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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Chaudhuri, Subhasis 编

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2001-9

价格:$ 371.77

装帧:HRD

isbn号码:9780792374718

丛书系列:

图书标签:

• 超分辨率
• 图像处理
• 图像重建
• 医学影像
• 计算机视觉
• 信号处理
• 深度学习
• 图像分析
• 科学计算
• 光学成像

新视野：数字图像处理与计算摄影的未来图景 内容提要 本书并非聚焦于某一特定成像技术的精细打磨，而是将目光投向数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）和计算摄影（Computational Photography, CP）领域的宏大叙事与前沿动态。它旨在为读者构建一个全面且深入的知识框架，阐释如何利用先进的算法和强大的计算能力，从根本上改变我们捕捉、理解和重构真实世界的方式。全书内容涵盖了从经典的图像复原理论到最新的深度学习驱动的视觉系统构建，重点探讨了跨学科知识的融合，以及这些技术在科学研究、工业应用和艺术创作中的变革潜力。 本书的叙事结构分为四个核心部分：基础理论的夯实、核心处理范式的演进、新兴计算模型的探索，以及应用场景的深度剖析。 --- 第一部分：基础理论的夯实与重建 本部分首先为读者奠定坚实的数学和信号处理基础，这些是理解所有高级图像处理技术的基石。我们不满足于对基本概念的简单罗列，而是深入剖析其背后的物理意义和数学严谨性。 1. 信号空间与变换域分析： 详细阐述了图像作为二维信号的数学表征。重点讨论了傅里叶变换（Fourier Transform）及其在频域分析中的不可替代性，特别是其在周期性噪声去除和图像结构分析中的应用。随后，介绍小波变换（Wavelet Transform）及其多分辨率特性，揭示图像在不同尺度空间下的信息分布规律。这部分会辅以大量案例，展示如何通过变换域的滤波操作，精确分离和重构图像的有用信号与干扰噪声。 2. 概率论与随机过程在图像中的体现： 图像采集过程的随机性使得概率模型成为描述噪声和不确定性的关键工具。本章深入讲解了高斯过程、马尔可夫随机场（Markov Random Fields, MRF）在图像建模中的作用。我们讨论如何利用贝叶斯框架来处理不适定问题（Ill-posed Problems），例如如何通过先验知识（Prior Knowledge）来约束解空间，从而实现更鲁棒的图像估计。 3. 图像退化模型与逆问题： 系统的梳理了图像在采集过程中经历的退化机制，包括点扩散函数（Point Spread Function, PSF）的建模、运动模糊、散焦等。随后，我们将重点放在如何精确估计或建模这些退化过程，这是所有图像复原工作的前提。不适定逆问题的理论解法，如维纳滤波（Wiener Filtering）和Tikhonov正则化，将被置于现代优化理论的背景下重新审视。 --- 第二部分：核心处理范式的演进 本部分聚焦于处理范式从传统的基于模型的方法向数据驱动方法的历史性转变，并详细解析这些范式在核心任务中的具体实现。 4. 经典复原技术的回顾与超越： 传统去噪、去模糊和超分辨率方法（如迭代反卷积、Lucy-Richardson算法）的原理将被清晰阐述。重点在于分析它们的局限性——对退化模型先验知识的过度依赖，以及在复杂、非线性退化情况下的性能瓶颈。 5. 基于统计和非局部性的方法： 讨论从稀疏表示理论（Sparse Representation）到字典学习（Dictionary Learning）的飞跃。我们深入探讨了BM3D等经典非局部块匹配算法，解释了它们如何利用图像内部的冗余信息来提升恢复质量，这是对局部处理方法的关键性突破。 6. 优化算法在图像恢复中的应用： 阐述凸优化和非凸优化在图像处理问题中的核心地位。讨论诸如交替方向乘子法（ADMM）、近端梯度算法（Proximal Gradient Methods）等优化工具如何被灵活应用于约束优化问题中，以找到高效且鲁棒的解。 --- 第三部分：新兴计算模型的探索 这一部分是全书的前沿阵地，专注于描述当前驱动计算机视觉和图像处理界革命性进展的计算范式。 7. 深度学习：从特征工程到表征学习： 详细解析卷积神经网络（CNN）的架构设计，重点探讨如何设计高效的层级结构来捕获图像的层次化特征。我们对比分析了不同网络设计在图像增强任务中的表现，例如U-Net在图像分割和像素级预测中的优势，以及残差网络（ResNet）在深层网络训练中的稳定性贡献。 8. 生成模型与图像合成： 深入探讨生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在图像生成领域的颠覆性作用。重点分析了条件生成模型（Conditional Generation）如何用于图像到图像的翻译（Image-to-Image Translation），如风格迁移、图像修复和高保真度内容合成。讨论如何评估生成结果的真实性与多样性。 9. 物理约束与可微分渲染： 探讨如何将传统的物理光学模型（如光线追迹）与深度学习框架相结合。可微分渲染（Differentiable Rendering）的出现，使得计算机图形学和逆向渲染问题能够被直接通过梯度下降法求解，极大地推动了三维场景理解和计算摄影学的融合。 --- 第四部分：应用场景的深度剖析 本部分将理论与技术应用到具体的、具有挑战性的实际场景中，展示计算的力量如何解决现实世界的复杂问题。 10. 多模态数据融合与三维重建： 聚焦于如何整合来自不同传感器的数据（如RGB、深度、红外）来构建更完备的场景理解。详细介绍基于结构光、ToF（Time-of-Flight）和被动立体视觉的深度估计算法。在三维重建方面，我们将探讨从图像集合中恢复几何形状和纹理的SfM（Structure from Motion）与SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的最新进展。 11. 计算传感与新型成像系统： 探讨超越传统相机的范式。内容包括单像素相机（Single-Pixel Camera）的原理，如何通过编码和解码过程实现对高光谱或高分辨率信息的采集；以及计算光场成像（Light Field Imaging）如何捕捉空间和角度信息，从而实现后期的变焦和焦点调整。 12. 图像质量评估（IQA）与感知度量： 阐述传统的峰值信噪比（PSNR）和均方误差（MSE）的局限性。重点介绍基于结构相似性（SSIM）和深度学习的感知图像质量评估方法，这些方法更好地模拟了人类视觉系统的感知特性，对于评估任何图像处理算法的实际性能至关重要。 --- 总结 本书是一部面向高级研究人员、资深工程师以及对视觉计算前沿有浓厚兴趣的学生的综合性参考手册。它避免了对特定商业软件的依赖，而是着重于算法的内在逻辑、数学基础和计算效率。通过对这些关键领域的系统性梳理和前瞻性展望，读者将能够掌握驾驭下一代图像处理与计算摄影技术所需的理论深度和工程实践能力。

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