Smart Card Technologies and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Deswarte, Yves 编

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:

价格:$ 224.87

装帧:HRD

isbn号码:9781402081460

丛书系列:

图书标签:

• 智能卡
• 安全芯片
• 密码学
• 身份认证
• 支付系统
• 物联网
• NFC
• 接触式卡
• 非接触式卡
• 数据安全

好的，为您撰写一本名为《数字图像处理与计算摄影》的图书简介，内容将详尽地介绍该书涵盖的主题，且不包含《Smart Card Technologies and Applications》中的任何内容。 --- 数字图像处理与计算摄影 本书导言：超越像素的视觉革命 在当代信息技术与科学研究的前沿，数字图像不再仅仅是记录物理世界的快照，而是成为复杂数据分析、人工智能感知以及沉浸式体验构建的核心载体。从医学诊断的精确分析到自动驾驶的实时决策，再到虚拟现实中的逼真渲染，图像处理与计算摄影技术正以前所未有的深度和广度重塑我们的交互方式和认知边界。 《数字图像处理与计算摄影》旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的知识体系，覆盖从基础的图像形成模型到尖端的深度学习驱动的图像生成与重建技术。本书不仅侧重于理论的严谨性，更强调实际应用中的工程实现与算法优化，力求搭建一座连接经典信号处理理论与现代计算机视觉实践的坚实桥梁。 第一部分：图像基础与经典处理范式 本部分奠定了理解复杂图像操作所需的一切基础。我们首先从光度学与几何光学原理出发，详细阐述人眼视觉系统与数字成像设备（如CMOS和CCD传感器）的工作机制，解析数字图像的本质——离散化的采样与量化过程。 随后，我们深入探讨二维信号处理理论。这包括傅里叶变换在图像域和空间域中的应用，二维卷积的数学基础，以及如何利用频率域分析来理解和解决图像中的模糊、噪声和周期性干扰问题。 核心章节聚焦于图像增强与复原。我们将系统梳理空域增强方法（如直方图均衡化、空间滤波）和频域增强技术。在图像复原方面，本书详细剖析了点扩散函数（PSF）的建模，并全面介绍了逆滤波、维纳滤波等经典去模糊算法，以及处理加性高斯白噪声、椒盐噪声等各类噪声的鲁棒性方法。此外，形态学处理作为处理二值图像和提取结构特征的关键工具，也将被详尽阐述，包括腐蚀、膨胀、开闭运算及其在边缘检测和区域填充中的应用。 第二部分：图像分析、分割与特征提取 有效的图像处理必须依赖于对图像内容的准确理解。本部分专注于将原始像素数据转化为结构化信息和可计算特征。 我们首先探讨边缘与角点检测。从经典的梯度算子（Sobel, Prewitt）到更复杂的尺度空间理论（如LoG、DoG），本书解释了如何通过多尺度分析来定位图像中的显著结构。随后，我们深入研究图像分割的经典与现代技术。经典方法如阈值分割（Otsu法）、区域生长法和基于图论的分割（如Graph Cut）被详细介绍。特别地，我们为读者构建了理解主动轮廓模型（Snake）和水平集方法所需的数学框架，这些方法在处理复杂、非凸边界时展现出巨大优势。 特征提取是连接底层处理与上层理解的枢纽。本书详尽讨论了局部特征描述符，包括SIFT、SURF等经典算法的构建原理和性能分析。我们还涵盖了Hough变换在直线、圆和任意形状识别中的应用，以及纹理分析的数学基础，如灰度共生矩阵（GLCM）和基于小波变换的纹理描述。 第三部分：计算摄影学的核心原理与应用 计算摄影学是本书的创新与核心亮点，它探讨如何利用计算手段超越传统相机的物理限制，合成出更丰富、更具信息量的图像。 本部分从辐射度量与色彩空间入手，详细解析了Luminance、Chrominance的概念，并对比了RGB、HSV、Lab等主流色彩空间的转换与应用。我们深入探讨了高动态范围（HDR）成像的原理，包括多曝光图像的对齐、融合以及色调映射（Tone Mapping）的各种算法，如对数变换和基于梯度的映射方法。 接着，我们进入深度信息获取与三维重建领域。本书全面分析了立体视觉的原理，包括相机标定、立体匹配（如BM、SGM算法）以及深度图的生成。对于单目重建，我们讨论了光流法在运动估计中的作用，并介绍了基于深度学习的单目深度估计的最新进展。 高阶计算摄影技术是本部分的重点。我们详细讲解了全景图像拼接的技术链条，包括特征匹配、单应性估计（RANSAC）和色彩平衡。此外，散焦模糊（Defocus Blur）的逆向建模和运动模糊的复原被作为典型的计算摄影问题进行深入的解析，展示了如何通过对成像系统的先验知识进行反向工程来增强图像信息。 第四部分：深度学习在图像中的前沿应用 在当代，深度学习已成为图像处理与计算摄影领域的主导范式。本部分将理论与实践相结合，专注于卷积神经网络（CNN）在关键任务中的应用。 我们首先回顾CNN的基本架构，重点介绍在图像任务中表现优异的网络结构，如ResNet、U-Net等。随后，本书将深度学习应用于图像分割（如语义分割、实例分割）的最新进展，以及如何设计高效的损失函数。 在图像生成与超分辨率方面，我们详细阐述了生成对抗网络（GANs）的原理，并探讨了其在图像到图像转换（Image-to-Image Translation）、人脸合成和去噪中的应用。针对计算摄影中的挑战，如低质量图像恢复和新颖视图合成，本书展示了如何利用深度学习模型来学习复杂的退化模型，实现超越传统方法的性能。 结语 《数字图像处理与计算摄影》不仅是理论参考手册，更是面向工程实践者的工具箱。通过对经典算法的系统梳理和对前沿计算摄影技术的深入剖析，本书旨在培养读者利用计算思维解决复杂视觉问题的能力，为他们在计算机视觉、人工智能、医疗影像分析以及沉浸式媒体等领域的发展奠定坚实的基础。本书适合高等院校相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事图像与视觉技术研发的工程师和研究人员阅读。 ---

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