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☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Trussell, Joel/ Vrhel, Michael

出品人:

页数:550

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 155.94

装帧:HRD

isbn号码:9780521868532

丛书系列:

图书标签:

数字图像处理
图像处理
数字图像
图像分析
计算机视觉
图像技术
医学影像
遥感
图像质量
图像编码

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具体描述

Introduction to digital imaging covering core techniques of image capture and the display of monochrome and color images. Basic tools required to describe sampling and image display on real devices are presented within a powerful mathematical framework. Starting with an overview of digital imaging, mathematical representation, and the elementary display of images, the topics progressively move to quantization, spatial sampling, photometry and colorimetry, and color sampling, and conclude with the estimation of image model parameters, and image restoration. The characterization of input and output devices is also covered. The reader will learn the processes used to generate accurate images, and appreciate the mathematical basis required to test and evaluate new devices. Contains illustrations, real-world examples, and end-of-chapter homework problems. Suitable for advanced undergraduate and graduate courses in digital imaging in electrical engineering and computer science departments. Also invaluable for practitioners in the industry. Instructor resources are available online at www.cambridge.org/9780521868532.

计算机视觉：从基础到前沿内容提要本书深入探讨了现代计算机视觉领域的核心概念、关键算法与前沿应用。它旨在为读者构建一个全面且扎实的知识体系，覆盖从经典的图像处理技术到最先进的深度学习模型在视觉任务中的应用。全书结构清晰，逻辑严密，既适合希望系统学习该领域的初学者，也为有一定基础的研究人员和工程师提供了深入的参考资料。第一部分：视觉基础与图像表示本部分奠定了计算机视觉的理论基石，详细阐述了图像是如何被获取、表示和预处理的。第1章：视觉系统的生物学基础与数学模型本章首先回顾了人类视觉系统的基本工作原理，为理解机器视觉提供了一个生物学参照系。随后，我们引入了数字图像的数学模型，包括采样、量化及其对视觉信息的影响。重点讨论了图像的连续域与离散域之间的转换关系，以及混叠现象的理论分析。此外，本章还介绍了色彩空间理论，包括RGB、CMY、HSV以及Lab等常用空间，并探讨了它们在不同应用场景下的适用性。第2章：图像增强与恢复有效的图像预处理是后续复杂分析的前提。本章详细介绍了提高图像质量的技术。在增强方面，我们将对比度和亮度调节方法（如直方图均衡化及其自适应版本）与空间域的滤波技术（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）进行对比分析。在恢复方面，我们将重点放在处理图像退化模型，如运动模糊和散焦。详细推导了解卷积运算在频率域中的作用，并介绍了解模糊技术，包括维纳滤波（Wiener Filter）和盲解卷积（Blind Deconvolution）的基本思想与实现细节。第3章：图像的变换与特征提取本章聚焦于从图像中提取有意义的结构信息。首先，我们深入探讨了傅里叶变换（Fourier Transform）和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）在图像处理中的应用，强调它们在频域分析中的优势。随后，章节转向空间域的特征描述符。详细介绍了边缘检测算子（如Sobel, Canny），角点检测器（如Harris角点），以及更鲁棒的局部特征描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）。我们分析了这些描述符的尺度不变性和旋转不变性是如何实现的。第二部分：几何视觉与三维重建本部分将视角从二维图像的分析扩展到理解三维世界。第4章：相机几何与标定理解图像如何映射真实世界是几何视觉的核心。本章系统地介绍了针孔相机模型，并推导了完整的投影几何方程。详细阐述了相机标定（Camera Calibration）的原理和方法，包括一维、二维和三维控制点的应用，以及如何使用张正友（Zhang’s method）等方法获取精确的内参和外参矩阵。第5章：立体视觉与深度估计立体视觉是实现三维感知的基础。本章深入讲解了立体匹配（Stereo Matching）的理论。我们首先分析了图像配对中的几何约束——对极几何（Epipolar Geometry）。随后，详细对比了块匹配法（Block Matching）和能量最小化方法（如Graph Cut、Belief Propagation）在视差图生成中的优缺点。本章还介绍了多视图几何的基础，为后续的三维重建铺平道路。第6章：运动估计与结构恢复当物体或相机发生运动时，如何从连续的图像序列中推断运动轨迹和场景结构是本章的重点。我们讨论了光流法（Optical Flow），包括Lucas-Kanade方法的金字塔实现。更进一步，本章详细介绍了运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）的基本流程，包括特征匹配、运动估计（如八点法、本质矩阵和基础矩阵的求解），以及最终的三维点云重建。第三部分：现代视觉处理与深度学习本部分是全书的重点，旨在介绍当前主流的、基于深度学习的视觉技术及其在复杂任务中的应用。第7章：卷积神经网络基础本章为深度学习在视觉中的应用打下坚实的理论基础。详细解释了卷积层的核心原理、池化操作的必要性，以及激活函数（如ReLU）的作用。我们系统梳理了经典CNN架构的发展历程，包括LeNet、AlexNet、VGG，并深入剖析了ResNet（残差网络）和Inception网络在解决深度网络退化问题上的创新点。第8章：图像分类与目标检测图像分类是计算机视觉的基石任务之一。本章首先探讨了先进的分类网络结构及其优化策略，如批量归一化（Batch Normalization）和迁移学习（Transfer Learning）。随后，我们转向目标检测领域。详细对比分析了两阶段检测器（如R-CNN系列，包括Fast/Faster R-CNN）与一阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的性能权衡，重点解析了锚点框（Anchor Boxes）和非极大值抑制（NMS）的工作机制。第9章：语义分割与实例分割本章关注于像素级别的理解。首先，我们深入探讨了语义分割（Semantic Segmentation），重点分析了全卷积网络（FCN）的工作原理，以及U-Net在生物医学图像分割中的成功经验。随后，我们介绍了如何区分同一类别的不同个体，即实例分割（Instance Segmentation）。详细讲解了Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN以同时预测边界框、类别和高质量的分割掩码。第10章：生成模型与新兴方向本章探索了视觉领域的前沿研究。我们详细介绍了生成对抗网络（GANs）的基本架构，包括判别器和生成器之间的博弈过程，并讨论了其在图像合成、超分辨率重建中的应用。此外，本章还简要介绍了视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）对传统CNN范式的挑战，以及自监督学习在解决数据标注稀疏性问题上的潜力。结语本书内容覆盖全面，理论与实践相结合，旨在培养读者独立分析和解决复杂视觉问题的能力。掌握这些知识后，读者将具备进入图像处理、机器人视觉、自动驾驶、医学影像分析等高新技术领域所需的坚实基础。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

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**评价一：** 当我翻开《Fundamentals of Digital Imaging》这本书时，我最先被吸引的是它对基础概念的深入浅出般的讲解。它并没有一开始就陷入枯燥的技术细节，而是从摄影的本质——光影的捕捉——开始，逐步引导读者理解数字成像背后的物理原理。作者用非常形象的比喻，比如将像素比作微小的马赛克碎片，将传感器比作捕捉这些碎片的画板，让即使是完全没有接触过相关知识的读者也能轻松理解。书中对色彩空间，如sRGB和Adobe RGB，讲解得尤其到位，不仅阐述了它们各自的特点和适用场景，还通过图示清晰地展示了不同色彩空间之间的转换过程，这对于需要进行专业后期处理的读者来说，简直是福音。此外，书中对图像格式，如JPEG和TIFF，的深入分析也让我受益匪浅。我一直以为JPEG只是一个简单的压缩格式，但这本书让我了解到它背后复杂的有损压缩算法，以及为何在某些场景下更适合选择无损的TIFF格式。总的来说，这本书为我构建了一个扎实的数字成像理论基础，让我对相机内部运作和图像处理有了全新的认识，这对我日后深入学习其他图像处理软件和技术奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

**评价二：** 不得不说，《Fundamentals of Digital Imaging》在图像采集和传感器技术方面的阐述，实在是太令人印象深刻了。作者没有回避那些可能让初学者望而却步的术语，而是巧妙地将它们融入到清晰易懂的论述中。我对CCD和CMOS传感器之间的差异有了前所未有的深刻理解。书中关于像素密度、像素尺寸以及它们如何影响图像质量的讨论，让我恍然大悟。作者甚至还涉及了传感器噪声的产生机制，以及各种降噪技术，这对于追求极致图像纯净度的摄影师来说，是至关重要的信息。特别是关于“量子效率”和“动态范围”的章节，我以前总是模糊地知道这些概念，但这本书通过生动的图解和循序渐进的解释，让我彻底明白了它们在实际拍摄中的意义。比如，动态范围的理解，让我知道为何在某些高对比度场景下，即使是高端相机也难以完美保留高光和阴影的细节，以及如何在后期尽可能地挽救。这本书提供的知识，让我不再仅仅是一个被动的使用者，而是开始理解“为什么”这样拍摄能获得更好的效果。

评分☆☆☆☆☆

**评价五：** 《Fundamentals of Digital Imaging》在算法和应用场景的结合上，提供了许多宝贵的视角。作者并没有将算法孤立地讲解，而是将其与实际的数字成像流程紧密联系起来。例如，在介绍白平衡的原理时，它不仅仅解释了色温的概念，还深入探讨了不同光源对成像的影响，以及相机是如何通过算法来自动或手动调整白平衡以获得更自然的色彩还原。书中对自动对焦（AF）系统的解释，也让我对相机实现快速准确对焦的背后机制有了更深的认识。各种对焦模式，如对比度检测、相位检测，以及它们在不同场景下的优缺点，都得到了清晰的阐述。此外，书中关于图像压缩和文件存储的章节，也提供了关于如何平衡文件大小和图像质量的实用建议，这对于需要处理大量图像的用户来说，非常有帮助。它帮助我理解了在不同存储介质和传输带宽下，选择哪种格式和压缩率是最优的。总而言之，这本书的价值在于它将理论知识转化为可操作的见解，让我能够更好地理解和应用数字成像技术，从而在实际拍摄和后期处理中取得更好的成果。

评分☆☆☆☆☆

**评价三：** 《Fundamentals of Digital Imaging》对于数字图像的表示和处理的讲解，可谓是面面俱到，非常详尽。我尤其欣赏书中关于图像数据的编码和量化过程的描述。它解释了为什么我们看到的彩色图像实际上是由红、绿、蓝三个颜色通道叠加而成，以及每个颜色通道是如何通过亮度值来表示的。书中对位深（bit depth）的解释，让我明白了为何10位或12位的RAW文件能够捕捉到比8位JPEG更丰富的色彩信息和更多的细节。这一点对于需要进行精细色彩校正和图像修复的用户来说，是不可或缺的知识。此外，对图像压缩技术（有损与无损）的深入剖析，让我对JPEG、PNG、TIFF等常见格式的优缺点有了清晰的认识，并能根据不同的应用场景做出更明智的选择。书中对图像滤波和边缘检测等基本图像处理算法的介绍，虽然没有深入到算法的数学推导，但却通过直观的例子，让我理解了这些算法在图像锐化、降噪、特征提取等方面的作用。这些内容为我学习更高级的图像处理和计算机视觉算法打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

**评价四：** 这本书在图像质量评估和色彩管理方面的论述，可以说是为我打开了新世界的大门。《Fundamentals of Digital Imaging》并没有止步于讲解技术，而是非常关注最终输出的图像质量。书中关于分辨率、清晰度、噪点、色彩准确性等关键指标的详细解读，让我学会了如何从更专业的角度去审视和评价一张照片。尤其是关于色彩管理的章节，我一直觉得我的显示器色彩不准确，但这本书给我提供了系统的方法论。从理解ICC Profile的作用，到如何在工作流程中进行校准和验证，都讲解得非常细致。这让我意识到，即使拍摄再好的照片，如果色彩管理不当，最终的输出也可能大打折扣。书中对不同显示设备和打印设备的色彩差异的分析，以及如何通过软打样等技术来预测和控制输出效果，都非常有实践指导意义。对我来说，这本书不仅提升了我对图像质量的鉴赏能力，更重要的是，它让我掌握了如何在一个标准化的色彩空间中工作，从而确保我的作品在不同媒介上都能呈现出预期的视觉效果。

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