具体描述
Commentaries by the editors to this comprehensive anthology in the area of physics-based vision put the papers in perspective and guide the reader to a thorough understanding of the basics of the field. Paper Topics Include: - Color Image Formation - Color Reflection Models - Color Image Segmentation - Color Constancy - Color Highlight Analysis - Color Interreflection
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用户评价
从装帧和纸质来看，这本书无疑是制作精良的，重逾数磅，拿在手里沉甸甸的，透着一股“硬核”的气质。然而，这种实体书的厚重感似乎与其内容传递效率不成正比。书中的许多核心概念，例如光场（Light Field）的数学描述或者立体像差的校正公式，如果能通过交互式的图表或者动态演示来呈现，效果会好上百倍。可惜，在纸面上，这些高维度的概念完全依赖于静态的二维图示和冗长的数学符号来传达，阅读体验非常考验读者的空间想象能力和专注度。我发现自己不得不频繁地停下来，在笔记本上自己绘制草图来可视化那些抽象的几何关系，这极大地打断了阅读的流畅性。此外，全书缺乏一个清晰的、循序渐进的项目引导。它提供的是“知识体系”，而不是“技能树”。当你读完一章关于标定和校正的理论后，你仍然需要从零开始搜索工具箱文档，学习如何将这些公式转化为可执行的C++或Python代码。对于希望通过动手实践来加深理解的学习者而言，这本书的理论深度是令人敬畏的，但其实用性入口却设置得非常高，仿佛作者默认读者已经拥有了强大的数学建模能力和丰富的编程经验。
评分这部新出的关于计算机视觉的著作，坦率地说，让我感到有些措手不及。我原以为它会深入探讨当前主流的深度学习框架，比如如何在PyTorch或TensorFlow中构建和优化那些令人眼花缭乱的卷积网络模型。毕竟，在目前的学术和工业界，图像识别、目标检测这些“看图说话”的技术几乎完全依赖于这些强大的工具。然而，这本书似乎采取了一种截然不同的、可以说是复古的路径。它花费了大量的篇幅去追溯那些被我们这些“新派”视觉研究者几乎遗忘的经典物理学原理，试图从光线传播、几何光学，乃至于更深层次的电磁波理论中寻找现代视觉问题的根源。这种回归基础的姿态是令人钦佩的，但对于急于上手实现最新State-of-the-Art（SOTA）模型的读者来说，无疑是一种挑战。书中对相机模型、传感器响应的详尽描述，虽然提供了坚实的理论基础，却显得过于冗长和学术化，缺乏实用的代码示例和快速上手的教程。我期望看到的是如何将这些物理知识巧妙地融入到神经网络的损失函数设计中，而不是纯粹的数学推导。总而言之，它更像是一部严谨的、面向理论物理爱好者的教科书，而非一本面向快速迭代的工程师工具手册。如果你想理解“为什么”而不是“怎么做”，这本书或许能提供一些醍醐灌顶的视角，但若想在下个月的项目截止日期前交付成果，你可能需要另一本更“工程导向”的参考资料来辅助阅读。
评分这本书的写作语气非常具有权威性，给人一种不容置疑的感觉，仿佛作者是视觉领域某个特定分支的唯一解释者。这种坚定的立场在介绍某些关键算法时表现得尤为明显，比如在讨论图像去噪和恢复问题时，作者几乎将某些基于全变差（Total Variation）的优化方法奉为圭臬，并且对基于统计学习的去噪方法采取了相当保守甚至略带贬低的口吻。这种强烈的倾向性使得本书的广度受到了限制。在信息爆炸的今天，一本优秀的视觉读物理应提供一个更包容的视野，介绍不同范式之间的优劣权衡。比如，对于像光照变化、视角无关性这样的核心难题，书中似乎更倾向于用复杂的、解析性的光学模型去拟合所有可能，而对于那些通过大规模数据学习得到的、更具鲁棒性的“特征表示”，提及得寥寥无几。我希望看到的是一场思想的交锋，而不是一个单一理论体系的完美阐述。对于渴望了解当前学术前沿热点，如神经辐射场（NeRF）或新的生成模型如何从物理角度被理解和改进的读者来说，这本书提供的视角可能过于偏窄，甚至会让人产生“视觉研究已经停滞不前”的错觉。
评分我花了相当长的时间去消化书中关于三维重建几何部分的内容，说实话，感觉像是重新上了几遍线性代数和射影几何的速成班。作者对于刚体运动的表示法，从旋转矩阵到四元数，再到指数坐标系，展示了令人赞叹的全面性。然而，这种全面性也带来了阅读上的巨大障碍——信息密度过高，且缺乏清晰的层级结构来引导初学者。每当我认为自己理解了一个关键概念时，随后的几页内就会引入一个需要借助高阶张量代数才能完全掌握的变体或扩展。更让我感到困惑的是，书中对“模糊性”和“不确定性”的处理方式，似乎仍然停留在对理想环境下的建模阶段。例如，在讨论立体视觉的对应问题时，它大量依赖于完美的纹理和无遮挡的场景假设。当实际场景中出现光滑表面或重复纹理时，书中提到的基于能量最小化的传统方法，其复杂性和计算成本，与如今基于深度特征匹配的方案相比，简直是天壤之别。我期待这本书能展示出如何将经典的几何约束，用现代的、可微分的方式嵌入到深度网络中，形成一种融合性的方法论，但很遗憾，这种跨越时代的桥梁在书中几乎不存在，它更像是一部将传统视觉理论体系化、但未与时俱进的学术专著。
评分这本书的排版和语言风格，可以说是非常……具有时代特色。阅读过程中，我深刻体会到一种置身于老式大学图书馆的氛围，仿佛翻开了一本上世纪八九十年代的经典教材。它的论证过程极其严密，每一个结论都建立在前一个数学公式的坚实基础上，几乎不允许有任何跳跃性的思维空间。作者似乎对“近似”这个词怀有深深的偏见，所有模型都力求达到解析解的完美状态，这在理论上固然美妙，但在实际应用中，尤其是在处理真实世界那种充满噪声和不确定性的数据时，显得有些不切实际。我特别注意到了其中关于“逆问题求解”章节的论述，它对经典反演方法的阐述细致入微，从Tikhonov正则化到各种迭代重构算法，都有详尽的数学推导。但令人遗憾的是，对于现代计算方法，比如基于随机梯度的优化策略如何影响这些反演过程的收敛性和鲁棒性，讨论得相当有限。这本书更像是站在一个纯数学的角度审视视觉信息的获取过程，而不是将其视为一个需要高效计算的工程问题。对于那些追求算法优雅性和数学完备性的读者来说，这无疑是一份宝藏，但对于需要快速构建鲁棒系统的从业者而言，它提供的“工具箱”似乎过于沉重和复杂，缺乏即插即用的模块化设计。
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