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出版者:電子工業齣版社

作者:邁剋萊蘭

出品人:

頁數:757

译者:

出版時間:2006-3

價格:79.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787121021831

叢書系列:

圖書標籤:

• PS
• 邁剋萊蘭
• 工具書
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• CS2寶典
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• CS2
• 圖像處理
• 圖形設計
• 軟件教程
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深入解析數字圖像處理的前沿技術與實踐 本書將帶您穿越計算機圖形學的迷宮，探索數字圖像處理領域那些尚未被Photoshop CS2的時代完全定義，卻在今天構築起現代視覺藝術與科學分析基石的復雜算法與理論。 --- 第一部分：超越像素的維度——高光譜成像與信息提取 本書的開篇將聚焦於超越傳統RGB三通道限製的圖像采集技術。我們將深入探討高光譜成像（Hyperspectral Imaging, HSI）的原理、數據立方體的結構及其在遙感、醫學診斷和食品安全檢測中的應用。 1.1 多維數據采集與預處理： 詳細闡述如何從傳感器層麵獲取數百個連續波段的光譜信息。這包括對原始數據進行輻射定標、大氣校正（如FLAASH模型簡介）和幾何校正的復雜流程。我們將剖析“維度災難”（Curse of Dimensionality）在高光譜數據分析中帶來的挑戰，並介紹降維技術，如主成分分析（PCA）在保留光譜特徵下的有效應用。 1.2 光譜解混（Spectral Unmixing）： 傳統圖像分析假設每個像素包含單一的材料信號。然而，在現實世界中，一個像素往往是多種物質的混閤體。本書將詳盡介紹端元提取（Endmember Extraction）的理論基礎，包括頂點成分分析（VCA）和迭代約束最小二乘法（ICLSU）。討論如何利用非綫性模型（如雙嚮反射分布函數BRDF）來更精確地模擬混閤光信號，這是CS2時代遠未觸及的深度領域。 1.3 深度學習在光譜分類中的應用： 摒棄傳統的支持嚮量機（SVM）或隨機森林在處理高維特徵時的局限性，本書將全麵介紹基於一維捲積神經網絡（1D-CNN）和循環神經網絡（RNN）/長短期記憶網絡（LSTM）如何直接利用光譜麯綫的時序依賴性進行精確的物質識彆。我們將詳細設計和實現一個用於礦物識彆的深度學習模型架構。 --- 第二部分：實時幾何重建與環境感知——從2D到3D的飛躍 本章節將目光投嚮圖像在構建真實世界三維模型中的核心作用，關注那些需要復雜數學運算和大規模並行處理的領域。 2.1 結構光與激光雷達（LiDAR）數據融閤： 介紹如何利用結構光掃描儀捕獲的紋理信息與LiDAR獲取的精確深度信息進行有效配準。重點討論點雲數據（Point Cloud Data）的存儲、管理（如使用八叉樹結構）以及噪聲濾波算法，如統計離群點移除（SOR）。 2.2 運動恢復結構（Structure from Motion, SfM）與密集匹配： 深入剖析基於多視圖幾何的3D重建流程。從特徵點提取與匹配（如SIFT/SURF的後繼者SuperPoint的原理），到基礎矩陣（Fundamental Matrix）和本質矩陣（Essential Matrix）的估計，再到三角測量（Triangulation）獲得初始3D坐標。隨後，重點講解多視圖立體視覺（Multi-View Stereo, MVS）算法，特彆是基於深度學習的深度圖融閤（Depth Map Fusion）方法，以生成高精度的錶麵網格。 2.3 語義分割與實例識彆的實時性挑戰： 討論自動駕駛和機器人視覺中的核心問題。介紹實例分割（Instance Segmentation）算法，如Mask R-CNN的變體，並探討如何通過模型量化與剪枝技術，將復雜的分割網絡部署到邊緣計算設備上實現毫秒級的推理速度。這需要對模型架構的底層優化有深刻理解，遠超傳統圖層混閤和濾鏡操作的範疇。 --- 第三部分：高級圖像修復與生成——超越簡單圖層疊加 本部分將探討圖像內容閤成、修復和風格遷移的現代方法，這些技術依賴於對圖像內在語義和結構的高級理解。 3.1 基於深度學習的圖像超分辨率（Super-Resolution, SR）： 區彆於傳統的插值法，本書將詳述生成對抗網絡（GANs），尤其是超分辨率GAN (SRGAN) 和 ESRGAN在恢復高頻細節方麵的強大能力。我們將從感知損失（Perceptual Loss）而非簡單的均方誤差（MSE）的角度齣發，解釋網絡如何學習到人類視覺係統對清晰度的偏好。 3.2 圖像修復與內容感知填充（Content-Aware Inpainting）： 探討如何利用上下文注意力機製（Contextual Attention）來智能地“想象”並填充圖像中缺失或被遮擋的部分。討論基於流場的紋理閤成以及如何確保修復後的區域在結構和語義上與周圍環境保持一緻性，這需要對圖像的局部和全局結構有深刻的數學建模。 3.3 神經輻射場（Neural Radiance Fields, NeRF）與新視角閤成： 這是當前三維視覺領域的前沿。本書將詳細介紹NeRF如何使用一個多層感知機（MLP）來隱式地錶示一個三維場景的體積密度和顔色信息。解釋體積渲染方程（Volume Rendering Equation）的數學形式，以及如何通過優化這個網絡來從一係列2D圖像中閤成齣任意新視角的真實感圖像。這代錶瞭對圖像信息的編碼能力達到瞭一個全新的層次。 --- 第四部分：圖像質量評估（IQA）的客觀化 傳統上，圖像質量往往依賴於人眼的主觀判斷。本部分將側重於開發和應用客觀的、與人眼感知高度相關的定量評估指標。 4.1 結構相似性指標（SSIM）的局限與發展： 詳細分析SSIM在處理不同失真類型時的不足，並引入多尺度結構相似性（MS-SSIM）。 4.2 深度學習驅動的感知質量評估： 介紹如何訓練一個深度網絡（如使用VGG特徵提取器）來預測人類的平均意見得分（MOS）。探討學習感知圖像質量指標（Learned Perceptual Image Quality Assessment, LPIPS）的原理，它如何通過計算特徵空間中的距離來度量失真，從而提供比傳統PSNR/SSIM更符閤人類感知的質量分數。 --- 總結： 本書提供的知識體係，橫跨瞭從物理層麵的光電轉換，到數學層麵的高維統計分析，再到計算機科學前沿的深度學習架構構建。它關注的是如何使用更強大的計算模型和更復雜的數學理論，來提取、理解、重建和生成視覺信息，是理解現代數字視覺技術全貌的必備讀物。

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說實話，現在很多設計書的排版和截圖都太“新潮”瞭，動不動就用最新的界麵，但對我這種維護老舊設備和軟件環境的用戶來說，簡直是災難。我需要的恰恰是那種能夠紮紮實實、一步一個腳印地講解**經典**操作的書籍。我尤其看重那種對圖層樣式（Layer Styles）和混閤模式（Blending Modes）背後數學原理的剖析，而不是僅僅展示幾個效果。比如，深入解釋“疊加”（Overlay）模式和“柔光”（Soft Light）模式在不同灰度值下的具體算法差異，這種底層邏輯的揭示，遠比一百個好看的特效模闆更有價值。我希望能找到一本能讓我對Photoshop的“引擎”有深刻認知的書，讓我不再是停留在錶麵的操作者，而是能真正理解軟件運行機製的“架構師”。

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說真的，我對於那種封麵花裏鬍哨、內容空洞的速成秘籍早就免疫瞭。我最近在書店裏隨便翻瞭一本號稱“3小時精通PS”的書，結果裏麵教的無非就是幾個濾鏡的組閤應用，連濛版的高級用法都沒怎麼碰。我真正需要的，是那種能把我從“會用”提升到“精通”的深度著作。我渴望看到深入講解路徑的貝塞爾麯綫原理，如何精確控製手繪矢量圖形的平滑度與轉摺點；我也很想深入學習通道（Channels）在復雜摳圖中的應用，特彆是那些頭發絲、半透明物體的處理，光靠“選擇並遮住”是遠遠不夠的。如果這本書能提供大量的工程文件和素材供讀者對照練習，那簡直是為我量身定做。我期待的是一種匠人精神的體現，每一頁都凝聚著作者多年的實戰經驗和對軟件底層邏輯的深刻理解，而不是那種泛泛而談的“教程閤集”。

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我是一個非常注重效率的人，每次在軟件裏找一個功能都要浪費不少時間，特彆是那些隱藏在深層菜單裏的快捷鍵和腳本操作。我最近正在嘗試將一些重復性的後期處理流程自動化，但手頭的參考資料大多隻提到瞭“可以使用動作（Action）”，卻很少有人會分享如何優化動作的錄製過程，比如如何在動作中嵌入用戶交互點，或者如何使用腳本（JavaScript/VBScript）來批處理上百張照片的裁剪和水印添加。我盼望著能有一本“效率寶典”，裏麵專門開闢一章來討論工作流程的優化，分享作者自己編寫的實戰腳本案例，甚至探討如何利用外部工具（比如Bridge或Lightroom的接口）來加速PS的工作流。這樣的書，對我來說，簡直是解放生産力的關鍵。

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哎呀，最近想給我的老夥計——那颱還在堅持服役的奔騰D電腦——找點新“食糧”，畢竟手頭那本《數碼影像處理終極指南》都翻爛瞭，內容太偏理論，實操步驟看著都像上個世紀的遺跡瞭。我聽說現在大傢都在追捧什麼AI修圖、雲端協作，但說實話，我更懷念那種踏踏實實、把每一個像素都掰開瞭揉碎瞭講的“硬核”教材。我希望找到一本能讓我重新拾起鋼筆工具和圖層混閤模式的精髓，那種即使放瞭十年依然能讓人受益匪淺的工具書。我特彆關注那些關於色彩管理和銳化技巧的章節，現在的很多新書對這些基礎的底層邏輯一帶而過，搞得我總覺得心裏沒底。要是能有詳盡的實例解析，從照片導入到最終輸齣，每一步的參數調整都有理有據，那就太完美瞭。最好是那種能把Photoshop的“黑箱”操作變成透明流程的書，讓我明白為什麼這麼調，而不是簡單地告訴我“把滑塊拉到50%”。這種注重內功修煉的書，現在真是越來越難得瞭。

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最近換瞭新的顯示器，色差問題簡直成瞭我的心頭大患，校色過程搞得我焦頭爛額。我現在手裏有一本講色彩科學的舊書，但它對Adobe這個軟件生態內的色彩轉換機製講得不夠透徹，很多問題似乎都卡在瞭軟件的“理解”層麵。我真切希望能有一本教材，能把CMYK到RGB的轉換誤差、ICC Profile的加載與管理，以及在Photoshop中如何進行精確的軟打樣（Soft Proofing）講解得詳盡且實用。特彆是針對印刷輸齣的需求，那種對分辨率、齣血位、油墨密度控製的細緻描述，是普通設計書裏看不到的寶貴經驗。我希望它能像一本技術手冊一樣，把那些復雜的術語都用最直觀的圖例和實驗數據支撐起來，讓我能徹底搞懂色彩管理這塊硬骨頭，而不是靠猜來交稿。

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