具体描述
《计算摄影学：从原理到实践》 内容详述： 第一部分：数字图像的本质与基础 本书深入剖析了现代数字成像系统的底层逻辑，为读者构建起坚实的理论基础。我们不再将图像视为简单的像素集合，而是探究光场如何被传感器捕获、量化和重构的过程。 1. 光学基础与成像系统模型： 详细阐述了人眼视觉系统与相机系统的异同。重点讲解了薄透镜成像原理、像差的分类与校正（如球差、彗差、像散、场曲和色差），以及MTF（调制传递函数）在衡量成像质量中的核心作用。引入了点扩散函数（PSF）的概念，用以描述真实世界中由于光学限制导致的模糊效应。 2. 传感器技术与色彩科学： 对CMOS和CCD传感器的结构、量子效率（QE）和噪声特性进行了深入对比分析。色彩科学部分，我们详细解析了人眼的三色视觉理论，拜耳滤镜阵列的工作机制，以及色彩空间（如sRGB, Adobe RGB, CIELAB）之间的转换与色彩管理。曝光模型部分，不仅涉及曝光三要素，还讨论了HDR（高动态范围）成像所需的底层数据采集策略。 3. 图像数字化与量化： 讨论了采样定理在图像处理中的应用，以及量化误差对最终图像质量的影响。重点分析了位深（如8位、10位、12位）对可编辑范围和动态范围的实际意义。 第二部分：图像的数学建模与增强 本部分聚焦于如何利用先进的数学工具对图像信息进行提取、优化和重建，超越传统的线性滤波操作。 4. 图像变换与频域分析： 全面覆盖了傅里叶变换（DFT/FFT）在图像处理中的应用，解释了如何通过频域操作实现高效的滤波和图像去噪。引入了小波变换（Wavelet Transform）作为时频局部化工具，尤其强调了其在多分辨率分析和图像压缩中的优势。 5. 图像恢复与逆问题求解： 将图像去模糊问题提升到“逆问题”的高度。详细讲解了维纳滤波（Wiener Filtering）的原理，用以在噪声和模糊同时存在的情况下，实现最优的最小均方误差估计。更进一步，系统介绍了基于迭代的正则化方法，如Tikhonov正则化和基于变分的模型（Total Variation, TV），这些方法是解决欠定（ill-posed）恢复问题的核心。 6. 高级图像增强技术： 超越简单的直方图均衡化，探讨了基于局部对比度自适应的增强方法，如限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）。此外，还深入探讨了Retinex理论，分析了图像亮度、反射率和光照三个独立分量，并提供了实现动态范围压缩和色彩恒常性的算法。 第三部分：计算摄影的核心：从捕获到合成 这是本书最前沿的部分，涵盖了现代计算摄影领域中将多次曝光、多传感器数据融合以超越单次快门限制的技术。 7. 深度感知与立体视觉： 详细阐述了构建三维场景模型所需的几何学基础。内容包括单目深度估计的挑战、双目视觉的视差计算（Block Matching, Graph Cut优化）、以及结构光和ToF（Time-of-Flight）传感器的工作原理。重点分析了本质矩阵和基础矩阵的求解过程。 8. HDR成像与色调映射（Tone Mapping）： 系统梳理了曝光融合的算法流程，从多帧对齐到最终的加权平均。色调映射部分，我们深入分析了全球性色调映射算法（如对数域处理）与局部自适应算法（如基于导向滤波的Retinex简化模型）的优劣。目标是实现视觉上令人愉悦且保留细节的高动态范围效果。 9. 散焦与光场处理（Light Field Imaging）： 详细介绍了光场相机如何通过微透镜阵列捕获场景中光线的方向信息。通过光场数据的后处理，读者将学习如何实现“先拍照，后对焦”（Post-Capture Refocusing），并计算出场景的深度图。 10. 图像去噪、超分辨率与计算去模糊： 本章整合了机器学习的早期思想和传统信号处理的强大工具。对于去噪，重点讲解了BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）的协同过滤思想。超分辨率（SR）部分，讨论了从低分辨率图像重建高频细节的盲反卷积和稀疏表示方法。 第四部分：现代计算摄影中的机器学习应用（侧重可解释性模型） 本部分将计算摄影的经典问题与现代数据驱动方法相结合，但侧重于那些数学结构清晰、可解释性强的模型。 11. 基于稀疏表示的学习： 介绍了字典学习（Dictionary Learning）的概念，说明如何从大量图像中学习出表示图像块的最优基（字典），并应用于去噪和压缩感知（Compressed Sensing）的成像重建中。 12. 卷积神经网络的初步应用（非深度学习侧重）： 将CNN视为一种高度非线性的多层滤波器组。重点分析了如何设计特定结构的CNN（如U-Net的早期变体）来解决图像修复、去雾和色彩校正等问题，同时保持对网络内部特征提取过程的清晰理解。 附录： 提供了必要的线性代数、优化理论回顾以及用于实践的开源库（如OpenCV, Scikit-image）的高级用法指南。 本书旨在为从事光学工程、计算机视觉和图像处理的专业人士和高级学生提供一个全面、深入且高度实用的参考指南，着重于“为什么”和“如何精确计算”，而非仅仅是应用某个软件API。
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