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出版者:1 edition (2001年8月1日)

作者:Bernt Schiele

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2001-12

价格:564.44元

装帧:平装

isbn号码:9783540422853

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 人工智能
• 图像分析
• 目标检测
• 图像分割
• 视觉系统

数字时代的视觉艺术：现代摄影与后期制作的深度探索 书籍简介 本书是一部深度聚焦于数字时代摄影艺术实践与技术革新的专业著作。它旨在为摄影师、视觉艺术家、图像处理专业人士以及对当代视觉文化抱有浓厚兴趣的读者，提供一套全面且深入的知识体系与操作指南。全书内容完全围绕如何利用现代数字技术，从概念构思到最终成品的每一个环节进行精细化打磨与创新，完全避开了关于“计算机视觉系统”这一特定技术领域的讨论。 本书的结构被设计为三大核心板块：“影像的哲学与构图的重塑”、“数字感光材料的精微控制”以及“后制时代的叙事与风格构建”。通过这种结构化的组织方式，读者将能够建立起一套从理论根基到实践操作的完整知识链条。 --- 第一部分：影像的哲学与构图的重塑 本部分深入探讨了摄影作为一种现代艺术媒介的本质，并着重分析了在信息爆炸的时代背景下，如何通过创新的构图策略来引导观众的视觉流向和情感共鸣。我们探讨的重点在于“观看”的行为本身，而非机器如何“感知”世界。 1.1 视觉哲学的回归：从达盖尔到超现实 我们首先追溯了摄影媒介在历史长河中的哲学定位演变。从早期对客观现实的忠实记录，到现代主义对形式与光影的纯粹探索，再到后现代主义对图像真实性的解构与重构。本章详尽分析了关键摄影流派（如纯粹摄影、纪实摄影、观念摄影）在构图原则上的差异与共通之处。特别引入了“张力场域理论”，用以解析画面中元素布局如何影响观众的心理预期与最终解读。 1.2 动态构图的十二原则：打破静态平衡 传统构图往往强调黄金分割和三分法则的静态稳定。然而，在需要快速吸引注意力并传达复杂信息流的现代场景中，静态平衡已显不足。本章提出了“动态构图十二原则”，这些原则包括： 引导线的三维折射： 探讨如何利用前景、中景和背景的层次，创造出超越二维平面的深度感和运动轨迹。 负空间的意义重估： 深入分析了“留白”不再仅仅是休息区域，而是主动参与叙事的视觉元素，尤其是在极简主义和抽象摄影中的应用。 视角重塑与“非人”观察点： 鼓励摄影师跳脱出人眼习惯的水平视角，通过俯瞰、仰视的极端角度，重新定义主体与环境的关系。 1.3 叙事焦距的选择：从广角到微距的语境转换 焦距的选择远非简单的光学放大缩小，它直接决定了图像的叙事语境。本章细致区分了超广角镜头对环境的包裹感、标准镜头对客观性的维护，以及长焦镜头对时间与空间的压缩效应。通过大量案例对比，读者将学会如何根据预设的情感目标，精准选择匹配的焦段，避免技术选择对主题表达的干扰。 --- 第二部分：数字感光材料的精微控制 本部分完全专注于数字摄影工作流的前端和核心——即如何通过相机设置、镜头语言和光线控制，最大限度地发挥图像数据的潜力，为后续的后期处理打下坚实的基础。我们讨论的是如何“捕获”光线，而非如何“分析”光线。 2.1 传感器的光线响应与色彩科学 抛开复杂的算法讨论，本章侧重于理解数码传感器（CMOS/CCD）对光的记录特性。我们详细分析了以下实践参数对最终影像质量的影响： ISO与噪声的物理关联： 探讨高ISO下信噪比（SNR）的实际下降，并提供在极端低光环境下，通过优化曝光策略（如长曝光的物理限制）来最小化可见噪声的实操技巧。 色深与动态范围的权衡： 解释位深（8-bit, 10-bit, 12-bit）如何影响后期调色的容错率，以及在不同场景下，何时应优先保留高光细节，何时应侧重阴影的纹理。 2.2 镜头畸变与光学校正的艺术 现代镜头虽然在技术上高度精确，但其光学特性（如桶形/枕形畸变、色差）构成了独特的视觉风格。本章强调，优秀的摄影师应能“驾驭”而非“消除”这些特性。我们提供了手动评估镜头优劣的方法，并指导读者在后期软件中进行选择性校正——保留那些能增强主题的微妙变形，而修正那些分散注意力的光学瑕疵。 2.3 光的塑形：现场布光与自然光利用 这是对光线最直接的干预。本章完全脱离了自动化的测光表解读，转而深入研究光线的质地、方向和温度。 硬光与软光的心理学效应： 通过分析光影对比度如何影响人脸的立体感和情绪表达，指导读者在人像和静物摄影中精准控制光线的柔化与硬化技术。 多灯环境的平衡艺术： 针对商业摄影和棚拍，提供了关于主光、补光、背光（Kicker Light）比例的黄金法则，以及如何利用反光板和柔光伞实现精妙的光线叠加，以塑造具有空间感的画面。 --- 第三部分：后制时代的叙事与风格构建 本部分是影像创作的最终阶段，关注于如何通过精细的数字润饰，将原始数据转化为具有强烈个人风格和明确叙事倾向的成品。强调的是“编辑”的创造性，而非简单的数据修正。 3.1 色彩的心理学编码：建立个人调色板 色彩不再是物理光线的忠实再现，而是情感的载体。本章提供了一套系统化的色彩管理与风格化流程： HSL/曲线的深度挖掘： 教授读者如何利用通道曲线（RGB Curves）实现对画面不同亮度区域的色彩分离控制，例如，仅在暗部引入冷色调，同时提升亮部暖度，以制造冲突美感。 色调分离与风格模仿： 详细拆解了电影胶片（如柯达与富士）的色彩特性，并指导读者如何通过精确匹配色彩的“影调曲线”来重现特定年代或特定电影的视觉质感。 3.2 纹理与锐化的精细控制 在高清显示设备普及的今天，图像的“触感”变得前所未有的重要。本章区分了“锐化”与“纹理增强”的根本区别： 结构性锐化（Structure Enhancement）： 讨论如何使用局部对比度调整工具，增强物体表面的细节和三维感，使其看起来更有“质地”。 降噪与保留细节的悖论： 提供了在去除高ISO噪点的同时，避免“塑料感”的平衡技术，特别是针对皮肤和织物等敏感区域的处理方案。 3.3 蒙版与区域选择的叙事优化 最终的修饰工作需要高度的局部精确性。本书详尽介绍了高级蒙版技术（如亮度蒙版、颜色范围蒙版），用以实现“非破坏性”的区域性调整： 焦点引导的局部对比调整： 如何仅对画面主体最关键的部分进行曝光和对比度的微调，以确保观众视线准确地停留在创作者想要的位置。 环境氛围的精细渲染： 利用渐变和径向滤镜，对环境边缘进行微妙的模糊或色彩漂移，为画面增加梦幻感或压迫感，从而服务于整体叙事目标。 --- 总结 本书的宗旨是赋能摄影师，使其能够完全掌控从光线捕捉到最终输出的每一个技术与美学决策。它提供的是一套成熟的创作方法论，旨在帮助读者在数字洪流中，建立起独特且持久的视觉语言，创造出真正引人深思的影像作品。

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作为一名对新兴技术充满好奇的爱好者，我总是在寻找能够将前沿研究与实际工程结合得好的读物。《前沿计算机视觉技术与实践》这本书带给我的震撼是多维度的。它并没有局限于传统的识别任务，而是大胆地将三维重建、场景理解以及更偏向感性认知的视觉叙事等领域囊括进来。我尤其欣赏作者对“Transformer”架构在视觉领域应用的论述，它不仅介绍了Vision Transformer（ViT）的结构，还探讨了它与传统CNN在信息捕获机制上的根本差异，这种对比分析非常有助于深化理解。书中引用的文献大多是近两三年发表在顶级会议上的工作，确保了内容的即时性和先进性。虽然部分章节涉及的数学推导略显密集，但这恰恰说明了作者对前沿研究的严谨态度。对于希望站在技术前沿，了解未来视觉系统可能发展方向的研究人员而言，这本书提供了极佳的蓝图和参考坐标。

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这本《深度学习与图像识别》的书籍内容简直是为我这种初学者量身定做的，简直太友好了！作者在开篇就用非常直观的比喻，把复杂的神经网络结构讲得明明白白。我以前一直觉得卷积核听起来就很晦涩，但这本书里通过一个“图像过滤器”的例子，一下子就让我明白了它的作用。尤其是它对反向传播算法的讲解，没有堆砌那些深奥的数学公式，而是重点放在了直观理解“误差是如何一层层回传并调整权重”的过程，这一点非常赞赏。书中还穿插了大量的Python代码示例，并且代码的注释非常详尽，我可以直接复制运行，看看每一步数据是如何变化的。对于那些想快速上手实践，但又不想被纯理论劝退的读者来说，这本书的实战性远超预期。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”。读完前三章，我已经迫不及待地想自己动手搭建一个简单的分类器了。这本书的结构安排非常合理，从基础概念到高级应用，过渡自然流畅，绝对是入门深度学习图像领域的不二之选。

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我花了很长时间在寻找一本能够真正涵盖整个“视觉系统设计”流程的书籍，而非仅仅聚焦于某一个算法模块。《计算机视觉系统设计：从数据采集到部署的全景解析》这本书的宏观视角令人印象深刻。它清晰地划分了从需求定义、数据标注策略（如何设计高效的众包标注流程）、传感器选型（不同模态传感器的优劣权衡），到最终的系统集成和部署维护的完整生命周期。作者强调的“系统思维”贯穿始终，让我意识到视觉系统的性能不仅仅取决于最好的算法，更取决于数据质量和系统架构的合理性。特别是关于“系统鲁棒性测试”和“模型漂移监控”的章节，它们讨论了实际部署后系统如何应对现实世界中不断变化的数据分布，这在很多技术书中是被忽略的环节。这本书更像是一本“项目经理指南”，将技术实现与工程管理紧密结合，为构建可靠、可维护的视觉产品提供了全面的方法论支持。

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我最近在研究机器视觉的应用场景，手头有不少关于具体算法的资料，但总感觉缺乏一个系统性的框架来串联这些知识点。这本书《机器视觉算法详解》恰好填补了这个空白。它并没有过多纠结于最新的模型架构，而是花了大量篇幅来梳理和对比不同阶段的经典特征提取方法，比如SIFT、HOG等，并且深入剖析了它们在光照变化、视角旋转等复杂环境下的优缺点。其中关于鲁棒性几何变换的章节，作者采用了“问题提出—传统方法局限—现代优化思路”的逻辑，分析得极其透彻，让我对如何提高模型在真实世界中的可靠性有了全新的认识。我特别喜欢它在讨论特定算法时，总会附带几个工业界的经典案例分析，这使得理论不再是空中楼阁。对于有一定基础，想要深入理解算法底层逻辑和局限性的工程师来说，这本书的深度和广度是相当可观的。它更像是一部工具箱，而不是一本速成手册，需要细细品味。

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这本书《面向嵌入式平台的视觉处理优化》简直是为我们这些做边缘计算的团队准备的“救命稻草”。我们日常最大的痛点就是如何把复杂的模型压缩到资源极其有限的设备上。这本书的重点完全放在了模型量化、剪枝和知识蒸馏这些实际优化技术上，而不是停留在模型的设计层面。作者非常细致地介绍了不同量化策略（如Post-Training Quantization, Quantization-Aware Training）对精度和延迟的具体影响曲线，甚至列出了不同硬件加速器（如FPGA, NPU）对特定算子融合的兼容性建议。书中提供的性能测试报告数据详实到令人发指，每一个优化步骤带来的收益都被量化了，这对于制定工程实施方案太有价值了。如果你的目标是让模型在手机、无人机或者物联网设备上跑得更快、功耗更低，这本书里提供的具体工程技巧和实战经验，是其他任何纯理论书籍都无法比拟的。

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