Contemporary Optical Image Processing With Matlab pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:ELSEVIER

作者:Ting-Chung Poon

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:2001

价格:0

装帧:

isbn号码:9780080430201

丛书系列:

图书标签:

• Optical Image Processing
• Matlab
• Image Processing
• Digital Image Processing
• Computer Vision
• Signal Processing
• Algorithms
• Applications
• Contemporary
• Optical Engineering

光影的诗篇：深入探索视觉信息的奥秘 我们的世界由光影交织而成，而图像，作为光影的凝固，承载着海量的信息。从记录历史的斑驳照片，到揭示微观世界的科学成像，再到驱动智能系统的前沿技术，图像处理始终是理解和利用这些视觉信息的核心。《光影的诗篇》并非一本关于特定软件工具的指南，而是一次对图像信息本质的深度探索，一次对人类视觉能力延伸的科学追寻。 本书旨在为那些渴望理解图像背后原理，掌握分析和操控视觉数据的读者提供一个扎实的理论基础和广阔的视野。我们不会局限于任何一种特定的实现方式，而是致力于揭示图像形成、记录、传输、增强、分析和理解的普遍规律。通过对这些规律的深入剖析，读者将能够独立地思考和解决各种复杂的视觉信息处理问题，并能灵活地迁移到不同的技术平台。 穿越图像的诞生：从光到数字的转换 本书的开篇，我们将一同回顾光与物质的互动，理解相机如何捕捉光线，传感器如何将光信号转化为电信号，以及最终这些电信号如何被量化和编码，形成我们所见的数字图像。我们将探讨不同成像原理，例如基于反射、透射、散射以及更先进的衍射、干偏振等成像方式，理解它们各自的成像机制和适用场景。从传统的胶片成像到现代的数字传感器，我们将梳理其演进历程，并深入分析影响图像质量的关键因素，如分辨率、动态范围、色彩深度、噪声以及传感器类型等。这将为我们后续的图像分析和处理打下坚实的基础，理解“原始数据”的来源及其内在特性。 重塑视觉的真实：图像的增强与复原 在现实世界中，我们获取的图像往往受到各种因素的影响，如光照不均、噪声干扰、失焦模糊，甚至是成像设备的老化。本书将深入探讨一系列经典的图像增强和复原技术，这些技术的目标在于提升图像的视觉质量，揭示被隐藏的细节，使其更适合人眼观察或后续的分析。 我们将从基础的像素级操作开始，如亮度和对比度调整、直方图均衡化等，理解如何通过改变像素值来改善图像的整体视觉效果。随后，我们将进入更复杂的空间域滤波技术，如卷积操作，探讨各种滤波器（如高斯滤波器、拉普拉斯滤波器、Sobel算子等）在图像平滑、边缘检测、锐化等方面的作用。理解这些滤波器的数学原理，将使读者能够根据具体需求设计和选择合适的滤波算法。 在图像复原方面，我们将重点关注如何处理由噪声、模糊或退化引起的图像质量下降。我们将学习不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）及其统计特性，并探讨相应的去噪方法，如线性滤波、中值滤波、非线性滤波以及更高级的基于模型或学习的去噪技术。对于模糊问题，我们将深入研究点扩散函数（PSF）的概念，并学习如何利用逆滤波、维纳滤波等方法进行图像去模糊。此外，我们还将触及一些更具挑战性的复原问题，如超分辨率成像和图像修复，这些技术旨在从低质量图像中重建高分辨率或缺失的信息。 解析视觉的语言：图像的分析与理解 图像的价值远不止于其视觉呈现，更在于其中蕴含的丰富信息。本书的分析章节将引导读者深入探究如何从图像中提取有意义的特征，并进一步理解图像的内容。 我们将从图像分割入手，这是将图像划分为具有相似属性的区域或对象的关键步骤。我们将学习各种分割技术，包括基于阈值的分割、区域生长法、边缘检测驱动的分割，以及更先进的基于图论和机器学习的分割方法。理解不同分割方法的原理及其优缺点，将使读者能够有效地分离出感兴趣的目标。 特征提取是图像分析的核心，它将原始像素数据转化为更紧凑、更具代表性的描述符。我们将学习如何提取图像的几何特征（如角点、边缘、轮廓）和纹理特征。我们将深入理解各种特征描述符，例如SIFT、SURF、ORB等，它们在目标识别、图像匹配等领域发挥着至关重要的作用。 在颜色分析方面，我们将探讨不同的颜色空间（如RGB、HSV、Lab）及其特性，理解它们在颜色分割、颜色校正和色彩平衡中的应用。 本书还将介绍一些基础的图像识别和模式匹配技术。我们将学习如何利用模板匹配来查找图像中的特定模式，并初步接触基于统计分类和机器学习的图像识别方法，为更高级的计算机视觉应用奠定基础。 跨越维度与时间：更广阔的视觉领域 为了拓展读者的视野，《光影的诗篇》还将触及一些更广阔的视觉信息处理领域。 我们将探讨多光谱和高光谱成像，理解如何利用不同波段的光信息来揭示物体独特的“光谱指纹”，从而实现物质成分的识别和分析，在遥感、医学诊断等领域具有广泛应用。 对于三维视觉，我们将介绍立体视觉的基本原理，理解如何从两个或多个不同视角的图像中重建场景的三维结构。我们将探讨深度估计、点云生成以及表面重建等技术。 此外，我们还将简要介绍视频图像处理的基础概念，如运动估计、目标跟踪和场景分析，展示如何处理序列图像以捕捉动态信息。 超越工具，抵达智慧 《光影的诗篇》的目标是培养读者独立思考和解决问题的能力，而不是提供一套固定的“操作手册”。我们强调对图像处理背后数学原理和算法思想的理解，鼓励读者将所学知识灵活应用于各种实际场景。无论您是从事科学研究、工程开发，还是对视觉世界的奥秘充满好奇，本书都将为您开启一扇理解和操控图像信息的全新大门。在这里，光影不再是简单的记录，而是可以被解读、被重塑、被赋予智慧的语言。

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这本书的装帧设计着实引人注目，封面那种深邃的蓝色调，搭配着清晰有力的白色字体，立刻就给人一种专业且权威的感觉。初次翻阅时，我特别留意了它对基础概念的阐述方式。作者显然非常注重逻辑的严谨性，无论是从信号的傅里叶变换基础讲起，还是逐步过渡到各种空间域和频率域的滤波技术，每一步的推导都显得井然有序，几乎没有留下让人感到困惑的“知识断层”。特别是关于小波变换在图像去噪中的应用那几章，作者并没有仅仅停留在理论公式的罗列上，而是通过大量的图示和详细的步骤分解，将抽象的数学工具可视化了。我记得其中一个例子，是关于去除特定频率噪声的例子，书中用对比图清晰地展示了传统方法和新方法在保留边缘细节方面的巨大差异。这对于我这样需要将理论快速转化为实践的工程师来说，无疑是极大的帮助。可以说，这本书的叙事节奏把握得非常好，它既不会因为过于简略而显得肤浅，也不会因为过于冗长而让人感到乏味，它就像一位经验丰富的导师，在你需要的时候为你点亮关键的思维节点。

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从一个高级用户的角度来看，这本书的价值在于它对前沿研究方向的把握和整合能力。它并非仅仅停留在经典的书籍内容上，而是将近年来的研究热点，例如深度学习在图像恢复中的应用，进行了系统性的梳理和介绍。虽然它不是一本纯粹的深度学习教材，但作者成功地将传统图像处理的数学基础与现代神经网络的框架巧妙地结合起来，提供了一个连贯的知识体系。比如，在讨论超分辨率重建时，书中不仅回顾了基于插值的传统方法，还引入了基于GANs模型的生成式方法，并对比了两者在纹理细节重建上的优势与劣势。更难能可贵的是，作者在讨论这些前沿技术时，依然保持了对基本数学原理的尊重，没有让技术的新颖性掩盖了其背后的物理和统计学意义。这种既能面向未来，又不忘本源的写作风格，使得这本书具备了更长的生命周期和更高的参考价值，无疑是一部兼具广度与深度的优秀著作。

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这本书的语言风格非常平实，没有过多地使用华丽的辞藻来粉饰技术细节，这使得即便是初次接触这个领域的读者也能迅速进入状态。我特别欣赏作者在解释复杂度与效率权衡时的坦诚态度。例如，在讨论大尺寸图像的快速卷积实现时，书中没有回避卷积定理的局限性，而是清晰地指出了其在内存占用上的瓶颈，并随即引入了分块处理和近似算法作为解决方案。这种实事求是的态度，让我感觉这本书的作者是真正经历过“踩坑”过程的。此外，书中对算法的复杂度分析也做得非常到位，不仅仅是给出大O表示法，还会结合实际运行时间的变化趋势进行图示说明，这对于需要评估不同算法性能的用户来说，是不可或缺的参考信息。总而言之，它提供了一种非常接地气的、注重实用效率的视角来看待复杂的图像处理问题，让人学到的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这样做最合适”。

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读完前几章，我最大的感受是作者在选择案例时的独到眼光。很多同类书籍为了追求内容的全面性，往往会堆砌大量晦涩难懂的算法，结果导致读者疲于奔命，却收效甚微。然而，这本书则采取了一种“少而精”的策略。它似乎深谙读者痛点，紧密结合了工业界和科研领域最常见、也最棘手的几类图像处理难题。比如在三维重建和立体视觉那部分，书中不仅仅介绍了经典的手动标定方法，还花了很大篇幅去探讨了基于特征点匹配的鲁棒性增强策略，这一点在处理真实世界中光照不均和遮挡问题时显得尤为关键。我尝试着用书中提及的RANSAC算法变体去处理了一组户外采集的数据集，结果发现其对离群值的容忍度远超我此前使用的标准库函数。这种直接指向实际应用痛点的讲解方式，极大地提升了我的学习动力和解决问题的信心。它不是一本孤芳自赏的理论宝典，而更像是一本手把手教你解决实际工程问题的操作手册。

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我对这本书的排版和图表质量感到非常满意，这在技术书籍中往往是一个容易被忽视但又至关重要的环节。印刷质量高清晰度保证了即便是微小的细节，比如在放大图像的频谱图上，也能清楚地分辨出频率分量的分布情况。在讲述模版匹配和特征提取（如SIFT/SURF）算法时，书中对关键点的几何结构和描述子的构建过程，使用了多层次的插图来辅助说明。特别是当涉及到复杂的几何变换和投影模型时，作者巧妙地运用了不同颜色和线条粗细来区分原始数据点、变换后的点以及辅助线，使得原本容易混淆的空间关系变得清晰可辨。阅读过程中，我几乎不需要频繁地翻回前面的章节去重温概念，因为关键的定义和公式都被设计在易于回顾的位置，并且配图的注释清晰准确，真正做到了图文并茂的完美结合，极大地提高了阅读的流畅性和对复杂流程的理解速度。

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