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出版者:

作者:石琳

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2008-6

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787111238713

丛书系列:

图书标签:

• 计算机绘图
• 图形学
• 计算机图形学
• 算法
• 渲染
• OpenGL
• DirectX
• 可视化
• 图像处理
• CAD

好的，这是一本名为《数字影像处理与分析》的图书简介。 --- 《数字影像处理与分析》图书简介 领略像素背后的科学与艺术 在这个信息爆炸的时代，我们被无休止的视觉数据所包围——从智能手机拍摄的照片，到医疗影像设备捕捉的内部结构，再到卫星遥感观测的地球全貌。然而，这些图像的意义不仅仅是直观的感知。它们是结构化的数据，蕴含着大量可供提取、分析和转化的信息。 《数字影像处理与分析》正是这样一本深度聚焦于如何理解、优化和应用数字图像的权威指南。它并非一本基础的图像工具书，而是一部连接底层数学理论与尖端工程实践的桥梁，旨在培养读者从“观看”图像到“理解”图像的思维模式。 本书内容涵盖了从基础的数字图像表示到复杂的三维重建和深度学习在视觉任务中的应用。它摒弃了对初级软件操作的冗余描述，转而深入探讨驱动现代影像技术的核心算法和数学原理。 --- 第一部分：图像的本质与基础构建 本部分将奠定读者对数字图像的坚实理解，从物理采集到数学建模。 第一章：数字图像的形成与采集 本章将探讨光信号如何转化为可处理的数字数据。我们将详细分析采样和量化过程中的误差来源（如混叠效应、量化噪声）及其在不同成像设备（如CCD与CMOS传感器）中的实现机制。重点讨论不同色彩空间（如RGB、CMYK、Lab）的转换原理及其在色彩保真度中的作用。 第二章：图像的数学表示与空间域处理 数字图像本质上是二维矩阵。本章深入剖析矩阵运算在图像处理中的应用。重点讲解卷积（Convolution）操作的理论基础、在时域/空间域中的物理意义，以及如何利用它实现图像的平滑、锐化和边缘检测。我们将严谨地推导高斯滤波器、均值滤波器以及拉普拉斯算子在降噪和特征提取中的数学模型。 第三章：变换域分析——频率的视角 理解图像的频率成分是进行高效处理的关键。本章将完全聚焦于傅里叶变换（Fourier Transform）及其在图像分析中的核心地位。详细阐述二维离散傅里叶变换（DFT）的计算方法、频谱图的解读，以及如何利用低通、高通滤波器在频率域高效地去除周期性噪声或增强特定纹理。此外，还将引入小波变换（Wavelet Transform）的基础概念，解释其在多分辨率分析中的优势。 --- 第二部分：图像增强、复原与质量度量 本部分关注如何改善图像的视觉质量，并从信息论的角度量化图像的清晰度与失真程度。 第四章：图像增强技术深度解析 增强技术旨在突出图像中的有用信息，抑制无关信息。本章超越简单的对比度拉伸，深入研究直方图均衡化（包括限制对比度自适应均衡化CLAHE）的优化策略，以及非线性点处理技术（如伽马校正）的物理意义。特别探讨了基于局部区域的自适应增强算法，以应对光照不均导致的局部细节丢失问题。 第五章：图像复原与退化模型 图像复原是使图像尽可能接近其原始状态的过程。本章的核心在于建立和辨识图像的退化模型（如运动模糊、散焦模糊）。我们将详尽阐述维纳滤波（Wiener Filter）的推导过程，该滤波器在信噪比已知的情况下如何实现最优的最小均方误差复原。同时，介绍盲复原技术和迭代算法在未知退化函数情况下的应用。 第六章：图像质量评估标准 如何客观地判断一个处理算法是否优于另一个？本章专注于量化指标。除了介绍均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）等传统指标，还将重点介绍基于人眼视觉系统（HVS）的模型，如结构相似性指数（SSIM）及其变体，帮助读者建立科学的质量评估体系。 --- 第三部分：图像分割、特征提取与几何变换 本部分是实现图像理解和目标识别的基石，涉及如何将像素集合结构化为有意义的区域和对象。 第七章：图像分割的核心算法 分割是将图像划分为互不重叠的、具有相似属性的区域的过程。本章系统性地介绍了基于阈值（如Otsu法）、基于区域（如区域生长、分水岭算法）和基于边缘的多种分割方法。重点讨论了图论方法，特别是Graph Cut（图割）在复杂边界识别中的强大能力及其能量函数设计。 第八章：图像特征描述与表示 特征是图像分析的“语言”。本章详细介绍如何从图像中提取稳定且具有辨识度的信息点。我们将深入探讨局部特征描述子，如SIFT、SURF的数学构造，以及HOG（方向梯度直方图）在人体检测中的应用原理。同时，讨论如何利用特征点进行几何变换（如仿射变换、透视变换）下的配准与校正。 第九章：形态学处理的数学基础 形态学处理基于集合论，特别适用于分析和处理图像中的形状、连接性和结构。本章详细讲解膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的数学定义和应用场景，并展示如何利用形态学骨架提取、击中与未击中变换来分析目标的内部结构。 --- 第四部分：三维视觉与高级应用模型 本部分将视角从二维平面扩展到三维空间，并展望现代计算机视觉的交叉领域。 第十章：多视图几何与三维重建基础 理解图像背后的三维世界是计算机视觉的终极目标之一。本章从对极几何（Epipolar Geometry）出发，解释双目立体视觉系统的基本原理。详细讲解如何通过本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）恢复相机姿态和稀疏三维点云。 第十一章：深度学习在图像分析中的作用 本章将现代深度学习范式引入传统的图像处理流程。重点介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构及其在图像分类、语义分割（如U-Net架构）和目标检测（如R-CNN系列）中的核心思想。我们将侧重于理解这些模型如何通过多层非线性映射来学习和提取高层次的、具有鲁棒性的图像特征。 附录：优化方法与计算效率 附录部分将补充讲解在处理大型图像数据集时所必需的数值优化方法，如梯度下降的变种，以及如何利用GPU加速进行并行化计算，确保理论模型能够高效落地。 --- 目标读者 《数字影像处理与分析》面向对象是高年级本科生、研究生、图像处理算法工程师、计算机视觉研究人员以及对图像科学有深入探究需求的专业人士。它要求读者具备扎实的线性代数、微积分和概率论基础，并渴望掌握驱动现代数字媒体和智能系统的深层技术。 通过研读本书，您将不仅仅是学会使用图像处理工具，而是能够设计和优化下一代视觉算法的架构师。

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这本书的装帧设计颇为雅致，封面选用了一种沉稳的深蓝色调，搭配着烫金的字体，初上手时便给人一种专业且厚重的历史感。内页纸张的质地也相当不错，触感细腻，印刷清晰，即便是长期翻阅，估计也不会有太大的视觉疲劳。我特意留意了一下目录结构，发现它似乎采用了某种逻辑严谨的层级划分方式，从基础的概念引入，逐步深入到复杂的算法解析，这对于初学者来说无疑是一个友好的信号，意味着知识的铺陈是循序渐进的，避免了上来就抛出晦涩难懂理论的“陡坡”。不过，遗憾的是，这本书似乎在某些前沿技术领域的覆盖面上显得有些保守，比如对于实时渲染管线最新的迭代，或者基于神经辐射场（NeRF）等新兴图形学分支的探讨，内容似乎停留在前几年的成熟技术上，这对于追求最新技术动态的读者来说，可能会觉得不够“前沿”。但反过来看，对于希望打下坚实传统计算机图形学基础，例如光栅化、几何变换、纹理映射等核心原理的读者，这本书的深度和广度绝对是值得肯定的，它更像是一本扎实的“内功心法”手册，而非追逐热点概念的“花架子”。我对其中关于矩阵运算和齐次坐标转换的那几章印象深刻，讲解得极其细致，即便是第一次接触这些数学工具的读者，也能通过大量的图示和推导步骤，构建起清晰的几何理解框架。

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这本书的行文风格非常独特，它不像许多技术书籍那样，只会干巴巴地堆砌公式和定义，而是融入了一种近乎学术论文般的严谨与叙事感。作者在阐述每一个关键算法时，往往会先追溯其历史渊源，介绍它是为了解决当时哪个具体的图形学难题而被提出的，这种“带着故事讲技术”的方式，极大地增强了阅读的趣味性。举个例子，在讲解Bézier曲线的插值特性时，作者花了相当大的篇幅去描述早期动画师如何利用物理模型和数学工具来逼近自然曲线的需求，这使得我理解的不再仅仅是一个公式，而是一种为解决实际问题而产生的思维过程。当然，这种叙述的代价是，如果读者只是想快速查找某个特定参数的定义或快速套用某个公式，可能会觉得有些绕。全书的论证逻辑性极强，章节之间的过渡非常自然，像是精心编排的交响乐，每一个乐章都有其特定的功能和意义。我尤其欣赏作者在关键概念旁设置的“深入探讨”或“陷阱警示”小栏目，这些往往是经验之谈，提醒读者在实际编程中容易在哪里踩坑，比如浮点数精度问题在三维变换中的累积效应等，这些细节处理，体现了作者深厚的实践功底。

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这本书的排版风格非常古典，采用了一种经典的“两栏”布局，这种设计在教科书中并不少见，它有效地利用了纸张空间，使得每页能容纳更多的信息密度。行间距和字号的设置都比较紧凑，这意味着同样篇幅的内容，它所承载的信息量要比我之前读过的几本入门级教材要大得多。对于我这种偏爱在纸质书上做大量批注和标记的读者来说，页边距的宽度恰到好处，留白充足。不过，这本书在图表的质量上，似乎没有跟上内容的高标准。虽然几何图形和光线路径的示意图数量并不少，但很多图例是黑白线条图，缺乏色彩的辅助来区分不同的向量方向、法线或反射光线，这在理解复杂的光学现象时，比如菲涅尔效应或次表面散射的基本原理时，造成了一定的视觉障碍，需要读者自行在脑海中进行色彩的“二次渲染”。我甚至不得不将某些关键的渲染流程图用彩笔重新描绘一遍，才能彻底理清其逻辑。如果能引入更高分辨率的彩色插图，尤其是在讨论材质属性和光照模型的部分，这本书的易读性将得到极大的提升。

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从整体的知识体系构建来看，这本书的侧重点明显倾向于基础理论和离线渲染技术。它对图形学中的“几何表示”和“光照计算”这两大支柱给予了详尽的论述，从多边形建模到参数曲面，从Phong模型到更精细的BRDF模型，脉络清晰。然而，对于现代图形学工业中越来越重要的“并行计算”和“GPU编程”方面的内容，似乎被一笔带过，或者说，其讲解方式更像是对底层原理的介绍，而非对当前主流API（如OpenGL或Vulkan）的实践指导。例如，它详细讨论了光线追踪算法的加速结构（如BVH），但对于如何将这些结构高效地映射到现代GPU的计算单元上，则着墨不多。这本书更像是一部深邃的“理论宝典”，旨在让你明白“为什么”和“如何从数学上实现”，而不是一部教会你“如何快速在主流游戏引擎中搭建场景”的实践手册。对于那些希望深入理解图形API底层驱动逻辑和性能优化的专业人士来说，这本书提供了绝佳的理论基础，但对于急于进入实时渲染领域的应用开发者而言，他们可能还需要辅以其他专注于实践和API特性的书籍来填补这一块的空白。

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我必须承认，初次翻阅这本书时，我被其理论的密度给“劝退”了半途。它对数学基础的要求相当高，几乎是把读者当成了具备微积分和线性代数基础的工科学生。书中对于向量代数、微分几何在曲面光照模型中的应用，以及透视投影的几何推导，讲解得极其深入透彻，每一步的数学推导都清晰可见，毫不含糊。然而，这种极致的深度也造成了一个结果：如果读者跳过了前面对线性代数复习的章节，直接进入到高级渲染算法的探讨，理解起来会非常吃力，就像是直接被扔进了湍急的河流中央。我个人是花了双倍的时间来重新复习相关的数学背景知识的。书中对经典渲染方程（Rendering Equation）的剖析达到了一个令人叹服的层次，不仅详细介绍了蒙特卡洛方法的应用，还对比了辐射度（Radiosity）和光线追踪（Ray Tracing）在处理间接光照时的优劣势，分析得鞭辟入里。书中附带的少量代码片段，多以伪代码形式出现，虽然直观，但缺少对具体编程语言（如C++或Python）的实现细节，如果能配上一些标准库的实际操作示例，对于想立即动手实现算法的读者来说，会更加实用和友好。

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