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出版者:Springer Verlag

作者:Jahne, Bernd

出品人:

页数:585

译者:

出版时间:

价格:1150.95元

装帧:HRD

isbn号码:9783540677543

丛书系列:

图书标签:

• Springer
• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像变换
• 模式识别
• 医学影像

《光影密码：解析数字图像的奥秘》 本书并非一本关于“数字图像处理”（Digital Image Processing）的教科书。相反，它是一次穿越视觉世界底层逻辑的深度探索，旨在揭示我们每天接触到的图像——无论是手机拍摄的照片、医疗影像，还是艺术作品——是如何在数字维度上被记录、解读和重塑的。我们将抛开枯燥的技术术语和复杂的算法推导，用生动有趣的方式，带领读者领略图像背后的科学原理、艺术表达以及它们在现代社会中扮演的不可或缺的角色。 第一章：像素的诞生——光的数字化旅程 从自然界的光线，到最终呈现在屏幕上的像素点，这是一个怎样的奇妙转化过程？本章将追溯光的本质，解释其如何被传感器捕捉，并将模拟信号转化为离散的数字数据。我们将了解不同成像技术的原理，例如CCD和CMOS传感器如何工作，以及它们在捕捉光线强度和色彩信息时扮演的关键角色。你将不再只是按下快门，而是理解按下快门那一刻，你的世界是如何在数字层面被“翻译”的。我们将探讨色彩空间（如RGB, CMYK）的概念，理解不同色彩模型如何描述和呈现颜色，以及这些模型在不同应用场景下的重要性。 第二章：形状与纹理——视觉元素的几何学 图像不仅仅是色彩的堆砌，更是形状、线条和纹理的集合。本章将深入剖析这些视觉元素是如何被计算机识别和理解的。我们将接触到边缘检测的基本思想，了解如何从图像中勾勒出物体的轮廓。我们将探讨纹理分析的原理，理解计算机如何区分光滑的表面、粗糙的材质，以及这些特征如何帮助我们辨别物体。我们会用一些直观的例子，解释几何变换（如缩放、旋转、平移）在图像中的应用，以及它们如何改变我们对同一图像的不同感知。 第三章：色彩的魔法——情感与信息的载体 色彩是图像中最直观、最富有情感的表达方式。本章将探讨色彩心理学在图像视觉呈现中的作用。我们将分析不同颜色组合所传达的情绪和信息，以及色彩在艺术创作、品牌设计和信息传达中的策略性运用。我们会讨论色彩校正和色彩平衡的基本概念，理解如何通过调整色彩来修正照片的曝光问题，或者创造出更具艺术感的视觉效果。本章还将触及色彩理论中的互补色、对比色等概念，帮助读者更深刻地理解色彩之间的相互作用。 第四章：压缩的艺术——如何在有限中容纳无限 我们每天接触的海量图像数据，是如何在保证可接受的质量下，被高效存储和传输的？本章将揭示图像压缩的奥秘。我们将区分有损压缩和无损压缩的概念，并以JPEG和PNG等常见格式为例，讲解它们背后的基本原理。我们将探讨冗余度（如空间冗余和视觉冗余）是如何被利用来减小文件大小的，并理解在压缩过程中，我们是如何在文件大小和图像质量之间做出权衡的。 第五章：超越真实——图像的增强与编辑 从简单的亮度对比度调整，到复杂的特效叠加，图像编辑工具赋予了我们改造现实的无限可能。本章将介绍一些基础的图像增强技术，例如降噪、锐化，以及它们如何提升图像的视觉质量。我们将探讨图像修复的基本思路，理解如何去除图像中的瑕疵，恢复被破坏的部分。本章还会触及一些更具创造性的图像编辑技术，例如蒙太奇、抠图等，展示如何通过组合和修改不同的图像元素，创造出全新的视觉叙事。 第六章：图像的语言——识别与理解的边界 当计算机能够“看懂”图像时，我们的世界将会发生怎样的变化？本章将展望图像识别和理解的未来。我们将简要介绍图像识别的基本应用，如人脸识别、物体检测，以及它们在安防、智能交通等领域的潜力。我们会探讨图像检索和图像搜索的原理，理解如何通过图像内容来查找相关信息。本章还将触及一些前沿的图像处理技术，例如图像生成和风格迁移，展示计算机如何模仿艺术家的风格来创作全新的图像。 第七章：科学与艺术的交融——图像在各领域的应用 图像处理早已渗透到我们生活的方方面面。本章将展示图像技术在不同领域的精彩应用。从医疗诊断中的影像分析，到天文学中的星系观测；从工业生产中的质量检测，到电影制作中的视觉特效；从虚拟现实中的沉浸式体验，到考古学中的图像复原——我们将一一呈现图像技术如何成为科学研究和艺术创作的强大驱动力。 《光影密码》旨在用一种易于理解和引人入胜的方式，为读者打开一扇通往数字图像世界的窗户。我们希望通过对这些基础概念和应用场景的介绍，激发你对视觉信息的好奇心，并让你在未来看到每一张图片时，都能多一份思考和理解。这不仅仅是一次知识的传递，更是一场关于“看”的全新启蒙。

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这本书的章节安排和逻辑递进，可以说是教科书级别的典范，结构严谨得像一座精心设计的迷宫，每一步都有清晰的指引，但走出来之后，我却有点迷失了方向感。它的理论推导部分处理得相当到位，对于每一个算法背后的数学原理，作者都恨不得掰开了揉碎了讲清楚，这一点对于想从根源上理解图像处理的数学本质的读者是极大的福音。比如在讲解小波变换在图像压缩中的应用时，它几乎将每一步矩阵运算都详细列出，让人无法产生任何歧义。然而，这种对理论的极致追求，似乎是以牺牲实际操作中的“工程感”为代价的。书中大量的伪代码和理论公式堆砌，让我想在实际项目中快速找到一个可以直接套用的优化模板时，感到无从下手。我希望能看到更多关于不同硬件平台（如GPU加速、移动端优化）下的性能考量，或者至少是一些主流图像处理库（如OpenCV的高级功能封装）是如何实现这些理论的实际落地的案例分析。这本书更像是让你成为一个优秀的理论家，而不是一个高效的实干家，对我这种更偏向应用驱动的学习者而言，体验略显“纸上谈兵”。

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当我拿到这本书时，最让我眼前一亮的是它对“细节”的执着。作者在描述每一个处理步骤时，那种对参数敏感性的细致探讨，真的让人印象深刻。比如，在讲述形态学操作中的结构元素（Structuring Element）选择时，它不仅仅给出了几种常见的形状，还专门开辟了一个小节，讨论了不同形状的结构元素在边缘检测和孔洞填充任务中对结果的细微影响，这种对“选择的艺术”的强调，非常具有启发性。然而，这种细节的深度似乎没有很好地贯穿全书。在处理到更复杂的图像分割技术，比如基于能量函数的最小割法时，内容就变得相对跳跃，关键参数的选取标准和初始化策略一带而过，留下了大量的“此处从略”的感觉。这让我怀疑，作者是不是在早期章节投入了过多的精力，导致后半部分为了赶进度而不得不“压缩”了这些高阶技术的内容。如果能在像活动轮廓模型（Active Contours）这类高级话题上，也用早期章节那样的细致笔触去描绘其收敛性的挑战和优化手段，这本书的价值无疑会再上一个台阶。

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这本书的理论体系庞大而完整，其优点在于构建了一个无懈可击的知识框架，让你知道数字图像处理的“江湖”里存在哪些门派和武功秘籍。从基础的空域和频域变换，到后期的变换域处理，它覆盖的面很广，对于希望通过一本教材建立起全景图的读者来说，它确实完成了这个任务。然而，正是这种“大而全”的特性，导致它在深度上常常显得力不从心。比如，在涉及到非线性滤波和纹理分析时，内容往往只是蜻蜓点水，点到为止，更多的是告诉你“有一个叫XXX的算法存在”，但对于如何根据特定场景选择最佳算法，以及如何自己设计一个针对性算法的思路，书中讨论得非常有限。它更像是一个知识的索引，而不是一个深入的实战手册。我最终的感受是，我读完后知道了“什么都有”，但对于“如何精通其中某一项”依然感到迷茫，迫使我不得不去寻找针对性的、更偏重于应用或某一特定方向的专业书籍进行深度挖掘。

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这本书的封面设计得非常大气，那种深邃的蓝色调和简洁的字体排版，一眼看上去就给人一种专业、严谨的感觉，让人立刻联想到图像处理领域那些深奥的数学公式和复杂的算法。我当初选择它，很大程度上是冲着这个“硬核”的外观去的，期望它能带我领略数字图像处理的真正核心。然而，实际翻阅之后，我发现内容似乎更侧重于基础概念的梳理和一些经典的入门级技术讲解，比如基础的灰度变换、直方图均衡化这些，对于已经对这些有一定了解的读者来说，会觉得有些不够“痛快”。书中的图例虽然清晰，但总感觉缺少了那么一点现代感，很多例子用的还是早期处理器的分辨率和效果，让我这个习惯了高分辨率和深度学习模型的读者，总觉得隔着一层时代。我更期待看到关于最新的卷积神经网络在图像去噪、超分辨率重建中的应用实例，或者至少是对傅里叶变换在高频细节增强中的深入应用进行更详细的数学推导和代码实现层面的剖析。总体来说，它更像是一本优秀的大学教材，扎实地奠定了理论基础，但对于想快速跟进前沿进展的工程师或者研究生来说，可能需要配合更多的参考资料来补充。

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坦白说，这本书的排版和插图质量，在当今这个追求视觉体验的时代，显得有些保守，甚至可以说是略微过时了。虽然文字内容严谨无可指摘，但那些黑白分明的示意图和相对低分辨率的示例图像，确实难以激起读者对图像处理这个视觉艺术领域的无限热情。我期待看到的是色彩斑斓的对比图，展示传统算法和改进算法在色彩恢复、噪声抑制方面的直观差异，这对于建立感性认知至关重要。这本书更多依赖文字去描述视觉效果，例如“该滤波器能有效去除高斯噪声，同时保留边缘信息”，这种描述，没有实际的视觉证据支撑，说服力就大打折扣了。尤其是涉及到医学影像或遥感图像这种对色彩和纹理细节要求极高的应用领域时，仅靠文字描述，完全无法让读者体会到算法的优劣。它更像是一份五十年前的学术手稿，内容宝贵，但展示方式急需现代化升级。

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