图像/视频的超分辨率复原 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:349

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出版时间:2011-1

价格:88.00元

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isbn号码:9787115240026

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• 超分辨率
• 图像
• 计算机视觉
• 数字图像处理
• 通信理论
• 计算机科学
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• 机器学习
• 图像增强

好的，这是一本关于现代计算摄影学与数字图像处理的图书简介，内容完全不涉及图像/视频的超分辨率复原技术。 --- 图书名称：现代计算摄影学与数字图像处理：从传感器到视觉体验 图书简介 本书旨在系统、深入地探讨现代数字图像采集、处理以及最终视觉呈现背后的核心理论与前沿技术。它超越了传统图像处理的范畴，将重点放在计算摄影学（Computational Photography）的视角，强调如何利用强大的计算能力来突破传统光学系统的物理限制，实现超越人眼和传统相机的成像效果。 全书内容结构严谨，层层递进，覆盖了从光电转换基础到复杂场景理解与重构的完整流程。 第一部分：成像基础与传感器物理 本部分首先为读者奠定坚实的物理和数学基础。我们详细解析了光的行为、成像系统的几何光学原理，以及现代数字成像传感器（如CMOS和CCD）的工作机制。 光电转换过程： 深入探讨了光子如何被捕获并转化为电信号，包括量子效率、噪声源（如暗电流、散粒噪声）的建模与量化。我们强调了传感器噪声在后续处理中的关键作用。 色彩科学与色彩空间： 对色彩的感知、测量和重现进行了详尽的论述。内容涵盖了CIE XYZ标准观察者、人眼视觉响应（LMS模型），以及RGB、CMYK、Lab、LCH等主流色彩空间的数学转换与应用场景。重点分析了相机原始数据（RAW）的拜耳阵列去马赛克（Demosaicing）算法，包括线性插值、边缘导向插值（如AHD、VDINE）的性能比较。 镜头成像缺陷校正： 系统分析了光学系统引入的畸变（径向与切向畸变）、像差（色差、球面像差）和光场不均匀性（暗角）。提供了基于参数模型（如Brown-Conrady模型）和查表法的实时校正技术。 第二部分：图像的几何变换与增强 在图像数据采集完毕后，本部分聚焦于如何通过算法优化图像的质量和内容，为后续的分析或合成打下基础。 几何变换与配准： 详细阐述了仿射变换、透视变换、以及非刚性（薄板样条TPS）变换的数学基础。重点讨论了特征点检测（如SIFT、SURF、ORB）和描述符的原理，以及它们在图像拼接（Stitching）和三维重建前的精确对齐（Registration）中的应用。 图像去噪与恢复（非超分辨率）： 深入研究了在不涉及分辨率提升的前提下，如何有效抑制各类噪声。内容包括基于统计模型的空域滤波（如双边滤波、引导滤波）、小波域去噪（Thresholding方法），以及更先进的稀疏表示理论（如BM3D框架）在保留纹理细节方面的优势。此外，我们还探讨了运动模糊（Motion Blur）和散焦模糊（Defocus Blur）的逆卷积恢复技术。 对比度增强与色调映射（Tone Mapping）： 关注如何优化图像的动态范围。讨论了直方图均衡化（HE）及其局限性，重点讲解了自适应对比度增强（如CLAHE）的局部处理机制。在处理高动态范围（HDR）图像到标准动态范围（SDR）显示器的转换时，我们深入分析了基于对数、曝光度和基于梯度的（如“Photomatix”风格）色调映射算法，强调感知一致性。 第三部分：计算摄影学的核心技术 这是本书的创新和重点所在，展示了如何通过计算手段“重新想象”成像过程。 深度估计与三维场景理解： 探讨了从二维图像中恢复场景深度信息的方法。内容涵盖了基于几何的运动恢复结构（SfM）的原理，以及利用多视图约束进行深度图估计。对于单目图像，则重点分析了基于学习的深度回归模型，以及如何利用深度先验知识进行场景解析。 光场成像与深度剖析（Plenoptic Imaging）： 详细介绍了光场相机（Lytro等）的工作原理，即同时捕获空间和角度信息。理论上，这使得我们可以在捕捉完成后进行焦点后移（Refocusing），这意味着可以从同一张数据中生成不同焦平面上的清晰图像。我们深入分析了光场数据的表示形式（如4D张量）以及如何进行视点合成（Novel View Synthesis）的基础计算。 高动态范围（HDR）合成： 阐述了如何通过采集多张曝光不同的图像，利用相机响应模型（CRM）进行像素级别的融合。重点讲解了曝光融合的权重函数设计（如基于梯度的曝光权重），以确保合成后的图像在不同亮度区域均具有最佳细节。 图像去伪影与失真校正： 专注于消除计算过程中或传感器特性导致的常见视觉错误。例如，滚动快门（Rolling Shutter）效应的几何扭曲校正、图像压缩引入的块效应（Blocking Artifacts）的平滑化处理，以及图像去摩尔纹（De-mosaicing artifacts）的优化算法。 第四部分：面向视觉的图像语义分析 本书的最后一部分将视角转向图像内容本身，探讨如何使计算机“理解”图像，为机器视觉和交互应用服务。 场景分割与目标识别基础： 简要介绍了图像分割（语义分割、实例分割）的基础架构，包括早期的基于纹理和边缘的分割方法，以及现代卷积神经网络（CNN）在像素级分类中的应用范式。 图像内容编辑与合成： 讨论了图像编辑的高级技术，如基于内容感知的图像修补（Inpainting），它要求算法不仅要填充缺失区域，还要保持纹理和结构的一致性。还包括图像风格迁移的基础算法。 本书的特色与受众： 本书的特点在于其强大的计算导向性和对物理约束的尊重。它并非一本纯粹的算法手册，而是深入探讨了每一个处理步骤背后的成像物理和数学理论。 本书适合于对数字媒体技术有浓厚兴趣的研究生、高级本科生、以及在计算机视觉、图形学、遥感、医学影像等领域从事研发工作的工程师。读者应具备扎实的线性代数、微积分和概率论基础。通过阅读本书，读者将能够设计出超越传统流水线处理的、更具鲁棒性和适应性的现代图像处理与计算摄影系统。

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这本书的书名——《图像/视频的超分辨率复原》——本身就散发着一股科技感和对视觉提升的强烈承诺。我一直对“让模糊变清晰”、“让渺小变宏大”这类技术充满好奇。在我的理解中，超分辨率复原就像是给图像和视频施加了一种“魔法”，能够让它们在保持原有信息的基础上，获得远超原始分辨率的细节和清晰度。我特别想知道，这本书是如何从理论层面去解释这种“魔法”的。它会深入探讨图像复原的底层数学原理吗？比如，是否会涉及到傅里叶变换、小波变换等基础概念，以及它们在超分辨率技术中的作用？或者，这本书会更加侧重于现代的深度学习方法，详细解析各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GANs）等是如何实现高精度细节重建的？我非常期待能看到书中关于“如何生成逼真细节”的论述。因为，低分辨率图像丢失的信息是无法凭空产生的，真正优秀的超分辨率技术，是通过学习海量数据中的模式和规律，来“猜测”并“合成”出最有可能的细节，使其看起来自然且符合逻辑。我希望这本书能够提供一些判断超分辨率效果好坏的标准，比如PSNR、SSIM等客观指标，以及更重要的——人眼的主观感受。同时，我也想知道，这本书是否会包含一些实际的应用案例，例如在医学影像分析中，超分辨率能否帮助医生更清晰地观察病灶；在天文摄影中，它能否揭示更多宇宙深处的奥秘；或者是在视频监控领域，能否将模糊的画面还原成可识别的证据。我希望这本书能够为我打开一扇新世界的大门，让我对图像和视频的“新生”充满无限的想象和期待，并为我提供学习和实践这项技术的坚实基础。

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“图像/视频的超分辨率复原”，这个书名就像一块磁石，牢牢地吸引了我。我一直在关注科技领域的发展，尤其是那些能够直接改善我们生活体验的技术。而“超分辨率复原”，在我看来，就是一项充满未来感的“黑科技”。想象一下，那些曾经因为分辨率不足而无法欣赏的珍贵老照片，或者是因为技术限制而模糊不清的早期视频，都能够通过这项技术获得新生，变得清晰锐利，仿佛穿越时空与我们对话。我迫切地想知道，这本书是如何揭示这项技术的奥秘的。它是否会从最基础的图像信号处理理论讲起，然后逐步深入到各种复杂的算法和模型？我非常好奇，书中会详细介绍哪些具体的超分辨率算法？是那些经典的方法，比如基于稀疏表示的SR，还是近年来火爆的深度学习方法，比如各种基于CNN和GAN的模型？我尤其关心的是，这本书如何处理“信息丢失”的问题。低分辨率图像本身就缺失了高频信息，那么超分辨率技术是如何在不引入过多伪影的情况下，有效地“恢复”或者“生成”这些信息的？我希望书中能提供一些清晰的图示和案例，让我能够直观地理解算法的工作原理。同时，我也对这本书在实际应用中的指导意义充满期待。它是否会提供一些关于如何选择合适的超分辨率算法，以及如何针对不同类型的图像或视频进行参数调整的建议？我希望这本书能够成为我学习和掌握这项技术的“一站式”解决方案，让我能够自信地去处理各种低分辨率的影像素材，为我打开一个更加清晰、更加精彩的视觉世界。

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《图像/视频的超分辨率复原》，这个书名，让我立刻联想到电影里那些神乎其技的画面修复技术。作为一名对影像技术充满热情的研究者，我一直在关注如何能够从本质上提升图像和视频的质量。低分辨率问题，就像是影像世界中的一个普遍的“顽疾”，它限制了我们对细节的感知，也阻碍了我们对影像信息的深度挖掘。我非常渴望了解，这本书是如何从学术的角度，来解析“超分辨率复原”这一前沿技术的。它是否会深入到算法的数学原理层面，比如，如何利用贝叶斯推断、最大似然估计等方法来解决病态逆问题？或者，书中会重点介绍当前最热门的深度学习技术，例如，如何设计高效的卷积神经网络，以及如何利用生成对抗网络来生成更具逼真度的细节？我尤其关注的是，书中对于“信息重建”的论述。低分辨率图像本身丢失了大量的高频信息，那么，超分辨率算法究竟是如何在不引入明显伪影的情况下，生成这些缺失的细节的？它是否会探讨如何利用多帧信息进行融合，或者如何利用先验知识来指导细节的重建？我希望书中能够提供一些关于算法性能评估的客观和主观标准，让我能够准确地判断出哪种方法更有效。此外，我也期待这本书能够涵盖一些最新的研究进展和未来的发展趋势，让我能够对这个领域有一个更全面的认识。这本书的出现，对我来说，不仅仅是技术知识的积累，更是一次对影像复原艺术和科学的深入探索，是对视觉信息边界的一次拓展。

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这本书的书名，直击我内心最深处的痛点——《图像/视频的超分辨率复原》。在如今这个高清、超清当道的时代，我们却依旧被各种低分辨率的影像困扰着。无论是早年拍摄的照片，还是网络上流传的模糊视频，它们都像蒙上了一层纱，遮蔽了本应清晰的面容。我迫切地想知道，这本书是如何破解这个“低分辨率困局”的。它是否会从图像的形成原理入手，解释低分辨率的本质是什么？我非常好奇，书中会详细介绍哪些超分辨率复原的方法。是基于信号处理的传统方法，还是目前大行其道的深度学习方法？我希望书中能够包含大量的实例，让我能够亲眼见证低分辨率图像是如何“脱胎换骨”的。例如，书中是否会展示如何将一张模糊的老照片，还原到足以打印并装裱的程度？或者，如何将一段噪点重重、细节模糊的视频，提升到可以用于商业放映的质量？我特别关注的是，书中对于“细节复原”的讲解。因为，真正的超分辨率复原，不仅仅是把像素点拉大，而是要通过算法，“猜测”并“生成”出那些失落的纹理和边缘。这本书是否会提供一些衡量复原效果的标准，让我能够客观地评价算法的优劣？我期待这本书能够成为我的“影像复原魔法书”，让我能够掌握这项技术，为那些被遗忘的影像，注入新的生命，让它们以更清晰、更美好的姿态重现于世。

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这本书的书名，说实话，乍一听可能有点让人望而生畏，毕竟“超分辨率复原”听起来就充满了高深的技术含量。但对于我这样长期在影像工作一线摸爬滚打的人来说，这四个字简直就是救命稻草，是我一直在苦苦追寻的终极目标。我们日常工作中，总会遇到一些令人头疼的素材：几年前的老照片，像素模糊不清，细节丢失殆尽，想放大打印都困难；或者是一些早期的视频片段，噪点重重，画面粗糙，根本无法满足现代高清的要求。这时候，我就像一个考古学家，试图从这些残缺的影像中挖掘出更多的信息。传统的放大方法，效果大家都懂，无异于“画蛇添足”，只会让模糊变得更加肆无忌惮。而“超分辨率复原”，这个概念就像为这些“老古董”注入了新的生命，让我看到了将它们“重塑”为高清影像的希望。我非常想知道，这本书具体会讲解哪些核心技术？是会深入剖析深度学习的各种网络结构，比如GANs、SRCNN、EDSR等等，还是会介绍一些更底层的信号处理方法？我尤其关心的是，它如何处理好“细节的生成”这个关键问题？因为真正的超分辨率不仅仅是简单地拉伸像素，而是要通过算法“创造”出那些原本不存在的细节，让模糊的轮廓变得清晰，让丢失的纹理得以重现。这本书是否会提供一些衡量超分辨率效果的客观指标和主观评价方法？我希望它能告诉我，什么样的复原效果才算真正优秀，而不是仅仅看起来“好像清晰了一点”。同时，我也很好奇，书中会涉及哪些具体的开发工具和编程语言？我希望能有一些代码示例，最好是基于Python和TensorFlow或PyTorch等主流深度学习框架，这样我才能将书中的理论知识真正运用到实践中去。这本书的出现，对我来说，不仅仅是技术上的学习，更是一种对视觉质量的极致追求，是对过往珍贵影像的一种致敬。

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当我看到《图像/视频的超分辨率复原》这个书名时，我的第一反应是，这正是我梦寐以求的技术宝典！作为一名视频后期制作师，我常常要面对各种来源的素材，其中不乏分辨率较低、质量不佳的视频片段。这些素材就像一块块未经雕琢的璞玉，我总想找到一种方法，能够将其打磨得光彩照人，达到专业级别的高清标准。市面上关于图像处理的书籍并不少见，但专门针对“超分辨率复原”这一细分领域，并且深入浅出地讲解技术原理和应用方法的，却不多。我非常好奇这本书的作者是如何组织内容的，它是否会从最基础的图像采样和重构原理讲起，逐步过渡到复杂的深度学习模型？我希望书中能包含大量的实操案例，展示如何利用超分辨率技术来提升各种场景下的视频质量，比如修复老电影、提升网络直播画质、或者将低清监控录像转化为清晰可用的证据。我尤其关注的是，这本书对于不同类型的视频内容，比如人像、风景、文字、或者动态场景，是否有针对性的处理方法和优化技巧？毕竟，不同内容对超分辨率算法的要求是不同的，如何在保证整体清晰度的同时，避免出现不自然的伪影或者细节失真，是技术上的一个巨大挑战。我还想了解，书中是否会探讨一些在实时视频处理中应用超分辨率技术的可能性和方法？毕竟，很多时候我们需要在保证性能的前提下，快速地实现视频的超分辨率。这本书的出现，对我来说，意味着我不再需要大海捞针般地去搜寻零散的技术资料，而是能够在一个集中的地方，系统地学习并掌握这项强大的影像增强技术。我期待着这本书能够成为我工作中的得力助手，帮助我创造出更加令人惊叹的视觉作品。

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《图像/视频的超分辨率复原》——仅仅是这个书名，就足以点燃我内心深处对影像技术的好奇心。我一直认为，分辨率是衡量图像质量的基石，但现实中，我们却经常不得不面对各种低分辨率的影像素材。这种“先天不足”的问题，总是让我感到深深的遗憾。我渴望知道，这本书是如何揭开“超分辨率复原”的神秘面纱的。它是否会从基础的图像采样理论出发，解释为何会产生低分辨率，以及不同采样方式对后续复原的影响？我非常期待书中能够深入探讨各种超分辨率算法的核心思想。例如，是侧重于从单一低分辨率图像生成高分辨率图像，还是会利用多帧图像信息来获得更好的复原效果？我希望书中能够提供一些直观的图示和对比，让我能够清晰地看到不同算法在处理同一类问题时的优劣之处。我尤其关心的是，书中会如何讲解“细节的生成”这一关键环节。因为，低分辨率图像本身就缺失了许多细节，真正的超分辨率技术，是如何通过学习海量的图像数据，来“创造”出逼真且符合逻辑的细节的？我希望这本书能够为我提供一些实践上的指导，比如，如何根据不同的应用场景，选择最适合的超分辨率算法，以及如何进行参数调优，以达到最佳的复原效果。这本书的出现，对我来说，不仅仅是一次技术知识的学习，更是一次对视觉信息潜力的深度挖掘，一次对影像“新生”的美妙体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，《图像/视频的超分辨率复原》，对我来说，简直就是打开了一个全新的视野。我一直在思考，我们如何才能让那些已经被时间“模糊”了的影像，重新焕发出清晰的光彩？无论是家中珍藏的老照片，还是那些充满年代感的视频片段，低分辨率的问题总是让它们的美感大打折扣。我非常好奇，这本书究竟是如何解释“超分辨率复原”这个概念的。它是否会深入探讨，我们如何从现有的低分辨率数据中，提取出足够的先验信息，来推断并重建出高分辨率的细节？我特别想知道，书中会介绍哪些主流的超分辨率算法。例如，我听说过一些基于深度学习的方法，它们通过训练大量的图像对来学习“低分辨率到高分辨率”的映射关系，这听起来非常神奇。这本书是否会详细讲解这些算法的原理，包括它们的网络结构、损失函数以及训练技巧？我希望书中能够提供一些实际的应用案例，让我能够看到超分辨率技术在不同场景下的威力。比如，在医学影像领域，是否可以通过超分辨率技术来更清晰地观察微小的病灶；在安防监控领域，是否能提升模糊画面的识别能力；或者是在影视制作领域，能否将老电影修复到4K甚至8K的级别？我还关心的是，书中是否会提供一些实践指导，比如如何选择合适的工具和框架，以及如何进行参数调优，以获得最佳的复原效果。这本书的出现，对我来说，不仅仅是知识的获取，更是一种对视觉艺术和技术融合的全新探索，是对“让过去更清晰”这一美好愿景的实践。

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当我看到《图像/视频的超分辨率复原》这个书名时，我感觉像是找到了失散多年的技术宝藏。我一直对那些能够“化腐朽为神奇”的技术非常着迷，而超分辨率复原，恰恰是这样一项技术。在我的工作和生活中，我常常会遇到一些分辨率不高但意义重大的图像或视频，比如一些珍贵的历史影像、模糊的监控录像、或者低质量的艺术品扫描件。我总想着，如果能有一种方法，将它们变得清晰锐利，那将是多么美好的事情。我非常好奇，这本书是如何将“超分辨率复原”这个复杂的技术概念，以一种易于理解的方式呈现给读者的。它是否会从最基础的图像原理讲起，然后逐步深入到各种高级算法？我特别想知道，书中会详细介绍哪些主要的超分辨率算法？是那些经典的基于图像处理的方法，还是近年来发展迅速的深度学习方法？我希望书中能够提供一些非常具体的案例分析，展示如何利用这些技术来解决实际问题。比如，书中是否会讲解如何处理人脸识别时，低分辨率图像带来的挑战，以及如何通过超分辨率技术来提升识别的准确性？又或者，在游戏开发领域，如何利用超分辨率技术来生成更精美的游戏画面？我希望这本书不仅能让我了解理论知识，更重要的是，能够让我掌握实际操作的技能，能够自己去尝试并实现超分辨率的复原。这本书的出现，对我来说，不仅仅是一次学习机会，更是一次视觉的革新，一次对影像质量的极致追求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名确实吸引人，我当时就是被“超分辨率复原”这几个字深深吸引住了。我一直在关注图像和视频处理领域的发展，尤其是如何让低分辨率的素材焕发新生，变得清晰锐利，这简直是技术上的“点石成金”。我之前也接触过一些相关的技术，比如插值算法，但总觉得效果不够理想，尤其是在细节纹理的还原上，往往会丢失很多重要的信息，甚至产生模糊不清的区域。而“超分辨率复原”听起来就像是一种更高级、更智能的解决方案，能够从根本上提升图像和视频的质量。我很好奇这本书是如何从理论到实践，一步步揭示这项技术的奥秘的。它会不会详细介绍各种超分辨率算法的原理，比如基于深度学习的方法，还是更侧重于一些经典的图像处理技术？我希望这本书能够提供丰富的案例和实例，让我能够直观地理解这些算法是如何工作的，并且在实际应用中能够指导我如何去处理我遇到的低分辨率图像或视频问题。我特别关心的是，这本书对于初学者是否友好？会不会有很多艰深的数学公式和理论推导，还是能够以一种比较容易理解的方式来讲解？我期望它能提供一些实用的工具和代码示例，让我能够快速上手，尝试自己去复原一些老照片或者低清视频。毕竟，对于我这样的读者来说，理论固然重要，但能够亲手实践并看到效果，才是最令人兴奋的部分。同时，我也对这本书能否涵盖不同场景下的超分辨率应用很感兴趣，比如在医学影像、安防监控、或者影视制作等领域，超分辨率技术又会展现出怎样的独特魅力和价值呢？这本书是否会提及最新的研究进展和未来发展趋势，让我能够对这个领域有一个更全面、更前瞻的认识？总而言之，这本书的名字本身就充满了技术魅力和对美好视觉效果的承诺，我满怀期待地想知道它到底能为我带来怎样的惊喜。

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原本以为是伪科学，读了以后才知是自己眼界太窄。超分辨率可学习，可由序列来超，可由单幅来超，可用插值来超。。好书推荐。

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