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《数字图像处理与计算摄影基础》 内容简介 本书系统深入地介绍了数字图像处理和计算摄影学的核心理论、关键算法及其在现代计算机视觉与图形学领域的应用。全书内容兼顾理论深度与工程实践，旨在为读者打下坚实的数学基础和算法理解，使之能够独立进行复杂的图像分析、增强与合成任务。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分首先从光度和色彩的物理基础出发，详尽阐述了图像的数字化过程，包括采样、量化理论、常见的图像模型（如RGB、CMY、HSV等色彩空间）及其转换方法。重点分析了人眼视觉特性与图像感知质量评估标准（如PSNR、SSIM等）。 在图像增强方面，本书不仅涵盖了经典的空域和频域滤波技术，如高斯平滑、中值滤波、拉普拉斯算子等，更深入探讨了基于Retinex理论的全局光照校正、多尺度形态学滤波在去除复杂噪声方面的应用。频域分析部分，细致讲解了傅里叶变换（FT）、离散余弦变换（DCT）的性质及其在图像压缩与周期性噪声抑制中的作用。特别强调了小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析中的优势，以及其在图像去噪与压缩中的实际应用案例。 第二部分：图像恢复与重建 图像恢复是解决图像退化问题的关键技术。本部分详细介绍了图像退化的数学模型——点扩散函数（PSF）的建模，并区分了盲解卷积与已知退化模型的反卷积问题。 在图像复原算法方面，本书重点讲解了维纳滤波（Wiener Filter）的原理和局限性。核心内容聚焦于基于统计优化和正则化的现代复原方法。对Tikhonov正则化、Total Variation（TV）最小化算法进行了详尽的数学推导和实现分析，尤其展示了如何利用凸优化技术求解一阶和高阶TV模型来有效抑制块效应。此外，本书还覆盖了最新的深度学习驱动的图像恢复技术，对比了传统方法与基于残差网络的深度先验方法的性能差异。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是理解图像内容的前提。本书系统梳理了基于阈值分割（如Otsu法）、区域生长法和边缘检测技术（如Canny、LoG）。 更深入地，我们探讨了现代基于能量函数最小化的主动轮廓模型（如Snake模型）及其在复杂边界跟踪中的应用。在特征提取部分，本书详细分析了局部不变特征描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF，并解释了HOG（方向梯度直方图）如何用于行人检测。对于图像的结构分析，还引入了拓扑结构分析和拓扑数据分析（TDA）在图像形态学分析中的初步应用。 第四部分：计算摄影学核心理论 计算摄影学是本书的亮点之一，它超越了传统相机模型，将计算能力融入图像捕获和生成过程。 高动态范围（HDR）成像： 详细介绍了曝光包围采集、辐射度图构建的数学原理，以及著名的Debevec/Malik算法的实现细节。同时，对比了基于单张图像的HDR重建（如Retinex-based方法）的优缺点。 深度图的获取与处理： 介绍了立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，包括相机标定、视差图计算的极线约束和匹配算法（如SAD, SSD, NCC）。对于单目深度估计，分析了基于深度学习的方法如何学习先验几何知识。 图像去模糊与超分辨率（SR）： 图像去模糊是计算摄影的关键挑战。本书深入分析了盲反卷积在运动模糊和散焦模糊中的应用，并引入了近年来表现优异的深度学习超分辨率网络（如SRCNN, ESRGAN）的架构和训练策略，强调了感知损失函数在提升视觉效果中的作用。 第五部分：图像变换与合成 本部分关注图像的几何变换、配准与高级合成技术。几何变换部分覆盖了仿射变换、透视变换，并讲解了如何通过控制点进行图像配准（Image Registration），包括经典的光度学配准和基于特征的几何配准。 在图像合成方面，本书深入讨论了图像融合技术，如基于小波分解的图像融合和多尺度融合。对于更高级的合成，如图像的风格迁移（Style Transfer），本书不仅介绍了Gatys et al.提出的基于VGG网络特征图的Gram矩阵方法，还探讨了快速风格迁移算法（如Perceptual Losses）的优化思路。此外，还涵盖了基于3D模型的图像渲染基础，如纹理映射、光照模型（如Phong、Blinn-Phong）和阴影生成的基本原理。 全书配有大量的算法伪代码和实际案例分析，并针对每章内容推荐了相应的开源库（如OpenCV、Scikit-image）实践指导，确保读者能够将理论知识转化为实际应用能力。本书适合于计算机科学、电子工程、自动化领域的本科高年级学生、研究生以及致力于图像处理和计算机视觉方向的工程师和研究人员。
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