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出版者:东南大学出版社（南京东南大学出版社）

作者:傅得胜

出品人:

页数:385

译者:

出版时间:2002-1

价格:33.80元

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isbn号码:9787810508599

丛书系列:

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《编码的视觉：像素、算法与艺术的对话》 一、 穿越像素的奇点：图像的诞生与演变 在数字浪潮席卷全球的今天，图像已不再是静态的画布，而是流动的数据，是算法编织的魔术。本书《编码的视觉》并非一本枯燥的技术手册，而是一次深入探险，带领读者穿越像素的奇点，窥探图像从最基本的离散单元——像素——如何汇聚成我们所见的纷繁世界，又如何在算法的驱动下不断演变，展现出超越物理限制的生命力。 我们首先将目光投向图像的本质。每一个数字图像，无论是你手机里的一张照片，还是屏幕上的一段视频，其背后都是海量像素的集合。本书将细致剖析像素的构成——它们如何承载色彩信息，如何通过不同的色彩模型（如RGB、CMYK、HSV）被赋予生命。我们将理解像素的密度（分辨率）如何影响图像的清晰度，像素的排列方式（如网格结构）如何构成我们熟悉的二维空间。更重要的是，我们将探讨像素是如何被“编码”的。从最简单的二值图像到包含数百万种色彩的真彩色图像，每一种编码方式都代表着信息压缩和效率提升的智慧。我们将追溯早期的图像编码技术，理解它们如何为信息的存储和传输奠定基础，并展望未来更高效、更智能的编码方式。 然而，像素本身只是原材料。真正的魔力在于“算法”。本书将以引人入胜的方式，揭示那些潜藏在图像背后的算法。我们并非仅仅罗列公式，而是通过生动的案例和直观的解释，让你理解这些算法如何赋予图像“智能”。例如，我们将在“图像增强”的章节中，探索各种算法如何修复老旧照片的斑驳，如何提升低光照条件下的照片质量，如何锐化模糊的细节，让“沉睡”的图像重新焕发生机。我们将看到，这些算法并非冰冷的数学语句，而是对人类视觉感知规律的模拟与升华。 更进一步，我们将深入“图像变换”的领域。学习到的算法将帮助我们理解，为何图像可以被放大而不失真（插值算法），为何我们可以旋转、缩放、裁剪图像（几何变换），以及这些操作如何通过矩阵运算在数学层面得以实现。我们将理解“滤波”算法的原理，它如何如同精密的滤网，去除图像中的噪声，突出重要的纹理，甚至实现风格化的艺术效果，例如将照片转化为油画或素描。 本书将特别强调“计算摄影”的概念。它不再是将相机看作一个纯粹的光学设备，而是将其视为一个集成了大量计算能力的强大工具。计算摄影通过精妙的算法，能够实现人眼无法直接捕捉的效果，例如“景深合成”让你能轻松拍出背景虚化的艺术照，“高动态范围（HDR）成像”则能捕捉到明暗细节丰富的画面。这些都离不开背后复杂的图像处理算法的支持。 二、 算法的画笔：赋予图像无限可能 《编码的视觉》不仅仅停留在对图像基本属性的分析，它更将带领读者走进一个充满创造力的领域：如何利用算法来“创造”图像，以及如何通过算法来“理解”图像。 在“图像生成”的篇章，我们将触及 generative models 的奇妙世界。你将了解到，如今的算法不仅能分析图像，更能“画出”全新的图像。从早期的基于纹理合成的技术，到如今深度学习驱动的生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models），我们将揭示它们如何学习海量数据中的模式，从而生成逼真、甚至富有想象力的图像。这不仅仅是技术的进步，更是对“创造”这一概念的重新定义。你将了解到，如何通过文本描述生成图像，如何让风格迁移算法将任意一张图片的风格“移植”到另一张图片上，以及这些技术在艺术创作、设计领域带来的革命性影响。 “图像识别与理解”是本书的另一大亮点。在人工智能飞速发展的时代，机器“看懂”图像的能力变得至关重要。我们将深入浅出地介绍机器学习和深度学习在图像识别中的应用。从简单的边缘检测、特征提取，到复杂的物体识别、人脸识别、场景理解，我们将一步步揭示机器是如何通过学习来“理解”图像内容的。你将了解到卷积神经网络（CNNs）为何能如此高效地处理图像数据，它们如何层层提取特征，最终完成识别任务。我们还将探讨图像分割技术，它如何将图像中的不同物体分离出来，为自动驾驶、医学影像分析等领域提供关键支持。 本书将不会回避一些核心的数学概念，但我们会以最易于理解的方式呈现。例如，在讲解傅里叶变换时，我们不会止步于公式，而是会用声音的频谱分析来类比，让你直观理解为何它可以被用来分析图像的频率成分，从而实现滤波和压缩。在讲解矩阵运算时，我们将其与几何变换联系起来，让你明白为何简单的数学运算能够实现复杂的空间转换。 我们还会探讨“计算机视觉”这一学科的广阔前景。它不仅仅是图像处理的延伸，更是连接数字世界与物理世界的桥梁。从工业自动化中的质量检测，到安防监控中的行为分析，再到虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的环境感知，计算机视觉的应用无处不在。本书将通过这些实际案例，展现出编码的视觉所带来的巨大价值。 三、 艺术的边界与未来的视界 《编码的视觉》的意义远不止于技术本身的探讨，它更在于挖掘技术与艺术的深层联系，以及展望未来视觉世界的无限可能。 我们将在“数字艺术的崛起”章节，探讨算法如何成为艺术家新的创作媒介。从像素艺术（Pixel Art）的复古美学，到程序化生成艺术（Algorithmic Art）的数学魅力，再到如今利用AI进行艺术创作，我们看到算法不仅是工具，更是激发灵感的伙伴。你将了解到，艺术家如何通过编写代码来创造出前所未有的视觉效果，如何利用算法来探索随机性、复杂性和涌现性，从而创作出具有深刻哲学思考的作品。本书将展示一些杰出的数字艺术作品，并解析其背后的技术原理，让你看到技术如何与人类的创造力完美结合。 “交互式视觉”是本书对未来视觉体验的探索。我们将讨论如何通过算法来实时响应用户的输入，创造出动态、沉浸式的视觉环境。这包括游戏中的动态渲染、虚拟现实中的实时场景构建，以及网页设计中的动态交互元素。你将了解到，为何我们能在游戏中体验到逼真的光影效果，为何VR头显能让我们身临其境，这一切都离不开高效的图像处理和实时渲染算法。 此外，本书还将思考“伦理与偏见”的议题。随着AI在图像生成和识别领域的深入发展，我们也必须关注其可能带来的负面影响。例如，AI生成的虚假图像（Deepfakes）可能被用于误导和欺诈，训练数据中的偏见可能导致AI在识别不同人群时出现不公平的结果。本书将呼吁读者以批判性的眼光看待这些技术，并鼓励探索如何构建更公平、更负责任的视觉AI系统。 在“未来的视界”章节，我们将展望更遥远的未来。脑机接口与视觉信息的结合，如何改变我们感知世界的方式？生物打印技术与图像处理的融合，将如何创造出具有生命力的视觉对象？量子计算的崛起，又将为图像处理带来怎样的颠覆？本书将带领读者进行一场关于未来视觉体验的畅想，激发你对这个充满变革的领域的无限好奇。 《编码的视觉：像素、算法与艺术的对话》旨在成为一座桥梁，连接对技术感兴趣的读者与对艺术充满热情的探索者。它将让你明白，图像并非仅仅是你看待世界的方式，更是由无数代码编织而成的宇宙。通过这本书，你将学会如何“看穿”图像的表象，理解其内在的逻辑与精妙，并最终能够运用这些知识，去创造、去理解、去体验一个更加丰富多彩的视觉世界。这是一次关于编码、关于视觉、关于我们如何认知和重塑世界的深度对话。

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这是一本关于“计算机视觉中的几何约束与三维重建”的专著，我发现它几乎完全聚焦于摄像机模型、对极几何和多视图立体视觉（MVS）的数学基础。书中对摄像机标定（Calibration）方法的分类极其细致，从单目到双目再到手眼标定，每一个流程的数学推导都详实无比，尤其是对畸变模型的修正部分，简直是教科书级别的讲解。我最欣赏的是它对“对极约束”的阐述，作者用几何直觉和线性代数相结合的方式，完美解释了如何在两幅图像之间建立空间对应关系，并由此引出了基础矩阵和本质矩阵的求解方法。对于想要深入理解SfM（Structure from Motion）或SLAM系统底层数学模型的读者来说，这本书是不可或缺的宝典。它几乎没有提及任何神经网络的应用，完全坚守在经典几何重建的阵地上，这份专注和深度，在当前这个被深度学习主导的时代，显得尤为珍贵和耐人寻味。

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说实话，我最初拿到这本《模式识别与机器学习》时，是抱着非常功利的目的来的，就是想快速了解一下SVM和Boosting的最新进展。然而，当我翻开前几章关于概率论和信息论基础的部分时，才发现自己错得离谱。作者的叙述风格非常严谨且富有逻辑性，他不是直接告诉你“这个模型好用”，而是从信息熵、交叉熵这些最基本的概念出发，逐步构建起概率模型和判别模型的理论框架。特别是对贝叶斯推断的深入探讨，用了一种非常优雅的方式解释了先验、似然和后验之间的关系，让我对如何量化不确定性有了全新的认识。书中对高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）算法的推导，严谨到每一个变量的替换都能找到清晰的逻辑链条。读完后我才明白，现代许多复杂的AI算法，其内核依然是这些经典概率统计思想的变种，这本书的价值在于让你直面这些核心思想的本质。

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我是一个刚刚接触这个领域的研究生，手头这本《数字信号处理导论》对我来说简直是雪中送炭。它完全避开了那些晦涩难懂的数学证明，而是将重点放在了如何直观地理解信号在时域和频域之间的转换关系上。比如，书中用大量类比和生活中的例子来解释卷积的概念，这比我之前读的任何教材都要生动。尤其是关于Z变换和傅里叶级数的部分，作者巧妙地将它们与滤波器设计联系起来，让我第一次真正明白了为什么要在数字系统中引入这些工具。书中的习题设计也非常巧妙，前半部分注重概念的理解，后半部分则引导我们进行实际的滤波器设计和仿真，虽然过程有些繁琐，但每完成一个设计，都感觉自己的工程能力又上了一个台阶。这本书的价值不在于它有多前沿，而在于它能让你把“数字处理”这三个字真正吃透，打下最牢固的理论基础。

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我手里拿到的这本书，聚焦于“高性能计算中的并行算法设计”，内容完全侧重于如何将复杂的数学问题拆解到多核CPU和GPU架构上高效求解。全书几乎没有涉及任何图形学的具体应用，而是深入探讨了矩阵乘法、快速傅里叶变换（FFT）在并行环境下的优化策略，比如如何进行数据分区、如何最小化内存访问延迟以及如何平衡线程间的负载。作者对CUDA编程模型的掌握令人印象深刻，他不仅展示了如何编写Kernel函数，更深入地分析了共享内存的使用、线程束（Warp）同步机制对性能的影响，并给出了大量针对不同GPU架构的调优技巧。对于我们这些需要处理海量科学模拟数据的工程师来说，这本书简直是“实战手册”，它教会我的不是“解题”，而是“如何用最快的速度解题”，其对底层硬件特性的挖掘和利用，远超一般教科书的范畴。

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这本关于计算机视觉和图像分析的经典著作，内容之扎实简直让人叹为观止。它系统地梳理了从底层像素操作到高层语义理解的整个技术栈，尤其是在傅里叶变换、小波分析以及边缘检测算法的阐述上，作者展现了极其深厚的功底。我花了整整一个下午才啃完关于频域滤波的那几章，每一个公式推导都清晰无比，绝非那种只罗列结果而不解释原理的肤浅教材能比拟的。书中大量的实例和代码片段，虽然有些年代感，但核心思想至今仍是指导我们进行复杂图像增强和去噪任务的基石。特别是它对不同滤波器（如高斯、拉普拉斯、LoG等）在空间域和频域的特性对比分析，简直是一场视觉盛宴，帮助我彻底理解了为什么在特定场景下必须选择某种特定算法。要真正掌握现代深度学习驱动的视觉任务，没有这套坚实的传统图像处理理论作为支撑，无异于空中楼阁，这本书就是那不可或缺的基石。

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