Signal Processing for Image Enhancement and Multimedia Processing

出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Damiani, Ernesto (EDT)/ Dipanda, Albert (EDT)/ Yetongnon, Kokou (EDT)/ Legrand, Louis (EDT)/ Schelke

页数:356

出版时间:2007-11

价格:$ 202.27

装帧:HRD

isbn号码:9780387724997

具体描述

This is an edited volume, written by well-recognized international researchers with extended chapter style versions of the best papers presented at the SITIS 2006 International Conference. This book presents the state-of-the-art and recent research results on the application of advanced signal processing techniques for improving the value of image and video data. It introduces new results on video coding on time-honored topic of securing image information. The book is designed for a professional audience composed of practitioners and researchers in industry. This book is also suitable for advanced-level students in computer science.

用户评价

从多媒体处理的角度来看，这本书对音频信号处理部分的覆盖显得非常单薄。图像增强和视频处理占据了全书绝大部分篇幅，而音频的预处理、压缩以及相关的感知模型，仅仅作为附录式的存在。对于一个声称涵盖“多媒体处理”的书籍而言，这种内容分配明显失衡。例如，在讨论音频编解码时，书中对感知掩蔽效应（Perceptual Masking）的描述非常初级，未能深入到心理声学模型的具体实现细节，例如如何根据FFT/MDCT的结果精确计算掩蔽阈值。这与现代MP3或AAC编码器中复杂而精密的算法设计相去甚远。如果读者主要是想学习音频信号处理的前沿技术，这本书提供的价值非常有限，它更像是一本专注于视觉信号处理的入门读物，加上了一些无关紧要的音频术语。我甚至觉得，如果将书名中的“和多媒体处理”去掉，改为“信号处理在图像增强中的应用”，这本书的定位会更加准确和诚实。因此，对于期望获得全面多媒体信号处理知识的读者来说，本书的覆盖面和深度都存在明显的短板。

这本名为《信号处理在图像增强与多媒体处理中的应用》的书籍，初看书名，确实让人对它的技术深度和广度抱有很高的期待。然而，实际阅读下来，我发现它在某些核心概念的阐述上，更像是一本高级教程的精炼摘要，而非一部深入的专著。例如，在谈及小波变换在图像去噪中的应用时，书中只是泛泛地提到了阈值处理和重构的理论基础，但对于如何根据不同的噪声模型（如高斯白噪声、椒盐噪声）来优化小波基的选择和精确设定阈值参数的实践细节，却着墨不多。这种处理方式使得那些希望从零开始构建完整系统的工程师会感到有些力不从心。书中对快速傅里叶变换（FFT）的介绍也停留在了经典的频域滤波层面，对于近年来兴起的基于稀疏表示和深度学习的超分辨率重建技术，几乎没有提及，这使得该书在面对前沿的多媒体处理需求时，显得有些滞后。整体而言，它更适合已经具备扎实信号处理基础，希望快速回顾或查找特定经典算法实现的专业人士，对于希望深入理解算法背后数学原理和最新发展方向的读者来说，可能需要辅以其他更专业的参考资料。我对书中对MPEG视频压缩标准的描述也感到不够详尽，特别是对于H.264/AVC中的率失真优化（Rate-Distortion Optimization, RDO）的探讨，仅仅是一笔带过，没有展现出该领域真正的复杂性和精妙之处。

这本书的排版和语言风格，有一种独特的、略显老派的学术气息，这使得它在传递信息时显得非常严谨，但同时也牺牲了一定的阅读流畅性。书中大量的数学符号和希腊字母的堆砌，虽然保证了公式的准确性，但对于习惯了现代编程语言风格注释的年轻一代工程师来说，阅读体验算不上轻松。例如，在讲解维纳滤波器的最小均方误差准则时，书中几乎完全依赖于代数推导，缺少对该滤波器的统计特性和对输入信号先验知识依赖性的深入讨论。这种过于偏重“如何推导”而非“如何应用和取舍”的写作倾向，使得它在工具书的实用性上打了一些折扣。我希望作者能更多地在算法的选择和适用性上给出建议性的指导，比如，在何种信噪比环境下，LMS（最小均方）算法的表现会优于RLS（递归最小二乘）算法，并提供相应的性能对比图表。书中对这些实操层面的对比几乎是空白，这让读者在面对实际问题时，难以做出有效的技术选型判断。它更像是一本优秀的研究生教材的早期版本，侧重于理论基础的奠基工作。

这本书给我最强烈的感受是其对“优化”一词的理解似乎停滞在了经典控制理论的范畴内。虽然书名中提到了“图像增强”，但书中展示的增强技术大多集中在空间域的直方图均衡化、幂律变换，以及频域的理想/巴特沃斯高通滤波等线性或简单的非线性方法。这些方法在处理复杂退化（如运动模糊或严重的非均匀光照）时，往往效果不佳，且容易引入过度锐化或伪影。真正具有实战价值的现代图像增强技术，例如基于Retinex理论的全局光照校正、基于深度学习的残差网络进行超分辨和去雾，在书中几乎找不到踪影。这种对技术前沿的缺失，使得这本书的参考价值大打折扣，它更像是一份关于上世纪末数字图像处理技术的优秀回顾。购买这本书的读者，如果希望掌握能够应对当前工业界和科研界主流挑战的工具和方法，这本书提供的理论基石是必要的，但绝对是不够的。我花了不少时间试图在书中找到关于非局部均值（Non-Local Means, NLM）滤波器的详细讨论，结果发现仅有对其基本思想的简短概括，缺乏关键的相似性度量函数和搜索窗口的参数设定分析，这对于实际应用是致命的疏漏。

我对这本书的整体印象是：结构清晰，但深度略显不足。书中对数字图像处理的基础部分，如滤波、变换域处理等，组织得非常系统，图文并茂的解释方式确实有助于初学者建立起对信号处理在图像领域应用的基本认知框架。尤其值得称赞的是，它在介绍卷积操作和图像域空间滤波时，配有大量直观的示例图，这大大降低了理解门槛。然而，当我翻阅到涉及高级主题，比如盲源分离或者特定类型的运动补偿算法时，便能明显感觉到作者的笔锋开始变得仓促。那些需要大量篇幅来解释迭代优化过程的关键步骤，被压缩成了寥寥数语的公式堆砌。比如，在多媒体内容认证这一章节，涉及到的香农熵和信息论基础被快速带过，导致后续的指纹嵌入与提取机制显得缺乏坚实的理论支撑。这种处理方式就像是提供了一份高级菜谱，却省略了关键的火候控制和食材预处理环节，成品或许能看，但其内在的品质和稳定性令人担忧。我期待的，是能看到更多关于实际工程挑战，例如实时性约束下算法的复杂度分析，而非仅仅停留在理想条件下的数学推导。