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出版者:机械工业

作者:本社

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2007-7

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787111218210

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体技术
• 实训
• 教程
• 计算机应用
• 实践教学
• 视听技术
• 数字媒体
• 高等教育
• 职业教育
• 信息技术

数字图像处理与计算成像技术：从理论到实践 内容简介 本书旨在系统、深入地介绍数字图像处理和计算成像领域的核心理论、关键算法及其在工程实践中的应用。全书内容覆盖了从基础的图像采集、表示到先进的图像重建、增强、分割及三维视觉等多个重要方面，力求构建一个理论严谨、技术前沿且注重实操的知识体系。 第一部分：图像基础与数字表示 本部分是理解后续所有处理技术的基础。我们将从人眼视觉模型和光电转换过程入手，详细阐述数字图像的形成机制。内容包括： 1. 图像的数字化过程： 采样理论（奈奎斯特-香农定理的实际应用）、量化误差分析与灰度级/色彩深度设置。重点讨论了不同图像格式（如TIFF、JPEG、PNG）的内部结构及其对图像质量的影响。 2. 图像代数与空间域表示： 深入解析像素之间的邻域关系（4邻域、8邻域）、连通性、区域属性的定义。二维离散信号的表示方式，以及矩阵运算在图像变换中的作用。 3. 色彩空间理论： 详述RGB、CMY、HSV/HSL、Lab等主流色彩空间的数学转换关系和应用场景。讨论了色彩平衡、白点校准在专业显示设备中的重要性，以及宽色域技术（如Adobe RGB、Rec. 2020）的挑战。 第二部分：图像增强与复原 本部分聚焦于如何改善图像的质量，使其更适合人眼观察或后续的分析处理。 1. 空间域增强技术： 详细介绍了点运算（如灰度拉伸、对比度调整）、直方图处理（均衡化、规定化）的原理和高效实现方法。重点剖析了灰度形态学操作（腐蚀、膨胀、开闭运算）在去噪、边缘提取中的独特优势。 2. 滤波技术： 区分线性滤波（均值、高斯平滑）与非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。针对不同类型的噪声（高斯白噪声、椒盐噪声、周期性噪声），提供最优的滤波器选择策略。 3. 图像复原： 讲解图像退化模型（点扩散函数，PSF）的建立。深入探讨盲解卷积和非盲解卷积方法，特别是维纳滤波和Lucy-Richardson迭代算法在消除运动模糊和离焦模糊中的应用与局限性。 第三部分：图像变换与频率域分析 频率域分析是理解图像处理中滤波、压缩和特征提取的核心工具。 1. 傅里叶变换（FT）及其快速算法（FFT）： 详细推导二维离散傅里叶变换的数学公式，分析其频谱图的物理意义（低频代表平滑信息，高频代表边缘和细节）。重点讲解了FFT的计算优化和相位信息的重要性。 2. 其它重要变换： 介绍离散余弦变换（DCT）在图像压缩标准（如JPEG）中的核心作用。探讨小波变换（Wavelet Transform），阐释其多分辨率分析特性，以及在去噪和稀疏表示中的优势。 3. 频率域滤波： 基于FT，设计理想滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器（低通、高通、带通）。讨论了如何利用傅里叶谱进行周期性噪声的有效抑制。 第四部分：图像分割与特征提取 分割是将图像划分为具有意义的区域的过程，是计算机视觉任务的关键前置步骤。 1. 阈值分割方法： 深入研究Otsu（大津法）的最佳熵准则，并扩展到多阈值分割。讨论了自适应阈值处理光照不均问题的策略。 2. 区域与边缘检测： 详述梯度算子（Sobel, Prewitt）和二阶导数算子（Laplacian）的原理。重点讲解Canny边缘检测算法的五个关键步骤，分析其参数（高斯标准差、双阈值）对结果的影响。 3. 经典特征描述符： 介绍霍夫变换在直线和圆检测中的应用。讨论局部特征描述符，如SIFT、SURF的核心思想、尺度空间构建和梯度直方图生成，及其在目标匹配中的鲁棒性。 第五部分：计算成像与高级应用 本部分将理论知识提升到更复杂的系统级应用，特别是与现代光学和传感器技术相关的领域。 1. 三维重建基础： 介绍立体视觉的基本原理，包括相机标定、视差图计算和深度图生成。阐述极线几何约束在匹配搜索中的关键作用。 2. 计算摄影与HDR技术： 探讨如何通过曝光融合技术构建高动态范围（HDR）图像。分析局部色调映射（如Retinex模型或基于梯度的映射）以适应显示设备的亮度范围。 3. 深度学习在图像处理中的引入： 简要概述卷积神经网络（CNN）的基本架构及其在图像分类、语义分割任务中的突破。重点讲解使用U-Net等结构进行图像到图像的转换任务（如超分辨率、去噪）。 本书的特点在于，每一章节都配备了清晰的数学推导和大量的C/C++或Python代码示例（非伪代码），读者可以通过实际编程来验证和掌握所学算法的细节和性能瓶颈。本书适合高等院校相关专业的本科生、研究生，以及从事图像、视觉、模式识别相关工程研发的技术人员参考使用。

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《多媒体技术实训教程》在处理动画和交互式媒体这部分内容时，展现出了超越一般教程的深度。书中不仅仅是简单地介绍Flash或者SVG动画的制作，而是深入剖析了动画的基本原理，比如时间轴的概念、关键帧的设置、缓动函数的应用等等。更重要的是，它还把动画与用户体验设计紧密结合起来，探讨了如何通过精心设计的动画来提升界面的可用性和吸引力。我尤其喜欢书中关于“游戏引擎”的介绍，它并非全面介绍某个游戏引擎的方方面面，而是选取了其中与动画和交互相关的核心概念，比如场景管理、物理引擎中的碰撞检测、以及粒子系统的应用。这些内容让我对游戏开发中的多媒体技术有了初步的认识，也激发了我对3D动画和实时渲染的兴趣。此外，书中还涉及到一些网页动画的实现，比如CSS3动画和JavaScript动画库的使用，并且提供了丰富的代码示例，让我能够快速上手。

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最近偶然间翻到一本《多媒体技术实训教程》，虽然我对书名里的“实训教程”四个字有点心存疑虑，总觉得这类书可能会偏重于枯燥的技术讲解和大量的操作步骤，缺乏一些理论深度和前瞻性。但翻开后，我被其中对于某些概念的引入方式和案例的选取深深吸引住了。比如，书中在讲解图像处理基础时，并没有直接抛出各种算法，而是从我们日常生活中随处可见的数码照片入手，分析为什么照片会模糊、噪点是什么、如何调整色彩才能让照片更具艺术感。这种贴近生活的引入方式，立刻拉近了读者与技术之间的距离，让人觉得那些看似复杂的图像处理技术，其实离我们并不遥远。而且，书中对于一些经典的图像处理算法，比如高斯模糊、阈值分割等，也做了非常生动的比喻和形象的图示，即使是初学者，也能在最短的时间内理解其核心原理。这远比那些晦涩难懂的数学公式和代码片段要有效得多。我尤其喜欢书中关于“像素”的讲解，它不是简单地定义像素是什么，而是从历史的演变讲起，直到如今我们习以为常的“点阵”概念，这让我对数字图像的本质有了更深刻的认识。

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读《多媒体技术实训教程》的时候，我发现它在内容安排上非常有条理，而且非常注重实操性。书的结构就像一个逐步深入的探险之旅，从基础的音视频编码格式讲起，到后面复杂的交互式媒体设计，每一步都显得那么自然而然。我特别欣赏它在讲解音频处理那一部分时，没有仅仅停留在“录制”“编辑”的层面，而是深入探讨了不同编码格式（如MP3、AAC、FLAC）的原理、优缺点以及它们在不同场景下的适用性。书中还列举了很多实际应用案例，比如如何优化网络直播的音频质量，如何在游戏开发中处理音效，甚至是如何为短视频创作背景音乐。这些案例让我觉得书本上的知识不是空中楼阁，而是可以直接应用到实际项目中的。我印象最深的是书中关于“声纹识别”的介绍，它不仅仅停留在理论层面，还给出了一个简单的Python代码示例，展示了如何通过一些开源库来实现基础的声纹提取和比对。虽然代码很简单，但它足以勾起我进一步探索的兴趣，让我看到了多媒体技术在人工智能领域的巨大潜力。

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当我翻阅《多媒体技术实训教程》时，我惊喜地发现，它对“多媒体”这个概念的理解远比我预期的要宽泛和深刻。除了常见的音视频、图像、动画之外，书中还花了相当大的篇幅来探讨虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及全息影像等前沿技术。它并不是简单地停留在这些技术的介绍上，而是会追溯其发展历程，分析其核心技术原理，比如VR中的空间定位、AR中的图像识别和追踪等。最让我感到兴奋的是，书中提供了一些关于如何利用现有的开发工具（如Unity）来搭建简单的VR/AR应用的指导，虽然只是入门级别的，但足以让我感受到这些未来科技的魅力。这本书还很注重多媒体内容的安全与版权保护，这一点在如今信息爆炸的时代尤为重要。书中介绍了数字水印、加密技术等，并探讨了如何在多媒体创作过程中遵守相关的法律法规。这让我在学习技术的同时，也能够培养良好的职业道德和法律意识。

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坦白说，我一开始对《多媒体技术实训教程》的期望值并不高，主要是觉得“实训教程”这类书往往内容比较浅显，难以满足我想要深入了解某个技术领域的需求。然而，这本书却给了我不少惊喜。它的优势在于，不仅仅是罗列技术，而是强调“为什么”和“如何做”。例如，在讲到视频压缩技术时，它不仅仅是介绍了H.264、H.265这些标准，还详细解释了它们是如何通过空间冗余、时间冗余等方式来达到压缩目的的，并且还配有非常直观的示意图，这对于理解视频编码的精髓至关重要。书中还涉及了非常多的实用工具和软件的介绍，比如FFmpeg、Premiere Pro等，并且针对这些工具的操作也给出了清晰的指导。让我觉得非常有价值的是，书中还探讨了多媒体技术在不同行业中的应用，比如在教育领域的互动式课件开发，在医疗领域的医学影像处理，以及在娱乐领域的虚拟现实技术。这些多元化的应用场景，极大地拓宽了我的视野，让我看到了多媒体技术的广阔前景。

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