中文CorelDRAW12进阶与突破 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国宇航出版社

作者:代木成

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:33.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801448798

丛书系列:

图书标签:

• CorelDRAW
• CorelDRAW 12
• 矢量图形
• 设计软件
• 图形设计
• 教程
• 进阶
• 技巧
• 软件操作
• 电脑绘图

《数字化图像处理前沿技术与实践指南》内容简介 内容概述： 本书系统深入地探讨了当前数字化图像处理领域的前沿技术、核心算法及其在实际工程项目中的应用策略。全书以理论指导与工程实践紧密结合为宗旨，旨在为图像处理工程师、计算机视觉研究人员以及相关专业的高级学生提供一本兼具深度与广度的参考手册。我们摒弃了对基础软件操作的冗余介绍，而是将重点聚焦于图像获取、增强、分析、识别及三维重建等高阶主题的底层原理与优化技巧。 第一篇：图像获取与预处理的深度优化 本篇内容着眼于源头质量的把控与提升。我们首先详细剖析了现代高分辨率传感器（如CMOS/CCD）的噪声特性及其建模方法，并引入了先进的盲源分离技术用于复杂背景下的信号提取。 1.1 噪声模型与自适应降噪： 区别于传统的线性滤波，本章深入讲解了非局部均值（Non-Local Means, NLM）、字典学习（Dictionary Learning）和深度学习方法（如基于U-Net架构的降噪网络）在处理高斯噪声、泊松噪声和乘性噪声时的性能差异与参数调优策略。特别地，我们提供了针对医学影像和遥感图像的专业去噪流程。 1.2 图像超分辨率重建（Super-Resolution）： 超分辨率是图像处理中的关键难题。本书详细介绍了基于稀疏表示、迭代反卷积以及最新的生成对抗网络（GANs，特别是SRGAN和ESRGAN）在提升图像分辨率上的原理与实现细节。我们不仅展示了如何训练这些模型，还探讨了实时处理需求下的模型轻量化技术。 1.3 图像恢复与去模糊： 针对运动模糊和散焦模糊，本章侧重于盲反卷积算法（Blind Deconvolution）的最新进展，包括基于梯度先验和信息论的优化方法。我们提供了在不精确已知点扩散函数（PSF）的情况下，如何高效估计并恢复清晰图像的实战案例。 第二篇：特征工程与高级图像分析 本篇聚焦于如何从像素层面跃升到语义信息层面，是理解复杂场景的关键。 2.1 尺度不变特征变换的深度解析（SIFT/SURF及替代方案）： 虽然SIFT是经典方法，但本书更侧重于分析其计算瓶颈及在极端光照和视角变化下的鲁棒性测试。我们随后介绍了基于深度学习的特征提取器（如DoGNet、LOFTR），它们在保持尺度不变性的同时，极大地提升了特征描述的区分度。 2.2 图像分割的范式转变： 从传统的阈值法和边缘检测（Canny, Sobel）过渡到基于深度学习的语义与实例分割。本书系统梳理了全卷积网络（FCN）、DeepLab系列（v3+）以及Mask R-CNN的工作机制。重点讨论了小目标分割的难点攻克、边界细节的精确保持（如使用边界感知损失函数）以及在资源受限设备上的模型部署优化。 2.3 纹理分析与结构描述： 我们深入探讨了Gabor滤波器组、灰度共生矩阵（GLCM）的高级应用，并引入了基于局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）的复杂结构描述符，这些是传统模式识别中不可或缺的工具。 第三篇：三维重建与几何视觉 本篇是本书的技术高地，涵盖了从二维图像重构真实世界几何形态的方法。 3.1 运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）详解： 详细阐述了稀疏点云生成、三角化过程的几何约束、鲁棒估计（RANSAC变体）以及运动估计的尺度不确定性问题。我们提供了如何使用优化的Bundle Adjustment（光束法平差）方法提高全局一致性的具体步骤。 3.2 密集深度图估计： 区别于 SfM 生成的稀疏点云，本章聚焦于立体视觉（Stereo Vision）和多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）技术。我们对比了基于块匹配（Block Matching）和基于学习的（Learning-based）深度估计方法的优劣，并展示了MVS中空洞填充与细节恢复的先进算法。 3.3 传感器融合与实时三维重建： 探讨了如何将激光雷达（LiDAR）数据与相机图像进行有效融合，以实现高精度的三维环境感知。内容涉及坐标系转换、数据配准（Registration）算法，以及面向机器人导航的实时三维地图构建（SLAM的视觉部分）。 第四篇：性能优化、部署与前沿趋势 本篇面向工程实现，解决如何将复杂的算法高效部署到实际系统中。 4.1 异构计算加速： 详细介绍如何利用CUDA/OpenCL平台加速核心的矩阵运算和卷积操作。内容包括内存访问优化、线程块的合理划分以及如何使用TensorRT或OpenVINO等推理引擎对训练好的模型进行量化和剪枝，以实现边缘设备的低延迟推理。 4.2 图像处理中的可解释性与鲁棒性： 随着AI在关键领域的应用，理解模型决策至关重要。本章介绍了Grad-CAM、LIME等可解释性工具在图像分析中的应用，并探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）对图像识别系统的威胁及防御策略。 4.3 跨领域应用案例分析： 提供了在工业无损检测（缺陷识别）、自动驾驶环境感知以及高精度遥感图像分类中的具体系统架构设计案例，重点剖析了在特定约束下（如时间、功耗或精度）的系统权衡取舍。 本书特点： 本书的叙事风格严谨且注重逻辑链条的完整性，避免了流程化的软件操作指导，而是深入探究算法背后的数学原理和优化技巧。每一个关键概念的引入都伴随着对其计算复杂度和实际应用效果的批判性分析。全书内容聚焦于“如何突破现有方法的局限性”，是技术人员迈向高级图像处理和计算机视觉工程师的理想进阶读物。

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