图像图形技术研究与应用2009 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:北京图像图形学学会 编

出品人:

页数:383

译者:

出版时间:2009-5

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787811274264

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 图形技术
• 计算机应用
• 技术研究
• 学术著作
• 2009年出版
• 科技
• 计算机科学
• 图像图形
• 应用技术

《数字图像处理与计算机视觉前沿进展》 内容简介 《数字图像处理与计算机视觉前沿进展》是一本深入探讨数字图像处理与计算机视觉领域最新研究成果与前沿应用的专著。本书汇集了来自全球顶尖科研机构和高校的学者们的智慧结晶，全面、系统地梳理了该领域在过去几年中取得的关键性突破，并前瞻性地展望了未来的发展趋势。本书旨在为该领域的科研人员、工程师、以及相关专业的学生提供一个全面、深入的学习和研究平台，帮助读者掌握最前沿的技术、理解最核心的理论、并洞悉最广阔的应用前景。 本书内容涵盖了数字图像处理与计算机视觉的多个关键分支，从基础的图像增强、复原、分割，到复杂的图像识别、目标检测、场景理解，再到前沿的三维重建、运动分析、生成模型等，无不涉及。全书逻辑清晰，结构严谨，既有理论的深度，又不乏实践的指导意义。 第一部分：数字图像处理基础与进阶 在这一部分，本书首先回顾了数字图像处理的核心概念和经典算法。包括但不限于： 图像增强与复原： 重点介绍了在噪声抑制、对比度增强、细节恢复等方面的最新技术，包括基于深度学习的盲去模糊、超分辨率重建方法，以及在医学影像、遥片处理等特定场景下的优化策略。读者将了解到如何通过先进的算法有效提升图像质量，克服成像过程中的各种失真。 图像分割与特征提取： 详细阐述了从图像中分离出感兴趣区域（ROI）的关键技术。除了经典的阈值法、区域生长法、边缘检测等，本书将重点介绍基于图论的分割方法，以及近年来备受瞩目的深度学习驱动的语义分割、实例分割和全景分割方法。在特征提取方面，将深入探讨SIFT、SURF等传统特征的局限性，并着重介绍深度学习模型如何自动学习更具鲁棒性和辨别力的特征，用于后续的识别和匹配任务。 图像变换与表示： 涵盖了多种图像表示方法，如傅里叶变换、小波变换、Radon变换等，并探讨了它们在图像压缩、特征分析、以及信息隐藏等方面的应用。特别地，本书将引入最新的多尺度分析和稀疏表示理论，展示如何在不同层级和尺度上更有效地捕捉图像信息。 第二部分：计算机视觉核心技术与算法 本部分将深入探讨计算机视觉的核心问题，并介绍最先进的解决方案： 图像识别与分类： 这是计算机视觉领域的核心挑战之一。本书将全面梳理从传统的基于特征匹配的识别方法，到卷积神经网络（CNN）及其各种变体（如ResNet, Inception, VGG等）在图像分类任务上的巨大成功。同时，还将介绍最新的注意力机制、Transformer在视觉领域的应用，以及如何构建高效、鲁棒的大规模图像识别系统。 目标检测与跟踪： 本书将详细介绍目前主流的目标检测算法，包括基于区域提议（Region Proposal）的方法（如R-CNN系列）和单阶段检测器（如YOLO系列, SSD）。同时，还将深入探讨目标跟踪的关键技术，如多目标跟踪（MOT）、基于深度学习的端到端跟踪模型，以及在视频监控、自动驾驶等场景下的挑战与解决方案。 人脸识别与分析： 作为计算机视觉的重要分支，人脸识别在安全、身份验证等领域有着广泛应用。本书将介绍从传统的几何特征、纹理特征到基于深度学习的人脸特征提取方法。同时，还将探讨人脸姿态估计、表情识别、年龄估计等高级人脸分析技术。 场景理解与图像检索： 本部分关注如何让计算机理解图像的整体内容和上下文信息。将介绍图像字幕生成、场景分类、物体关系推理等技术。在图像检索方面，将探讨基于内容的图像检索（CBIR）的最新进展，以及如何利用深度学习模型实现更精确、更相关的检索结果。 第三部分：前沿研究与新兴应用 本部分将聚焦于计算机视觉领域最活跃、最具潜力的前沿研究方向和新兴应用： 三维视觉与重建： 随着传感器技术和算法的进步，三维视觉取得了长足发展。本书将介绍从多视角立体视觉、结构光、激光雷达（LiDAR）等获取三维信息的方法，到各种三维重建算法，包括点云处理、网格重建、以及基于深度学习的端到端三维重建。同时，还将探讨 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术在机器人导航、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的应用。 生成模型与图像合成： 生成模型在图像创作、数据增强、以及虚拟内容生成等方面展现出巨大潜力。本书将重点介绍生成对抗网络（GANs）及其各种变体（如StyleGAN, BigGAN等）在图像生成、风格迁移、图像修复等方面的最新进展。同时，还将介绍扩散模型（Diffusion Models）等新兴生成技术。 视频分析与理解： 视频作为一种包含丰富时空信息的媒介，其分析和理解具有重要意义。本书将探讨视频目标检测、跟踪、行为识别、事件检测等技术，并介绍如何利用时空卷积网络（3D CNNs）、Transformer等模型来捕捉视频的时空动态。 跨模态学习与多模态融合： 随着多模态数据的日益增多，如何将不同模态的信息（如图像、文本、语音）进行有效融合和学习成为研究热点。本书将介绍图像-文本匹配、视觉问答（VQA）、以及利用多模态信息进行图像生成和理解的研究进展。 计算摄影与图像合成： 这一部分将探讨如何在计算层面创新图像的获取和处理方式，以实现更丰富、更具艺术性的视觉效果。例如，光场成像、计算全景图、以及基于物理模型和机器学习的复杂光照模拟与渲染技术。 第四部分：挑战、趋势与未来展望 本书的最后一部分将对当前数字图像处理与计算机视觉领域面临的主要挑战进行分析，并对未来的发展趋势进行预测。这包括： 鲁棒性与泛化能力： 如何使模型在面对复杂多变的真实世界场景时保持良好的性能，以及如何提高模型的跨领域泛化能力。 数据隐私与安全性： 在利用大量数据训练模型的同时，如何保护用户隐私，以及如何防止模型受到对抗性攻击。 可解释性与可信度： 如何理解深度学习模型的决策过程，提高其可解释性和可信度，尤其是在医疗、自动驾驶等关键领域。 效率与实时性： 如何在保证性能的同时，提高算法的计算效率，使其能够满足实时应用的需求。 与其他学科的交叉融合： 探讨计算机视觉与其他学科（如自然语言处理、机器人学、生物医学、物理学等）的深度融合，催生新的研究方向和应用。 总结 《数字图像处理与计算机视觉前沿进展》以其广博的覆盖面、深刻的理论阐述、前沿的研究视角和丰富的应用实例，将成为一本不可多得的学术参考书。本书不仅能帮助读者系统地掌握数字图像处理与计算机视觉的核心知识，更能激发读者对该领域的浓厚兴趣，为未来的研究和创新奠定坚实的基础。无论您是初学者还是资深研究者，都能从中获益匪浅。

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作为一名关注**图形学与艺术交互**的读者，我翻阅了有关**人机交互界面设计在三维环境中的应用**那一节。我本意是想寻找关于**沉浸式虚拟现实（VR）**早期探索或至少是**体感交互（如Kinect类技术出现之前）**的讨论。书中确实提到了关于**三维场景的导航和对象选择**的方法，但多数还是基于传统的鼠标键盘或早期的手绘板输入。它详细分析了**Fitts定律**在三维靶点选择中的适用性，以及如何设计合理的菜单层级结构。然而，这种基于“桌面范式”的交互分析，在面对未来可能出现的自然手势输入和空间计算时，显得有些力不从心。我更希望看到的是对**触觉反馈（Haptics）**在三维建模中的早期集成尝试，或者对**非精确输入设备**如何通过软件算法弥补硬件不足的研究案例。这本书的视角更多地停留在了如何优化现有的、二维屏幕上的操作逻辑，而不是对完全脱离屏幕的未来交互形态进行大胆的猜想和技术论证。

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最后，我审视了全书的**研究方法论和案例选取**的倾向性。从整体来看，这本书的项目案例似乎更偏向于**传统机械制造和地质勘探**等需要高度精确几何测量的领域。例如，关于**曲面重建**的章节，重点放在了如何从离散点云中生成具有数学光顺性的NURBS曲面，这对于航空航天部件的逆向工程至关重要。但对于**艺术和娱乐产业**中对“感知真实性”而非“数学精确性”的追求，似乎关注较少。我们知道，图像图形技术的发展往往是双向驱动的：工程需求提供严谨的基准，而娱乐需求则推动了渲染的极限。这本书明显更倾向于前者。书中没有对**PBR（基于物理的渲染）**在当时萌芽阶段的尝试进行任何深入探讨，这使得那些致力于追求照片级真实感（Photorealism）的研究者，可能需要在其他更偏向渲染方程和材质模型的专著中寻找答案。它提供的是一把**精密测量尺**，而非一支**渲染调色笔**。

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这本《图像图形技术研究与应用2009》的封面设计，以一种略显朴实的蓝白色调为主，给我一种扎实、严谨的学术气息。我翻开目录时，最先注意到的是关于**“实时渲染中的光线追踪算法优化”**那一章。作为一个长期关注游戏引擎发展的爱好者，我期望看到的是如何在有限的计算资源下，通过更巧妙的空间划分结构和高效的采样策略来逼近真实光照。书中的讨论似乎偏向于理论推导和传统的光栅化管线在特定工业领域的应用，比如在**CAD/CAM**中的高精度几何建模精度分析。虽然这部分内容在专业领域是不可或缺的基石，但对于一个渴望了解当时（2009年前后）最新GPU架构如何驱动图形学的读者来说，它显得有些宏大叙事，缺乏对当时如DirectX 10或OpenGL 3.0新特性的具体案例剖析。特别是关于**法线贴图和阴影贴图的深度失真校正**那节，文字描述很多，但缺少一张清晰的、对比度鲜明的渲染效果图来直观展示优化前后的差异，让人在脑海中构建具体的技术画面时略感吃力。总而言之，它更像是一份详尽的年鉴，记录了彼时图形学研究的主流方向，但对于技术实践者而言，缺乏即时可操作的“黑科技”。

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这本书的排版风格非常传统，字体间距和页边距都遵循着学院派的严谨规范，给人一种“不花哨，重内容”的第一印象。我着重浏览了关于**数字图像处理基础**的那部分，特别是对**滤波与卷积**的讲解。这部分内容无可指摘地详尽，从傅里叶变换到小波变换的基础概念都有涉及。但奇怪的是，在讨论**图像去噪**时，似乎对当时已经开始受到关注的**基于稀疏表示或字典学习**的降噪方法提及不足，反而是对传统的**高斯滤波和中值滤波**进行了大量的篇幅讨论和性能对比。这让我感觉这本书的“应用”视角略微滞后于技术发展的脚步。如果说2009年的研究重点已经开始向更复杂的非线性模型发展，那么这本书的某些章节仍然停留在上一个技术周期的成熟范式中，像是一个对经典工具箱的全面检修，而不是对未来工具的展望。对于刚接触图像处理的新手，它或许是极好的入门读物，但对于资深人士，可能少了一些让人眼前一亮的创新点。

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初次接触这本书时，我对其在**计算机视觉与图像处理交叉领域**的覆盖面感到好奇。我主要关注的是其中关于**运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）**的章节。那段时间，三维重建技术正从实验室走向初步的商业化尝试，我非常期待书中能深入探讨**鲁棒性特征点匹配**在室外复杂光照条件下的表现，以及如何利用**Bundle Adjustment**进行全局优化以提高模型精度。然而，这本书的处理方式更像是对经典算法的一个梳理，比如对**SIFT/SURF**的数学原理做了详尽的介绍，但对于如何有效地整合**SLAM（即时定位与地图构建）**的基本框架，或是当时新兴的**多视图几何**中的对极约束在非理想数据集上的敏感性分析，着墨不多。我感觉自己像是在阅读一本经典的教科书，它教会了我基础公式，却没能提供一个解决“现场数据一团糟”问题的实战手册。对于那些需要将理论快速应用于无人机测绘或机器人导航的工程师来说，可能需要补充阅读更多关于**数据预处理和误差评估**的前沿文献。

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