Handbook of Image Quality pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Keelan, Brian W.

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2002-3

价格:$ 327.64

装帧:

isbn号码:9780824707705

丛书系列:

图书标签:

• quality
• image
• 图像质量
• 图像处理
• 图像分析
• 视觉感知
• 图像评估
• 数字图像
• 图像质量评估
• 计算机视觉
• 图像工程
• 人眼视觉

图像质量手册：超越视觉极限的深度探索 书籍名称： Handbook of Image Quality 内容概述： 本书《图像质量手册》（Handbook of Image Quality）并非一部专注于传统摄影或数字图像处理技术细节的指南，而是一部深入探讨图像质量的本质、量化、感知与优化的综合性学术专著。它面向对图像科学有深刻兴趣的研究人员、高级工程师以及追求极致视觉体验的专业人士，提供了一个跨学科的、详尽的分析框架，用以理解和控制“好”图像的构成要素。 本书的核心目标是系统性地解构“图像质量”这一复杂概念，将其从主观的艺术判断提升到严谨的工程科学领域。我们首先从视觉生理学与心理物理学的基础出发，详细阐述人眼是如何接收、处理和解释光信号的。这部分内容涵盖了空间频率敏感函数（CSF）、色彩恒常性、适应性机制以及视觉系统在不同亮度与对比度条件下的非线性响应。理解这些生物学限制和特性，是建立任何客观质量评价体系的基石。 第一部分：质量的理论基础与模型构建 本手册摒弃了简单依赖于像素级误差的传统指标（如PSNR或MSE），转而聚焦于感知驱动的质量评估（Perceptual Quality Assessment, PQA）。我们将全面回顾和评估现有的全参考（Full-Reference, FR）、无参考（No-Reference, NR）和低参考（Reduced-Reference, RR）评估方法。 在全参考方法中，本书深入剖析了SSIM家族的演变及其局限性，并详细阐述了基于视觉信息保真度（VIF）和结构相似性指标（MSIM）的最新进展。重点在于如何精确建模失真对人眼关键视觉信息的破坏程度。 无参考评估是本书的重点之一。我们探讨了如何从图像本身的统计特征中提取质量指标，例如基于自然场景统计（NSS）的失真模型，以及如何利用深度学习技术训练出能模仿人类主观判断（MOS）的神经网络模型。对这些模型的内部结构、训练数据依赖性及其在不同压缩域和传输信道上的泛化能力进行了严格的对比分析。 第二部分：失真源与物理建模 图像质量的下降往往源于特定的物理或数字处理过程。本书系统地分类和分析了主要的失真源，并提供了精确的数学模型来描述这些失真。 采集失真： 深入探讨了传感器噪声（散粒噪声、固定模式噪声）、光学像差（球差、彗差、像散、场曲、畸变）的数学建模，以及在低光照条件下量子效率的限制。对点扩散函数（PSF）的精确测量和反卷积技术进行了详尽论述。 传输与压缩失真： 详细分析了有损压缩（如JPEG2000、HEVC、AV1）中，不同码率下量化、熵编码和环路滤波对感知质量的影响。重点分析了块效应、振铃现象和色彩混叠的精确成因。此外，对网络传输中的丢包和抖动引起的失真也进行了专门建模。 显示失真： 涵盖了从显示器技术（LCD、OLED、MicroLED）到人眼之间的色彩空间转换问题。讨论了亮度响应的非线性（伽马校正）、灰阶的准确性、色彩准确性以及残影效应（Motion Blur）在不同刷新率下的感知差异。 第三部分：质量优化与控制策略 理解了失真和评估标准后，本书将重点转向如何主动地控制和提升图像质量。这部分内容是工程实践的核心。 图像增强的质量考量： 传统的锐化和去噪算法往往以牺牲另一项质量指标为代价（如锐化引入振铃，去噪消除细节）。本书提出了“质量权衡空间”的概念，指导工程师如何在特定应用场景下（如医学影像、遥感、视频会议）确定最优的增强参数集，以最大化用户可接受的质量。 知觉编码（Perceptual Coding）： 基于视觉系统特性的编码不再仅仅关注于最小化比特率，而是最小化可感知的误差。我们探讨了如何利用视觉掩蔽效应，在信息冗余度高或人眼不敏感的区域分配更多比特，而在关键区域（如人脸、高对比度边缘）保持高保真度。 客观与主观测试的融合： 本书提供了进行大规模主观质量实验（如双刺激连续问卷DSIS、等级评估）的标准化流程和统计学分析方法。更重要的是，它指导读者如何建立可靠的质量数据库，并利用这些数据库来验证和校准客观评估指标，确保实验室指标能准确预测真实世界中的用户体验。 第四部分：新兴技术与未来方向 最后，手册展望了图像质量领域的前沿研究。这包括对高动态范围（HDR）图像质量的特殊处理（如亮度映射策略的感知影响）、沉浸式技术（VR/AR）中的运动感知失真、以及在生成对抗网络（GANs）生成图像中的“合成伪影”的评估与控制。 《图像质量手册》为读者提供了一个全面、深入且高度实用的框架，用以驾驭日益复杂的数字图像处理链条，确保最终呈现的视觉信息不仅是数据保真度高，更是人类感官体验的完美体现。它不仅仅是参考书，更是图像质量工程师的思维工具箱。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机视觉的研究生，目前正在攻读与图像复原相关的方向。在导师的推荐下，我了解到有这样一本专注于图像质量评价的书籍。在我看来，图像质量的优劣直接影响着下游计算机视觉任务的性能，例如目标检测、图像分割等。如果输入的图像质量不高，那么即使是最先进的算法也可能难以取得理想的结果。因此，对图像质量进行准确的评价和评估，对于理解算法的局限性，以及指导模型的优化至关重要。我希望这本书能够提供一个系统性的理论框架，解释各种影响图像质量的因素，比如噪声、模糊、失真、伪影等等，以及它们如何通过不同的方式影响我们对图像的感知。更重要的是，我希望能在这本书中找到关于如何量化这些影响的严谨方法，以及一些在不同应用场景下，如何选择和应用这些评价指标的实际案例。例如，在医学影像分析、自动驾驶感知系统等对图像质量要求极高的领域，一本详实可靠的图像质量评价手册，无疑会成为不可或缺的参考。我希望能从中获得更深入的理论知识，并将其应用于我的科研工作中，为提升图像复原算法的性能提供科学的依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧确实很考究，厚重而扎实，拿在手里就有一种沉甸甸的专业感。封面设计简洁大气，没有花哨的图案，只用了一个充满科技感的银色字体，直接点明了主题。翻开第一页，纸张的质感也很好，微微泛黄，触感细腻，让人想起那些经典的学术著作。虽然我还没开始深入阅读，但光是这份沉甸甸的质感，就让我对接下来的内容充满了期待。我一直在寻找一本能够系统性梳理图像质量评价理论和方法的书籍，尤其是那些能够帮助我理解不同评价指标背后的原理，并且能指导我如何在实际应用中选择和应用这些指标的资料。我希望这本书能够提供一个清晰的框架，从基础概念到高级应用，一步步引导读者建立起对图像质量评价的全面认识。尤其是我在做一些摄影作品的后期处理和分析时，经常会遇到模糊、噪声、色彩失真等问题，但我总是很难用一个量化的标准去衡量这些瑕疵的严重程度，也常常对如何改进感到无从下手。这本书的出现，在我看来，就像黑暗中的一盏明灯，希望能为我点亮前进的方向，让我能够更科学、更有效地提升和评估图像的视觉效果。我对这本书的期望很高，希望它能成为我解决图像质量相关难题的得力助手，甚至成为我工作中的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注数字媒体艺术和摄影行业的从业者，我一直对“美”和“好”的量化标准感到好奇。虽然艺术创作很大程度上是主观的，但图像的清晰度、色彩的准确性、细节的表现力等，这些都是客观存在的。当我在浏览海量的图像素材，或者需要对一个作品进行评判时，我常常会陷入“感觉不错”或者“不太满意”的模糊界定中，却很难用专业且一致的标准去描述。这本书的名字，Handbook of Image Quality，听起来就像是为我这类人量身定做的。我希望它能提供一套清晰、可行的方法论，让我能够从技术层面去理解和分析图像的质量。比如，它是否会解释不同格式的图像文件（JPEG, PNG, RAW）在质量上存在哪些本质区别？高分辨率的图像一定质量更好吗？色彩空间的选择又会如何影响最终的视觉呈现？我期待这本书能够揭示图像质量背后隐藏的科学原理，并提供一系列实用工具和技术，让我能够更自信地进行图像的创作、编辑和评价。它不仅仅是一本技术手册，更可能是一把解锁图像表现力的钥匙，让我能更深刻地理解和驾驭数字图像的视觉语言。

评分☆☆☆☆☆

这本Handbook of Image Quality，在我收到的时候，就立刻吸引了我的目光。我是一位对摄影怀有浓厚兴趣的爱好者，同时也是一位对图像处理技术有所了解的实践者。在日常的拍摄和后期过程中，我常常会遇到一些难以解释的现象：为什么同一款相机，在不同光线条件下拍出的照片，噪点控制和细节保留会有如此大的差异？为什么我尝试了各种后期软件，有些照片的总显得“不够通透”？我猜测这背后一定有着深刻的图像质量原理在乎。我期待这本书能够为我揭示这些秘密。比如，它会不会详细讲解不同类型噪声的成因和消除方法？关于色彩还原，是仅仅涉及到RGB值，还是有更复杂的心理学和生理学原理？我希望这本书能够从基础的像素层面，一直讲到更高级的感知质量，为我提供一个从根本上理解图像质量的视角。我渴望能够掌握一套科学的评价体系，不再仅仅依靠主观的“感觉”，而是能够用更客观、更专业的语言来分析和描述图像的优劣。这本书，对我来说，或许能帮助我突破技术瓶颈，让我的摄影作品在技术层面达到一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

最近工作需要，一直在涉猎图像处理和视觉感知领域的相关文献，偶然间看到了这本书的介绍，立刻就被吸引住了。它不是那种泛泛而谈的介绍，而是深入探讨了图像质量评价的各个维度。我尤其感兴趣的是其中关于主观评价和客观评价的对比分析。我理解主观评价往往更贴近人眼的直观感受，但受限于评价者的个体差异和评价环境，其结果可能不够稳定和可重复。而客观评价虽然有量化的标准，但往往难以完全捕捉人类视觉系统的复杂性和主观偏好。我非常期待这本书能在这两者之间找到一个平衡点，或者提供一种将两者有效结合的方法论。想象一下，如果我能够理解不同客观评价指标与主观感受之间的关联，我就能更自信地在算法开发中使用这些指标，从而优化图像处理的效果。这本书的标题本身就充满了吸引力——“图像质量的权威指南”，这让我有理由相信它能为我提供一套严谨的评价体系，帮助我更深入地理解影响图像质量的各种因素，并掌握如何进行准确、有效的评估。我迫切希望能够从中学习到最新的研究成果和实用的技术，为我的项目提供强有力的理论支持和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆