Digital Image Warping (Systems) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-IEEE Computer Society Pr

作者:George Wolberg

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:1990-08-10

价格:USD 89.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780818689444

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
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《数字图像形变：原理、算法与应用》 序言 在信息爆炸的时代，图像作为信息传递的重要载体，其表现形式的多样性与准确性至关重要。数字图像的“形变”（warping）技术，作为一种能够改变图像几何结构的强大工具，已经渗透到计算机视觉、图形学、医学影像、遥感以及虚拟现实等众多领域。它不仅是我们理解和处理图像的基础，更是实现诸多高级视觉任务的关键。本书旨在深入探讨数字图像形变的理论基础、核心算法以及实际应用，为读者提供一个全面而系统的认识。 第一章：数字图像形变概述 本章将首先介绍数字图像形变的基本概念，解释其本质——即根据预定义的映射关系，将图像中的像素从其原始位置重新映射到新的位置。我们将阐述形变为何是图像处理中一个基础而又富有挑战性的问题，并探讨其在克服图像失真、实现图像对齐、增强图像信息等方面的独特价值。 我们将深入剖析形变与几何变换（如平移、旋转、缩放、仿射变换、透视变换）之间的联系与区别。虽然几何变换是形变的一种特例，但形变的概念更为广泛，能够描述非线性的、任意的几何结构改变。我们将重点区分全局变换与局部变换，全局变换作用于整个图像，而局部变换则仅影响图像的特定区域。 此外，本章还将初步介绍形变在不同应用场景下的初步设想。例如，在图像拼接中，形变被用来校正不同视角的相机拍摄的图像，使其能够无缝融合；在图像修复中，形变可以用来填充缺失区域，或者消除污渍和瑕疵；在虚拟现实中，形变技术是构建沉浸式体验不可或缺的一部分，用于校正用户头部运动带来的视角变化，或将2D图像转换为3D场景。 第二章：形变模型与数学基础 形变的核心在于定义像素之间的映射关系。本章将详细介绍构成形变模型的关键数学工具。我们将从最基础的二维坐标系和像素网格出发，逐步引入向量、矩阵以及函数等概念。 我们将深入讲解参数化形变模型。这类模型通过一组参数来描述整体的几何形变。例如，仿射变换（包括平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换（也称为投影变换），它们都可以用一个3x3的矩阵来表示，能够描述多种常见的几何形变。我们将详细推导这些变换的数学表达式，并演示它们如何改变图像的坐标。 更进一步，我们将探讨非参数化形变模型。这类模型不依赖于固定的参数个数，能够描述更复杂、更任意的形变。薄板样条（Thin-Plate Spline, TPS）将是本章的重点。TPS模型能够通过指定一组对应点对，精确地插值这些点，并在其他区域平滑地进行形变。我们将详细阐述TPS的数学原理，包括其核函数、能量函数以及求解方法。 此外，本章还会涉及曲面建模的概念，特别是当形变涉及到三维物体或场景时。虽然本书侧重于二维图像的形变，但理解三维几何对于处理从3D扫描数据或其他三维信息生成的2D图像形变至关重要。我们将简要介绍一些基础的三维建模概念，为后续章节的处理奠定基础。 第三章：离散形变与插值技术 数字图像本质上是离散的像素集合。因此，在进行形变时，我们面临的核心问题是如何在离散的像素网格上实现连续的形变映射，以及如何确定新位置上的像素值。本章将聚焦于这些离散化带来的挑战以及相应的解决方案。 首先，我们将详细介绍像素重采样（Resampling）的概念。当一个像素被映射到两个相邻像素之间的新位置时，我们需要一种方法来决定这个新位置的像素值。我们将深入比较几种主流的插值算法，包括： 最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）：最简单但可能导致锯齿效应。 双线性插值（Bilinear Interpolation）：在两个维度上进行线性插值，效果比最近邻好，但仍可能出现模糊。 双三次插值（Bicubic Interpolation）：利用周围16个像素点进行三次多项式插值，能够产生更平滑的结果，但计算量较大。 我们将分析不同插值算法的数学原理、计算复杂度以及在视觉效果上的优劣，并给出在不同应用场景下的选择建议。 其次，本章将介绍基于网格的形变（Grid-based Warping）。在这种方法中，我们将图像划分为一系列网格单元，对网格点进行形变，然后通过插值来计算网格内部像素的形变。我们将探讨不同网格划分策略（如均匀网格、自适应网格）的优缺点，以及如何高效地更新网格点来完成复杂的形变。 此外，我们将讨论基于特征点的形变（Feature-point based Warping）。通过匹配图像中的关键特征点，我们可以确定形变映射，然后利用这些对应关系来驱动整体的形变。本章将简要介绍特征点提取和匹配的基本概念，以及如何将这些匹配点用于驱动TPS等非参数化形变模型。 第四章：形变算法的设计与实现 本章将从算法设计的角度，深入探讨如何构建高效、鲁棒的数字图像形变系统。我们将关注算法的实现细节，包括数据结构、计算效率以及潜在的优化策略。 首先，我们将分析前向映射（Forward Mapping）和反向映射（Backward Mapping）两种实现形变的基本策略。前向映射将源图像的每个像素映射到目标图像，可能导致目标图像出现空洞或重叠。反向映射则从目标图像的每个像素出发，寻找其在源图像中的对应位置，再进行插值，能够避免空洞问题，但需要精确的逆映射。我们将分析两者的优劣，并探讨在实际应用中如何选择和组合。 其次，我们将详细介绍基于TPS的形变算法的实现细节。这包括如何构建核矩阵、如何求解线性方程组来获得TPS的控制点权重，以及如何利用这些权重计算任意点的位置。我们将讨论大尺寸图像和大量对应点对下的计算效率问题，并介绍一些常用的优化技巧，例如分块计算、并行处理等。 此外，本章还会介绍一些更高级的形变算法，例如： 自由形变（Free-form Deformation, FFD）：通过控制一个包含控制点的笼子（cage）来驱动形变，允许进行局部精细调整。 基于物理模拟的形变：例如，模拟布料或软体的形变，将图像视为一个具有弹性的表面，通过物理定律来计算形变。 我们将分析这些算法的适用场景、实现难点以及性能特点。 第五章：形变在计算机视觉中的应用 本章将聚焦于数字图像形变在计算机视觉领域的广泛应用，展示其作为核心技术的强大能力。 图像拼接与全景图生成：我们将详细讲解如何利用形变技术来校正不同视角的图像，使它们在几何上对齐，从而实现无缝拼接，生成高分辨率的全景图。我们将讨论相机标定、镜头畸变校正以及多图拼接的挑战。 图像对齐与注册（Registration）：在医学影像分析、遥感图像处理、目标跟踪等领域，图像对齐是至关重要的步骤。本章将介绍如何利用形变来对齐不同时间、不同传感器或不同成像条件的图像，以提取有意义的信息。例如，将MRI和CT扫描进行对齐，以便进行更全面的诊断。 物体识别与跟踪：形变可以用来处理物体在视角、尺度或形变下的变化，从而提高识别和跟踪的鲁棒性。我们将探讨如何利用形变来生成标准化的物体视图，或者根据物体的形变来预测其运动轨迹。 三维重建与场景理解：从多视角图像中重建三维场景，往往需要对图像进行形变以实现视图的一致性。我们将简要介绍形变在SfM（Structure from Motion）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等技术中的作用。 图像修复与内容感知填充：形变技术可以用来“拉伸”周围的像素来填补图像中的缺失区域，或者用来修复因损坏而产生的瑕疵。我们将介绍一些基于形变的内容感知填充算法。 第六章：形变在图形学与多媒体中的应用 除了计算机视觉，数字图像形变在图形学和多媒体领域同样扮演着关键角色。 虚拟现实与增强现实（VR/AR）：本章将深入探讨形变技术在构建沉浸式虚拟环境和增强真实世界感知中的作用。例如，如何通过形变来校正用户的头部运动，实现视场角（FOV）的动态调整，或者如何将2D图像内容“包裹”在3D模型上，使其呈现更逼真的视觉效果。 动画与特效制作：在电影、游戏等媒体中，形变技术被广泛用于角色动画、场景变形以及各种视觉特效的实现。我们将介绍如何通过控制点或骨骼来驱动物体的形变，创造出令人惊叹的动态效果。 图像编辑与美化：许多图像编辑工具都内置了形变功能，允许用户对图像进行局部拉伸、挤压、扭曲等操作，以达到特定的艺术效果或进行面部美化。我们将分析这些交互式形变工具的设计理念。 用户界面设计：在一些创新的用户界面设计中，形变也可以用来提供动态的视觉反馈，或者实现新颖的导航方式。 图像压缩与表示：虽然不是直接应用，但对形变模型的研究也可能启发新的图像压缩技术，通过编码形变参数来表示图像的变化。 第七章：挑战与未来展望 本章将回顾本书所探讨的内容，并展望数字图像形变领域的未来发展方向和面临的挑战。 我们将讨论在实际应用中遇到的性能瓶颈，例如处理大规模图像、实时性要求极高的场景以及高精度要求下的计算复杂度。我们将探讨一些鲁棒性问题，例如在噪声、遮挡或特征稀疏的情况下，如何保证形变的准确性。 未来，我们期待形变技术在以下方面取得突破： 更智能化的形变：结合深度学习等人工智能技术，实现更自动、更智能的形变，例如，根据图像内容自动识别需要形变的区域和形变类型。 实时的、高保真度的形变：在移动设备和高性能计算平台上实现更高质量、更低延迟的形变，为VR/AR和实时交互应用提供更强的支持。 跨媒体的形变：将形变技术从2D图像扩展到3D模型、点云、视频流甚至声音信号，实现更广泛的跨媒体内容处理。 形变与语义的结合：将图像的几何形变与内容语义信息相结合，例如，在进行人脸形变时，能够保持人脸的关键语义特征。 结语 数字图像形变技术是一个充满活力且不断发展的领域。本书通过对原理、算法和应用的系统性阐述，希望能够为读者建立起一个扎实的理论基础，并激发对这一技术更深入的探索和创新。随着计算机视觉、图形学以及相关技术的不断进步，形变技术必将在未来发挥越来越重要的作用，为我们带来更丰富、更逼真的数字世界体验。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，厚实的封皮给人一种沉甸甸的专业感，封面上那抽象的几何图案，似乎在无声地诉说着某种复杂的数学原理。我原本以为这会是一本晦涩难懂的纯理论著作，毕竟书名听起来就与严谨的计算和算法脱不开关系。然而，初翻开目录时，我感受到了一种意料之外的结构性。它似乎将一个庞大且深奥的领域，拆分成了若干个相对独立的模块，每一个模块都有其清晰的逻辑起点和发展路径。尤其是前几章对基础变换模型的梳理，其详尽程度远超我阅读过的其他同类书籍。作者没有急于抛出复杂的公式，而是花了大量的篇幅去解释“为什么”要进行这些特定的空间映射，这对于我这类更偏向应用层面的学习者来说，简直是福音。那种循序渐进的引导，仿佛一位经验丰富的导师，耐心地将我领入这个数字图像处理的殿堂，每一步都走得踏实而有力。我尤其欣赏其中对不同坐标系之间转换的图示说明，那些精妙的配图，一下子就将那些抽象的矩阵运算可视化了，读起来丝毫没有感到枯燥，反而充满了探索的乐趣。

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总的来说，这本书为我提供了一种全新的、高度系统化的视角来审视数字图像的几何操作。它带来的最大价值，不在于教会我如何快速地实现一个扭曲滤镜，而在于建立起一个坚实的理论框架，让我能够理解底层机制，并在此基础上进行创新。它的内容组织方式，更像是一份为高级研究人员准备的参考手册，而非入门教程。阅读过程中，我发现自己频繁地需要查阅相关的线性代数和数值分析资料来辅助理解那些深入的推导过程，这本身就说明了其内容的扎实与厚重。如果你只是想了解如何在某个软件里拖动几个控制点来拉伸图片，这本书可能过于“重量级”了；但如果你是图像几何处理领域的开发者、研究者，或者希望构建下一代视觉计算系统的工程师，那么这本书无疑是书架上必不可少的一块基石。它所蕴含的知识密度，绝对值得反复研读和深入钻研。

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阅读体验上，这本书的排版和用词选择给我留下了深刻的印象。它摒弃了那种过于学术化的冗长叙述，转而采用了一种更加精炼、直指核心的表达方式。每一句话似乎都经过了仔细的斟酌，力求用最少的文字传达最丰富的信息量。这种“惜墨如金”的写作风格，对于需要快速把握要点的专业人士来说，无疑是极大的便利。不过，话说回来，正是这种高度的凝练，也带来了一定的挑战。某些涉及到高级拓扑结构的论述，如果读者对前置知识（比如微分几何的基础概念）掌握不够牢固，可能会感觉有些吃力，需要反复咀嚼才能完全消化其中的精髓。但这或许正是其魅力所在——它不迎合初学者，而是将最好的内容留给了那些愿意投入时间去啃硬骨头的读者。我个人非常喜欢它在关键定义旁习惯性地附带的“性能提示”或“局限性分析”，这种带着批判性思维的写作，避免了让读者陷入对单一技术的盲目崇拜。

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真正让我感到惊喜的是书中对“系统”层面的探讨，这远超了我对一般图像处理教材的预期。很多书籍聚焦于算法本身，讲解如何实现扭曲效果，但这本书却深入挖掘了在实际工程环境中，如何将这些算法整合进一个稳定、高效的软件架构中去。它没有直接给出某一个软件的源代码，而是描绘了一幅宏观的蓝图——关于数据流的管理、实时渲染的优化策略，以及容错机制的设计考量。我记得有一章节专门讨论了在资源受限的嵌入式设备上部署复杂形变算法时所面临的挑战，作者提出了一套基于分层处理和硬件加速的混合方案，分析得极为透彻，简直像是直接从工业界的最佳实践中提炼出来的经验。这种从理论到实践，再到系统集成层面的全面覆盖，使得这本书的价值几何倍地提升，它不再是停留在“知道怎么做”的层面，而是上升到了“如何设计一个健壮的解决方案”的高度。这种系统思维的渗透，让这本书对于那些希望从算法工程师转型为系统架构师的读者，具有不可替代的引导作用。

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这本书的深度和广度，让我不断地反思自己过去对“图像形变”这一概念的理解边界。我原以为自己已经对仿射变换和透视变换了如指掌，但书中关于非刚性形变（Non-Rigid Deformation）的讨论，特别是对基于样条函数（Spline-based）和基于场（Field-based）方法的比较分析，彻底拓宽了我的视野。它不仅详细对比了这些方法的数学基础和计算复杂度，更重要的是，它探讨了它们在处理真实世界复杂形变（比如人脸表情的细微变化或布料的自然褶皱）时的适用场景和视觉效果差异。这种细致入微的比较，使得选择正确的形变模型不再是拍脑袋的决定，而是基于严谨的工程权衡。此外，书中对图像重采样技术（Resampling Techniques）的章节，其深入程度令人咋舌，对Lanczos、Mitchell-Netravali等滤波器的脉冲响应特性分析，详尽到了我从未在其他地方见过的地步。这不仅仅是一本“工具书”，更像是一部关于视觉几何的“百科全书”。

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