數位照片修補技研. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:學貫

作者:蕭淑慧

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040402

价格:NT$ 420

装帧:

isbn号码:9789867693426

丛书系列:

图书标签:

• 数码照片修复
• 图像修复
• Photoshop
• 图像处理
• 修图技巧
• 照片修复
• 图像编辑
• 数码摄影
• 后期制作
• 图像优化

影像修复与艺术重塑：数字图像处理的前沿探索 本书聚焦于当代数字图像处理技术在修复、增强和艺术创作领域的深刻应用与前沿进展。内容涵盖了从基础的像素级操作到复杂的语义理解，旨在为专业人士和高级爱好者提供一套系统、深入的理论框架与实战技巧。全书力求以严谨的学术态度和丰富的案例分析，展现数字影像技术如何突破传统界限，实现对视觉信息的精细控制与创造性转化。 第一部分：数字图像基础与感知模型重构 本部分奠定了深入理解高级修复技术所需的理论基石。我们首先回顾了数字图像的数学表示，重点探讨了不同色彩空间（如Lab、HSV、ProPhoto RGB）在处理高动态范围（HDR）和宽色域（WCG）图像时的性能差异及转换策略。 1. 噪声分析与抑制 噪声是数字成像中普遍存在的干扰源。本书详细剖析了各类噪声模型，包括高斯白噪声、泊松噪声（散粒噪声）以及传感器读取噪声和固定模式噪声的成因。章节深入探讨了基于变换域（如小波变换、曲线波变换）的去噪方法，并重点分析了非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法及其在保持图像纹理细节方面的优势与局限性。同时，我们引入了基于深度学习的盲去噪方法，例如使用卷积神经网络（CNN）进行残差学习，以应对复杂场景下混合噪声的有效抑制。 2. 图像退化模型与反卷积 精确建模图像在采集过程中的退化机制是成功修复的关键。本部分详述了点扩散函数（Point Spread Function, PSF）的估计技术，包括盲反卷积（Blind Deconvolution）的迭代算法，如Richardson-Lucy算法的改进版本，以及引入先验信息（如稀疏性或梯度先验）来增强解的稳定性。特别地，我们探讨了运动模糊的准确建模及其在视频序列修复中的应用。 3. 对比度与色调映射的感知优化 在处理曝光不足或过度曝光的图像时，传统的线性拉伸往往导致细节丢失。本书强调基于人眼视觉系统（Human Visual System, HVS）的对比度增强技术，如局部对比度增强（CLAHE的变体）和基于Retinex理论的照明补偿模型。在HDR到LDR的映射环节，我们比较了曝光融合（Exposure Fusion）与基于光照一致性的色调映射算子（如Drachman-Kopp等人提出的方法），旨在实现更自然、更具空间感的视觉效果。 --- 第二部分：图像内容修复与结构重构 这一部分是本书的核心，专注于解决图像中缺失、损坏或需要替换内容的挑战。我们侧重于高保真度和语义一致性的修复方案。 4. 传统与基于张量的孔洞填充（Inpainting） 我们首先回顾了基于PDE（偏微分方程）的扩散式和传导式修复方法，它们在修复线条和边缘结构方面表现出色。随后，章节深入讲解了基于块匹配（PatchMatch）的相似性搜索策略，如何高效地从图像的完好区域选取最优纹理块来填充缺失区域。更进一步，本书引入了高阶张量分解技术在结构化数据修复中的应用，特别是在修复具有重复模式或特定几何约束的图像时的优越性。 5. 语义驱动的修复与生成模型 随着深度学习的兴起，图像修复已进入语义理解的新阶段。本节详细介绍了一系列生成对抗网络（GANs）架构（如Pix2Pix, CycleGAN, Context Encoders）在复杂场景修复中的应用。我们关注如何训练网络理解图像的上下文信息，从而生成与周围环境在内容、风格和光照上完美融合的全新像素数据，实现对大面积、语义复杂的缺失区域（如移除大型物体后留下的空白）的合理推断与重建。 6. 图像去模糊与超分辨率重建 去模糊技术不仅是去除噪声，更是对模糊过程中信息损失的逆向工程。本部分提供了先进的单图、多图去模糊算法，包括如何利用显式的或隐式的相机运动模型来恢复清晰图像。在超分辨率（Super-Resolution, SR）方面，本书重点探讨了基于深度残差网络（SRResNet）和注意力机制的SR模型，分析了如何在提高分辨率的同时，有效控制由插值引入的伪影，并评估了感知质量（Perceptual Quality）与PSNR/SSIM指标之间的权衡。 --- 第三部分：高级视觉增强与艺术化处理 本部分超越了纯粹的“修复”范畴，探索了如何利用数字技术对图像进行创造性的增强和风格迁移。 7. 图像去噪与风格迁移的非线性艺术化 我们将风格迁移（Neural Style Transfer）的理论基础与图像修复中的细节恢复相结合。重点分析了Gram矩阵在捕获纹理和风格信息中的作用，以及如何通过优化算法将源图像的内容结构与目标图像的艺术风格进行分离和重组。此外，我们讨论了如何利用迁移学习技术，将特定艺术家的笔触或历史修复风格应用到现代数字图像上，实现跨媒介的视觉对话。 8. 3D几何信息的恢复与校正 对于受损的旧照片或倾斜拍摄的图像，几何失真是主要的修复挑战。本部分涵盖了镜头畸变（如枕形、桶形畸变）的精确校正方法，以及透视变换和单应性矩阵（Homography）在校正平面物体倾斜问题中的应用。对于更复杂的场景，我们引入了基于稀疏重建（Structure from Motion, SfM）的初步概念，用以估算图像的潜在三维结构，从而实现更精确的平面校正和局部形变恢复。 9. 高级色彩校正与分级（Color Grading） 色彩是决定图像情绪和氛围的关键要素。本章详述了专业级色彩校正流程，包括白平衡的精细调整、影调分离（Split Toning）技术，以及如何使用色彩查找表（LUTs）实现快速且一致的色彩风格化。我们还探讨了局部色彩调整技术，例如使用遮罩和径向/线性渐变工具，实现对特定对象或区域的差异化色彩处理，确保最终效果的精细化和艺术感染力。 全书内容紧密围绕数字图像处理的实际应用需求，强调算法的可靠性、效率以及最终输出结果的视觉可信度，旨在培养读者对图像质量的批判性评估能力和高效解决复杂视觉问题的技术能力。

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这本书的封面设计着实吸引人，那色彩的搭配和光影的处理，让人一眼就能感受到其中蕴含的专业深度。我拿起它，指尖轻轻摩挲着封面，脑海中浮现出那些在屏幕上闪烁着微光的数码影像。它不像那些枯燥的技术手册，更像是一扇通往数字艺术殿堂的窗户，让人充满探索的欲望。我尤其欣赏作者在排版上展现出的那种匠心独运，文字和图片的布局疏密有致，既保证了阅读的流畅性，又在视觉上给予了足够的喘息空间，使得即便是面对复杂的理论，也不会让人感到压迫。这本书的开篇导言部分，就精准地勾勒出了当代影像处理的脉络与挑战，寥寥数语，便将我带入了一个充满机遇与难题的创作前沿，让人迫不及待想翻开下一页，看看那些神秘的“技研”究竟是如何展开的。

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这本书的装帧质量也值得称赞，纸张的选取和印刷的清晰度都达到了收藏级的标准。这对于一本需要大量观察细节的专业书籍来说至关重要，任何模糊的印刷或低劣的纸张都会极大地削弱内容的冲击力。我特意留意了书中高分辨率的样本图，那些细节的层次感和色彩的还原度，让人不得不佩服出版方的用心。更让我惊喜的是，随书附带的那些深入解读文档，它们并非简单的补充说明，而是对书中某些核心方法的进一步延展和探讨，提供了更多的参照资料和进阶路径。这本书放在书架上，本身就是一种视觉上的享受，它不仅是一份知识的积累，更是一件能够激发持续学习动力的艺术品。

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与其说这是一本技术书籍，不如说它是一部对数字影像美学和技术边界的严肃探讨。在阅读过程中，我时常会产生一种强烈的共鸣感，作者似乎精准地捕捉到了每一个影像工作者在面对“不完美”素材时那种既挫败又充满征服欲的复杂心绪。书中对于“修复的哲学”那一段论述尤其深刻，它提出了一个核心观点：真正的修补不是抹去痕迹，而是重建历史的真实性。这种高度的思辨性，让阅读体验远超出了单纯的技术学习范畴，它触及到了艺术创作的本质。每当合上书本，我都会花很长时间沉浸在刚才吸收的新知中，反复思考如何将书中的理论精髓融入到我自己的工作流程里，让作品更具说服力和情感深度。

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坦白说，我最初是被这本书的气质所吸引的，那种沉稳中带着一丝锐气的学术风格，让人觉得这绝不是一本泛泛而谈的入门读物。当我深入阅读时，那种对细节的执着便彰显无疑。它不像其他教程那样，只是简单地罗列操作步骤，而是深入挖掘了每一步背后的原理和逻辑。我记得有一章详细探讨了某种复杂的算法在处理高动态范围图像时的性能差异，作者不仅给出了详尽的数学模型推导，还配上了极具说服力的对比图例，这种深度和广度，对于一个追求极致效果的从业者来说，无疑是如获至宝。阅读过程中，我时常会停下来，反复揣摩那些图表和公式的含义，感受那种由内而外散发出的技术自信，它不仅仅是教你怎么做，更是在教你如何思考“为什么这样做得更好”。

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这本书的叙事节奏把握得非常巧妙，它不是那种直线型的知识灌输，更像是一场精心编排的探险之旅。初读时，我有些担心那些过于学术化的内容会让我望而却步，但作者似乎深谙读者的心理，总能在关键的技术节点穿插一些富有洞察力的案例分析。那些案例的选择都非常贴近实际工作中的痛点，从老旧照片的数字化修复到复杂光照环境下的合成优化，每一步的解析都充满了实战经验的印记。我特别喜欢其中关于“光场重建”的那几个章节，文字的张力十足，仿佛能透过屏幕感受到光线在三维空间中的微妙变化，这种将抽象概念具象化的能力，实在是高超的文字功底的体现。

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