稍显不足。总体来说，这本书像是一本经典教材，为理解基础概念打下了坚实的基础，但对于希望快速将技术应用于生产环境的工程师来说，可能需要配合其他更具实践性的资料来查漏补缺。它更像是理论的基石，而非前沿应用的导航图。

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这本书的装帧设计非常精美，纸张质量也无可挑剔，拿在手里沉甸甸的，很有分量感。然而，内容上，我不得不说，它在“视频处理”这一块的内容给我的感觉是相对陈旧和保守的。比如，它详细讲解了运动估计和补偿的经典算法，如块匹配法，这些无疑是计算机视觉历史上的重要里程碑。但对于目前工业界普遍采用的基于光流场估计的更精细化处理，或者与时间序列分析结合的深度学习方法，描述得比较简略，仿佛时间停在了十年前。特别是关于高动态范围（HDR）图像和视频的处理部分，我本想深入了解一下最新的色调映射算子（Tone Mapping Operators）及其在不同显示设备上的兼容性问题，但书中对此的介绍非常概括，更多的是停留在理论公式层面，缺乏实际效果对比和软件实现上的讨论。阅读体验上，虽然文字清晰，但由于缺乏丰富的彩色插图和直观的流程图来辅助理解复杂的算法流程，导致在消化那些涉及多层变换和矩阵运算的章节时，需要花费大量时间反复琢磨，阅读效率不算高。

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