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出版者:科学出版社

作者:胡绪英

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:2003-4

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787030113238

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《数字图像处理前沿技术与应用实践》 图书简介 本书聚焦于当代数字图像处理领域的前沿技术、高级算法实现及其在实际工业和科研中的深度应用，旨在为具备一定图像处理基础的读者提供一个全面、深入、面向未来的知识体系。本书内容完全独立于任何特定软件版本的操作手册或基础教程，专注于理论的构建、核心算法的剖析与新技术的探索，而非软件工具的具体点击步骤。 第一部分：数字图像处理的数学基础与高级理论 本部分旨在夯实读者在高等数学、线性代数和概率论基础上，对现代图像处理理论的深刻理解。 第一章：多维信号处理与图像的数学表征 本章深入探讨了图像作为二维或多维信号的数学本质。内容涵盖了连续与离散信号理论的统一性，傅里叶变换在图像域、频率域和空间域之间的关系转换，小波理论（如Haar、Daubechies小波）在多分辨率分析中的应用。重点分析了二维离散傅里叶变换（DFT）的性质、快速傅里叶变换（FFT）的计算优化，以及Z变换在系统分析中的作用。讨论了随机场理论在描述图像纹理和噪声模型中的必要性。 第二章：图像增强与复原的高级模型 区别于基础的直方图均衡化，本章侧重于基于统计模型和非线性扩散的增强方法。详细讲解了Retinex理论及其在光照不均匀性校正中的应用，包括单尺度和多尺度实现。在图像复原方面，深入分析了盲解卷积问题，介绍维纳滤波器的性能局限性及其在已知噪声和模糊核情况下的最优线性估计。着重介绍了基于正则化的方法，如Total Variation (TV) 最小化在保持边缘清晰度方面的优势，并探讨了迭代优化算法（如ADMM）在解决高维反问题中的效率。 第三部分：图像分割与特征提取的深度学习范式 本部分是全书的重点之一，完全围绕深度卷积神经网络（CNN）在图像理解中的最新进展展开。 第三章：深度卷积网络基础与语义分割 本章从神经科学的启发出发，系统阐述了卷积层、池化层、激活函数（如ReLU及其变体）的设计原理。随后，将重点转向语义分割领域，详细解析了FCN（全卷积网络）的结构演变，U-Net架构在生物医学图像分析中的重要性及其跳跃连接的机制。讨论了用于处理尺度不变性问题的空洞卷积（Dilated Convolution）及其在ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块中的应用。 第四章：实例分割与目标检测的最新进展 本章聚焦于更精细的理解任务。在目标检测方面，对比分析了基于区域提议（Region Proposal）的两阶段方法（如Faster R-CNN系列）与基于回归的单阶段方法（如YOLOv3/v4/v5、SSD）的性能权衡、推理速度与定位精度的差异。在实例分割方面，深入剖析了Mask R-CNN的结构，包括其如何并行生成分类、边界框回归和像素级掩模。此外，还介绍了基于Transformer的检测模型（如DETR）在简化流程上的创新。 第四部分：高级图像分析与三维视觉 本部分探讨了如何从二维数据中重构三维信息以及更复杂的图像分析技术。 第五章：三维重建与立体视觉 本章从几何光学基础出发，讲解了相机标定（内参与外参）的数学模型与标定流程。核心内容围绕立体匹配展开，详细阐述了块匹配算法（BM）的局限性，并重点介绍了基于图割（Graph Cut）和动态规划的全局立体匹配方法。对于SfM（Structure from Motion）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基础框架，本章提供了必要的理论支撑，包括对多视图几何、对极几何约束的数学推导和应用场景。 第六章：图像配准与信息融合技术 图像配准是整合多源、多时相图像的关键。本章区分了基于强度（Intensity-based）和基于特征（Feature-based）的配准方法。在特征方面，系统梳理了SIFT、SURF、ORB等经典特征点的提取原理、描述符构建及其鲁棒性分析。重点探讨了非刚性配准问题，介绍薄板样条（TPS）模型以及基于正则化的变形场估计技术。最后，讨论了多模态图像（如MRI与CT）的融合策略，包括像素级融合和特征级融合的优缺点。 第七章：图像压缩、加密与水印的高效实现 本章关注数字图像的保护与传输效率。在压缩方面，本书不讲解JPEG的基础，而是深入探讨了基于分数布里奇变换（Fractional Fourier Transform）的图像压缩潜力，以及无损压缩中的算术编码优化。在信息安全方面，详细分析了数字水印技术，特别是基于小波域或离散余弦变换（DCT）域的嵌入与提取算法，并评估了其对攻击的抵抗能力。此外，简要介绍了基于混沌系统的图像加密算法设计原则。 总结 本书的编写遵循严格的学术规范，所有算法的推导均基于严谨的数学原理。它不包含任何关于“如何操作Photoshop 7.0”的章节，不涉及该特定软件的用户界面、菜单结构或特定滤镜的参数设置。全书的目标是培养读者在图像处理领域进行理论研究、算法设计与前沿技术选型的能力，是面向研究人员、高级工程师及相关专业高年级学生的进阶参考书。阅读本书需要读者具备扎实的数学基础和初步的编程实践能力，以便能自行实现书中所述的核心算法。

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坦白讲，我买这本书纯属偶然，当时书店里只剩这一本“PS教程”了，抱着试一试的心态买回了家。我主要关注的是高级的视觉特效制作，特别是那些涉及到粒子系统、3D模型导入和复杂的图层混合模式组合的案例。很遗憾，这本书的“精选实例”实在太过“精选”——精选在了最最基础的层面上。其中一个章节是关于如何制作一个逼真的“水滴”效果，我耐心看完了整个流程，发现它完全依赖于内建的滤镜，比如“玻璃”滤镜和一些位移贴图的配合，整个过程非常繁琐，而且最终效果看起来非常僵硬，缺乏现代PS中那种通过多次叠加图层样式和调整曲线才能达到的那种真实感和景深。更让我感到不解的是，这本书里竟然没有关于“动作（Action）”的系统性介绍，这对于追求效率的现代设计师来说是不可想象的。我个人习惯将重复性的调整步骤录制成动作，一键应用到多张照片上，这本书却要求读者一步步手动操作每一个参数，这无疑是变相地要求用户放弃效率。而且，它对“图层组”的管理也显得非常原始，更侧重于平铺式的图层堆叠，而非如今流行的文件夹式结构来管理复杂的设计文件。这本书对于理解PS的“历史”或许有价值，但对于解决我当前工作中的实际问题，帮助实在是微乎其微，更像是历史文物而非实用工具。

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这本书，说实话，拿到手里的时候，我心里是有点打鼓的。毕竟现在都什么年代了，Photoshop 7.0？这简直是活化石级别的软件了吧！我主要是想找点关于最新CC版本的色彩管理和3D贴图的技巧，结果翻开目录，看到的都是图层样式、蒙版、路径这些基础中的基础，感觉像回到了大学刚接触PS的那个时候。不过，我还是耐着性子翻了翻，发现它在讲解基础概念时，那种细致入微的程度，现在的很多教程根本比不上。比如关于“拾色器”的深入剖析，它居然能从RGB模型的底层原理讲到人眼对颜色的感知差异，这一点倒是挺有启发性的，让我这个自诩为“资深用户”的人，都重新审视了一下自己对色彩理论的理解。当然，对于那些想立刻上手制作酷炫特效的朋友来说，这本书绝对是“鸡肋”，它没有复杂的智能对象操作，没有高深的混合模式应用，更别提神经滤镜或者AI抠图了。它更像是一本严谨的、手把手的“工具书”，如果你真的想把PS的底层逻辑搞明白，而不是停留在“会用”的层面，这本书也许能提供一些老派但扎实的理论支撑。但如果你是追求效率和前沿技术的用户，那这本书恐怕只会让你感叹时光飞逝，然后默默地把它放回书架角落吃灰。它的“精选实例”也大多是些非常基础的合成和照片修复，比如如何把两张风景图拼在一起，或者如何去除老照片的划痕，这些在网上随便搜个五分钟教程都能搞定的内容，书里却用大篇幅详细解析每一步的参数选择，略显拖沓。

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说实话，我买这本书是冲着“精选实例”去的，我希望看到一些能拓展我思维边界的、富有创意的图像处理案例。我个人偏爱实验性的后期，喜欢探索图层混合模式组合出的奇特效果，或者利用3D环境光照来增强照片的真实感。但这本书的实例，怎么说呢，实在是太“中规中矩”了，甚至可以说是保守。它所有的实例都围绕着“修复”和“美化”展开，比如修复旧照片的泛黄、平滑皮肤纹理、调整人像光影，这些都是非常实用的基本功，但对于一个追求艺术表现力的用户来说，这些内容显得过于平淡和缺乏想象力。我特别留意了关于“滤镜库”的使用，希望能找到一些非主流的艺术效果叠加方法，结果这本书仅仅是列举了几个基础滤镜（如“油画”、“涂抹”）的使用方法，并且建议了非常标准的参数设置，完全没有鼓励用户去探索参数组合的无限可能性。它对“智能滤镜”的缺失，也直接限制了任何非破坏性实验的可能性。读完后，我感觉自己掌握了一些恢复老照片的扎实技巧，但这并不能帮助我完成我正在进行的一个概念艺术项目，那个项目需要的是打破常规的视觉语言，而不是遵循教科书式的标准流程。总的来说，这本书更像是一本老年大学的简易教材，对想要探索前沿视觉边界的用户来说，内容深度和创新性远远不够。

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我是一个平面设计师，日常工作对色彩的精确度和兼容性要求极高，尤其是在印刷品设计方面，专色通道的精确导入和CMYK色彩空间的转换是我的重点关注对象。因此，我满怀期待地翻开了这本《Photoshop 7.0精选实例教程》，希望能从中找到一些关于色彩管理标准的阐述。然而，这本书给我的感觉更像是一个面向网页设计或早期数码成像时代的指南。它对“色彩配置文件”（ICC Profile）的讨论几乎是避而不谈，或者只是蜻蜓点水般提了一句，完全没有深入讲解如何在不同设备和输出介质之间建立可靠的色彩联系。书中关于“创建网页图片”的章节占据了相当大的篇幅，详细讲解了如何使用“优化网页所用格式”的对话框，这在今天看来已经完全被导出为WebP或者使用更高级的压缩算法所取代的技术了。更不用说，在提到透明背景时，它推荐使用GIF格式，而完全忽略了PNG格式的优势。这让我不禁思考，这本书的知识体系是否已经滞后了不止一代。我尝试在书中寻找关于“32位图像”处理或HDR合成的任何蛛丝马迹，但一无所获。它所有的实例都停留在8位图像的处理范畴内，对于需要处理高动态范围素材的现代摄影师和设计师来说，这本书的参考价值近乎于零，它更像是面向那些刚接触数码图像的初学者，提供一个非常基础的、不涉及高阶色彩科学的入门介绍。

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拿到这本《Photoshop 7.0精选实例教程》后，我最直接的感受是，嗯，这排版，这配色，这字体，简直是扑面而来的年代感。我本来是想找点关于复杂锐化算法和非破坏性编辑流程的资料，毕竟我现在的工作流程对效率要求极高，任何一个多余的步骤都可能影响交付时间。这本书的内容，怎么说呢，它更像是一位老前辈在跟你慢悠悠地喝茶聊天，而不是一个急躁的教练在给你做高强度训练。比如它讲解“通道”的用法时，用了大量的篇幅去解释什么是“Alpha通道”，以及如何在灰度信息中提取选区，这套理论放在今天看来，显得有些迂腐和冗长。现在的教程大多会直接告诉你，用“选择并遮住”面板里的“优化边缘”，一键搞定。这本书里，你找不到任何关于“云存储同步工作区”的讨论，更别提什么“自定义工作区预设”的快捷技巧了。它所有的案例都围绕着本地文件操作展开，那种将文件保存、合并、再合并的传统工作模式，让人感觉仿佛置身于一个没有互联网的时代。我尝试找一下关于“Camera Raw”的介绍，结果根本没有找到，这本教材似乎完全忽略了RAW格式处理的重要性，直奔JPEG和PSD的后期优化而去。对于我这种习惯了从源头上控制画质，依赖Adobe Bridge进行素材管理的专业人士来说，这本书提供的“实例”缺乏足够的实战价值，它更像是一套为图形设计启蒙准备的教材，而不是为资深从业者提供的进阶参考。

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