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《高等院校动漫与数字媒体专业教材•数字视频特效合成基础与表现Combustion》系统阐述Combustion的基础知识和表现技法，包括色彩、图像、视频操作界面等基础知识、合成项目与层、时间与动画、绘画、选区、蒙板和文本、二维粒子、颜色校正、滤镜、键控与跟踪、渲染输出等内容。
图书名称：《数字图像处理与计算机视觉导论》 内容简介： 本书是一本面向初学者和希望系统提升专业技能的工程师、研究人员的综合性教材，专注于数字图像处理与计算机视觉领域的基础理论、核心算法以及前沿应用。全书力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点，确保读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：数字图像处理基础——构建视觉理解的基石 本部分详细阐述了图像的本质、获取与表示方式，为后续复杂的处理打下坚实基础。 第一章：图像的数字化表示与基础操作 本章首先深入探讨了连续图像到离散数字图像的转化过程，包括采样和量化理论。重点解析了不同位深（如8位、16位、浮点）图像的存储结构及其对处理精度的影响。随后，介绍了图像的基本几何变换，如平移、旋转、缩放和仿射变换，并详细分析了插值算法（最近邻、双线性、双三次插值）在图像重构中的优劣与应用场景。此外，本章还涉及图像的基本代数运算，如图像加法、减法、乘法在图像增强和背景去除中的应用。 第二章：图像增强技术——提升视觉质量与信息量 图像增强是提高人眼观察效果或为后续分析提供良好输入的前提。本章系统梳理了空域增强和频域增强两大类方法。在空域，重点讲解了直方图处理（均衡化、规定化）的原理与实践，以及空间滤波器，包括线性滤波器（均值、中值、高斯平滑、锐化滤波器如Laplacian）和非线性滤波器（如双边滤波、形态学滤波）如何有效去除噪声或突出边缘。在频域，本书解释了傅里叶变换在图像处理中的核心地位，阐述了低通、高通、带阻滤波器的设计原理，以及如何利用傅里叶谱实现周期性噪声的有效抑制。 第三章：图像复原与噪声模型 图像在采集或传输过程中不可避免地会受到噪声和退化。本章专注于如何逆转这些过程。首先，详细介绍了常见的噪声模型（如高斯白噪声、椒盐噪声、泊松噪声），并分析了噪声对图像特征的影响。随后，重点介绍了图像复原技术，包括基于统计模型的盲复原问题、维纳滤波器的设计与应用，以及在运动模糊复原中使用的关键技术，如点扩散函数（PSF）的估计与反卷积方法。 第四章：形态学图像处理——基于形状的分析 形态学处理是基于集合论的图像处理分支，尤其适用于二值图像的分析和特征提取。本章从集合论基础出发，定义了结构元素（Structuring Element），详细讲解了腐蚀、膨胀、开运算（Opening）和闭运算（Closing）的数学原理及其对图像中物体的影响。在此基础上，进一步介绍了顶帽变换、骨架化、击中与未击中变换等高级形态学操作，这些技术在目标计数、边界提取和形状分析中具有不可替代的作用。 第二部分：计算机视觉核心——从像素到语义理解 本部分将视角从纯粹的像素操作提升到对场景和物体的理解，这是现代机器视觉的精髓所在。 第五章：图像分割技术——分离感兴趣区域 有效的图像分割是后续所有高级分析的基础。本章首先介绍了基于阈值的分割方法，包括Otsu’s最佳阈值确定的原理。接着，重点讲解了区域生长法、边缘检测算法（如Sobel, Canny算子），并深入探讨了基于能量最小化的主动轮廓模型（如Snake模型）和水平集方法在复杂边界跟踪中的应用。此外，半监督和无监督的聚类方法（如K-Means）在图像区域划分中的应用也被涵盖。 第六章：特征提取与描述符——机器视觉的“词汇表” 机器视觉系统需要可靠的特征来识别和匹配不同的图像内容。本章系统介绍了如何从图像中提取稳定且具有判别性的特征。核心内容包括：尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）的原理和数学推导，它们如何抵抗尺度、旋转和光照变化。此外，还涵盖了HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的关键作用，以及局部二值模式（LBP）在纹理分析中的应用。 第七章：图像配准与立体视觉 图像配准是将多幅图像对齐以进行比较或融合的过程。本章讲解了配准的数学基础，包括特征点匹配算法（如RANSAC用于鲁棒匹配）和基于区域的直接灰度匹配方法。立体视觉部分是三维重建的基石，重点讲解了摄像机标定（内参和外参确定）、双目立体视觉中的视差计算（如块匹配算法）以及深度图的生成与优化。 第八章：运动分析与目标跟踪 运动分析涉及对视频序列中物体的动态行为进行理解。本章首先介绍了光流法（Optical Flow），包括Lucas-Kanade稀疏光流和Horn-Schunck稠密光流的数学模型，用于估计像素级的运动场。随后，深入探讨了目标跟踪的经典算法，如卡尔曼滤波器（Kalman Filter）用于状态估计与预测，以及粒子滤波器（Particle Filter）在处理非线性、非高斯运动模型时的优势。 第三部分：深度学习在视觉中的融合与实践 本部分将传统方法与当前最主流的深度学习框架相结合，展示现代视觉系统的构建能力。 第九章：卷积神经网络（CNN）基础与图像应用 本章为读者介绍了深度学习的数学基础，特别是反向传播算法在网络训练中的应用。重点详细解析了卷积层、池化层、激活函数等核心组件的结构。随后，本书聚焦于经典的图像识别架构，如LeNet、AlexNet、VGG以及残差网络（ResNet）的设计哲学，解释了它们如何实现高效的特征分层学习。 第十卷：前沿深度学习应用实例 基于CNN，本章展示了其在关键视觉任务中的落地应用。这包括： 1. 图像分类： 使用预训练模型进行迁移学习，解决小数据集问题。 2. 目标检测： 深入剖析两阶段（如Faster R-CNN）和一阶段（如YOLO系列、SSD）检测器的内部机制和速度/精度权衡。 3. 语义分割： 讲解全卷积网络（FCN）及其后续改进，如U-Net，在像素级分类中的强大能力。 本书的最终目标是为读者提供一套完整的工具箱，使其能够独立分析、设计和实现从基础图像增强到复杂场景理解的各类视觉系统。每章均配有大量的理论推导、算法伪代码和基于主流编程环境（如Python及其相关库）的实践案例，确保理论与应用紧密结合。
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