具体描述
Computational photography combines plentiful computing, digital sensors, modern optics, actuators, probes, and smart lights to escape the limitations of traditional film cameras and enables novel imaging applications. This book provides a practical guide to topics in image capture and manipulation methods for generating compelling pictures for graphics, special effects, scene comprehension, and art. The computational techniques discussed cover topics in exploiting new ideas in manipulating optics, illumination, and sensors at time of capture. In addition, the authors describe sophisticated reconstruction procedures from direct and indirect pixel measurements that go well beyond the traditional digital darkroom experience.
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读后感
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用户评价
这部关于计算摄影的著作，在我手中沉甸甸的，封面设计简洁却充满了技术美感，让我对即将展开的阅读之旅充满了期待。我本来以为这会是一本偏向理论推导的艰深读物，毕竟“计算”二字总是与复杂的数学模型挂钩。然而，翻开目录才发现，它更像是一本精心构建的知识阶梯，从最基础的光学原理和图像采集流程讲起，循序渐进地引入了现代计算摄影的核心技术。书中对色彩科学的阐述极为深入，不仅仅停留于RGB色彩空间的描述，更是细致地剖析了高动态范围（HDR）成像背后的各种合成算法，比如曝光融合的经典方法与最新的深度学习优化策略。特别是关于去噪和超分辨率的部分，作者似乎倾注了大量心血，不仅清晰地展示了传统滤波器的局限性，更用大量的图示对比了基于稀疏表示和基于神经网络的重建效果，这对于一个希望将理论应用于实际项目的工程师来说，无疑是极具价值的参考。我特别欣赏的是，作者在介绍完每项关键技术后，都会附带一小段“工程实现考量”，提醒读者在实际硬件或软件平台上部署这些算法时可能遇到的性能瓶颈和资源限制，这种务实的态度让这本书跳脱出了纯学术论文的范畴，更贴近一线开发者的需求。
评分阅读这本书的过程中，我感受到了作者极高的专业素养和严谨的治学态度。每一个公式的推导、每一个算法的描述，都力求精确无误，并且处处体现出对底层物理现象的深刻洞察。举例来说，当讨论到焦平面外散焦模糊（Bokeh）的模拟时，作者不仅阐述了基于透镜光学的衍射理论，还引入了关于光阑形状对焦外成像质量影响的细节讨论，这表明作者对“摄影”本身的艺术和物理本质有着深刻的理解，而非仅仅停留在“计算”的层面。书中对特定相机系统的特性分析也极具参考价值，比如它会对比不同焦段镜头的光晕（Lens Flare）抑制策略，以及如何通过软件算法补偿特定CMOS传感器的串扰效应。这种将理论模型与真实世界硬件缺陷相结合的讨论方式，极大地增强了本书的实用性。对于希望深入理解相机成像管线中每一个环节的工程师和高级爱好者而言，这本书提供了宝贵的、难以在其他地方找到的系统性知识结构。
评分我不得不承认，这本书在深度和广度上都达到了一个令人赞叹的平衡。从图像捕获前端的传感器噪声模型分析，到后端复杂的图像语义分割与风格迁移，它几乎覆盖了现代计算摄影领域的所有热点和基石。最令我惊喜的是，它并未回避那些仍在快速演进的前沿领域。例如，书中用相当大的篇幅讨论了深度学习在场景理解和光照估计中的应用，并对Transformer架构在序列图像处理中的潜力进行了前瞻性的探讨。与其他同类书籍不同，它没有将深度学习视为一个独立的模块，而是巧妙地将其融入到传统的图像增强和恢复流程中，展示了如何利用神经网络来弥补传统算法在处理非线性、高噪声环境下的不足。书中对光场（Light Field）相机的原理介绍也相当详尽，从光线空间的采样到深度图的提取，每一步的物理意义和计算步骤都交代得清清楚楚。这种对新生事物的积极接纳和深入剖析，确保了这本书在未来几年内依然具有很高的参考价值，而不是很快就会被技术迭代所淘汰。
评分这本书的阅读体验可谓是跌宕起伏，它并非那种平铺直叙、让人昏昏欲睡的教科书。作者显然具备极强的叙事能力，他总能找到一个引人入胜的切入点来阐述晦涩的概念。比如在介绍运动模糊校正时，他没有直接跳到反卷积，而是从一个经典的电影场景入手，探讨了快门速度对动态捕捉的影响，然后才自然地过渡到点扩散函数（PSF）的建模和逆滤波的挑战。这种“情境导入”的方式极大地降低了初学者的心理门槛。此外，书中对计算摄影中涉及的几何变换和三维重建部分的处理尤其出色。它细致地讲解了相机标定、畸变校正的数学原理，并且穿插了大量的开源工具包（如OpenCV和MATLAB）中的对应函数解析，这使得理论与实践的衔接异常紧密。我个人对书中关于多视角几何的部分印象尤为深刻，作者用非常直观的例子解释了对极几何和本质矩阵的推导过程，避免了纯粹的矩阵运算堆砌，读起来丝毫不觉得枯燥，更像是跟着一位经验丰富的向导在探索复杂的空间关系。
评分这本书的排版和插图质量也值得称赞，这对于一本技术密集型的书籍来说至关重要。复杂的数学表达式和流程图被清晰地安排在页面上，阅读起来毫无压力。我尤其欣赏作者在解释诸如“去卷积”或“变分法”这类抽象概念时，所配的那些精心设计的对比图。这些图表往往将一个复杂的数学优化问题，转化为了一个用户可以直观感知的图像质量提升过程。例如，在介绍如何优化图像的锐度和噪声平衡时，书中展示了一系列“正则化参数”变化导致的结果演进，让读者能立刻理解“过度平滑”和“过度锐化”的视觉后果。此外，章节末尾的“进一步阅读”推荐列表非常专业且具有前瞻性，它们指向的都是该领域内最有影响力的学术论文和技术报告，这为那些希望进行更深入研究的读者铺设了高质量的进阶路径。总而言之，这本书不仅仅是一本工具书，更像是一份详尽的、经过时间检验的计算摄影领域的“探险地图”。
评分有幸在上市前拿到了预印版，作者是美国Computational Photography几大山头之一(另几位有Stanford的Marc Levoy，NYU的Rob Fergus，Columbia的Shree K. Nayar等)，所以当然很期待，不过一遍读下来，觉得写得真的不出彩，像是书，更像是Overview，并且还是写得不怎么详细的Overview，每个内容都是提了一点就没了，前几章和后面光场还有镜头的几张还行，但是中间几章，看书的内容还不如直接去看引用的文献，给人一种没有重点的感觉。不过现在这个领域还没什么像样的书，和Rastislav那本topic大杂烩比起来，这本起码是真正的Computational Photography而不是披着Computational Photograph
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