Image Processing Based on Partial Differential Equations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Tai (EDT)

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2007-5-7

价格:USD 135.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540332664

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 偏微分方程
• PDE
• 数值方法
• 科学计算
• 图像分析
• 计算机视觉
• 数学建模
• 图像恢复
• 图像分割
• 高等教育

图像处理的革新：基于深度学习与生成模型的视觉新范式 书名： 图像处理的革新：基于深度学习与生成模型的视觉新范式 作者： [此处可填入作者姓名] 出版社： [此处可填入出版社名称] --- 内容提要 本书旨在全面、深入地探讨当前图像处理领域最前沿、最具颠覆性的技术范式：深度学习（Deep Learning）和生成模型（Generative Models）的应用与原理。随着计算能力的飞速提升和海量数据的积累，传统基于手工特征和精确数学建模（如偏微分方程方法）的图像处理范式正逐渐被以数据驱动为核心的神经网络模型所取代。本书将带领读者跨越基础理论的门槛，直抵当前高性能图像重建、增强、编辑和合成的核心技术前沿。 我们深刻认识到，有效的图像处理不再仅仅依赖于对噪声和退化过程的精细物理建模，而更多地体现在模型从数据中学习出潜在的、高维度的图像结构和语义信息的能力上。因此，本书将聚焦于如何利用卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）的变体，特别是Transformer架构，来解决图像去噪、超分辨率、图像修复、风格迁移以及高保真图像生成等核心问题。 本书结构清晰，理论与实践紧密结合，适合于计算机视觉、模式识别、信号处理、机器学习领域的研究人员、高年级本科生、研究生以及希望在工业界应用最新图像技术的高级工程师。 --- 第一部分：深度学习基础与图像表示的革新 本部分奠定深度学习在图像处理中应用的技术基础，重点阐述了为何神经网络能够超越传统方法的局限性。 第一章：从传统方法到数据驱动学习 回顾经典图像处理范式： 简要概述傅里叶分析、小波变换、变分法等在降噪、锐化中的作用和局限性，强调其对模型先验知识的强依赖性。 深度学习的崛起： 介绍深度前馈网络（DFFNs）和卷积神经网络（CNNs）的基本构建块——卷积层、池化层、激活函数的数学原理。 特征层次化提取： 阐述深度网络如何自动学习从底层边缘信息到高层语义概念的层次化特征表示，这是其优于手工特征的关键。 第二章：核心网络架构及其在图像任务中的定制 编码器-解码器结构： 深入分析U-Net及其变体在像素级预测任务（如分割、修复）中的有效性，讨论跳跃连接（Skip Connections）在保留细节信息中的作用。 残差学习与性能突破： 探讨ResNet在训练深层网络时面临的梯度消失问题及其解决方案，介绍残差块在构建超深图像网络中的重要性。 全局上下文建模： 引入注意力机制（Attention Mechanisms）及其在图像处理中的应用，解释如何通过自注意力（Self-Attention）模块更好地捕捉图像中的长距离依赖关系。 --- 第二部分：高性能图像重建与增强技术 本部分聚焦于利用深度学习解决实际应用中最常见的图像质量退化问题，并提供超越传统逆问题的先进解决方案。 第三章：深度学习驱动的图像去噪与盲反卷积 统计建模到学习建模： 比较基于高斯白噪声假设的传统去噪方法与深度网络对复杂非高斯噪声的学习能力。 降噪网络设计： 详细剖析DnCNN、CBDNet等经典去噪网络的架构细节、损失函数设计（如L1/L2损失的权衡）以及如何处理真实世界中的混合噪声。 图像解模糊（Deblurring）： 探讨如何将盲反卷积问题转化为隐式参数估计和图像重建的联合优化问题，介绍用于高频细节恢复的生成模型辅助方法。 第四章：超分辨率的极限挑战与深度网络探索 从插值到语义重建： 分析传统插值（如双三次插值）的局限性，强调超分辨率（SR）的本质是“不适定问题”（Ill-posed Problem）。 SR的深度演进： 详细介绍SRCNN、VDSR、EDSR等里程碑式网络，重点分析它们在残差学习和网络深度优化上的策略。 感知质量的提升： 引入感知损失（Perceptual Loss）和对抗性损失（Adversarial Loss）在提高视觉真实感方面的作用，讨论如何平衡PSNR/SSIM指标与人眼主观感受之间的关系。 第五章：图像修复、补全与语义编辑 结构与纹理的恢复： 阐述图像修复（Inpainting）中对局部一致性和全局语义连贯性的要求。 基于上下文的生成机制： 介绍如何利用多尺度特征和上下文注意力机制来预测缺失区域的内容，避免生成模糊或重复的图案。 图像编辑的高级语义控制： 探讨如何通过语义分割图或文本描述来引导图像内容的高精度修改，实现属性编辑（如发色、表情）的无缝集成。 --- 第三部分：生成模型的前沿阵地与未来方向 本部分将重点讲解当前最热门的生成模型，它们不仅能恢复或增强图像，更能创造出全新的、高保真的视觉内容。 第六章：生成对抗网络（GANs）的精细化控制 GANs的数学基础： 深入解释生成器与判别器之间的零和博弈（Minimax Game）原理，以及梯度优化策略。 条件式生成： 详细介绍Conditional GANs（cGANs）在图像到图像翻译（Image-to-Image Translation）中的应用，例如Pix2Pix和CycleGAN，它们如何学习输入域和输出域之间的映射关系。 高分辨率与稳定性： 探讨Progressive GAN (PGAN) 和StyleGAN系列在生成极高分辨率、高保真图像方面的技术突破，特别是Style Mixing和解耦潜在空间（Latent Space）的技巧。 第七章：扩散模型（Diffusion Models）的颠覆性力量 前向与反向过程： 详尽阐述扩散模型（如DDPM）的核心思想：逐步添加噪声（前向过程）和学习逆转噪声过程（反向过程）的去噪网络。 与自回归模型的比较： 分析扩散模型相较于传统自回归模型在生成质量和训练稳定性上的优势。 条件化与指导： 重点介绍如何通过Classifier Guidance或Classifier-Free Guidance机制，精确控制扩散过程的输出，使其能够响应复杂的文本或图像条件输入。 第八章：跨模态生成与多任务集成 文本到图像的合成： 介绍利用Transformer架构（如DALL-E, Imagen的核心思想）将自然语言嵌入空间与图像潜在空间对齐的技术，实现文本驱动的全新图像创作。 视频处理与序列生成： 探讨如何将生成和重建思想扩展到时间域，用于视频超分辨率、运动补偿和视频合成。 未来展望： 讨论神经辐射场（NeRF）在三维场景重建和新视点合成中的潜力，以及更高效、更轻量化模型在边缘设备上部署的前景。 --- 结语 本书全面构建了一个基于现代深度学习和生成模型的图像处理知识体系。它不再将图像视为简单的二维信号矩阵，而是将其视为由复杂、非线性的潜在变量所驱动的高维数据结构。通过掌握这些技术，读者将具备设计和实现下一代图像处理系统的能力，推动计算机视觉和人机交互领域的边界。本书是理论研究者和应用工程师深入理解和掌握当代视觉智能核心工具的必备参考。

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