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出版者:电子工业出版社

作者:迈克莱兰

出品人:

页数:757

译者:

出版时间:2006-3

价格:79.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121021831

丛书系列:

图书标签:

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深入解析数字图像处理的前沿技术与实践 本书将带您穿越计算机图形学的迷宫，探索数字图像处理领域那些尚未被Photoshop CS2的时代完全定义，却在今天构筑起现代视觉艺术与科学分析基石的复杂算法与理论。 --- 第一部分：超越像素的维度——高光谱成像与信息提取 本书的开篇将聚焦于超越传统RGB三通道限制的图像采集技术。我们将深入探讨高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）的原理、数据立方体的结构及其在遥感、医学诊断和食品安全检测中的应用。 1.1 多维数据采集与预处理： 详细阐述如何从传感器层面获取数百个连续波段的光谱信息。这包括对原始数据进行辐射定标、大气校正（如FLAASH模型简介）和几何校正的复杂流程。我们将剖析“维度灾难”（Curse of Dimensionality）在高光谱数据分析中带来的挑战，并介绍降维技术，如主成分分析（PCA）在保留光谱特征下的有效应用。 1.2 光谱解混（Spectral Unmixing）： 传统图像分析假设每个像素包含单一的材料信号。然而，在现实世界中，一个像素往往是多种物质的混合体。本书将详尽介绍端元提取（Endmember Extraction）的理论基础，包括顶点成分分析（VCA）和迭代约束最小二乘法（ICLSU）。讨论如何利用非线性模型（如双向反射分布函数BRDF）来更精确地模拟混合光信号，这是CS2时代远未触及的深度领域。 1.3 深度学习在光谱分类中的应用： 摒弃传统的支持向量机（SVM）或随机森林在处理高维特征时的局限性，本书将全面介绍基于一维卷积神经网络（1D-CNN）和循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）如何直接利用光谱曲线的时序依赖性进行精确的物质识别。我们将详细设计和实现一个用于矿物识别的深度学习模型架构。 --- 第二部分：实时几何重建与环境感知——从2D到3D的飞跃 本章节将目光投向图像在构建真实世界三维模型中的核心作用，关注那些需要复杂数学运算和大规模并行处理的领域。 2.1 结构光与激光雷达（LiDAR）数据融合： 介绍如何利用结构光扫描仪捕获的纹理信息与LiDAR获取的精确深度信息进行有效配准。重点讨论点云数据（Point Cloud Data）的存储、管理（如使用八叉树结构）以及噪声滤波算法，如统计离群点移除（SOR）。 2.2 运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）与密集匹配： 深入剖析基于多视图几何的3D重建流程。从特征点提取与匹配（如SIFT/SURF的后继者SuperPoint的原理），到基础矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的估计，再到三角测量（Triangulation）获得初始3D坐标。随后，重点讲解多视图立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）算法，特别是基于深度学习的深度图融合（Depth Map Fusion）方法，以生成高精度的表面网格。 2.3 语义分割与实例识别的实时性挑战： 讨论自动驾驶和机器人视觉中的核心问题。介绍实例分割（Instance Segmentation）算法，如Mask R-CNN的变体，并探讨如何通过模型量化与剪枝技术，将复杂的分割网络部署到边缘计算设备上实现毫秒级的推理速度。这需要对模型架构的底层优化有深刻理解，远超传统图层混合和滤镜操作的范畴。 --- 第三部分：高级图像修复与生成——超越简单图层叠加 本部分将探讨图像内容合成、修复和风格迁移的现代方法，这些技术依赖于对图像内在语义和结构的高级理解。 3.1 基于深度学习的图像超分辨率（Super-Resolution, SR）： 区别于传统的插值法，本书将详述生成对抗网络（GANs），尤其是超分辨率GAN (SRGAN) 和 ESRGAN在恢复高频细节方面的强大能力。我们将从感知损失（Perceptual Loss）而非简单的均方误差（MSE）的角度出发，解释网络如何学习到人类视觉系统对清晰度的偏好。 3.2 图像修复与内容感知填充（Content-Aware Inpainting）： 探讨如何利用上下文注意力机制（Contextual Attention）来智能地“想象”并填充图像中缺失或被遮挡的部分。讨论基于流场的纹理合成以及如何确保修复后的区域在结构和语义上与周围环境保持一致性，这需要对图像的局部和全局结构有深刻的数学建模。 3.3 神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）与新视角合成： 这是当前三维视觉领域的前沿。本书将详细介绍NeRF如何使用一个多层感知机（MLP）来隐式地表示一个三维场景的体积密度和颜色信息。解释体积渲染方程（Volume Rendering Equation）的数学形式，以及如何通过优化这个网络来从一系列2D图像中合成出任意新视角的真实感图像。这代表了对图像信息的编码能力达到了一个全新的层次。 --- 第四部分：图像质量评估（IQA）的客观化 传统上，图像质量往往依赖于人眼的主观判断。本部分将侧重于开发和应用客观的、与人眼感知高度相关的定量评估指标。 4.1 结构相似性指标（SSIM）的局限与发展： 详细分析SSIM在处理不同失真类型时的不足，并引入多尺度结构相似性（MS-SSIM）。 4.2 深度学习驱动的感知质量评估： 介绍如何训练一个深度网络（如使用VGG特征提取器）来预测人类的平均意见得分（MOS）。探讨学习感知图像质量指标（Learned Perceptual Image Quality Assessment, LPIPS）的原理，它如何通过计算特征空间中的距离来度量失真，从而提供比传统PSNR/SSIM更符合人类感知的质量分数。 --- 总结： 本书提供的知识体系，横跨了从物理层面的光电转换，到数学层面的高维统计分析，再到计算机科学前沿的深度学习架构构建。它关注的是如何使用更强大的计算模型和更复杂的数学理论，来提取、理解、重建和生成视觉信息，是理解现代数字视觉技术全貌的必备读物。

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我是一个非常注重效率的人，每次在软件里找一个功能都要浪费不少时间，特别是那些隐藏在深层菜单里的快捷键和脚本操作。我最近正在尝试将一些重复性的后期处理流程自动化，但手头的参考资料大多只提到了“可以使用动作（Action）”，却很少有人会分享如何优化动作的录制过程，比如如何在动作中嵌入用户交互点，或者如何使用脚本（JavaScript/VBScript）来批处理上百张照片的裁剪和水印添加。我盼望着能有一本“效率宝典”，里面专门开辟一章来讨论工作流程的优化，分享作者自己编写的实战脚本案例，甚至探讨如何利用外部工具（比如Bridge或Lightroom的接口）来加速PS的工作流。这样的书，对我来说，简直是解放生产力的关键。

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最近换了新的显示器，色差问题简直成了我的心头大患，校色过程搞得我焦头烂额。我现在手里有一本讲色彩科学的旧书，但它对Adobe这个软件生态内的色彩转换机制讲得不够透彻，很多问题似乎都卡在了软件的“理解”层面。我真切希望能有一本教材，能把CMYK到RGB的转换误差、ICC Profile的加载与管理，以及在Photoshop中如何进行精确的软打样（Soft Proofing）讲解得详尽且实用。特别是针对印刷输出的需求，那种对分辨率、出血位、油墨密度控制的细致描述，是普通设计书里看不到的宝贵经验。我希望它能像一本技术手册一样，把那些复杂的术语都用最直观的图例和实验数据支撑起来，让我能彻底搞懂色彩管理这块硬骨头，而不是靠猜来交稿。

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说真的，我对于那种封面花里胡哨、内容空洞的速成秘籍早就免疫了。我最近在书店里随便翻了一本号称“3小时精通PS”的书，结果里面教的无非就是几个滤镜的组合应用，连蒙版的高级用法都没怎么碰。我真正需要的，是那种能把我从“会用”提升到“精通”的深度著作。我渴望看到深入讲解路径的贝塞尔曲线原理，如何精确控制手绘矢量图形的平滑度与转折点；我也很想深入学习通道（Channels）在复杂抠图中的应用，特别是那些头发丝、半透明物体的处理，光靠“选择并遮住”是远远不够的。如果这本书能提供大量的工程文件和素材供读者对照练习，那简直是为我量身定做。我期待的是一种匠人精神的体现，每一页都凝聚着作者多年的实战经验和对软件底层逻辑的深刻理解，而不是那种泛泛而谈的“教程合集”。

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哎呀，最近想给我的老伙计——那台还在坚持服役的奔腾D电脑——找点新“食粮”，毕竟手头那本《数码影像处理终极指南》都翻烂了，内容太偏理论，实操步骤看着都像上个世纪的遗迹了。我听说现在大家都在追捧什么AI修图、云端协作，但说实话，我更怀念那种踏踏实实、把每一个像素都掰开了揉碎了讲的“硬核”教材。我希望找到一本能让我重新拾起钢笔工具和图层混合模式的精髓，那种即使放了十年依然能让人受益匪浅的工具书。我特别关注那些关于色彩管理和锐化技巧的章节，现在的很多新书对这些基础的底层逻辑一带而过，搞得我总觉得心里没底。要是能有详尽的实例解析，从照片导入到最终输出，每一步的参数调整都有理有据，那就太完美了。最好是那种能把Photoshop的“黑箱”操作变成透明流程的书，让我明白为什么这么调，而不是简单地告诉我“把滑块拉到50%”。这种注重内功修炼的书，现在真是越来越难得了。

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说实话，现在很多设计书的排版和截图都太“新潮”了，动不动就用最新的界面，但对我这种维护老旧设备和软件环境的用户来说，简直是灾难。我需要的恰恰是那种能够扎扎实实、一步一个脚印地讲解**经典**操作的书籍。我尤其看重那种对图层样式（Layer Styles）和混合模式（Blending Modes）背后数学原理的剖析，而不是仅仅展示几个效果。比如，深入解释“叠加”（Overlay）模式和“柔光”（Soft Light）模式在不同灰度值下的具体算法差异，这种底层逻辑的揭示，远比一百个好看的特效模板更有价值。我希望能找到一本能让我对Photoshop的“引擎”有深刻认知的书，让我不再是停留在表面的操作者，而是能真正理解软件运行机制的“架构师”。

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