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isbn号码:9787175175887

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《数字图像处理的无限可能：从基础理论到前沿应用的深度探索》 图书简介 本书是一部全面、深入探讨数字图像处理领域核心概念、关键技术与实际应用的专业著作。它旨在为对图像科学、计算机视觉以及高级图形处理感兴趣的读者提供一个坚实的理论基础和丰富的前沿实践指导。本书的叙事脉络清晰，从最基本的图像表示和数学模型出发，逐步深入到复杂算法的设计与实现，覆盖了从传统信号处理到现代深度学习驱动的图像分析的广阔范围。 第一部分：数字图像的基础构建与数学基石 本部分聚焦于构建数字图像处理知识体系的根基。我们首先详细阐述了数字图像的本质——如何将连续的光学信号转化为可计算的离散数据结构。内容涵盖了采样、量化理论，以及不同类型的图像模型（如灰度、彩色空间，特别是CMYK、Lab等专业色彩空间的深入解析）。 随后，我们转向支撑所有图像操作的数学工具箱。傅里叶变换在图像处理中的核心地位被重点探讨，不仅介绍其一维和二维形式，更侧重于其在频域滤波（高通、低通、带通滤波）中的实际应用，帮助读者理解图像模糊、锐化和噪声去除的内在机理。拉普拉斯算子、梯度计算等空间域微分操作也被详尽讲解，为后续的边缘检测奠定基础。 第二部分：图像增强、复原与基础操作的精细化 本部分是实践操作的基石，着重于改善图像质量和进行结构性预处理。 在图像增强方面，我们摒弃了简单的亮度调整，转而深入探讨直方图的统计学应用。直方图均衡化和自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE）的原理及实现细节被细致剖析，重点讨论了如何平衡全局对比度增强与局部细节保护之间的矛盾。同时，对数变换和幂律变换等非线性增强方法也被纳入分析范围，以应对特定光照环境下的挑战。 图像复原部分则着眼于逆向工程：如何从含噪或模糊的图像中恢复原始信息。我们区分了随机噪声模型（如高斯白噪声、椒盐噪声）与系统性退化模型（如运动模糊）。关于去噪，本书对比了空间域滤波（中值滤波、均值滤波）与频域滤波的优劣。特别地，针对图像模糊的复原，我们详细介绍了维纳滤波（Wiener Filter）的理论推导及其在实际应用中对信噪比的依赖性，并引入了盲解卷积的基本概念，探讨在退化模型未知时如何进行估计。 第三部分：图像分割的艺术与科学 图像分割是将图像分解为具有意义的区域的关键步骤，是高层视觉分析的前提。本部分系统地介绍了主流的分割算法。 我们从传统的基于灰度的分割方法入手，详述了阈值法（Otsu's method, 迭代法）的实现细节和局限性。接着，我们深入探讨了基于区域的方法，如区域生长（Region Growing）的机制，以及如何通过预设种子点和相似性度量来构建连贯区域。 形态学处理（Morphological Operations）作为一种强大的结构化操作工具，被单独成章讲解。腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的几何意义被清晰阐述，并展示了它们在边缘提取、孔洞填充和细线连接等任务中的应用。 此外，我们还覆盖了基于边缘的分割技术，对比了Sobel、Prewitt算子，并重点分析了Canny边缘检测算法的多阶段优化过程，解释其如何平衡漏检与误检。 第四部分：特征提取、描述与识别基础 本部分将读者的视野从像素级操作提升到对象级分析。 特征提取是构建可靠识别系统的核心。我们详细讨论了如何从图像中提取具有判别力的信息。这包括对局部特征描述子的深度探讨，例如 SIFT (尺度不变特征变换) 和 SURF (加速鲁棒特征) 的发明背景、关键点定位、描述符构建以及它们在旋转和尺度变化下的不变性原理。 在特征描述之后，本书转向了如何组织和匹配这些特征。我们介绍了模式识别的基本框架，包括距离度量（如欧氏距离、马氏距离）和简单的分类器，如K近邻（KNN），用以说明特征空间中的数据聚类与分类思想。对于更复杂的结构分析，本书简要介绍了霍夫变换（Hough Transform）在检测直线和圆等特定几何形状中的应用。 第五部分：高级主题与未来趋势展望 为了使本书与时俱进，最后一部分将目光投向现代图像处理的前沿阵地。 我们系统地介绍了深度学习在图像处理任务中的革命性影响。这包括卷积神经网络（CNN）的基本架构（如LeNet、AlexNet的演变），以及卷积层、池化层、激活函数的数学原理。我们不再仅仅停留在理论层面，而是探讨了如何利用预训练模型进行迁移学习，解决小样本场景下的图像分类和目标检测问题。 此外，本书还涵盖了图像配准（Image Registration）的基本流程，特别是针对医学影像和遥感影像中多模态图像的几何变换估计（仿射、透视变换）。最后，我们对超分辨率重建（Super-Resolution）和图像生成模型（如GANs的早期概念）进行了前瞻性概述，激励读者将所学知识应用于更具挑战性的复杂现实问题中。 全书通过大量理论推导、算法流程图和概念对比，确保读者不仅“知道如何做”，更能“理解为什么这样做”。本书适合高等院校相关专业的高年级学生、研究生，以及希望系统提升数字图像处理专业技能的工程师和研究人员阅读和参考。

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对于我这种资深的PS用户来说，很多基础操作早已烂熟于心，我更关注的是如何突破现有的处理瓶颈，实现那种“教科书级别”的精修效果。《PHOTOSHOP CS3数码照片专业处理技法》在进阶技巧上的深度，完全超出了我的预期。我过去处理风景照时，总觉得天空的云层缺乏层次感，套用网上流行的HDR预设又显得过于失真。这本书里关于“局部曝光补偿”的讲解，特别是利用“Camera Raw”插件进行初步的RAW文件解调，再导入PS利用“高低频分离”技术进行细腻的影调控制，简直是醍醐灌顶。我尝试着用它介绍的方法分离出云层的细节纹理层，然后单独对其进行对比度增强，结果天空的动态范围一下子被拉伸出来了，但地面的细节丝毫不受影响，那种层次感和空间感是以前用简单蒙版无法达到的。此外，它对“选区工具”的挖掘也相当深入，讲解了如何利用通道的灰度信息来创建极其复杂的、边缘平滑的精细选区，这对于处理发丝、半透明物体（如薄纱或水花）时，简直是救命稻草。这本书真正做到了从“工具使用”上升到“技术思维”的层面，它教的不是“按哪个按钮”，而是“为什么要这样按”。

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这本《PHOTOSHOP CS3数码照片专业处理技法》简直是为我这种刚踏入数码摄影门槛的菜鸟量身定做的！我记得我拿到这本书时，心里还有点忐忑，毕竟CS3这个版本对我来说既熟悉又陌生，市面上关于新版软件的书籍汗牛充栋，但真正能深入浅出讲解核心技术的却不多。这本书最让我惊艳的是它对基础概念的梳理，它没有一上来就扔给我一堆复杂的蒙版和通道操作，而是耐心地从图层混合模式的底层逻辑讲起，让我彻底明白了“叠加”和“柔光”在不同灰度值下的真实物理表现。特别是关于色彩管理那几章，作者用非常生动的比喻解释了ICC文件和色彩空间的转换，让我这个以前只知道“所见即所得”的初学者，终于理解了为什么我的显示器上看起来完美的照片，打印出来颜色却会跑偏。书中大量的实战案例，比如如何用曲线工具精细调整人像肤色的高光与阴影过渡，而不是简单地拉一条S形曲线了事，这种细致入微的讲解，让我感觉像是有个经验丰富的老摄影师坐在我旁边手把手地指导。我尤其喜欢它讲解锐化技巧的部分，它区分了“智能锐化”和“高反差保留”在处理不同材质（比如建筑的硬朗线条和毛发的细腻质感）时的应用侧重，这种专业性让我对这本书的信赖度大大增加。

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说实话，我对市面上那些宣传得天花乱坠的“速成”书籍通常持保留态度，但这本书的实在感非常强。它没有过多渲染CS3的界面有多么炫酷，而是非常务实地聚焦于如何用它来解决实际的后期制作难题。我最欣赏的一点是，它对“磨皮”这个敏感话题的处理方式。不同于那些一键磨皮的“毒药”教程，这本书详细拆解了人像皮肤的构成——即油光、色斑和纹理。它用非常细致的步骤教导读者如何用“修补工具”去除明显的瑕疵，然后利用“污点修复画笔”处理微小斑点，最关键的是，它用了很大篇幅讲解如何通过“高斯模糊”和“蒙版反相”技术，保留皮肤的自然纹理，同时柔化不均匀的色块。这种“去噪点不失质感”的处理思路，完美体现了专业修图师的职业道德。读完这部分内容后，我给自己拍的一组写真进行了重新处理，效果立竿见影，朋友们都问我换了什么更贵的设备，我只能笑而不语。这本书的价值，就在于它能帮你建立起一套稳固且不失真的人像处理流程。

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这本书的排版和结构设计也极具匠心，这对于一本技术手册来说至关重要。我发现很多技术书籍虽然内容详实，但由于图文混排混乱，或者关键步骤的截图过于模糊，导致读者在实际操作中非常受挫。而《PHOTOSHOP CS3数码照片专业处理技法》在这方面做得非常到位。每一项关键操作，配的截图都清晰锐利，而且截图上往往会用醒目的箭头或高亮色块标出鼠标点击的位置和参数调整的范围，阅读体验非常流畅。更贴心的是，它在每章的末尾都设置了一个“常见问题与对策”的小结，这些小结通常是针对新手最容易踩的“坑”进行总结，比如“为什么应用曲线后照片整体变暗了？”、“为何我的锐化边缘出现了白边？”。这种预判读者困惑并提前给出解决方案的设计，极大地减少了我在学习过程中的试错成本。这本书绝对不是那种只适合放在书架上充当摆设的“花架子”，它是一本真正可以放在桌边，随时翻阅、随时上手的实用工具书。

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从一个长期从事平面设计行业的朋友角度来看，这本书在处理“合成”和“特效”方面的讲解，也展现了扎实的功底。我们都知道，PS的合成往往是检验技术水平的试金石，它不仅要求像素级的精确抠图，更要求光影和环境气氛的一致性。书中关于“环境光影匹配”的那一章，让我对如何处理合成元素的光照方向和色温有了全新的认识。作者没有仅仅停留在教导如何使用“可选颜色”或“色彩平衡”来匹配色调，而是深入讲解了如何根据光源的方向，为合成对象添加精准的阴影层和高光层，甚至还提到了如何利用“加深/减淡工具”配合低流量进行精细的氛围光处理。这种对“真实感”的极致追求，让我明白了为何有些合成作品看起来“假”，往往是因为忽视了环境光对细节物体的二次影响。这本书提供的合成思路是模块化且可重复应用的，它教会的不是一个特定的合成案例，而是一套通用的“光影逻辑”，这对于我日常工作中需要处理的复杂海报设计任务，提供了非常宝贵的理论支持和实操指导。

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