Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:SPIE-International Society for Optical Engine

作者:Sonka, Milan; Hanson, Kenneth M.

出品人:

页数:2050

译者:

出版时间:2001-5

价格:USD 225.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780819440082

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像特征提取
• 图像变换
• 模式识别

深入数字世界的几何与色彩：《计算机视觉中的几何变换与色彩空间解析》 图书信息： 书名： 计算机视觉中的几何变换与色彩空间解析 作者： [请在此处自行填写一位专业学者的名字，例如：陈明远 教授] 出版社： [请在此处自行填写一家知名的学术或技术出版社，例如：精工科技出版社] 出版年份： [请在此处填写一个年份，例如：2024年] 页码： 约 780 页 ISBN： [请在此处填写一个虚构或实际的ISBN] --- 内容提要 本书是一部专注于计算机视觉（Computer Vision）核心基础理论与工程实践的深度学术专著。它摒弃了对图像采集硬件、特定应用案例（如人脸识别、自动驾驶的具体算法细节）的广撒网式介绍，而是将笔力集中于支撑所有视觉任务的两个基本支柱：几何学基础与色彩科学原理。本书旨在为高级本科生、研究生以及资深的研发工程师提供一个系统、严谨且具有深厚数学背景的理论框架，使读者能够从底层逻辑上理解图像的本质属性及其在三维空间中的重构机制。 全书共分为三大核心模块，结构设计遵循从抽象数学到具体表示的递进路线。 --- 第一部分：欧几里得空间与射影几何基础 (The Foundation: Euclidean and Projective Geometry) 本部分是全书的理论基石，详细阐述了在计算机视觉中处理空间关系所必需的代数和几何工具。 第一章：线性代数在视觉中的应用重述 本章首先对读者已有的线性代数知识进行聚焦性的回顾，重点强调向量空间、特征值分解在线性化处理中的作用。随后，深入探讨齐次坐标系（Homogeneous Coordinates）的引入及其在表示平移操作中的优雅性，这是后续所有变换的基础。 第二章：刚体变换与欧拉角解耦 详细分析了二维和三维空间中的刚体变换（Rigid Body Transformation），包括旋转和平移的复合表达。重点剖析了旋转矩阵的约束（正交性和行列式为+1）及其在矩阵表示上的局限性。随后，对欧拉角（Euler Angles）的表示法（如Yaw-Pitch-Roll, ZYX 顺序）进行了严格的数学推导，并深入讨论了著名的万向节死锁（Gimbal Lock）问题，分析其在姿态估计中的潜在风险，并引出四元数的必要性。 第三章：四元数理论与空间旋转的优化表达 本章完全致力于四元数（Quaternions）。从其代数结构出发，推导出四元数与旋转矩阵之间的双向转换公式。特别强调四元数在插值（如Slerp，球面线性插值）上的连续性和简洁性，这在运动估计和动画领域至关重要。 第四章：射影几何的维度提升与透视模型 这是连接二维图像与三维世界的桥梁。本章系统介绍了射影空间（Projective Space）的概念，解释了为何使用四维向量来描述三维空间中的点。核心内容聚焦于单应性（Homography）的数学定义、性质及其在平面物体校正中的应用。详细推导了对极几何（Epipolar Geometry）的基本约束，为立体视觉和SfM（Structure from Motion）奠定了必要的几何约束基础，但本书不涉及具体的SfM迭代求解过程。 --- 第二部分：相机模型与图像形成原理 (The Camera Model and Image Formation) 本部分深入探讨了如何用数学模型精确描述真实世界中的光线如何被光学系统捕获并转化为离散的数字信号。 第五章：针孔相机模型与内参矩阵 本章从基础的针孔模型（Pinhole Model）出发，通过光线追迹分析，严格推导出内参矩阵（Intrinsic Matrix, K）的各项元素（焦距fx, fy，主点u0, v0）的物理意义。着重分析了焦距的非标准化表示对图像像素坐标的影响。 第六章：外参矩阵与世界坐标系的建立 详细阐述了外参矩阵（Extrinsic Matrix, [R|t]）如何定义相机坐标系相对于世界坐标系的位置与姿态。通过大量的坐标系转换示例，帮助读者理解旋转和平移是如何耦合作用于三维点云的。 第七章：畸变模型的数学描述 本章专注于处理真实世界镜头引入的几何误差。系统分析了径向畸变（Radial Distortion）和切向畸变（Tangential Distortion）的数学公式，并详细讨论了如何通过迭代或非线性最小二乘方法对这些畸变参数进行精确率定（Calibration）。本书侧重于理解畸变模型本身，而非具体率定算法的实现细节。 第八章：从三维到二维的投影：几何变换的应用 本章将前两部分内容整合，详尽推导了从世界坐标系下的三维点 $P_W$ 经过相机变换，最终投影到归一化图像平面、再到像素平面 $p_{uv}$ 的完整流水线。重点分析了反投影（Back-Projection）的数学含义，即如何根据像素坐标推断场景中的方向向量。 --- 第三部分：视觉中的色彩科学与感知模型 (Color Science and Perceptual Models) 本部分脱离了纯粹的空间几何，转而探讨光辐射、人眼感知与数字表示之间的复杂关系，这是高级图像分析和内容理解的前提。 第九章：光的物理基础与辐射度量 本章引入了辐射度量学的基本概念，包括辐射度（Radiance）、辐照度（Irradiance）和光度学（Photometry）。深入解析了光谱功率分布（SPD）在数字图像采集中的作用，为理解白平衡和颜色恒常性打下物理基础。 第十章：色彩空间与转换：从加色到减色 本书详细对比了多种主流色彩空间，但侧重点在于其数学基础而非应用列表。深入分析RGB色彩空间的线性特性和设备依赖性。随后，详细推导了从RGB到CIE XYZ（作为设备无关标准）的线性转换矩阵。紧接着，剖析了HSV/HSL等感知驱动模型的数学构造，解释为何它们在特定应用中比RGB更直观，以及它们在几何意义上的局限性。 第十一章：感知均匀性与Lab空间 本章的核心是理解人眼视觉感知的非线性特性。详细介绍CIE Lab（CIELAB）色彩空间的构建过程，解释其如何试图在数学上模拟人眼的亮度（L）和色度（a, b）感知。重点讨论了 $Delta E$ 距离的计算及其在色彩容差分析中的意义。 第十二章：颜色恒常性与白平衡的数学模型 本章探讨了在不同光源下如何保持物体颜色不变的理论。分析了灰度世界假设（Gray World Assumption）和完美反射体假设（Perfect Reflector Assumption）的数学模型。对色温（Correlated Color Temperature, CCT）的概念进行量化解释，并介绍如何通过色彩空间内的仿射变换来近似校正颜色偏移。 --- 总结与读者定位 本书不包含以下内容： 1. 具体深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的编程教程或API调用指南。 2. 复杂的图像滤波、卷积核设计或频域分析（如傅里叶变换在图像增强中的应用）。 3. 特定的高级应用算法实现，如SIFT/SURF特征点提取的具体迭代步骤、目标检测的端到端网络结构。 4. 大规模数据集的处理、优化器选择或模型训练的工程实践。 本书的价值在于为读者构建一个坚实的理论“骨架”，确保读者在面对任何新的视觉算法或技术时，都能清晰地定位其所基于的几何约束和颜色/光度学假设。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数基础，并对抽象数学模型具有较高的接受度。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从书名《Image Processing》来看，我期待这本书能够提供一种全面而深入的视角，涵盖图像处理的各个关键方面。我尤其希望书中能够对图像的几何变换进行详细的阐述，例如缩放、旋转、平移以及仿射变换和透视变换。我希望能够理解这些变换背后的数学原理，以及它们在图像校正、图像配准等方面的应用。同样，对于图像的频率域分析，我也非常感兴趣。我希望书中能够清晰地解释傅里叶变换、离散余弦变换等在图像压缩、滤波和特征提取中的作用。我期待能够理解为什么在频率域中进行操作能够有效地去除噪声或增强图像特征。此外，我希望书中能够对图像分割的各种方法进行深入的探讨，包括基于阈值的方法（如Otsu方法）、基于区域生长的方法、以及基于图论的方法（如Graph Cut）等。我希望作者能够详细分析每种方法的原理、优缺点以及适用场景，并提供相应的数学推导和算法伪代码。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《Image Processing》本身就指向了一个广阔而迷人的领域。我设想这本书会像一位向导，带领我穿越图像世界的各种奇妙景象。我期待它能够从最基本的图像表示（像素、位深度、颜色通道）开始，逐步深入到更复杂的处理技术。我非常希望能看到关于图像增强的内容，比如如何调整图像的对比度、亮度，如何进行直方图均衡化，以及如何应用非线性变换来改善图像质量。对于图像复原，我更是充满了期待，特别是关于噪声去除的部分，希望书中能详细介绍各种噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声）以及针对性的去噪算法，比如维纳滤波、非局部均值滤波等。我希望作者能够解释这些算法背后的数学原理，并且能够提供直观的理解方式。同时，我也对图像分割技术非常感兴趣，希望书中能涵盖多种分割方法，例如基于阈值、基于边缘、基于区域以及基于深度学习的方法。我希望作者能够清晰地阐述每种方法的优缺点，以及它们适用的场景。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《Image Processing》时，首先注意到的是它的排版风格。整体来看，它有一种非常严谨、学术的氛围，但我同时也感受到一种试图让复杂概念变得易于理解的努力。书中的插图和图示非常关键，我非常重视这一点。我设想书中应该会包含大量精美的示意图，用以解释诸如滤波、边缘检测、特征提取等核心概念。这些图示不仅仅是装饰，更是理解抽象数学原理和算法逻辑的“拐杖”。我期待这些图示能够清晰地展示算法的每一步操作，比如在卷积操作中，核如何在图像上滑动，以及如何计算出新的像素值。同样，我也希望在解释图像分割时，能够看到不同分割方法的视觉化对比，例如阈值分割、区域生长法、或者基于图割的方法，它们在不同类型的图像上表现出来的效果差异。此外，我注意到章节的组织结构，假设它遵循了从基础到进阶的逻辑顺序。第一部分可能涵盖了图像的数字化表示、颜色空间、以及基本的图像变换，例如傅里叶变换和离散余弦变换。然后，逐步深入到更复杂的滤波技术，如高斯滤波、中值滤波，以及用于边缘检测的算子，比如Sobel、Prewitt和Canny算子。我特别期待书中能够详细阐述这些算法背后的数学原理，但同时又能避免过于深奥的数学推导，而是通过直观的解释和生动的例子来帮助读者掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者背景和写作风格是我非常看重的一点。我假设作者在图像处理领域拥有深厚的学术造诣和丰富的实践经验。我期待作者能够用一种既专业又易于理解的语言来阐述复杂的概念。我非常欣赏那种能够将抽象的理论和生动的例子巧妙结合的写作风格，让读者在轻松愉快的阅读过程中掌握知识。我希望作者能够避免使用过于晦涩的术语，或者即使使用了，也能给出清晰的定义和解释。同时，我希望这本书能够注重逻辑性和连贯性，让读者能够顺畅地从一个章节过渡到另一个章节，逐步建立起对图像处理的整体认知。我倾向于那种能够引导读者思考的书籍，它不仅仅是知识的搬运工，更能激发读者的批判性思维和解决问题的能力。例如，在介绍某种算法时，作者能够分析其优缺点，以及在不同场景下的适用性，让读者能够根据实际需求做出选择。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，耐心细致地解答读者心中的疑问，并带领读者探索图像处理的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的图像处理书籍，不应该仅仅是算法的罗列，更应该展现出技术的“美学”和“艺术性”。《Image Processing》这本书，我希望它能在这方面有所体现。我期待看到书中通过精美的图像案例，来展示各种图像处理技术的魅力。例如，在介绍图像修复技术时，我希望能够看到一些艺术品修复或者老照片修复的生动案例，展示如何利用图像处理技术还原历史的痕迹。在讲解风格迁移或者图像风格化时，我希望书中能提供一些富有创意的艺术作品，展示如何将一张照片的风格应用到另一张照片上。我也对图像的合成和编辑技术非常感兴趣，比如如何通过图像处理技术来创建逼真的虚拟场景，或者如何将不同图像中的元素进行无缝融合。我希望这本书能够不仅仅教我“如何做”，更能让我感受到图像处理的“为什么”。它应该能够激发我对图像世界的探索欲，让我看到技术在艺术和创意领域的无限可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“实用性”是我非常看重的一点。我是一名学习者，渴望能够将书本上的知识应用到实际项目中。因此，我希望《Image Processing》能够提供丰富的实践指导。我设想书中会包含一些精心设计的练习题和项目，能够帮助我巩固所学知识。这些练习和项目最好能够涵盖不同的应用场景，比如数字图像的采集与预处理、图像的特征提取与描述、以及图像的识别与分类等。我希望书中能够提供详细的步骤和必要的代码示例，让我能够一步步地完成项目，从而获得成就感。我特别期待能够看到一些关于“实际问题”的解决方案，例如如何处理低质量的图像、如何从复杂的背景中提取目标、或者如何进行实时图像分析。如果书中能够推荐一些常用的图像处理工具和库，并且提供相关的学习资源，那将是再好不过的了。我希望通过这本书，能够真正掌握一些实用的图像处理技能，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，采用了一种抽象的、色彩斑斓的几何图形组合，瞬间就捕捉到了我的眼球。它传递出一种现代感和科技感，让我对书中可能包含的图像处理技术产生了浓厚的兴趣。我尤其喜欢封面上那种渐变的色彩运用，仿佛在暗示着图像处理中像素色彩的微妙变化和丰富层次。拿到实体书后，纸张的质感也相当不错，厚实而光滑，翻阅时有一种高级的触感，这让我对书中内容的精良程度有了初步的期待。虽然我还没有开始阅读，但仅仅从这本书的“外在表现”来看，它已经成功地在我心中播下了好奇的种子。我预设这本书会以一种非常系统的方式来介绍图像处理的方方面面，从基础理论到高级应用，可能还会涉及到一些前沿的研究方向。我特别希望它能包含一些关于图像复原、图像增强以及图像分割的详细案例分析，因为这些是我目前在学习和工作中比较感兴趣的领域。封面的设计语言也让我联想到了一些复杂的算法和模型，比如傅里叶变换、小波分析，甚至是深度学习中的卷积神经网络。我期待着这本书能够用清晰易懂的方式来解释这些概念，并且能够提供一些实际的代码示例，方便我将理论知识转化为实践操作。总的来说，这本书的外观包装给我留下了深刻的第一印象，它成功地激起了我的阅读欲望，让我迫不及待地想去探索它内在的知识宝库。

评分☆☆☆☆☆

我非常看重一本技术类书籍的“可操作性”和“可复现性”。《Image Processing》这本书，我希望它能够在这方面做得非常出色。我设想书中会包含很多详细的算法讲解，不仅仅是给出算法的流程图，更重要的是能够解释算法背后的数学原理和直观的理解方式。我期待在介绍诸如降噪、锐化、对比度增强等经典图像处理技术时，能够有清晰的数学公式推导，以及相应的伪代码或者实际的代码示例。例如，在介绍高斯滤波时，我希望能够看到高斯核的生成过程，以及它在图像上的卷积操作是如何实现的。同样，在讲解边缘检测时，我希望能看到不同算子（如Sobel, Prewitt, Canny）的详细对比，以及它们在不同噪声水平下的表现。更进一步，我希望书中能提供一些关于图像变换（如傅里叶变换、离散余弦变换）的实现细节，以及它们在图像压缩和特征提取方面的应用。我更看重的是，这些算法的实现是否能够方便读者在自己的环境中进行复现和调试。如果书中能够提供相关的开源代码链接，或者指导读者使用特定的开发环境（如Python with OpenCV, MATLAB），那将是极大的加分项。

评分☆☆☆☆☆

我最关注的是这本书在实际应用案例方面的呈现方式。虽然图像处理是一门技术学科，但它最终的应用场景才是吸引我的关键。我希望《Image Processing》不仅仅停留在理论层面，更能提供丰富多样的实际应用案例，并且最好能够涵盖不同领域，例如医学影像分析、遥感图像处理、计算机视觉、甚至是一些艺术和设计领域的应用。我想看到书中是如何利用图像处理技术来解决实际问题的，比如如何从X光片中检测病灶，如何通过卫星图像监测地表变化，或者如何在自动驾驶系统中识别障碍物。我特别期待书中能提供一些关于图像配准、图像融合、或者三维重建的案例。对于这些案例，我希望作者能够给出清晰的步骤和详细的解释，说明每一步采用了什么样的图像处理技术，以及为什么选择这样的技术。如果书中还能提供一些相关的代码实现，那就更好了，比如使用Python的OpenCV库或者MATLAB来实现这些案例，这样我就可以亲手实践，加深理解。我喜欢那种能够“学以致用”的书籍，它能够让我看到理论知识如何在现实世界中发挥作用，从而激发我进一步学习和研究的动力。

评分☆☆☆☆☆

我对于《Image Processing》的期望，很大程度上来自于它能否帮助我构建一个坚实的理论基础。我深知，要在这个领域有深入的研究，扎实的理论功底是必不可少的。因此，我希望这本书能够系统地介绍图像处理的各个核心概念，并且能够从数学和算法的角度进行深入的阐述。我期待书中能够详细解释诸如图像的几何变换（缩放、旋转、平移）、颜色空间的转换（RGB, HSV, YCbCr）、以及各种滤波器的原理和作用。我希望能够理解不同滤波器的数学模型，例如拉普拉斯算子在边缘检测中的作用，或者高斯滤波器在平滑图像中的原理。此外，我对于图像复原的理论也充满了好奇，特别是盲解卷积和基于模型的方法。我希望书中能够给出清晰的数学模型，以及相应的求解算法。对于图像分割，我也期望能够深入理解各种分割方法的数学基础，比如阈值分割背后的概率模型，或者区域生长法中的相似性度量。总之，我希望这本书能够为我打下坚实的理论基石，让我能够更加自信地去理解和应用更复杂的图像处理技术。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆