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张丰收著 著

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出版社： 水利水电出版社

ISBN：9787517024217

商品编码：29750937516

包装：平装

出版时间：2015-04-01

图书基本信息
图书名称	数字图像处理技术及应用
作者	张丰收著
定价	86.0元
出版社	水利水电出版社
ISBN	9787517024217
出版日期	2015-04-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书系统的讨论了数字图像处理的基本原理、基本方法、算法、实际技术和一些典型的应用。共分为13章:主要内容包括绪论、数字图像处理的基本原理、图像变换、图像增强、图像恢复等等...

作者简介

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目录

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文摘

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序言

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《图像重构与合成：超越现实的视觉魔法》 简介 在信息爆炸的时代，图像已成为我们理解世界、沟通思想、表达情感的核心媒介。从科学研究到艺术创作，从工业设计到医疗诊断，再到日常的社交互动，图像无处不在，其重要性日益凸显。然而，传统的图像获取方式往往受限于物理世界的规律、设备的精度以及观测的条件，导致我们能够获得的图像信息存在诸多不完美之处。有时，我们需要的图像可能根本不存在于现实世界，或者现实世界中的图像已丢失、损坏，甚至无法直接拍摄。这时，我们就需要强大的技术手段来“重构”缺失的信息，或者“合成”全新的、不存在的视觉内容。《图像重构与合成：超越现实的视觉魔法》正是这样一本深入探讨如何突破现有图像限制，创造更丰富、更具信息量、甚至完全虚构视觉世界的著作。 本书并非一本介绍基础数字图像处理算法的入门读物，它更侧重于那些能够实现“无中生有”或“化腐朽为神奇”的高级技术。我们将深入剖析那些能够让计算机“理解”图像内在结构，并在此基础上进行智能修复、增强、甚至创造全新视觉元素的原理与方法。这不仅仅是简单的像素值调整，而是对图像深层语义和几何信息的挖掘与利用。 内容详情 第一部分：从已知到未知——图像的智能重构 这一部分将聚焦于如何利用已有的信息，推断并重构出缺失或模糊的图像部分。这通常涉及到复杂的数学模型和先进的机器学习算法。 缺失信息填充与修复： 图像的损坏（如划痕、污渍、噪声）或拍摄时遗漏（如遮挡、低分辨率）是常见的挑战。我们不仅会介绍传统的基于纹理合成和邻域插值的方法，更会深入探讨基于深度学习的图像修复技术。例如，基于生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）的模型，它们能够学习图像的全局结构和语义信息，从而生成逼真且与周围环境高度协调的缺失区域，远超传统方法的局限。我们将讨论如何训练这些模型，如何处理不同类型的缺失（点状、线状、块状），以及如何评估修复效果。 超分辨率重建： 将低分辨率图像提升至高分辨率，是许多应用场景的关键需求，例如从低质量的监控录像中提取清晰人脸，或者提升老旧照片的细节。本书将详细介绍基于深度学习的超分辨率算法，包括卷积神经网络（CNNs）在特征提取中的作用，以及如何通过多尺度分析和残差学习来恢复高频细节。我们还将探讨图像先验知识（如图像的边缘、纹理特性）在超分辨率中的应用，以及如何设计能够生成精细纹理的模型。 多视角图像融合与三维重建： 从同一场景的不同视角拍摄的图像，蕴含着丰富的空间信息。通过多视角图像的融合，我们可以获得比单张图像更全面、更具立体感的视觉呈现。本书将深入讲解如何通过计算相机姿态、提取特征点、建立对应关系，进而进行三维场景的重建。我们将讨论立体视觉（Stereo Vision）、多视点立体（Multi-View Stereo, MVS）等关键技术，并介绍基于深度学习的端到端三维重建方法，能够直接从图像序列生成稠密点云或网格模型。 去模糊与去噪的深度探索： 运动模糊、散焦模糊、以及各种类型的噪声，是影响图像质量的主要因素。本书将超越简单的滤波器应用，重点介绍基于模型和基于学习的去模糊与去噪方法。我们将分析不同模糊模型的数学原理，并探讨如何利用深度神经网络来学习复杂的退化过程，实现高效且高质量的图像复原。例如，如何设计网络结构来同时处理多种类型的模糊和噪声，以及如何利用循环神经网络（RNNs）或Transformer来捕捉长距离依赖关系，以获得更自然的恢复结果。 第二部分：从现实到想象——图像的智能合成 这一部分将转向如何创造全新的、不存在于现实世界的图像，这涉及到对图像生成机制的深刻理解和灵活运用。 图像生成模型：深度学习的奇点： 生成模型是图像合成的核心。我们将重点解析当下最先进的生成模型，特别是生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）。 生成对抗网络（GANs）： 深入讲解GANs的原理，包括生成器和判别器的对抗训练过程，以及如何通过改进GANs（如StyleGAN, BigGAN）来生成高分辨率、高逼真度的图像。我们将讨论不同GANs变体在图像生成、风格迁移、图像编辑等方面的应用。 扩散模型（Diffusion Models）： 这是近年来在图像生成领域取得突破性进展的技术。本书将详细阐述扩散模型的前向扩散过程（加噪）和反向去噪过程（生成），以及它们在生成高质量、多样化图像方面的强大能力。我们将介绍如何控制扩散模型生成特定内容（条件生成），例如文本到图像生成（Text-to-Image Generation）。 文本到图像生成：用语言描绘世界： 这是当前最热门的图像合成技术之一。我们将深入探讨如何将自然语言描述转化为视觉图像。这涉及到自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的深度融合。我们将分析Transformer架构在理解文本指令和生成图像中的作用，以及如何利用大型预训练模型（如CLIP, DALL-E系列, Stable Diffusion）来实现高度自由化的图像创造。我们将讨论模型的训练方法、控制生成结果的技巧、以及潜在的应用场景。 图像风格迁移与编辑：赋予图像新的灵魂： 风格迁移技术能够将一张图像的内容与另一张图像的风格相结合，创造出独特的视觉效果。本书将介绍基于深度学习的风格迁移算法，包括特征空间迁移和神经风格迁移。在此基础上，我们将进一步探讨更高级的图像编辑技术，例如语义图像编辑（通过文本指令修改图像的特定区域或属性，如“让天空变成红色”）、图像修复与内容生成相结合的编辑（如“在草地上添加一棵树”）。 人脸合成与编辑：虚拟人脸的逼真之道： 人脸合成与编辑是图像合成领域的重要分支，在虚拟现实、影视特效、游戏设计等领域有着广泛应用。本书将详细介绍生成逼真虚拟人脸的技术，包括如何利用GANs生成不同年龄、性别、种族、表情的人脸，以及如何进行人脸属性编辑（如改变发型、年龄、表情、添加眼镜等）。我们将讨论如何保证生成人脸的真实性和多样性，以及如何实现可控的人脸生成。 图像的艺术化与特效生成： 超越现实的审美追求，是图像合成的另一维度。本书将探讨如何利用图像合成技术创造具有艺术风格的图像，例如油画风格、水墨风格、卡通风格等。同时，我们将介绍如何利用这些技术来生成电影、游戏中的特殊视觉特效，例如奇幻场景、爆炸效果、光影变化等。 本书的特色与价值 深度与广度并重： 本书在深入剖析核心技术原理的同时，也广泛涵盖了图像重构与合成的各个重要分支，为读者提供一个全面的视角。 前沿技术导向： 聚焦于当前最活跃、最具影响力的图像处理与生成技术，特别是深度学习在其中的核心作用。 理论与实践结合： 在介绍理论模型的同时，也会提及相关的算法实现思路和应用案例，便于读者理解和拓展。 面向未来： 探讨了图像重构与合成技术在未来可能的发展方向和对社会各领域产生的深远影响。 《图像重构与合成：超越现实的视觉魔法》适合于计算机视觉、图形学、人工智能等领域的研究人员、工程师、以及对图像技术有浓厚兴趣的开发者、学生和爱好者。阅读本书，你将不仅能掌握先进的图像处理与生成技术，更能激发你用视觉语言创造无限可能的灵感。它将带领你走进一个全新的视觉世界，在那里，想象力将成为唯一的限制。

评分☆☆☆☆☆

让我惊喜的是，它对图像压缩技术的讲解没有流于表面。在介绍JPEG标准时，很多人只会提到DCT（离散余弦变换）和量化，然后就草草收场了。然而，本书深入剖析了量化矩阵的设计思想，以及熵编码（霍夫曼编码和算术编码）在无损和有损压缩中的具体作用，甚至还提及了更先进的无损压缩方法如LZW的原理。更关键的是，它讨论了这些技术背后的工程限制和实时性挑战。例如，在讨论视频压缩时，作者没有回避MPEG系列标准的复杂性，而是侧重于解释帧间预测（P帧和B帧）的原理，以及运动估计和补偿的数学模型基础，这对于理解现代流媒体技术至关重要。这种既不畏惧深入复杂原理，又能将其置于实际工程约束下进行分析的能力，使得这本书的价值远远超越了一般性的入门读物，更像是一部可以长期参考的工具书。它促使我重新审视了自己过去对压缩算法的一些片面理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量，在同类出版物中绝对是属于上乘之作，极大地提升了阅读体验。很多技术书籍往往为了节省成本，在插图上马虎了事，导致关键的算法流程图模糊不清，或者关键的数学推导过程中的变量难以区分。但在这本书里，无论是关于小波变换的多分辨率分析图，还是关于形态学处理中结构元素扫描的示意图，都清晰锐利，色彩搭配合理，让人一目了然。特别是涉及矩阵运算和空间变换的部分，作者使用了大量的彩色高亮和箭头指示，使得复杂的坐标变换过程不再是难以捉摸的抽象概念。我特别欣赏其对代码示例的规范性，虽然它不是一本纯粹的编程教程，但穿插在理论讲解中的MATLAB或Python片段，都写得非常工整，注释到位，足以让读者快速复现或在此基础上进行二次开发。这种对细节的精雕细琢，足见出版社和作者在制作过程中的用心，使得学习过程中的挫败感大大降低。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅时，我最大的感受是其内容的广度和体系的完整性，它绝非一本仅仅停留在理论推导上的学术专著，而是真正做到了“技术”与“应用”的完美结合。书中后半部分关于特定应用领域的案例分析，尤其让我受益匪浅。举个例子，关于医学图像增强的部分，作者详细介绍了如何利用直方图均衡化、对比度拉伸以及更复杂的Retinex算法来提升CT或MRI图像的可视性。他们不仅给出了算法的伪代码，还结合实际的诊断需求，讨论了在不同医疗场景下，不同增强策略可能带来的伪影和信息损失风险。这种将数学模型与实际操作紧密挂钩的处理方式，让书本上的知识立刻“活”了起来，感觉不像是在看一本冷冰冰的技术手册，更像是在跟随一位经验丰富的前辈进行项目实战辅导。另外，对于机器视觉基础，比如边缘检测算子的对比（Sobel, Canny, LoG），作者没有简单地罗列公式，而是加入了大量实际拍摄的室外场景图片，展示了不同算子在面对光照不均、纹理复杂环境时的表现差异，这一点对于我们从事工业检测和自动导航的工程师来说，是极其宝贵的经验总结。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到物超所值的一点是它在“应用”层面上展现出的前瞻性和批判性思维。作者并非简单地介绍现有的技术，而是经常引导读者思考“为什么”以及“如何改进”。例如，在讨论图像分割算法时，传统的阈值法、区域生长法被详细介绍后，作者紧接着就引出了基于活动轮廓模型（Snakes）和水平集方法（Level Set Methods）的先进技术，并分析了它们在处理边界模糊、拓扑变化等复杂问题时的优劣。这种结构安排，让读者在掌握经典工具的同时，也明确了技术的发展方向和研究热点。阅读过程中，我多次停下来，不仅仅是理解了某个算法，而是开始思考如果我的特定应用场景（比如对特定材质的缺陷检测）出现问题，我应该从哪个方向去寻找改进的算法思路。这种启发性，才是真正优秀技术书籍的核心价值所在，它教会的不仅仅是知识本身，更是一种解决问题的思维框架，让人受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本新近购得的《数字图像处理技术及应用》真是让人眼前一亮，从内容深度到排版质量都无可挑剔。尤其赞赏的是它对基础理论的阐述，简直是教科书级别的清晰易懂。作者并没有急于展示那些炫目的前沿算法，而是花费了大量篇幅来夯实读者对图像形成、采样和量化这些“老生常谈”的理解。我记得有一章专门讲解了傅里叶变换在图像滤波中的应用，不是简单地抛出公式，而是通过大量的几何直观图示，将高频和低频信息在频域中的具体表现解释得淋漓尽致。这种由浅入深的讲解方式，对于我这种在理论学习中经常感到吃力的读者来说，简直是福音。读完这部分内容，我对卷积操作的理解不再停留在“一个核在图像上滑动”的表层概念，而是真正明白了它在空间域和频域中的物理意义。此外，书中对于噪声模型和去除技术的介绍也极为详尽，从高斯白噪声到椒盐噪声，每一种噪声的特性、产生机理以及对应的抑制算法（如中值滤波、维纳滤波等）都被系统地罗列和对比，特别是不同算法在实际应用中对图像细节的保留和牺牲的权衡分析，非常具有参考价值，体现了作者深厚的工程实践经验。