图像与视频处理手册（下册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:博维克

出品人:

页数:1372

译者:

出版时间:2006-3

价格:89.00元

装帧:

isbn号码:9787121023026

丛书系列:

图书标签:

• computer
• 图像处理
• 视频处理
• 数字媒体
• 计算机视觉
• 算法
• 技术手册
• 工程
• 应用
• 下册
• 专业参考

《图像与视频处理手册（下册）》 引领您深入数字媒体处理的广阔天地 《图像与视频处理手册（下册）》是您探索和掌握现代图像与视频处理技术的终极指南。作为系列丛书的下册，本书在前册基础上，进一步深入探讨了更为前沿和复杂的技术领域，旨在为广大研究人员、工程师、开发者以及对数字媒体处理充满热情的学习者提供一套系统、详实且极具实践价值的知识体系。 本书内容涵盖了数字图像处理和视频分析的多个关键方面，力求全面而深入地剖析每一个技术细节，并结合最新的研究成果和行业应用，让您能够深刻理解其中的原理，并熟练运用到实际工作中。 核心内容预览： 高级图像增强与复原技术： 非线性滤波与形态学操作： 深入解析了各种非线性滤波器（如双边滤波、导向滤波）在去除噪声、保留边缘方面的优势，并详细介绍了形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）在图像修复、对象提取等方面的强大能力。我们将探讨这些技术的数学原理、实现细节以及在实际应用中的参数选择策略。 图像去模糊与超分辨率重建： 剖析了导致图像模糊的常见原因，并详细阐述了基于盲去卷积、正则化方法以及深度学习的图像去模糊技术。同时，本书还将详细介绍各种超分辨率重建方法，包括基于插值、基于学习（如SRCNN、ESPCN）以及更先进的生成对抗网络（GAN）在提升图像分辨率方面的应用。 色彩处理与分析： 颜色空间转换与管理： 系统梳理了各种颜色空间（RGB、HSV、LAB、YUV等）的特性、转换方法及其在图像处理中的适用场景。重点介绍颜色校正、颜色增强、肤色检测等技术。 色彩恒常性与白平衡： 深入探讨了色彩恒常性的原理，并介绍了多种自动白平衡算法，以确保在不同光照条件下图像色彩的准确还原。 图像分割与特征提取： 高级分割技术： 详细介绍了图割（Graph Cut）、分水岭算法、模糊聚类（FCM）等经典的图像分割方法，并重点讲解了基于深度学习的分割模型（如U-Net、Mask R-CNN）在语义分割和实例分割方面的突破性进展。 关键点检测与描述： 深入分析了SIFT、SURF、ORB等经典特征点检测和描述子，并探讨了更先进的基于深度学习的特征提取方法。我们将讨论这些特征在图像匹配、物体识别、三维重建等任务中的应用。 视频分析与理解： 运动估计与光流： 详细阐述了块匹配法、Lucas-Kanade算法等经典光流估计方法，并介绍了基于深度学习的光流预测网络。我们将讨论光流在视频稳定、目标跟踪、动作识别等领域的关键作用。 视频目标跟踪： 涵盖了从基于相关滤波的方法（如KCF、CSR-DCF）到基于深度学习的跟踪器（如SiamFC、MDNet）的最新进展，重点分析了目标遮挡、形变等复杂情况下的鲁棒跟踪技术。 行为识别与事件检测： 深入剖析了利用时空信息进行视频行为识别的各种方法，包括基于3D CNN、LSTM以及更先进的Transformer模型。同时，本书还将介绍如何通过事件检测技术来识别视频中的关键事件。 视频去噪、去模糊与增强： 视频去噪技术： 探讨了如何在保留视频细节和纹理的同时有效去除时空噪声的各种滤波技术，包括基于时域滤波、空域滤波以及结合深度学习的方法。 视频超分辨率与慢动作生成： 介绍了在视频序列中进行超分辨率重建的方法，以及利用深度学习生成平滑慢动作视频的技术。 深度学习在图像与视频处理中的应用： 卷积神经网络（CNN）的深入应用： 除了基础的CNN架构，本书将重点介绍如何利用更复杂的CNN模型（如ResNet、Inception、DenseNet）解决图像分类、目标检测、图像生成等问题。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）在视频序列分析中的应用： 详细阐述了RNN和LSTM如何捕捉视频的时间依赖性，并应用于视频理解任务。 生成对抗网络（GAN）在图像与视频生成、风格迁移等方面的应用： 重点介绍GAN的基本原理及其在图像生成、超分辨率、视频合成等领域的最新研究成果。 Transformer架构在视觉领域的扩展应用： 深入分析了Vision Transformer（ViT）及其变种如何将自然语言处理领域的强大能力带入计算机视觉，并在图像和视频处理中展现出巨大潜力。 实践与案例分析： 常用算法的实现细节与性能评估： 提供大量可操作的伪代码和详细的算法步骤，方便读者理解和实现。 实际应用场景的案例分析： 结合人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析、视频监控等多个实际应用领域，深入分析图像与视频处理技术的落地过程和挑战。 本书的特色： 系统性强： 内容覆盖面广，从基础理论到前沿技术，层层递进，形成完整的知识体系。 理论与实践并重： 既深入剖析了各种算法的数学原理和内在逻辑，也提供了丰富的实现细节和案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 前沿性突出： 重点关注了近年来在深度学习驱动下的图像与视频处理领域的最新进展，如Transformer、GAN等，确保读者掌握最前沿的技术动态。 语言严谨流畅： 采用清晰、准确的专业术语，结构逻辑严密，便于读者理解和吸收。 无论您是希望深化对数字媒体处理技术的理解，还是希望将这些技术应用于实际项目，抑或是探索新的研究方向，《图像与视频处理手册（下册）》都将是您不可或缺的得力助手。它不仅能为您提供扎实的理论基础，更能激发您在这一充满活力的领域进行创新和探索的灵感。

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拿到《图像与视频处理手册（下册）》这本书，我第一时间就被其厚重的分量和精美的排版所吸引。翻开目录，内容之丰富，涉及领域之广泛，着实让我惊叹。虽然我并非直接从事图像和视频处理的研究工作，但我对其相关的技术原理和应用场景一直抱有浓厚的兴趣。这本书为我提供了一个绝佳的学习平台，让我能够系统地梳理和巩固自己零散的知识。 我特别喜欢书中对一些经典算法的历史演变和理论基础的深入剖析。例如，关于图像压缩的章节，不仅介绍了JPEG、MPEG等经典压缩标准，还讲解了其背后的信息论原理。此外，书中还对一些最新的视频内容检索和分析技术进行了介绍，包括基于内容的图像检索、视频摘要生成以及情感分析等。这些内容极大地拓展了我的视野，让我认识到图像和视频处理技术在信息检索、多媒体应用以及人机交互等领域所发挥的重要作用。这本书绝对是值得反复研读的宝藏。

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我原本以为，在互联网信息如此发达的今天，一本关于图像和视频处理的手册可能显得有些过时。然而，《图像与视频处理手册（下册）》彻底颠覆了我的看法。这本书的内容虽然庞大，但条理清晰，逻辑严谨，而且紧跟技术发展的最前沿。我特别喜欢书中关于视频特效和虚拟现实（VR）/增强现实（AR）应用的章节，这些内容在其他同类书籍中很少见到，而且讲解得非常深入。 作者在讲解这些高级主题时，并没有使用过于晦涩的语言，而是通过大量的图示和案例，将复杂的概念变得易于理解。例如，在介绍3D重建技术时，书中详细讲解了多视图几何、SfM（Structure from Motion）以及SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等关键技术，并展示了它们在电影制作、游戏开发和机器人导航等领域的实际应用。这本书不仅让我学到了技术知识，更激发了我对未来视觉技术发展的无限遐想。

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作为一名多年的图像处理爱好者，我见识过不少相关的书籍，但《图像与视频处理手册（下册）》无疑是其中最让我惊喜的一本。它的深度和广度都令人印象深刻，尤其是在算法的理论讲解和实际应用之间的平衡做得非常好。我尤其欣赏书中关于视频内容分析的部分，比如场景理解、事件检测等。这些技术对于理解和组织海量视频数据至关重要，而本书在这方面提供了非常详实和前沿的介绍。 书中对于不同算法的比较分析也非常到位，它不回避各种方法的局限性，并指导读者如何根据具体需求选择最合适的工具。例如，在讲解视频去噪时，书中对比了多种传统滤波方法和基于深度学习的去噪技术，并分析了它们在不同噪声类型和场景下的表现。这种细致入微的讲解，让我能够更清晰地认识到各种方法的适用范围和潜在的改进方向。总而言之，这本书为我打开了一个新的视角，让我对图像和视频处理技术有了更全面、更深入的理解。

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我是一名初入视觉AI领域的研究生，手里拿到这本《图像与视频处理手册（下册）》时，说实话，有点望而生畏。厚重的篇幅，密集的公式，一开始真的让我头疼。但当我硬着头皮开始啃读，特别是关于视频理解的部分，我逐渐发现了它的独特之处。书中不仅仅是罗列了各种算法，更重要的是，它着重于解释这些算法背后的思想和逻辑，以及它们在实际问题中是如何被应用和优化的。 例如，书中对光流估计的讲解就非常透彻，从基础的Lucas-Kanade方法，到更高级的深度学习方法，都给出了详细的推导和比较。这让我对视频的时空连续性有了更深刻的理解。另外，关于视频目标跟踪的部分，作者还结合了卡尔曼滤波、粒子滤波以及近年来非常流行的深度学习跟踪器，一一进行了分析，并指出了各自的优缺点。这本书的逻辑结构非常清晰，章节之间的过渡自然，即使是涉及复杂的概念，作者也能用相对易懂的方式来阐述，极大地降低了我的学习门槛。

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这本书简直是图像和视频处理领域的圣经！我一直对这方面很感兴趣，但总是觉得有些知识点零散，难以系统掌握。直到我翻开了这本《图像与视频处理手册（下册）》，我才真正体会到什么叫做“条条大路通罗马”。从基础的像素操作，到复杂的图像分割和特征提取，再到令人惊叹的视频分析和内容理解，书中几乎涵盖了我想了解的所有内容。更重要的是，作者并没有止步于理论的讲解，而是大量地引用了最新的研究成果和业界实践，让我能够紧跟技术发展的步伐。 尤其是其中关于深度学习在图像和视频处理中的应用的章节，简直是点睛之笔。作者循序渐进地介绍了卷积神经网络（CNN）的原理，并深入剖析了各种经典的CNN模型，如AlexNet、VGG、ResNet等。书中还详细讲解了如何利用这些模型进行图像分类、目标检测、语义分割等任务，并提供了大量的代码示例和实践建议。我跟着书中的指导，亲手搭建和训练了自己的模型，那种成就感无与伦比。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，指引我在这条充满挑战又极其迷人的道路上前行。

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