具体描述
《彩色图像工程》是“OHM图形图像处理系列”之一。《彩色图像工程》以具体示例通俗易懂地介绍了最新的彩色图像再现技术及与彩色图像画质有关的各种课题。书中首先从人的眼睛分辨颜色的机制开始阐述颜色的检测与显示及颜色的再现理论，接下来，顺序介绍了照片中的颜色再现，印刷品、硬拷贝中的颜色再现，电视、显示系统中的颜色再现，计算机图形学中的颜色再现，以及采用无撞击打印技术的图像设备中的颜色再现技术，最后介绍了彩色图像的画质与评价及视觉与图像的人机界面等问题。
《彩色图像工程》可供相关领域技术人员、研究人员参考，也可作为大专院校相关专业师生的参考用书。
好的，这是一本关于彩色图像工程的图书的详细简介，但内容完全避开了《彩色图像工程》这本书可能包含的主题，专注于其他相关的、但又不完全重叠的领域。 --- 《数字视觉系统与高级图像处理：理论、算法与应用实践》 本书简介 在当今信息爆炸的时代，图像和视频已成为我们感知世界、交流信息的核心载体。然而，数字图像的采集、传输、存储和呈现是一个复杂的系统工程，涉及从物理光学到人眼感知，再到复杂计算建模的多个维度。《数字视觉系统与高级图像处理：理论、算法与应用实践》旨在系统性地梳理和深入探讨现代数字视觉系统背后的核心科学原理、关键算法技术及其在尖端领域的实际应用。 本书并非传统意义上的色彩理论或色彩空间转换手册，而是着眼于构建一个完整的、具备高精度和高鲁棒性的数字视觉信息处理框架。全书内容紧密围绕“系统构建”与“高级算法”两大主线展开，为专业工程师、研究人员和高年级学生提供一套全面且实用的技术路线图。 --- 第一部分：数字成像系统的物理基础与建模 本部分聚焦于图像信息捕获的源头——传感器和光学系统。我们不侧重于色彩的描述，而是深入分析如何将真实世界的物理信号准确、无损地转化为可计算的数字数据。 第一章：先进光学系统的设计与像差校正 本章详细阐述了现代成像镜头的设计原理，包括基于衍射光学元件（DOE）的消色差设计、自由曲面透镜的应用，以及如何利用计算光学方法来补偿传统光学系统固有的几何和物理解像力限制。重点讨论了点扩散函数（PSF）的精确建模及其在逆向解模糊过程中的关键作用。 第二章：传感器技术与噪声特性分析 深入探究CMOS和CCD传感器的光电转换机制，分析不同像素结构（如背照式BSI与堆叠式）对量子效率（QE）和动态范围的影响。本章的核心在于对系统噪声的量化建模，包括光子散粒噪声、读取噪声、暗电流噪声，并提出了多帧融合去噪的自适应阈值算法，以最大化信噪比（SNR）。 第三章：高动态范围（HDR）图像的采集与重建 针对光照极端不平衡场景，本书详述了多种HDR采集策略，包括包围曝光法、光子计数法和波长选择性曝光技术。我们提供了完整的跨曝光融合算法，包括基准图像选择、对齐校正和局部亮度映射的数学模型，确保重建的HDR图像在人眼视觉系统下具有最佳的层次感。 --- 第二部分：高级图像增强与信息提取算法 本部分从信号处理的角度出发，探讨如何从采集到的原始数据中高效、智能地提取高价值信息，并对图像质量进行深度优化。 第四章：基于稀疏表示的图像超分辨率重建 超越传统的插值方法，本章全面解析了基于字典学习（Dictionary Learning）和稀疏编码的超分辨率（SR）技术。我们介绍了如何构建高低分辨率图像对的先验字典，并应用迭代阈值算法实现图像细节的有效恢复。此外，还引入了深度学习框架下的生成对抗网络（GAN）在图像细节生成方面的最新进展。 第五章：图像去模糊与计算摄影逆问题求解 本章将图像去模糊问题置于严格的逆问题框架下，重点讲解了变分方法（如Total Variation, TV）和正则化技术在处理欠定系统中的应用。详细介绍了盲解卷积（Blind Deconvolution）算法，包括交替优化策略和先验知识的引入，以解决PSF未知的模糊去除难题。 第六章：深度学习驱动的语义分割与实例识别 本部分转向现代人工智能技术在图像理解中的应用。我们不再讨论传统的特征提取，而是深入研究U-Net、DeepLab系列等先进的卷积神经网络（CNN）架构在像素级语义分割中的机制。着重分析了损失函数的设计（如Focal Loss）和注意力机制（如Transformer结构）如何提升模型对小目标和复杂边界的识别精度。 --- 第三部分：三维视觉与空间重建 数字图像的最终价值在于其对真实三维世界的表征能力。本部分专注于如何从二维图像集合中恢复和理解三维几何信息。 第七章：多视图几何基础与相机标定 系统阐述了对极几何、本质矩阵与基础矩阵的数学推导，这是从多幅图像中估计相机相对位置和姿态的基石。详细介绍了基于平面和非平面靶标的精确相机内参和外参标定流程，并讨论了鲁棒性估计方法（如RANSAC及其变体）在处理野外数据时的重要性。 第八章：大规模场景的三维重建与点云处理 本书详细介绍了结构光、激光雷达（LiDAR）以及基于图像的密集匹配（Structure from Motion, SfM）和多视图立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）的原理。重点在于如何处理和优化重建出的海量点云数据，包括降噪、滤波、注册（Registration）技术，以及如何利用八叉树等空间数据结构进行高效存储和查询。 第九章：三维模型纹理映射与可视化 在获得几何结构后，本章讲解如何将二维图像信息无缝地映射到三维模型表面。探讨了相机位姿对纹理质量的影响，并介绍了优化纹理混合（Texture Blending）和减少缝隙的方法，以生成视觉上连续且逼真的三维模型。 --- 目标读者与本书特色 本书适合于希望从底层物理原理到尖端算法层面全面掌握数字成像与视觉处理技术的读者。我们采用了严谨的数学推导与丰富的工程实例相结合的方式，避免了对任何特定色彩管理标准的冗余描述，而是将重点放在如何构建一个高性能、高精度、能适应复杂环境的数字视觉处理系统。本书配备了大量的伪代码和关键算法的实现思路，强调理论与实践的紧密结合。
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