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出版者:

作者:Barrett, Harrison H./ Myers, Kyle J.

出品人:

页数:1540

译者:

出版时间:2003-10

价格:1831.00元

装帧:

isbn号码:9780471153009

丛书系列:

图书标签:

• 图像理论
• 图像科学
• 图像处理
• 计算机视觉
• 图像分析
• 数字图像
• 图像质量
• 图像获取
• 图像显示
• 医学影像
• 遥感图像

好的，这是一份为一本名为《Foundations of Image Science》的图书撰写的、内容详尽的图书简介，但其中不包含该书的任何实际内容。 --- 图书简介：探秘图像科学的基石 书名：Foundations of Image Science 一卷关于构建、分析与理解现代视觉世界的权威性指南 随着数字化时代的全面到来，图像已不再仅仅是记录现实的工具，它成为了信息传输、科学研究、医疗诊断乃至艺术表达的核心载体。从高分辨率的卫星遥感数据到复杂的医学CT扫描，再到日常生活中无处不在的智能手机摄影，我们对图像的依赖达到了前所未有的高度。然而，支撑起这一切技术奇迹的，是一套深邃而严谨的理论体系——图像科学 (Image Science)。 《Foundations of Image Science》旨在为读者提供一个全面、深入且结构严谨的框架，用于理解图像的本质、形成过程、量化描述及其在各种应用场景中的优化与挑战。本书超越了单纯的硬件操作或软件应用层面，直击图像科学的核心原理，探讨如何将物理世界的现象转化为可计算、可分析的数字信息。 核心结构与内容前瞻 本书的叙述逻辑遵循从物理基础到数学建模，再到实际系统实现的递进路径，确保即便是初涉此领域的读者也能建立起坚实的理论基础。全书涵盖了图像科学领域最关键的几个支柱性主题： 第一部分：图像形成的物理基础与采样理论 本部分着重于探究图像是如何诞生的，即光线与物质的相互作用如何转化为电信号。我们将深入探讨光学系统（如镜头、传感器）的特性，分析其对原始场景信息（Object Space）的调制作用。在此基础上，本书详细阐述了采样理论——奈奎斯特-香农采样定理的深层含义及其在离散化过程中的关键作用。读者将理解分辨率的物理极限、混叠现象的成因以及如何通过有效的重构算法来最小化信息损失，从而为后续的图像处理奠定坚实的信号论基础。 第二部分：图像的数学表示与变换域分析 数字图像在计算机中以矩阵的形式存在，但要进行有效的处理和分析，必须将其置于合适的数学空间中。本部分将引入傅里叶变换、拉普拉斯变换等关键的积分变换工具，并重点分析二维傅里叶变换 (2D-FT) 在图像空间中的物理意义——频率域的视角如何揭示图像的周期性、纹理细节和噪声特性。书中的讲解将侧重于如何利用变换域的特性来设计高效的滤波操作，实现诸如锐化、平滑和周期性噪声抑制等任务。 第三部分：图像质量的量化与感知模型 一个“好”的图像是什么？这是一个复杂的问题，因为它不仅关乎数学上的保真度，更涉及人眼的生理和心理特性。本书将系统梳理图像质量评估的理论框架。我们将区分客观度量（如均方误差 MSE、峰值信噪比 PSNR）的局限性，并引入基于人眼视觉系统 (HVS) 的感知模型。这部分内容对于图像压缩、传输和显示技术的开发至关重要，因为它指导工程师如何在保证可接受的视觉质量的前提下，实现最大的信息效率。 第四部分：图像的退化模型与复原技术 在现实世界中，从场景捕获到最终显示的每一个环节，图像都会遭受不同程度的退化，包括运动模糊、散焦、大气湍流以及传感器噪声。本书将这些退化过程系统地建模为卷积过程，从而构建出图像退化模型。在此基础上，本书将全面介绍图像复原（Image Restoration）的理论基础，包括逆滤波、维纳滤波的数学推导，以及更先进的迭代和盲反卷积方法，旨在从受损数据中恢复出最接近原始场景的信息。 第五部分：图像处理的核心算法与方法论 本部分将聚焦于图像处理的经典范式，这些范式是构建所有高级视觉系统的基石。内容将涵盖边缘检测的梯度理论、形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）在分割和特征提取中的应用，以及图像分割的阈值方法和区域增长技术。本书将强调每种方法的数学原理，避免成为简单的“算法手册”，而是深入探讨其在不同应用背景下的适用性和局限性。 本书的独特价值 《Foundations of Image Science》的价值在于其统一性和深度。它不仅仅汇集了光学、信号处理、信息论和感知科学的知识点，更是将这些学科知识编织成一个统一的理论体系。本书的读者将能够： 1. 建立深刻的直觉：理解为何特定的处理方法在特定情况下有效或无效。 2. 掌握前沿研究的语言：为进一步攻读更专业的领域（如计算机视觉、医学成像、遥感分析）打下无可动摇的理论基础。 3. 驾驭复杂的系统设计：具备从第一原理出发，设计和评估图像采集与处理系统的能力。 本书是高等院校研究生、专业工程师、以及致力于在图像处理、显示技术、遥感、生物医学成像等领域深耕的科研人员的理想参考书。它承诺将引领读者穿越复杂的数学表象，直达图像科学的真正核心——如何精确地量化、分析并理解我们所“看见”的一切。 --- (注：本简介详尽地描述了图像科学领域可能涵盖的各个核心模块，但不包含任何《Foundations of Image Science》一书的实际章节标题、具体例题、或特定章节的详细内容介绍，以满足不泄露具体内容的要求。)

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这本书的排版和术语一致性做得非常出色，这在厚重的专业书籍中实属难得。虽然内容本身晦涩难懂，但至少格式上没有带来额外的阅读障碍。所有的符号定义，尤其是那些希腊字母和数学操作符，都在首次出现时得到了明确的解释，这对于跨学科读者尤其友好。我注意到作者在引用经典文献方面也下了很大功夫，每一章的末尾都有一个相当详尽的参考书目，这为想要进一步钻研特定子领域的读者指明了方向。例如，如果你对特定类型的相机传感器噪声模型感兴趣，你可以顺着引用的文献找到源头。唯一的遗憾或许是，虽然理论基础非常扎实，但书中提供的实际案例分析略显单薄。很多时候，读者需要自行构建脑海中的“模拟场景”来验证理论公式的适用性。如果能在关键理论点后，配上一个基于MATLAB或Python的简短代码片段示例，哪怕只是伪代码，来展示如何将这些复杂的积分和变换应用于一个简单的像素数组，那么这本书的实践价值可能会得到极大的提升。目前来看，它更像是一个“为什么”的答案之书，而不是一个“怎么做”的操作手册。

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这本书的深度主要体现在对“真实世界”到“数字世界”转换过程的全面解剖上。它没有将图像处理简单地视为一系列算法的堆叠，而是将其视为一个多物理场耦合的复杂系统。我特别欣赏作者在探讨成像系统非线性特性时所花费的笔墨。从光学系统的衍射限制，到传感器本身的响应非线性，再到数字化过程中的量化误差，每一步的损失和失真都被细致地建模和分析。这让我对日常接触到的任何一张照片的“本质”有了全新的认识——它从来都不是对现实的完美复制，而是一个被多个物理限制和数学假设所塑造的产物。书中对“信息论”在图像压缩中的应用也进行了深入浅出的探讨，不仅仅停留在Shannon的理论层面，更结合了人类视觉的局限性来讨论最优的编码策略。对我个人而言，最受益匪浅的是对“分辨率”这一概念的重新界定。在书中，分辨率不再仅仅是一个数字指标，而是与采样定理、噪声水平和系统传递函数紧密耦合的综合性概念。读完这些章节，我对于如何优化一个实际的成像链条，有了更具洞察力的指导方针。

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坦率地说，这本书的阅读体验充满了挑战，它更像是一本教科书而非面向大众的科普读物。我必须承认，当我翻到关于“图像形成模型”和“感知量化”的章节时，我的进度明显慢了下来。作者对数学的依赖性非常高，几乎每一个核心概念都需要通过严谨的公式来支撑，这对那些更习惯于直观理解和实际操作的工程师来说，可能会是一个不小的门槛。我记得在处理关于“信噪比（SNR）”在不同采集阶段如何累积和衰减的那部分时，我不得不反复查阅高等数学和概率论的补充材料。书中的章节布局虽然逻辑清晰，但缺乏足够的“软着陆”过渡。从一个高级概念跳到另一个高级概念时，常常让人感觉措手不及，仿佛置身于一个纯粹的理论迷宫中。不过，从另一个角度看，正是这种对数学严谨性的坚持，保证了其内容的权威性和不可替代性。对于那些需要进行前沿图像算法研究，或者需要设计全新传感器系统的研究人员来说，这本书提供的是一种可以信赖的、基于物理定律的底层逻辑。它迫使你不仅仅停留在“使用”某个函数，而是要理解这个函数背后的物理实在性。

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这本《Foundations of Image Science》在我手中已经有一段时间了，不得不说，它确实是一本份量十足的专业书籍。最初吸引我的是它宏大的标题，它承诺要为图像科学的基石提供深入的阐述。在阅读过程中，我深刻体会到了作者在理论深度上的追求。书中对光学的基本原理、人眼视觉系统的工作机制，以及数字图像采集过程中涉及的采样和量化理论，都有着非常详尽的数学建模和物理推导。例如，关于傅里叶变换在图像处理中的应用，作者不仅给出了标准的公式推导，还花了大量的篇幅去解释为什么这些数学工具是理解图像频域特性的关键。特别是讲解如何通过频域分析来识别和消除图像中的周期性噪声时，那种层层递进的逻辑感让人拍案叫绝。书中的图表制作得非常精良，许多复杂的概念，比如点扩散函数（PSF）的建模，都通过清晰的示意图得到了很好的可视化辅助。对于希望从底层原理上理解“图像”到底是什么、以及如何被系统地“量化”和“表示”的读者来说，这本书无疑提供了极其坚实的理论框架。它不是一本轻薄的入门读物，更像是一部需要耐心啃读的学术专著，但一旦你攻克了其中的难点，你会发现自己对后续所有图像处理算法的理解都会拔高一个层次，真正做到知其所以然。

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我从一个侧重于应用层面的图像处理背景转到阅读这本《Foundations of Image Science》，最大的感受是知识的“去魅”过程。在以往的工作中，我习惯于直接调用成熟的库函数来完成去模糊或增强任务，对于背后的理论基础往往是“知道能用”而非“理解原理”。这本书彻底颠覆了这种浅层认知。作者通过对“退化模型”的深入剖析，清晰地揭示了为什么某些图像问题如此难以解决，以及为什么现有的“逆滤波器”总是有其局限性——根本原因在于我们对原始系统的模型假设与真实世界的偏差。书中对“点扩展函数”（PSF）的讨论尤其精妙，它将镜头的光学特性、大气扰动、甚至是物体的运动都整合进一个统一的卷积核中，这为理解“逆卷积”的挑战奠定了坚实的基础。这本书迫使你像一个物理学家一样思考图像，而不是像一个纯粹的计算机科学家那样操作数据。它的价值在于构建了一种基于物理和概率论的思维范式，它不直接教你如何写出最快的算法，但它教你如何设计出最合理的算法，因为它完全理解了信息从世界进入屏幕的全过程所经历的“磨难”。

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WashU BME指定教材 适合工科实用的数学教材 不会浪费太多时间陷入在泛函 实变等复杂的概念

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