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出版者:Academic Press

作者:Alan C. Bovik

出品人:

页数:1384

译者:

出版时间:2005-7-12

价格:USD 142.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780121197926

丛书系列:

图书标签:

• 音视频
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图像与视频处理手册：深度解析与前沿应用 本书是一部旨在为图像与视频处理领域的研究人员、工程师和高级学生提供全面、深入参考的权威性著作。它系统地梳理了该领域自基础理论到尖端技术的发展脉络，内容覆盖了从信号的数字化表示、经典的滤波与增强技术，到现代基于深度学习的复杂视觉任务的完整知识体系。全书结构严谨，内容详实，力求在理论深度和工程实用性之间取得最佳平衡。 第一部分：基础理论与数字表示 本部分奠定了整个领域所需的数学和信号处理基础。首先，详细探讨了数字图像的采样、量化理论，阐述了分辨率、色彩空间（如RGB、YCbCr、HSV及其在不同应用中的适用性）的数学模型。图像在频域的表示是核心内容之一，我们深入剖析了傅里叶变换（包括2D离散傅里叶变换DFT）在图像分析中的作用，并详细介绍了小波变换（Wavelet Transform）作为一种多分辨率分析工具，在图像压缩和去噪中的优势。此外，对图像的概率模型和统计特性进行了详尽的描述，为后续的估计与决策理论打下基础。 第二部分：图像增强与复原 本部分聚焦于如何改善图像质量和消除失真。在图像增强方面，内容涵盖了空间域和频率域的多种技术。空间域技术包括直方图均衡化、对比度拉伸，以及局部增强方法如Retinex理论的应用。频率域增强则重点讨论了理想、巴特沃斯和高斯滤波器的设计与应用，以及同态滤波在同时增强亮部和暗部细节方面的强大能力。 图像复原是本部分的核心难点，它主要处理由噪声、模糊等因素引起的图像退化问题。我们详细介绍了噪声模型的分类（如高斯白噪声、椒盐噪声、周期性噪声）及其在不同成像系统中的来源。复原技术被划分为盲复原和已知退化函数的复原。在已知退化的情况下，详细讲解了维纳滤波（Wiener Filter）的最小均方误差准则，以及基于约束的复原方法。对于更复杂的退化情况，本书引入了迭代反卷积方法，如Lucy-Richardson算法，并讨论了正则化技术（如Tikhonov正则化）在保证解的稳定性和平滑性方面的重要性。 第三部分：图像分割与特征提取 本部分深入研究如何从图像中识别和分离出感兴趣的对象，这是所有高级视觉任务的基石。图像分割方法被系统地分为阈值法、区域法和基于边缘的检测。阈值分割部分不仅讲解了全局阈值（如Otsu’s法）的原理，还探讨了局部和自适应阈值技术。区域分割方面，详细阐述了区域生长法、分形分割和基于图论的分割技术，特别是Min-Cut/Max-Flow在求解能量最小化分割问题中的应用。 边缘检测部分对经典的梯度算子（如Sobel, Prewitt）进行了复习，并重点分析了Canny边缘检测算法的设计哲学，强调其多阶段优化流程。特征提取是连接底层处理和高层理解的桥梁。本书对低级特征进行了详尽的描述，包括局部描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF及其在目标匹配中的应用。此外，形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）作为重要的预处理和特征提取工具，其在骨架化、填充孔洞等任务中的应用被充分展示。 第四部分：图像压缩与编码 本部分专注于如何在保持可接受的视觉质量的前提下，高效地存储和传输图像与视频数据。我们首先讨论了压缩的两个基本维度：有损压缩和无损压缩。 在无损压缩方面，深入讲解了游程编码（RLE）、霍夫曼编码和算术编码的原理及其效率分析。有损压缩是现代视觉系统的核心，本书详细剖析了JPEG标准背后的技术流程：色彩空间转换、离散余弦变换（DCT）的应用、量化过程的原理及其对信息损失的控制。对于视频压缩，本书重点介绍了基于帧间和帧内预测的原理，详细阐述了MPEG系列（如MPEG-1, H.264/AVC）中运动估计、运动补偿和残差编码的复杂流程，解释了它们如何利用时域冗余实现极高的压缩比。 第五部分：视频处理与运动分析 视频处理是图像处理的延伸，引入了时间维度。本部分涵盖了从基本的视频帧间滤波到复杂的运动估计与跟踪技术。运动估计是视频编码和分析的关键。我们详细分析了块匹配算法（Block Matching Algorithm, BMA）的原理，以及更精确的光流法（Optical Flow），包括Lucas-Kanade和Horn-Schunck算法的数学基础和局限性。 在视频增强方面，讨论了如何利用时间相关性进行运动自适应滤波和去噪。视频稳定化技术作为一项重要的后期处理工具，也被进行了深入探讨，分析了如何通过估计相机的运动轨迹来反向补偿图像帧，以实现平滑的视觉效果。 第六部分：高级主题与新兴技术 本部分面向前沿研究，涵盖了深度学习在视觉领域的革命性影响，以及对图像质量的更深层次度量。 深度学习部分介绍了卷积神经网络（CNNs）的基本架构（如LeNet, VGG, ResNet）及其在图像分类、目标检测（如R-CNN系列, YOLO）中的应用。特别强调了如何将传统信号处理的思想融入到深度学习模型的构建中，例如使用可学习的滤波器或注意力机制。 图像质量评估方面，本书区分了主观质量评估（如MUSHRA）和客观质量评估。重点介绍了SSIM（结构相似性指数）等基于人类视觉系统（HVS）的度量方法，这些方法相较于传统的PSNR/MSE能更准确地反映人眼对失真的感知。 最后，本书对三维重建、立体视觉、图像超分辨率（SR）技术，特别是基于深度学习的超分辨率网络（如SRCNN, ESRGAN）的原理进行了概述，展望了该领域未来的发展方向，如神经渲染和神经辐射场（NeRF）。 本书力求通过严密的逻辑结构、详尽的数学推导和丰富的工程实例，成为该领域不可或缺的参考工具书。

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我一直对图像和视频处理领域充满好奇，但碍于专业知识的深度和广度，始终感觉难以找到一个系统性的切入点。当我偶然在书店的推荐区看到《Handbook of Image and Video Processing》这本书时，它厚重的篇幅和醒目的书名立刻吸引了我。我毫不犹豫地将其收入囊中，并满怀期待地开始了我的阅读之旅。这本书的排版和章节划分非常清晰，从最基础的图像形成原理、数字图像的表示，到复杂的图像增强、复原、分割、识别等技术，都进行了详尽的阐述。其中，关于色彩空间转换和图像压缩的章节，我尤其觉得受益匪浅。以往在处理图像时，总是对不同的色彩模型感到困惑，而这本书用非常直观的方式解释了RGB、CMYK、HSV等模型之间的关系以及它们在不同应用场景下的优缺点，让我能够更精确地选择合适的颜色表示方法。同时，对于JPEG、MPEG等常见的压缩算法，书中也深入剖析了其背后的原理，包括离散余弦变换（DCT）、量化、熵编码等关键步骤，这对于我理解为何图像和视频文件能够做到高效存储和传输，以及如何在保证视觉质量的前提下进行优化，提供了坚实的基础。

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《Handbook of Image and Video Processing》这本书的内容之丰富，几乎让我觉得它能够解答我关于图像和视频处理的任何一个疑问。在我之前的学习过程中，我一直对3D图像和立体视觉的原理感到好奇，而这本书恰好有专门的章节进行讲解。从相机标定、立体匹配，到3D重建和深度估计，书中都进行了详尽的介绍。理解如何在两个或多个视角的图像之间建立对应关系，并从中恢复出场景的三维信息，对我理解虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及机器人导航等技术的核心原理至关重要。书中对不同立体匹配算法的比较分析，以及对遮挡、纹理稀疏等问题的处理策略，都让我受益匪浅。此外，书中关于视频内容分析，例如场景分割、对象检测和跟踪在视频中的应用，以及运动物体轨迹分析等内容，也为我从事视频内容检索和智能监控系统开发提供了坚实的理论和技术指导。

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对于我而言，《Handbook of Image and Video Processing》不仅仅是一本技术手册，更像是一本开启我深度探索图像与视频处理奥秘的钥匙。书中关于图像配准和融合的章节，让我印象深刻。我了解到，在处理多张不同来源或不同时间获取的图像时，如何将它们对齐（配准），并有效地将多张图像的信息融合成一张更优的图像（融合），是至关重要的。书中详细介绍了基于特征点匹配（如SIFT、SURF）、区域相关性匹配以及基于深度学习的配准方法，并对各种融合算法（如像素级融合、特征级融合）进行了比较。这对于我从事医学影像拼接、遥感图像融合以获取更丰富信息，以及增强现实应用中的图像对齐等场景，提供了非常实用的解决方案。书中对不同算法的优劣势分析，以及在各种实际场景下的应用建议，都让我感到非常受用。

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《Handbook of Image and Video Processing》这本书的内容确实是包罗万象，对于我这样想要系统学习图像和视频处理技术的人来说，它是一本难得的宝藏。我特别喜欢书中关于图像分割的论述，尤其是对阈值分割、区域生长法、边缘检测（如Canny算子）以及更高级的图割（Graph Cut）和深度学习方法（如U-Net）的介绍。在实际项目中，精确地从背景中分离出感兴趣的目标往往是至关重要的一步，而这本书提供的不同方法的原理、优缺点以及适用场景，让我能够根据具体需求选择最合适的技术。例如，在自动驾驶车辆的感知系统中，准确识别车道线、行人、车辆等至关重要，而书中关于这些分割技术的详细讲解，无疑为开发者提供了坚实理论支撑。此外，关于目标识别与跟踪的部分，我也学到了很多。从传统的基于特征匹配的方法，到利用机器学习和深度学习的先进算法，书中都有非常详尽的介绍。对于理解如何让计算机“看懂”并“记住”物体，并能在视频序列中持续追踪，这本书给出了清晰的路线图，这对于我参与的安防监控项目非常有启发。

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我一直对图像处理中的一些“幕后”技术感到着迷，而《Handbook of Image and Video Processing》这本书则将这些技术剖析得淋漓尽致。其中，关于图像编码和解码的章节，我尤其觉得引人入胜。不同于简单的图像文件格式介绍，书中深入探讨了如DCT（离散余弦变换）、DWT（离散小波变换）等变换编码，以及预测编码、运动补偿等视频编码的核心技术。我明白了为什么JPEG能够高效压缩静态图像，而MPEG系列标准又如何通过利用视频帧之间的冗余来实现高效的视频压缩。这对于我理解视频流媒体的传输效率、以及如何优化视频编码参数以平衡质量和带宽，提供了深刻的洞察。另外，书中关于图像加密和解密的部分，也让我认识到在数字图像和视频传播过程中，保护信息安全的重要性。对对称加密、非对称加密在图像加密中的应用，以及对水印技术的探讨，都为我提供了更全面的信息安全视角。

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我一直在寻找一本能够全面、系统地介绍图像与视频处理核心技术的参考书，而《Handbook of Image and Video Processing》恰好满足了我的需求。这本书的广度和深度都非常惊人。我对于书中关于图像变换的部分尤为关注，特别是傅里叶变换、Hough变换以及小波变换在图像分析中的应用。理解这些变换如何将图像从空间域转换到频率域或其他域，以及如何利用变换后的信息来提取特征、进行滤波或进行模式识别，对我来说是一次重要的认知升级。例如，Hough变换在检测图像中的直线和圆等几何形状上的应用，让我在开发一些基于几何形状分析的图像处理算法时，有了更强的理论基础。而小波变换在多分辨率分析上的优势，也让我更好地理解了如何处理不同尺度上的图像特征，这对于图像的去噪和特征提取非常有帮助。此外，书中对视频稳定和运动模糊校正的详细阐述，也为我处理手持相机拍摄的视频提供了实用的技术思路。

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作为一名对计算机视觉领域充满热情的研究生，我在寻找一本能够全面涵盖图像和视频处理基础理论和前沿技术的书籍时，《Handbook of Image and Video Processing》无疑是我的首选。这本书的编排非常逻辑化，从最基础的图像采集和表示，逐步深入到复杂的图像分析和理解。我尤其对书中关于图像复原的章节印象深刻，它详细介绍了如何利用各种滤波器（如维纳滤波、盲去卷积）来消除模糊、噪声等退化因素，并探讨了模型不确定性对复原结果的影响。这对于我处理低质量的卫星遥感图像，或者从嘈杂的环境中恢复清晰的监控画面，都提供了非常有用的技术指导。同时，关于图像的水印和隐藏技术，也让我对信息安全有了新的认识。书中对不同水印嵌入和提取算法的原理分析，以及对水印鲁棒性、不可感知性等方面的讨论，为我理解数字版权保护和信息隐藏的挑战提供了深入的见解。这不仅仅是理论的讲解，书中还常常结合实际应用案例，让我能够更好地理解这些技术如何在现实世界中发挥作用。

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在我接触《Handbook of Image and Video Processing》之前，我对一些图像处理算法的理解仅仅停留在表面，而这本书则将这些算法的内在逻辑和数学原理剖析得非常透彻。我特别喜欢书中关于图像特征提取的章节，其中对SIFT、SURF、ORB等经典特征提取算法的详细讲解，让我理解了它们是如何在图像中寻找并描述关键点的，以及这些特征点在图像匹配、目标识别、三维重建等任务中的重要作用。书中对这些算法的数学推导和实现细节的阐述，让我能够更深入地理解它们的工作机制，而不仅仅是调用现成的函数。此外，书中对视频后处理技术，如色彩校正、动态范围扩展（HDR）等内容的介绍，也让我对如何提升视频的视觉表现力有了更清晰的认识。这对于我参与的影视后期制作项目，提供了重要的技术启示和理论指导，帮助我更专业地处理视频的色彩和光影效果。

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这本书的深度和广度确实超出了我最初的预期。在我尝试阅读《Handbook of Image and Video Processing》之前，我一直认为自己对数字图像的基本概念已经有了相当的了解，但事实证明，我只是触及了皮毛。《Handbook of Image and Video Processing》的每一个章节都仿佛打开了我思维的一个新维度。例如，在图像增强部分，我不仅学习到了传统的对比度拉伸和直方图均衡化，更深入地了解了小波变换在多尺度特征提取方面的强大能力，以及如何利用非线性滤波技术来抑制噪声同时保留边缘细节。这对于我在进行医学影像分析时，如何更清晰地呈现病灶区域，提供了全新的思路。而对于视频处理，书中关于运动估计和补偿的章节更是让我大开眼界。理解了块匹配算法、分层搜索算法等如何精确地预测和跟踪视频帧之间的运动，以及如何利用这些信息进行视频编码和流媒体传输，让我对如今高清视频的流畅播放有了更深层次的认识。更不用说，书中还触及了3D图像处理、全息成像等前沿领域，虽然这些部分对于初学者来说可能需要反复研读，但其提供的宏观视野无疑是极具价值的。

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《Handbook of Image and Video Processing》这本书的体量和内容密度，足以让我花上数月的时间去细细品味。我一直在探索如何让计算机更“智能”地理解图像内容，而书中关于图像识别与分类的章节，为我打开了新世界的大门。从早期的基于统计特征的分类器，到基于模板匹配、支持向量机（SVM）等机器学习方法，再到如今深度学习驱动的卷积神经网络（CNN），书中都进行了系统性的梳理和介绍。我明白了为什么CNN在图像识别任务中表现如此出色，以及其网络结构、激活函数、损失函数等关键组成部分是如何协同工作的。这对于我进行人脸识别、物体识别等项目，提供了非常宝贵的理论基础和技术思路。同时，书中关于视频场景理解和行为识别的内容，也让我对如何从连续的视频流中提取有意义的信息有了更深的认识，这在智能监控、体育赛事分析等领域有着广泛的应用前景。

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