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出版者:科学出版社,文魁资迅股份有限公司

作者:刘禾

出品人:

页数:540

译者:

出版时间:2001-4-1

价格:38.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030091628

丛书系列:

图书标签:

• Web数据库
• 数据库架设
• Web开发
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• 服务器配置
• 网络安全
• 性能优化

数字图像处理与计算摄影前沿技术探析 书籍简介 本书深入剖析了数字图像处理和计算摄影领域最前沿的技术和理论基础。内容涵盖了从经典算法的深度优化到基于深度学习的创新性解决方案，旨在为图像科学、计算机视觉、以及相关工程技术人员提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的技术指南。 第一部分：数字图像基础理论与高性能处理架构 本部分首先回顾了数字图像的本质，包括采样、量化、色彩空间（如CIE XYZ, sRGB, Adobe RGB, Rec. 2020）的理论模型及其在不同设备间的转换机制。重点阐述了图像质量的客观评价标准，如MTF（调制传递函数）、噪声的统计特性分析（高斯噪声、泊松噪声、椒盐噪声），以及主观质量评估体系（如SSIM、VMAF的原理和局限性）。 随后，本书详细介绍了高性能图像处理架构的构建。我们探讨了串行处理到并行处理的范式转变，重点分析了GPU（图形处理器）在图像处理中的应用优势。内容涵盖CUDA/OpenCL编程模型，如何设计高效的内存访问模式（如纹理内存、共享内存），以及如何将图像滤波、变换（如傅里叶变换、小波变换）操作映射到GPU的并行计算单元。此外，还引入了FPGA（现场可编程门阵列）在实时图像流处理中的应用案例，探讨了定点运算和流水线设计对实时性能的优化策略。 第二部分：图像增强与复原的深度优化 图像增强和复原是图像处理的核心环节。本书超越了传统的直方图均衡化和线性滤波方法，深入探讨了基于模型的非线性增强技术。 图像去噪（Denoising）：详细分析了基于统计模型的BM3D（Block-matching and 3D filtering）算法的最新改进版本，以及自适应字典学习在非平坦区域去噪中的应用。更侧重于深度学习方法，如卷积神经网络（CNNs）在噪声去除中的结构设计，包括残差学习、注意力机制（Attention Mechanisms）在去除复杂混合噪声时的有效性分析。探讨了如何构建和使用真实世界噪声模型（Real-World Noise Models）来训练鲁棒的去噪网络。 图像去模糊（Deblurring）与超分辨率（Super-Resolution, SR）：在去模糊方面，本书对比了基于先验知识的迭代反卷积方法（如Lucy-Richardson算法的收敛性分析）与深度学习盲去卷积方法的差异。特别关注了生成对抗网络（GANs）在生成高频细节方面的优势与挑战。在超分辨率重建方面，系统梳理了从插值法到基于稀疏表示、再到最新的基于深度残差网络（如SRResNet, ESRGAN）的演进路线，并分析了感知损失函数（Perceptual Loss）对视觉效果的决定性影响。 第三部分：计算摄影：从硬件约束到智能合成 计算摄影是利用计算能力来超越传统光学限制的领域。本部分是本书的重点和难点所在。 曝光与高动态范围（HDR）成像：深入讲解了多帧曝光融合的对齐（Registration）技术，特别是针对运动模糊和场景变化的鲁棒性算法。详细介绍了亮度映射（Tone Mapping）的各类方法，包括基于局部对比度的映射（如Retinex模型）和基于学习的色调映射器（Learning-based Tone Mapping Operators），并讨论了如何量化不同色调映射结果的主观吸引力。 深度估计与三维重建：本书聚焦于单目和双目视觉的深度信息获取。在立体视觉方面，详细解析了代价体构建（Cost Volume Construction）的优化策略，特别是3D CNN在代价聚合中的应用。在单目深度估计中，重点分析了自监督学习（Self-Supervised Learning）范式，如何利用视频序列中的几何约束来训练深度网络，实现高精度的场景深度图估计。 光场（Light Field）成像与渲染：对全光场数据采集、表示（如Papra-Gabor域）和处理进行了深入探讨。阐述了如何利用光场数据实现后焦平面调整（Post-Capture Refocusing）、视角合成（View Synthesis）以及深度信息的精确提取。讨论了光场视频的压缩编码挑战和高效渲染技术，例如基于深度学习的渲染（Neural Rendering）方法。 第四部分：图像语义理解与场景理解 本部分转向更高层次的图像分析，强调如何从像素级别过渡到概念级别的理解。 图像分割与目标检测的先进模型：详细介绍了语义分割（Semantic Segmentation）、实例分割（Instance Segmentation）和全景分割（Panoptic Segmentation）的最新进展。重点分析了Transformer架构（如Vision Transformer, ViT）在图像分类和密集预测任务中的应用潜力，以及如何结合CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局上下文建模能力。讨论了小目标检测的挑战与解决方案，如特征金字塔网络（FPN）的改进和上下文信息的有效注入。 场景理解与图像生成：探讨了场景图（Scene Graphs）的构建及其在复杂场景推理中的作用。最后，本书以最新的神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）及其变体作为结尾，详细解释了如何通过连续体函数表示来建模复杂的几何和光照信息，实现极高质量的新视角合成，这代表了当前计算机图形学与视觉交叉领域的研究热点。 总结 本书力求在理论深度和工程实用性之间取得平衡，内容紧跟最新的学术研究成果，并提供了大量的算法流程图和伪代码示例，适合作为高校高年级本科生、研究生，以及从事图像算法研发、嵌入式视觉系统设计、影视后期特效制作的专业人士的参考手册。掌握本书内容，将使读者能够驾驭当前最复杂的数字图像处理和计算摄影挑战。

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