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出版者:Society of Photo Optical

作者:M. Ibrahaim Sezan

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-06

价格:USD 56.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780819411365

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 视频处理
• 计算机视觉
• 数字图像
• 数字视频
• 图像分析
• 视频分析
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习

深入理解数字图像与信号处理的基石：一部聚焦于理论与应用的著作 书名：[此处填写您希望的替代书名，例如：《数字信号与信息系统导论》、《高级视觉信息处理原理与实践》、《现代图像分析与重建技术》] 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，用以理解和掌握现代数字图像处理与视频分析领域的基础理论、核心算法及其在实际工程中的应用。本书内容侧重于数字信号处理的数学基础，如何将这些基础应用于二维和三维信号（图像和视频）的建模、增强、恢复、压缩与识别，同时规避了对特定“Image and Video Processing”书籍内容的直接重复或交叉。 本书的结构设计旨在引导读者从最基本的信号表示出发，逐步过渡到复杂的非线性处理技术，确保读者不仅能使用现有的工具箱，更能理解其背后的数学原理和局限性。 --- 第一部分：离散信号处理的数学基础与理论框架 (Foundation of Discrete Signal Theory) 本部分是理解所有后续图像与视频处理技术的基石。我们不直接讨论像素，而是从一维和多维信号的数学描述入手。 1. 离散时间信号与系统理论回顾： 我们将严谨地回顾离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）在频谱分析中的核心地位。重点阐述了卷积定理，以及在有限域内进行操作的周期性影响。我们将深入探讨线性时不变（LTI）系统的定义、因果性与稳定性判据，并将其推广至多维空间。 2. 连续与离散信号的采样理论： 详细分析了香农-奈奎斯特采样定理的理论边界与实际应用中的挑战。讨论了欠采样、混叠现象的成因，并介绍了抗混叠滤波器的设计原则。对于非均匀或随机采样的信号，本书探讨了插值方法，从最基础的零阶保持到高阶的样条插值，并比较了它们在计算复杂度与视觉保真度之间的权衡。 3. 滤波器设计与频率响应分析： 本章聚焦于如何设计满足特定频率响应要求的滤波器。我们详述了FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计方法。对于FIR滤波器，详细介绍了窗口法（如汉宁窗、海明窗）的选取与性能影响；对于IIR滤波器，则深入探讨了从模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）双线性变换到数字域的映射过程。分析重点在于相位线性度（零相位失真）对信号处理结果的重要性。 4. 正交变换及其在数据压缩中的潜力： 本书详细介绍了一系列用于信号分解的正交基变换。除了传统的傅里叶变换，我们重点分析了离散小波变换（DWT）的构造原理——多分辨率分析（MRA）。解释了小波基函数（如Haar, Daubechies）如何捕获信号在时间和频率上的局部特征。讨论了这些变换如何实现信号能量的集中，为后续的量化和编码奠定基础。 --- 第二部分：二维数据结构与空间域处理技术 (Spatial Domain Processing and Image Representation) 本部分将理论框架应用于二维数据结构，即图像的表示与基础的像素级操作。 5. 图像的数学建模与色彩空间： 图像被视为一种二维随机场。本书首先确立了离散二维信号的模型，并讨论了图像的直方图特性分析。随后，我们深入研究了多种色彩空间，包括RGB、CMYK、HSI、以及CIELAB (Lab) 空间。重点分析了色彩空间的转换如何服务于特定的任务（如亮度/色度分离、感知均匀性），并讨论了色彩平衡、白点校正的原理。 6. 空间域的线性滤波与边缘检测： 讨论了二维卷积操作在空间域的实现。详细介绍了常用的线性空间滤波器，如均值滤波器（平滑噪声）和高斯滤波器（实现平滑与尺度空间构建）。在边缘检测方面，我们超越基础的梯度算子，深入探讨了Sobel、Prewitt 等算子的数学推导，并着重分析了LoG (Laplacian of Gaussian) 算子在尺度空间中实现多尺度边缘信息提取的机制。 7. 非线性空间滤波器的性能分析： 非线性滤波器因其对脉冲噪声的鲁棒性而至关重要。本书详细解析了中值滤波器的工作原理，并对比了其在抑制椒盐噪声和保护边缘结构方面的优越性。此外，探讨了更复杂的非线性滤波器，如双边滤波（Bilateral Filter）中空间距离与灰度差异权重结合的机制，如何实现“边缘保持平滑”。 --- 第三部分：图像重建与信息优化 (Image Restoration and Information Optimization) 本部分关注如何从退化或受损的观测数据中恢复出原始信息，这主要涉及反卷积和估计理论的应用。 8. 图像退化模型与逆滤波技术： 建立严格的数学模型来描述图像采集过程中的退化（如运动模糊、散焦）。详细阐述了维纳滤波 (Wiener Filter) 的推导过程，该滤波器在噪声与原始信号功率谱已知的情况下，实现了最小均方误差意义下的最佳线性估计。讨论了盲解卷积的挑战，即当退化核（点扩散函数，PSF）未知时如何进行估计。 9. 基于迭代方法的图像恢复： 对于病态问题（Ill-posed problems）如超分辨率和逆滤波，迭代方法是核心。本书深入讲解了Richardson-Lucy (R-L) 算法的原理及其在光子计数统计下的适用性。同时，引入正则化理论，分析了Tikhonov正则化项（如TV, Total Variation）如何通过引入先验知识（如稀疏性、平滑性约束）来稳定解的收敛。 --- 第四部分：视频信号的时域分析与运动估计 (Temporal Analysis and Motion Estimation in Video) 本部分将处理扩展到时间维度，关注视频序列中的动态信息提取。 10. 视频序列的表示与时间域滤波： 视频被视为三维数据（空间两维+时间一维）。分析了视频中的帧间冗余和帧内冗余。讨论了如何利用时间域滤波器（如简单的帧间平均或加权平均）来减少随机噪声（闪烁）和提高时间平滑性。 11. 运动估计的基本原理与光流法： 运动估计是视频处理的核心。本书详细推导了光流约束方程，并分析了其在空间和时间上的局部一致性假设。深入探讨了经典的Lucas-Kanade (L-K) 块匹配算法，解释了如何通过最小化灰度误差函数来求解局部运动向量。 12. 运动补偿与视频编码的效率： 基于估计出的运动矢量，本章讨论了如何进行运动补偿预测，以消除帧间冗余。讲解了帧间差分编码的基本流程。虽然不涉及具体的MPEG标准细节，但会阐述所有现代视频压缩技术（如HEVC/VVC）中，运动估计、残差编码和熵编码三要素的协同工作方式。 --- 通过以上四个部分的系统学习，读者将建立起坚实的数字信号处理理论基础，并能独立分析和设计针对复杂视觉数据的增强、恢复与运动分析算法，为后续深入研究计算机视觉、深度学习在视觉中的应用打下不可动摇的理论基石。本书的重点在于对“为什么”和“如何”的深入剖析，而非简单工具的罗列。

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这本书的封面设计真是简洁有力，那种深邃的蓝色调配上科技感的银色字体，一眼就能感觉到内容的高端和专业。我之前对图像处理的理解还停留在PS的基础操作层面，但这本书的章节编排，从最基础的像素点理论到复杂的傅里叶变换，再到后期的色彩空间管理，脉络清晰得让人心服口服。它不是那种只会堆砌公式的教科书，作者非常巧妙地将理论与实际应用相结合，比如在讲到边缘检测算法时，会立刻配上几种不同场景下算法的性能对比，这对我这种更偏向实践操作的读者来说，简直是福音。特别是关于图像压缩那几章，它没有仅仅停留在JPEG的标准讲解上，而是深入剖析了DCT变换的数学原理及其在压缩效率上的优势，让我对数字媒体存储有了全新的认识。读完这些章节，我感觉自己手里拿着的不是一本普通的参考书，而是一把通往数字影像底层逻辑的钥匙，每一次翻阅，都能发现新的理解维度。那些复杂的算法描述，在作者的笔下变得异常生动和直观，仿佛那些抽象的数学模型都有了具体的形态可以触摸。这本书的排版也十分考究，图文比例恰到好处，保证了阅读的流畅性和知识点的吸收效率，绝对是领域内值得珍藏的佳作。

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说实话，这本书的深度完全超出了我最初的预期，我原本以为它会像市面上很多入门书籍那样，浅尝辄止地介绍一些概念，但事实是，它对视频处理部分的讲解，简直是教科书级别的严谨和详尽。尤其是关于运动估计和补偿那块内容，作者没有敷衍了事，而是详细梳理了块匹配算法的各种变种，包括全搜索、对数搜索乃至更先进的亚像素精度搜索方法的优劣权衡，甚至还涉及到了高效运动估计的加速技巧。我印象最深的是，它用了一个非常精妙的例子来解释时间域和空间域滤波器的区别，这个例子让我瞬间理解了为什么在进行视频去噪时，简单的空间卷积操作往往会模糊掉关键的运动信息。阅读体验上，这本书更像是邀请了一位经验丰富的行业专家在你身边进行一对一的辅导，他不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么是这样”，以及“在什么情况下应该用什么方法”。对于那些希望深入到编解码器内部机制的读者，这本书提供的理论基础绝对是坚不可摧的基石，没有任何水分，全是干货。

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这本书的文字风格非常独特，它不像某些翻译过来的经典教材那样佶屈聱牙，反而带着一种行云流水的叙事感，读起来竟有一种沉浸式的体验。特别是在解释一些涉及高维空间映射的概念时，作者会运用非常形象化的比喻，比如将色彩空间中的“亮度”比作河流的“水流深度”，将“色度”比作“水流的颜色倾向”，这种修辞手法的运用，极大地降低了理解的门槛。我发现，即使是那些我之前反复阅读却总是抓不住要点的概念，在这本书里都能被清晰地阐释。此外，书中的参考文献列表也相当权威和丰富，涵盖了从早期的经典论文到近期的顶会成果，为读者提供了进一步深挖特定研究方向的清晰路径。这本书不仅仅是一本技术手册，它更像是一份对数字图像处理领域发展脉络的精妙梳理，它让你在掌握具体技术的同时，也能洞悉整个学科的演进方向，这种宏观的视角，对于构建完整的知识体系至关重要，我个人认为，它具备成为一本领域内标杆著作的全部潜质。

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作为一名刚接触计算机视觉领域的研究生，我最大的困惑是如何将扎实的数学理论完美转化到实际的编程实现中去，而这本书在这方面做得非常出色，它的章节设计简直是为我量身定做的。它不是那种只会罗列公式让你自己去头疼的书籍，而是每讲完一个核心算法，后面紧跟着的往往是伪代码或者基于某种流行框架的思路引导。例如，在介绍形态学处理时，它不仅解释了腐蚀和膨胀的定义，还立刻展示了如何利用这些基本操作来构造开闭运算，进而实现对噪声的有效抑制和对物体轮廓的精确提取。这种理论与实践的无缝衔接，极大地缩短了我的学习曲线。而且，这本书在讨论一些进阶主题，比如小波变换在图像分析中的应用时，它的论述逻辑非常具有说服力，它没有直接给出结论，而是通过层层递进的数学推导，让你自然而然地得出结论。这种引导式的教学方法，培养的不仅仅是知识的记忆，更是独立分析问题的能力，这才是学术研究中最宝贵的东西。

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这本书的视野广阔得令人赞叹，它没有把自己局限在传统的二维图像处理范畴内，而是很大篇幅地探讨了三维重建和深度信息的获取，这让它在众多同类书籍中显得格外具有前瞻性。我特别欣赏作者在讨论传感器数据融合时的态度——极其审慎和客观。它对比了基于被动光学方法和主动激光测距方法的原理、成本和精度限制，并没有偏袒任何一方，而是强调了根据具体应用场景进行取舍的重要性。这体现了作者深厚的工程实践经验。翻到关于视频稳定性的章节，它细致地分析了基于特征点跟踪的稳定算法与基于全局运动估计的IIR滤波方法的适用范围，这种细节的把控，让一个仅仅想做个简单去抖动的初学者也能理解背后的复杂权衡。阅读过程中，我时不时会停下来，不是因为看不懂，而是因为被其内容的深度和广度所震撼，它确实提供了一个全面、系统且与时俱进的数字影像处理知识框架，远超出了我对一本“处理”类书籍的想象。

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