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出版者:清华大学出版社

作者:科斯汉(Andreas Koschan)

出品人:

页数:411

译者:章毓晋

出版时间:2010-2

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787302216971

丛书系列:

图书标签:

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《光影的魔法：探索数字影像的奥秘》 在这本书中，我们将踏上一段引人入胜的旅程，深入探索数字影像世界的无限可能。这不是一本枯燥的技术手册，而是对图像如何被捕捉、转换、增强以及最终成为我们所见之“光影”背后原理的深度解读。我们将从最基础的光学概念讲起，解析人类视觉系统如何感知色彩和亮度，并以此为基石，理解数字相机和扫描仪如何将现实世界的模拟信号转化为计算机可以识别和处理的数字数据。 第一篇：数字影像的诞生——从光到“0”与“1” 第一章：光与色彩的交响曲 我们将从物理学的角度出发，审视光线的本质，了解可见光谱的构成，以及不同波长如何对应我们感知到的不同颜色。我们将探讨色彩模型，如RGB（红绿蓝）和CMYK（青品红黄黑），解释它们在不同应用场景下的原理和局限性，以及它们如何成为数字图像色彩表现的基础。 我们会深入研究色彩空间的概念，例如sRGB、Adobe RGB和ProPhoto RGB，理解它们各自的色域大小和应用范围，以及为什么理解色彩空间对于精确色彩还原至关重要。 色彩混合的原理，无论是加色混合还是减色混合，都将被详细阐述，帮助读者理解屏幕显示和印刷输出中的色彩差异。 人眼对色彩的感知是主观的，我们将触及色彩感知心理学的一些基本原理，以及这些原理如何在数字图像处理中被考虑和应用。 第二章：从模拟到数字——像素的奥秘 “像素”——这个数字影像中最基本单元的概念，将被彻底剖析。我们将解释像素如何定义图像的细节和分辨率，以及分辨率（如DPI和PPI）对图像质量的影响。 采样和量化的过程将被清晰地阐述。采样决定了图像的空间频率信息，而量化则决定了色彩的深度（如8位、10位、12位），这直接关系到图像能够表达的色彩层次和细微差别。 我们将介绍不同的图像文件格式，如JPEG、PNG、TIFF和RAW，并分析它们在压缩方式（有损与无损）、文件大小、色彩深度和元数据支持等方面的差异，以及在何种场景下选择最合适的格式。 理解图像的位深度（bit depth）至关重要，它决定了每个颜色通道可以表示的颜色数量，从而影响图像的动态范围和色彩过渡的平滑度。 第三章：图像的测量与表示 我们将深入了解图像的二维表示，如何通过坐标系统来定位像素。 图像的几何变换，如平移、旋转、缩放和剪切，将通过数学模型进行解释，并展示它们在图像处理中的应用。 图像的色彩模型在数字表示中是如何实现的，例如，RGB模型如何存储为三个独立的通道，每个通道的值代表该颜色的强度。 我们将触及一些图像的元数据，如EXIF信息，了解它包含了哪些拍摄参数，以及这些信息对于后期处理的潜在价值。 第二篇：图像的增强与修复——让影像焕发新生 第四章：像素的魔术——亮度与对比度调整 直方图（Histogram）是理解和调整图像亮度和对比度的关键工具。我们将详细讲解直方图的构成，如何分析图像的亮度分布，以及如何通过调整直方图来优化图像的曝光。 对比度增强的原理，包括线性拉伸和非线性拉伸，将通过实例进行演示。我们将介绍各种直方图均衡化和自动对比度增强算法。 高光和阴影的细节恢复是许多摄影师关注的焦点。我们将探讨如何分离和调整图像中的高光和阴影区域，以保留更多的细节，避免过曝或欠曝。 伽马校正（Gamma Correction）的原理及其在屏幕显示和图像色彩表现中的作用将被深入探讨。 第五章：色彩的调和——白平衡与色彩平衡 白平衡是纠正图像中色彩偏移，使其在不同光源下呈现真实色彩的关键技术。我们将解释不同光源（如日光、白炽灯、荧光灯）的色温，以及如何通过调整白平衡来消除偏色。 色彩平衡工具的使用，包括三原色（红、绿、蓝）或互补色（青、品红、黄）的调整，将通过实例进行讲解，帮助读者精确控制图像的色调。 饱和度（Saturation）和色相（Hue）的概念及其调整方法将被详细阐述。饱和度影响色彩的鲜艳程度，而色相则影响色彩的种类。 局部色彩调整技术，如选择性色彩（Selective Color）和HSL（色相、饱和度、亮度）调整，将帮助读者实现更精细的色彩控制。 第六章：去噪与锐化——精益求精的艺术 图像中的噪点（Noise）是如何产生的，以及不同类型的噪点（如亮度噪点和色彩噪点）的特点。 各种降噪算法的原理和应用，包括基于滤波器的降噪（如均值滤波、高斯滤波）和更先进的机器学习降噪技术。我们将讨论降噪过程中可能出现的细节丢失问题，以及如何平衡降噪效果与图像细节。 锐化（Sharpening）的原理，以及它如何通过增强图像边缘的对比度来提高图像的清晰度。我们将介绍不同锐化算法，如Unsharp Mask（USM）和智能锐化，以及它们的使用技巧。 我们还将探讨如何避免过度锐化导致的“光晕”效应，以及如何根据图像内容选择合适的锐化强度。 第三篇：图像的后期处理与应用 第七章：图像的合成与编辑——创作的无限空间 图层（Layer）的概念是现代图像编辑的核心。我们将深入理解图层的概念，如何堆叠、组合和混合图层，以及各种图层混合模式（如正片叠底、滤色、叠加）的工作原理。 蒙版（Mask）是精确控制图层显示区域的强大工具。我们将讲解不同类型的蒙版（如图层蒙版、矢量蒙版、剪贴蒙版）的使用方法，以及它们在局部调整和图像合成中的关键作用。 抠图（Extraction）技术，包括各种选择工具（如套索工具、魔棒工具、快速选择工具）和更高级的通道抠图、钢笔工具抠图，将为读者提供精确分离主体与背景的能力。 内容感知填充（Content-Aware Fill）等智能工具的原理和应用，展示了计算机视觉在图像编辑中的突破。 第八章：滤镜与特效—— transformar 影像风格 各种内置滤镜（Filter）的原理和应用，从基础的模糊、锐化到更复杂的风格化滤镜。 学习如何使用滤镜来模拟各种艺术风格，如素描、油画、水彩，或者为图像添加特殊的视觉效果，如光晕、景深等。 我们将探讨第三方滤镜插件（如Nik Collection、Topaz Labs）的功能和优势，它们如何提供更专业和更具创意的图像处理能力。 渐变（Gradients）和纹理（Textures）在图像合成和风格化中的应用，以及如何创建和使用自定义渐变和纹理。 第九章：图像的优化与输出——为分享与呈现做好准备 图像尺寸和分辨率的优化，如何根据不同的输出平台（网页、印刷、社交媒体）调整图像大小和分辨率，以平衡文件大小和视觉质量。 Web图像优化的技术，包括选择合适的格式（如JPEG、PNG、WebP）、压缩率的控制，以及如何使用工具来减小文件大小，提高加载速度。 印刷输出的考量，包括色彩模式的转换（RGB到CMYK）、分辨率的要求、出血（Bleed）的设置，以及如何理解印刷色彩管理。 色度管理（Color Management）在整个图像处理流程中的重要性，以及如何校准显示器，确保色彩在不同设备上的准确性。 图像的批量处理（Batch Processing）技巧，如何使用脚本和自动化工具来提高工作效率。 这本书不仅仅是教授工具的使用，更是引导读者理解“为什么”。 通过对光、色彩、感知以及数字信号处理原理的深入探讨，读者将能够更深刻地理解图像的构成，掌握更具创造性和更高效的图像处理技巧，最终用手中的“光影魔法”，将心中所想，化为眼前所见。无论是摄影爱好者、设计师，还是任何对视觉信息充满好奇的探索者，都将在这本书中找到宝贵的知识和启发。

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这本书的排版和插图质量，坦白说，让我有些失望。作为一本专注于“彩色”图像处理的书籍，图像示例的质量直接影响读者的直观感受。很多黑白截图和低分辨率的彩色图例，完全无法体现出色彩处理带来的细微变化和优劣。尤其在讨论色差算法和色彩保真度时，读者迫切需要高质量、高动态范围的对比图。我翻阅了关于直方图均衡化和拉伸的章节，那几张对比图实在太过模糊，以至于我无法清晰分辨出处理前后图像在亮度和对比度上的真实差异，这大大削弱了理论说服力。另外，书中公式的排版虽然规范，但有时候字体过小，加上一些希腊字母的混用，使得在快速阅读时需要反复确认变量的含义，阅读体验不够流畅。如果出版方能在再版时，投入更多资源来优化图像的视觉呈现，特别是对关键的算法对比图进行高清化处理，这本书的价值和吸引力会大大提升。目前来看，它的内容深度足以支撑专业学习，但视觉体验上稍逊一筹。

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我购买这本书主要是想找一本能系统梳理现代图像增强技术的参考书，而这本书在这一点上做得相当出色，但它的侧重点似乎更偏向于传统的滤波和变换方法，对于近年来兴起的基于深度学习的图像超分辨率和去噪技术，提及相对较少，或者说，这部分内容的处理显得有些简略和理论化，缺乏足够多的代码实现案例来指导读者如何快速上手。我希望看到更多关于卷积神经网络在图像恢复中应用的实例，比如如何构建一个有效的U-Net架构来进行语义分割或图像修复，而不是仅仅停留在傅里叶变换和频域滤波的经典范畴内。当然，对于那些希望打下坚实信号处理基础的读者来说，它无疑是绝佳的选择，书中对卷积、相关以及各类核函数的讲解细致入微，甚至连双线性插值和三次样条插值的数学细节都给得非常详尽。但是，如果你的目标是快速掌握前沿的AI驱动的视觉技术，这本书可能需要配合其他更侧重实践的书籍一同阅读，才能形成一个完整的知识体系。

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这本书给我最深刻的印象，是它对图像处理中“度量学”的重视程度。很多图像处理的书籍往往会直接跳到如何应用某个滤波器，却很少会花篇幅讨论如何客观地评价处理后的结果。然而，这本书在每一章的末尾，都详细介绍了评价指标体系，从最基本的峰值信噪比（PSNR）到更符合人眼感知的结构相似性（SSIM），甚至还探讨了关于人类视觉系统（HVS）模型的应用。这种系统性的评价思维，让我意识到“处理完成”并不意味着任务结束，如何量化地证明我的处理是“更好”的，才是关键。作者甚至讨论了不同评价指标在特定应用场景下的局限性，比如在某些纹理丰富的图像中，高PSNR不一定意味着最佳的主观视觉效果。这种批判性的思维引导，让我不再盲目相信任何处理结果，而是学会用一套科学的标准去审视自己的工作。这种对评估方法的深入探讨，是这本书区别于市面上许多偏重于“如何做”而忽略了“如何评”的技术书籍的最大亮点。

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这本《彩色数字图像处理》的书，我读了之后感受颇深，尤其是它对图像基础理论的讲解，可以说是深入浅出，让人茅塞顿开。书中对色彩空间转换的细致剖析，比如从RGB到HSV，再到Lab等，每一步的数学推导都清晰明了，即便是初学者也能顺着作者的思路一步步理解背后的原理。它没有停留在简单的概念介绍，而是大量引用了实际的工程案例，让我看到了理论是如何与实践完美结合的。例如，在讲解色彩平衡和白平衡时，作者引入了多个经典的算法模型，并对比了它们在不同光照条件下的性能差异，这种严谨的对比分析，极大地提升了我对图像色彩校正的理解深度。书中对于图像采集和量化过程中的噪声模型分析也非常到位，让我认识到，任何一个数字图像都不是完美的，理解噪声的来源是进行有效处理的前提。我尤其欣赏的是，作者在介绍完基本操作后，会立刻引申到更复杂的任务，比如多光谱图像的处理，这为我后续深入研究打下了坚实的基础。总而言之，这是一本理论与应用并重，层次分明的优秀教材。

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我是在一个快速迭代的开发环境中阅读这本教材的，期待能找到一些能在实际工程中快速部署和调试的“捷径”或“技巧库”。这本书在算法的理论推导上非常扎实，但坦率地说，它更像是一本学术专著，而不是一本面向快速原型开发的工具书。比如，书中详述了卡尔曼滤波在运动目标跟踪中的应用，从状态空间模型到观测方程的建立都写得非常透彻，但对于如何在主流嵌入式平台或特定GPU架构上优化这些运算以达到实时处理的要求，介绍得非常少。我希望能看到更多关于代码效率的讨论，比如使用OpenCV或CUDA库时，哪些操作是耗时的瓶颈，以及如何通过并行化来加速。对于那些需要在有限资源下实现高性能图像处理的工程师来说，书中提供的这些“硬核”理论知识固然重要，但缺乏将这些知识转化为高性能代码的桥梁，使得我们在将理论转化为实际产品时，还需要花费大量时间去摸索和验证优化路径，这在项目时间紧迫时确实是个挑战。

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