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出版者:

作者:高誌堅 編

出品人:

頁數:327

译者:

出版時間:2009-8

價格:38.00元

裝幀:

isbn號碼:9787560841212

叢書系列:

圖書標籤:

• 多媒體技術
• 多媒體應用
• 數字媒體
• 圖像處理
• 音頻處理
• 視頻處理
• 計算機技術
• 信息技術
• 通信技術
• 網絡技術

《數字映像的處理與創作》 內容概述： 本書聚焦於數字圖像的深層處理技術及其在多元化創意領域的實際應用。我們不僅僅停留在基礎的圖像編輯層麵，而是深入探討瞭圖像從采集、編碼、傳輸到最終呈現的全生命周期中，所涉及到的關鍵技術原理與前沿算法。全書以理論與實踐相結閤的方式，旨在為讀者構建一個全麵而深入的數字圖像處理知識體係，並引導其將所學知識靈活運用於藝術創作、科學研究、工業設計、醫學影像、以及新興的虛擬現實等領域，最終賦能讀者成為數字映像領域的創新者與實踐者。 第一章：數字圖像的本質與錶達 本章將帶領讀者進入數字圖像的微觀世界，理解其最根本的構成要素。我們將從像素（Pixel）的概念齣發，詳細闡述其色彩模型，如RGB、CMYK、HSV等，並分析不同色彩模型的適用場景與轉換原理。隨後，深入講解圖像的量化與編碼技術，包括位深度、分辨率的含義及其對圖像質量的影響。我們會探討多種主流的圖像文件格式（如JPEG、PNG、TIFF、BMP、GIF等）的特點、優劣勢以及它們在不同應用場景下的選擇考量，重點分析它們在壓縮算法上的差異。此外，本章還會初步介紹圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放、剪切等，為後續章節的圖像處理打下基礎。 第二章：圖像的增強與復原 本章是數字圖像處理的核心內容之一。我們將係統介紹各種圖像增強技術，旨在改善圖像的視覺效果，使其更便於人眼觀察或後續分析。這包括但不限於： 點運算增強： 講解灰度變換（綫性變換、分段綫性變換、對數變換、指數變換、直方圖均衡化、直方圖規定化）如何調整圖像的對比度和亮度，使其細節更加清晰。 空間域濾波： 詳細介紹鄰域運算，包括綫性濾波（均值濾波、高斯濾波）用於圖像平滑降噪，以及非綫性濾波（中值濾波、雙邊濾波、最大/最小值濾波）在去除椒鹽噪聲、保留邊緣方麵的優勢。 銳化技術： 探討拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等梯度算子如何檢測圖像邊緣，以及高頻濾波（如Unsharp Masking）如何增強圖像的細節和輪廓。 圖像復原： 針對圖像在采集、傳輸過程中可能齣現的退化（如模糊、噪聲、幾何畸變），介紹相應的復原技術。重點講解逆濾波、維納濾波等用於消除模糊，以及基於噪聲模型和退化模型進行圖像復原的原理。 第三章：圖像的分割與特徵提取 圖像分割是將圖像劃分為若乾有意義區域的過程，是許多高級圖像分析任務（如目標識彆、場景理解）的前提。本章將深入探討各種圖像分割方法： 基於閾值的方法： 講解全局閾值、局部閾值、Otsu's方法等如何根據像素灰度值進行分割。 基於區域的方法： 介紹區域生長法、區域分裂與閤並法等如何根據像素的相似性形成區域。 基於邊緣的方法： 結閤第二章的邊緣檢測技術，講解如何將邊緣連接成封閉輪廓以分割物體。 基於聚類的方法： 介紹K-Means、Mean-Shift等聚類算法如何將像素按特徵分組。 深度學習驅動的分割： 簡要介紹捲積神經網絡（CNN）在語義分割（如FCN、U-Net）和實例分割（如Mask R-CNN）中的突破性進展。 在分割的基礎上，本章還將闡述特徵提取技術。我們將討論如何從圖像區域或對象中提取描述其形狀、紋理、顔色、或結構的重要信息，例如： 形狀特徵： 周長、麵積、質心、慣性矩、傅裏葉描述子、Hu不變矩等。 紋理特徵： 灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器響應等。 顔色特徵： 顔色直方圖、顔色矩、顔色空間分布等。 關鍵點與描述符： SIFT、SURF、ORB等局部特徵提取算法，及其在圖像匹配、物體識彆中的應用。 第四章：圖像的變換與錶示 本章將關注圖像在不同域中的錶示及其帶來的處理優勢。 傅裏葉變換（DFT/FFT）： 詳細講解一維和二維傅裏葉變換的原理，以及它如何將圖像從空間域轉換到頻率域。我們將重點分析圖像的頻譜圖，理解低頻分量代錶平滑區域，高頻分量代錶邊緣和細節。基於傅裏葉變換，我們將探討頻率域濾波（如低通濾波、高通濾波、帶通濾波）在圖像平滑、銳化、以及周期噪聲去除中的應用。 離散餘弦變換（DCT）： 介紹DCT在JPEG圖像壓縮等領域的應用，理解其將圖像能量集中到少數係數上的特性。 小波變換（Wavelet Transform）： 深入闡述小波變換的多分辨率分析能力，如何同時捕捉圖像的空間局部性和頻率信息。我們將討論不同的小波基函數，以及小波變換在圖像去噪、圖像融閤、圖像壓縮等方麵的優勢，特彆是它在處理圖像中的奇異性（如邊緣）時的錶現。 Radon變換與Hough變換： 介紹Radon變換在醫學成像（如CT）中的應用，以及Hough變換如何用於檢測圖像中的直綫、圓等幾何形狀，並探討其在車道綫檢測、人臉關鍵點定位等場景的實用價值。 第五章：色彩理論與色彩管理 色彩是數字圖像最重要的屬性之一。本章將深入探討色彩的科學原理與實際應用。 人眼視覺係統與色彩感知： 簡要介紹人眼對光的敏感度、顔色混閤、以及顔色恒常性等生理基礎。 色彩空間： 除瞭RGB和CMYK，還將介紹更復雜的色彩空間，如Lab、XYZ、YCbCr等，並分析它們在色彩精確度、膚色檢測、視頻編碼等領域的應用。 色彩校正與增強： 講解如何通過色彩平衡、色彩飽和度調整、色調分離等技術來糾正偏色、增強色彩錶現力。 色彩管理係統（CMS）： 詳細闡述色彩管理的重要性，包括設備無關的色彩空間（如XYZ）、ICC Profile的作用，以及如何通過色彩管理實現跨設備（顯示器、打印機、掃描儀）的色彩一緻性。 高級色彩處理： 探討色彩查找錶（LUT）、色彩映射、高動態範圍（HDR）成像原理及處理技術。 第六章：動態圖像序列的處理（視頻處理基礎） 雖然本書側重靜態圖像，但瞭解動態圖像的處理基礎是不可或缺的。本章將概述視頻處理的基本概念。 視頻的構成： 幀、場、分辨率、幀率的概念。 視頻編碼： 介紹視頻壓縮的基本原理，如幀內預測、幀間預測、運動估計與補償，以及H.264/AVC、HEVC等主流編碼標準。 運動分析： 介紹光流法、塊匹配法等如何估計像素或圖像塊的運動。 視頻穩定與增強： 簡要提及視頻抖動校正、視頻超分辨率等技術。 第七章：圖像處理在現代創意領域的應用 本章將展示前麵章節所學知識的實際價值，將理論與實踐緊密結閤。 數字藝術與設計： 講解如何利用圖像處理技術進行數字繪畫、三維建模的貼圖處理、特效閤成（如綠幕摳像、粒子效果）、以及交互式藝術裝置的設計。 攝影與後期製作： 深入探討專業攝影師如何運用RAW格式處理、色彩分級、光影調整、銳化、降噪等技術來優化照片。 遊戲開發： 分析遊戲引擎中的紋理映射、光照模型、後處理效果（如景深、運動模糊、色調映射）對遊戲畫麵的影響。 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）： 介紹三維重建、場景渲染、圖像匹配、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等關鍵技術如何支撐VR/AR體驗。 醫學影像分析： 講解CT、MRI、X光等醫學影像的增強、分割、三維重建，以及在疾病診斷中的輔助作用。 科學研究與數據可視化： 探討如何處理顯微鏡圖像、衛星遙感圖像、天文圖像，並通過圖像處理技術進行數據分析和可視化呈現。 第八章：新興技術與未來展望 本章將目光投嚮圖像處理領域的未來發展。 深度學習驅動的圖像生成： 介紹生成對抗網絡（GANs）在圖像閤成、風格遷移、超分辨率、圖像修復等方麵的強大能力。 計算機視覺的進展： 簡要介紹目標檢測、語義分割、姿態估計、人臉識彆、場景理解等熱門方嚮。 跨媒體技術： 探討圖像與文本、音頻、視頻之間的交叉應用，例如圖像字幕生成、以圖搜圖、圖像檢索。 倫理與挑戰： 討論深度僞造（Deepfake）等技術帶來的倫理問題，以及圖像版權保護、隱私泄露等方麵的挑戰。 附錄： 常用圖像處理算法的數學基礎迴顧： 如綫性代數、概率統計、微積分等。 實踐工具介紹： 推薦常用的圖像處理軟件（如Adobe Photoshop, GIMP）、編程庫（如OpenCV, Scikit-image, Pillow）以及相關開發環境（如Python, MATLAB）。 術語錶： 整理本書齣現的關鍵術語及其定義。 本書的編寫風格力求嚴謹又不失啓發性，通過豐富的圖例和案例分析，幫助讀者理解抽象的理論概念，並引導他們動手實踐，最終掌握數字映像處理的核心技術，並在各自的創意領域中揮灑自如。

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