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出版者:CRC Press

作者:Milanfar, Peyman

出品人:

页数:490

译者:

出版时间:2010-9-28

价格:USD 167.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439819302

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 通信理论
• Super
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• 图像超分辨率
• 超分辨率成像
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• 计算机视觉
• 深度学习
• 图像重建
• 信号处理
• 医学影像
• 遥感图像
• 人工智能

现代图像处理与计算摄影技术：从基础理论到前沿应用 本书导言 在数字时代的浪潮中，图像信息的获取、分析与呈现已成为科学研究、工业生产和日常生活中不可或缺的一环。随着传感器技术、计算能力和算法创新的飞速发展，我们对图像质量和信息密度的要求也达到了前所未有的高度。本书旨在系统、深入地探讨当代图像处理与计算摄影领域的核心理论、关键技术及其在实际应用中的最新进展。我们不侧重于单一的特定技术突破，而是构建一个广阔的知识框架，覆盖图像的获取、增强、复原、理解与合成的完整流程。本书的编写遵循严谨的学术规范，内容力求详实、逻辑清晰，为高等院校相关专业的学生、科研人员以及从事图像相关产业的工程师提供一份全面而实用的参考手册。 --- 第一部分：数字图像基础与采集系统 本部分为后续高级主题奠定必要的数学和物理基础，重点关注图像的数字化过程及其固有的局限性。 第一章：图像的数学表征与数字信号处理基础 详细阐述连续图像到离散数字图像的转换过程，包括采样定理（如Nyquist-Shannon理论）的深入探讨及其在实际采集中的意义。引入傅里叶变换、Z变换在图像处理中的应用，特别是二维离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。讨论卷积操作的数学本质，这是所有线性空间域和频率域滤波操作的基础。此外，本书还将分析图像的灰度直方图、概率密度函数，以及如何利用这些统计特性指导图像增强策略。 第二章：图像传感器技术与噪声模型 本章聚焦于数字图像的物理源头——图像传感器。我们将详尽分析电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器的结构、工作原理及其优缺点。深入探讨光子到电子的转换过程中的量子效率问题。至关重要的是，本书将全面剖析图像采集过程中引入的各种噪声源：光子散粒噪声、暗电流噪声、读取噪声、固定模式噪声等。每种噪声的统计特性（如高斯分布、泊松分布）将被详细建模，并探讨如何通过硬件设计和软件算法进行噪声水平的量化与评估。 第三章：色彩科学与多光谱成像 色彩是人类感知世界的重要维度。本章首先介绍人眼视觉系统的基本生理学，随后深入探讨色彩的数学描述，包括CIE 1931标准观察者、三刺激值（RGB/XYZ）色彩空间。重点分析不同色彩空间的转换，如sRGB、Adobe RGB、HSV/HSL，及其在图像编辑中的作用。对于更专业的需求，本章将引入多光谱成像和高光谱成像的基本概念，讨论如何在遥感和生物医学成像中利用波长信息进行物质识别和分类。 --- 第二部分：图像增强、复原与质量评估 本部分是传统图像处理的核心，关注如何提升和恢复受损图像的质量，使其更接近于理想状态。 第四章：空间域增强技术 本章涵盖不依赖于图像变换的直接在像素值上进行操作的增强方法。详细介绍点操作（如灰度拉伸、阈值化、伽马校正），并对线性、非线性空间滤波器进行细致对比，包括均值滤波、中值滤波（及其在边缘保护方面的局限性）。重点讨论直方图均衡化及其自适应版本（如限制对比度自适应直方图均衡化，CLAHE）的工作机制和参数选择。 第五章：频率域滤波与图像锐化 本章将空间域的卷积操作提升到频率域进行分析。详细解释如何使用DFT来设计和应用理想、Butterworth和高斯低通/高通滤波器，并深入讨论它们在图像平滑和模糊去除中的效果差异。针对图像锐化需求，重点分析逆滤波、维纳滤波（Wiener Filter）的原理，阐述如何利用先验知识（如退化函数模型）来优化复原过程。 第六章：图像去噪的先进方法 本章从更复杂的统计和模型驱动的角度处理噪声问题。除了基础的线性滤波，本书将深入探讨非局部方法，特别是非局部均值（Non-Local Means, NLM）滤波器的理论基础，解释其如何通过相似块匹配来保留纹理细节。随后，引入基于小波变换的阈值去噪方法，分析不同小波基的选择对去噪性能的影响。最后，概述基于稀疏表示（如K-SVD字典学习）的去噪框架。 第七章：运动模糊与点扩散函数（PSF）估计 本章专门处理由于运动或失焦引起的图像模糊问题。首先，详细推导运动模糊的数学模型，包括线性运动和旋转运动。重点讲解如何从模糊图像中估计出未知的点扩散函数（PSF），常用的盲解卷积算法（如迭代盲解卷积、Lucy-Richardson算法）将被完整介绍，并讨论其对迭代次数和初始估计的敏感性。 第八章：图像质量评估指标 一个有效的处理算法必须有可靠的评估标准。本章系统回顾常用的图像质量度量体系。首先是基于误差的指标，如峰值信噪比（PSNR）和均方误差（MSE），并指出它们的局限性。随后，详细介绍结构相似性指数（SSIM）的计算模型及其作为感知度量的重要性。最后，引入一些更先进的、与人眼视觉系统（HVS）更匹配的指标。 --- 第三部分：图像分割、特征提取与理解 本部分将视角从图像的像素值提升到对图像内容的语义理解。 第九章：图像分割的基础与经典算法 图像分割是将图像划分成若干有意义区域的过程。本章从阈值法（如Otsu's Method）开始，过渡到基于区域的分割方法（如区域生长、分水岭算法）。重点讲解经典的基于边缘的分割，如Canny边缘检测算子的多级优化过程。对于需要结构分析的场景，将介绍活动轮廓模型（如Snake模型）的能量函数设计与优化。 第十章：图像特征描述与表示 特征是连接原始像素与高层语义的桥梁。本章详细介绍传统计算机视觉中的核心特征提取器。深入解析尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构建流程，包括尺度空间构建、关键点定位和描述符生成。此外，还将讨论局部二值模式（LBP）在纹理分析中的应用，以及如何构建HOG（方向梯度直方图）特征来描述目标形状。 第十一章：图像的形态学处理 形态学处理是基于集合论的图像处理分支，对二值图像尤其有效。本章系统阐述膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的定义和应用，分析它们在去除噪声和连接断裂结构中的作用。随后，扩展到灰度形态学，包括灰值腐蚀和膨胀的定义，及其在光照不均场景下的应用。 --- 第四部分：计算摄影与前沿技术概述 本部分将目光投向利用计算能力实现传统光学无法达成的成像效果的前沿领域，为读者提供一个展望性的视角。 第十二章：多帧合成与时间域处理 在光照变化、运动模糊或信噪比不足的情况下，通过对多帧图像进行智能合成可以极大地提升最终图像质量。本章讨论图像配准（Registration）的基本流程，包括特征点匹配和变换模型估计。重点讲解运动补偿技术，以及如何利用迭代方法对多帧图像进行联合去噪和去模糊处理，例如用于星空摄影和低照度场景的Stacking技术。 第十三章：深度估计与三维重建基础 现代计算摄影越来越依赖对场景几何信息的理解。本章介绍从单张或多张图像中恢复深度信息的基本方法。讨论基于纹理和梯度的深度估计原理。对于多视图几何，本书将简要介绍对极几何（Epipolar Geometry）的概念，以及如何利用立体匹配算法（如BM算法、SGM算法）来计算视差图，为后续的三维重建奠定基础。 第十四章：计算摄影中的光场与全息成像概念 本章引入超前于传统透镜成像的概念。详细解释光场（Light Field）的定义——记录了通过空间中每个点和每个方向的光线信息。讨论光场相机的工作原理及其带来的优势，例如后焦深调整和视点合成的可能性。同时，对全息成像的基本光学原理进行概述，展示其在记录和再现完整光波场方面的潜力。 --- 结语 本书力求平衡理论的深度与应用的广度，为读者构建一个坚实而全面的图像处理与计算摄影知识体系。掌握这些基础与进阶技术，是探索未来视觉计算领域无限可能性的关键。

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**一次愉快的智力冒险** 阅读《Super-Resolution Imaging》的过程，与其说是在学习，不如说是一次令人兴奋的智力冒险。作者以一种非常引人入胜的方式，将我带入了超分辨率成像的奇妙世界。书中并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从一些生活化的例子入手，逐步引出技术的核心概念。我非常享受书中那种“拨云见日”的感觉，当一个原本模糊不清的概念，在作者的引导下变得清晰起来时，那种成就感是无与伦比的。我特别欣赏书中对不同算法的图文并茂的解释，那些示意图不仅清晰地展示了算法的运作流程，还用直观的方式揭示了其背后的原理。对于像我这样的非专业读者来说，这种可视化讲解至关重要。而且，书中对每一个技术的历史渊源和发展脉络都有详细的介绍，这让我能够理解这项技术是如何一步步演进到今天的。它不是凭空出现的，而是前人智慧的结晶，这种对科学发展过程的尊重，也让我更加珍惜这份知识。整本书读下来，感觉就像在和一位博学的向导一起探索一片未知的领域，既增长了见识，又充满了乐趣。

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**一本打开新视角的书** 最近读到一本名为《Super-Resolution Imaging》的书，尽管我并非直接从事这项技术的研发，但作为一名对前沿科学充满好奇的读者，这本书为我打开了全新的视野。我一直对如何超越物理极限的探索感到着迷，而超分辨率成像无疑是其中一个极具代表性的例子。在阅读之前，我只能笼统地理解“让模糊的东西变清晰”这一概念，但这本书深入浅出地解析了其中的奥秘。它并没有直接罗列枯燥的技术参数，而是通过生动的比喻和清晰的逻辑，将那些看似高深莫测的算法原理娓娓道来。我尤其欣赏其中对不同超分辨率技术原理的分类讲解，从早期的插值法到后来基于机器学习的突破，每一种方法的演进都伴随着对前代局限性的克服，这种循序渐进的叙述方式，让我能够逐步建立起对整个领域发展的认知框架。书中对每个概念的阐释都力求严谨，同时又避免了不必要的学术术语堆砌，使得即使是初学者也能循着作者的思路，逐渐领略到其中的精妙之处。它不仅仅是关于技术的介绍，更像是一场关于人类智慧如何挑战和突破自身局限性的精彩回顾。

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**不止于技术，更是一场思想的洗礼** 《Super-Resolution Imaging》这本书，远远超出了我最初的预期。我原本以为它会是一本偏向工程技术的工具书，但读下来才发现，它更像是一场关于人类认知边界和创新思维的深度探索。作者在解析各种超分辨率成像技术时，总是不经意间触及到更深层次的哲学和认知议题。比如，在讨论如何从低分辨率数据中“创造”高分辨率信息时，书中引发了我关于“真实”与“重构”的思考。当我们通过算法“看到”那些肉眼无法捕捉的细节时，我们所见到的究竟是“真实”的复现，还是“智能”的推测？这种对信息本质的探讨，让我对图像的解读有了更批判性的视角。书中也巧妙地融入了历史的视角，介绍了超分辨率技术发展过程中的一系列关键人物和里程碑事件，让我感受到了科学探索的艰辛与伟大。这种将技术发展置于更广阔的历史和思想背景下的叙述方式，使得这本书不仅仅是关于“怎么做”，更是关于“为什么这么做”以及“它有什么意义”。它鼓励我去质疑、去思考，去寻找隐藏在表象之下的更深层逻辑。

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**为我的观察方式注入了新的维度** 《Super-Resolution Imaging》这本书，深刻地改变了我观察世界的方式。在阅读之前，我理所当然地认为，我们所看到的，就是事物本来的样子，分辨率的限制是客观存在的，无法逾越。但这本书让我意识到，我们对“现实”的感知，很大程度上是建立在信息处理和推断之上的。超分辨率成像的技术原理，实际上是在模拟和优化我们大脑在模糊信息中进行细节重构的过程。书中对于“噪声”和“信息丢失”的讨论，让我更加理解了信息的稀缺性和价值。我开始反思，在日常生活中，我们是否也一直在不知不觉中进行着某种形式的“超分辨率”推断？比如，我们在昏暗的光线下辨认人脸，或者在嘈杂的环境中捕捉到对话的关键信息。这本书让我意识到，技术并非只是为了解决特定的工程问题，它往往能够反映和揭示我们自身感知和认知的本质。它让我对“清晰”和“模糊”有了更辩证的认识，也让我对信息处理的奥秘有了更深的敬畏。这本书不仅仅是关于成像技术，它更是一种关于如何“看”的全新训练。

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**颠覆了我对“清晰”的认知** 《Super-Resolution Imaging》这本书，真的颠覆了我过去对“清晰”这个词的理解。我一直以为，分辨度的极限是物理定律设定的“硬墙”，一旦达到，就无法再进一步。但这本书彻底打破了我的固有思维。它让我意识到，所谓的“分辨率”并非一个不可逾越的终点，而是一个可以通过巧妙的算法设计和信息重构来不断延展的边界。我特别喜欢书中关于“利用已知信息预测未知细节”的阐述，这让我联想到生活中的很多场景，比如根据模糊的轮廓猜测物体，或者从有限的听觉信息中还原完整的对话。作者将这种类比融入到技术原理的讲解中，使得原本抽象的算法变得触手可及。书中对于不同超分辨率算法的对比分析，也让我对它们的优劣有了更直观的认识。我不再仅仅是知道“它能让图像变清晰”，而是开始理解“为什么它能变清晰”，以及“在什么情况下哪种方法效果最好”。这种理解的深度，是我在其他同类书籍中很少获得的。这本书让我开始从一个全新的角度审视我所见的每一个图像，仿佛拥有了透视“模糊”的“火眼金睛”。

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可以说是论文的合集，最后一章对SR应用的探讨很有启发性

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