深度增强的3D视频处理技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:安平

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2015-8-1

价格:78

装帧:平装

isbn号码:9787115386885

丛书系列:

图书标签:

预购
视频
图像处理
图像
3D视频处理
深度学习
增强技术
计算机视觉
图像处理
视频质量提升
人工智能
多视图几何
视频编码
深度神经网络

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

本书主要阐述纹理加深度格式的3D视频技术。主要内容包括：3D视频系统的组成及其发展概况、构成3D视频系统的双目/多视视频数据采集与深度获取、基于H.264/AVC 和3D-HEVC的3D视频编码、MVD解码端差错隐藏、基于深度图像的虚拟视点合成绘制等五个主要组成部分的基本概念和实现方法。对其中的关键技术，包括多摄像机数量的优选和视数与立体显示之间的关系模型、多摄像机校正、立体匹配获取深度及深度图前后处理、深度编码的预测结构和失真模型、低复杂度的3D视频编码、通过深度预处理和后处理提高虚拟视点绘制质量、基于全参考和参考方法的立体视频质量评价等，进行了较深入的分析和阐述。

《光影的迷宫：数字影像的未来塑形》在信息爆炸的时代，我们被海量的视觉内容所包围，从震撼人心的电影特效到栩栩如生的虚拟现实体验，再到日常生活中的智能设备，数字影像已深入我们生活的每一个角落。然而，在这些令人惊叹的视觉奇观背后，隐藏着一个复杂而充满挑战的领域：数字影像的精细化处理与创新应用。本书《光影的迷宫：数字影像的未来塑形》将带领读者深入探索这一迷人世界，揭示那些驱动着现代影像技术飞速发展的核心原理与前沿方法。第一章：像素的语言——数字影像基础解析本章将从最基础的层面出发，重新审视构成我们所见一切的“像素”。我们将详细解析数字图像的构成要素，包括分辨率、色彩空间（如RGB、CMYK、HSV等）及其各自的特点和应用场景。读者将理解不同色彩模型如何影响图像的呈现效果，以及采样率和量化深度如何决定图像的细节丰富度和动态范围。我们还将探讨常见的图像文件格式（如JPEG、PNG、TIFF、RAW等），分析它们在压缩方式、文件大小和图像质量上的权衡，为后续深入理解图像处理奠定坚实的基础。此外，本章还将简要介绍图像在计算机中的存储和表示方式，为后续的算法理解提供必要的理论铺垫。第二章：光影的魔术——图像增强与复原技术本章是本书的重点之一，我们将聚焦于如何通过技术手段改善和恢复数字影像的质量。内容将涵盖一系列经典的图像增强算法，例如：亮度与对比度调整：详细讲解直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）等方法，分析它们如何通过调整像素灰度分布来增强图像的视觉冲击力，以及在不同光照条件下如何优化图像细节。色彩校正与平衡：深入探讨白平衡、色彩映射、色彩增强等技术，理解如何还原真实色彩或创造特定的艺术风格，并介绍色阶、色彩曲线等工具的实际应用。降噪技术：分析图像噪声的来源（如传感器噪声、传输噪声等），并详细介绍各种降噪算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等线性滤波方法，以及非局部均值（NL-Means）、BM3D等更先进的非线性降噪技术，重点阐述它们在保留图像细节方面的差异与优劣。去模糊与锐化：探讨不同类型的模糊（如运动模糊、散焦模糊）及其数学模型，并详细介绍逆滤波、维纳滤波、盲去卷积等复原算法，以及锐化算法（如拉普拉斯算子、Sobel算子等）如何增强图像边缘和细节。老旧照片修复：介绍如何利用图像处理技术去除照片上的划痕、污渍、折痕，以及如何进行色彩恢复和修复缺失的区域，让珍贵的历史影像重焕生机。第三章：像素的舞蹈——图像变换与特征提取本章将带领读者进入更深层次的图像分析领域，探讨如何从图像中提取有意义的信息，并进行有效的变换。我们将详细介绍：傅里叶变换（FFT）：深入理解频率域的概念，如何通过傅里叶变换分析图像的频率成分，并将其应用于图像滤波、去噪等场景。小波变换：介绍小波变换相比于傅里叶变换在处理非平稳信号上的优势，以及其在图像压缩、降噪和特征提取方面的应用。形态学处理：讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，以及它们在图像分割、边缘检测、连通区域分析等方面的作用。边缘检测算法：详细分析Canny边缘检测、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等经典边缘检测方法的原理、优缺点及其在不同场景下的适用性。角点检测：介绍Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等算法，理解角点在图像配准、目标跟踪等应用中的重要性。纹理分析：探讨如何量化和描述图像的纹理特征，例如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法，以及它们在图像分类、材质识别等领域的应用。第四章：世界的重构——图像分割与目标识别本章将聚焦于计算机视觉的核心问题之一：如何让计算机“看懂”图像，并识别出其中的物体。我们将深入探讨：图像分割技术：基于阈值的分割：介绍全局阈值和局部阈值（Otsu算法）的应用。区域生长法：讲解如何根据像素的相似性逐步生长出区域。分水岭算法：介绍其在分离接触目标方面的优势。图割（Graph Cut）方法：探讨如何将图像分割问题转化为图论中的最小割问题。深度学习在分割中的应用：简要介绍FCN（全卷积网络）、U-Net等在语义分割和实例分割方面的突破性进展（此处将侧重于概念性介绍，不涉及过多的深度学习理论细节，以符合本书定位）。目标识别与检测：传统方法：介绍基于特征描述子（如SIFT、SURF、HOG）的传统目标检测流程。深度学习基础：简要介绍卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的强大能力，以及R-CNN、YOLO、SSD等经典目标检测框架的基本思想（同样侧重概念，不深入算法细节）。第五章：时空的编织——视频分析与理解本章将视角从静态图像扩展到动态的视频序列，探讨视频数据的独特性质及其分析方法。视频基础：解析视频的构成，包括帧率、分辨率、时间维度等，以及视频流的编解码原理（如H.264、H.265）。运动估计与跟踪：介绍块匹配算法、光流法等用于估计帧间像素运动的方法，以及目标跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、基于深度学习的跟踪器）如何在视频序列中持续追踪目标。行为识别：探讨如何分析视频中的人体动作和行为模式，例如姿态估计、动作识别方法，以及其在安防监控、人机交互等领域的应用。视频去噪与增强：介绍针对视频序列特有的降噪技术，以及如何利用时间信息来提高增强效果。第六章：创新与未来——数字影像的前沿应用在掌握了基础理论与核心技术后，本章将展望数字影像处理在各个领域的创新应用，为读者提供广阔的视野。虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：探讨图像处理技术如何在构建沉浸式虚拟环境和将虚拟信息叠加到真实世界中发挥关键作用，例如3D重建、场景理解、实时渲染等。医学影像分析：介绍数字影像处理在辅助诊断（如肿瘤检测、病灶识别）、手术导航、药物研发等医学领域的应用。自动驾驶与智能交通：阐述图像识别、目标检测、场景理解等技术如何赋能自动驾驶汽车感知周围环境，保障行车安全。影视制作与特效：回顾数字影像技术在电影、电视剧制作中的重要地位，包括抠像、绿幕合成、数字绘景、后期调色等。工业检测与质量控制：讲解如何利用机器视觉技术对产品进行自动化检测，提高生产效率和产品质量。艺术与创作：探索数字影像处理如何为艺术家提供新的创作工具和表达方式，例如数字绘画、动态影像艺术等。《光影的迷宫：数字影像的未来塑形》旨在为读者提供一个系统、深入且易于理解的数字影像处理知识体系。本书将理论与实践相结合，通过清晰的阐述和丰富的示例，帮助读者掌握核心技术，理解前沿动态，并激发对数字影像领域更深入的探索与创新。无论您是初学者，还是希望深化理解的从业者，本书都将是您在数字影像世界的探索旅程中不可或缺的向导。

作者简介

安平，44岁，女，博士，上海大学教授，曾出版过《二维和三维视频处理与液晶显示技术》

沈礼权，34岁，男，博士，上海大学副教授，曾出版过《二维和三维视频处理与液晶显示技术》

目录信息

第1章导论 1
1．1 立体视觉 1
1．2 3D视频系统 3
1．2．1 不同类型的3D视频 3
1．2．2 立体图像显示方式 4
1．3 3D视频系统的发展概况及关键技术 5
1．3．1 3D视频技术应用的概况和发展趋势 5
1．3．2 3D视频系统的关键技术 7
1．4 本书的结构 8
参考文献 9
第2章 3D视频数据的采集与深度获取 11
2．1 3D视频数据获取概述 11
2．2 3D视频数据的采集 12
2．2．1 双目立体视频采集 12
2．2．2 多视视频采集 14
2．2．3 多视采集系统摄像机数量的优选 15
2．2．4 视数与立体显示之间的关系模型 21
2．3 多视图像校正 31
2．3．1 摄像机成像模型和外极几何约束 32
2．3．2 已标定多相机图像校正 35
2．3．3 未标定多相机图像校正 39
2．4 3D视频数据的深度获取 45
2．4．1 深度获取的基本方法 45
2．4．2 基于立体匹配的深度估计方法的理论基础 48
2．4．3 一种基于Kinect的深度获取方法 54
2．4．4 几种基于立体匹配的深度估计方法 59
参考文献 76
第3章 3D视频加深度编码 79
3．1 引言 79
3．2 视频编码技术与视频编码标准 79
3．2．1 视频编码技术 79
3．2．2 常用的视频编码方法 80
3．2．3 视频编码的国际标准 85
3．2．4 H．264/AVC编码标准的特点 88
3．2．5 新一代视频编码标准HEVC 96
3．3 基于H．264/HEVC的多视编码架构 102
3．3．1 多视编码预测结构 102
3．3．2 代表性的多视编码工具 104
3．4 基于深度增强的多视编码 109
3．4．1 深度增强的三维视频 109
3．4．2 基于深度增强的多视编码结构 111
3．5 深度图编码方法 112
3．5．1 深度图的基本特性和深度编码的效率估计 112
3．5．2 深度图编码方法概述 115
3．5．3 面向虚拟视点合成的深度编码 116
3．5．4 基于虚拟视点绘制失真估计的深度图帧内编码 123
3．5．5 低复杂度的多视点视频+深度编码 133
参考文献 143
第4章 3D视频的差错隐藏 145
4．1 视频系统与差错隐藏 145
4．1．1 视频系统的关键问题 145
4．1．2 差错隐藏技术 146
4．2 MVV和V+D的差错隐藏 152
4．2．1 基于MVV的差错隐藏 153
4．2．2 基于V+D的差错隐藏 158
4．3 MVD的差错隐藏 166
4．3．1 现有的MVD隐藏算法 167
4．3．2 基于宏块预测模式的MVD隐藏算法 167
4．3．3 MVD的隐藏算法在ATM平台上的实现 172
参考文献 176
第5章基于深度图像的虚拟视点生成 179
5．1 引言 179
5．2 虚拟视点合成 180
5．2．1 绘制技术的发展 180
5．2．2 IBR绘制技术及其特点 180
5．3 基于深度图像的虚拟视点合成的一般方法 182
5．3．1 深度图像预处理 183
5．3．2 三维图像变换 184
5．3．3 空洞填充 186
5．3．4 VSRS绘制虚拟视点的基本流程 186
5．4 深度图增强预处理 188
5．4．1 基于深度信息增强的视点合成 188
5．4．2 实验结果与分析 191
5．5 基于深度的虚拟视绘制中的后处理空洞填充技术 193
5．5．1 应用图像修复技术的虚拟视绘制空洞填补 193
5．5．2 基于空洞分割的填充技术 196
参考文献 201
第6章立体视频的质量评价 203
6．1 立体视频的质量评价方法概述 203
6．1．1 引言 203
6．1．2 立体视频的主观质量评价 204
6．1．3 立体视频的客观质量评价 205
6．2 全参考立体视频评价 209
6．2．1 基于视差的多视点视频质量评价方法 209
6．2．2 基于视觉关注度的立体图像质量评价 220
6．2．3 基于双目立体视频最小可辨失真模型的立体质量评价 228
6．2．4 基于边缘差异的虚拟视图像质量评价 236
6．2．5 本节小结 244
6．3 参考立体视频评价 244
6．3．1 基于深度合成的参考虚拟视质量评价 245
6．3．2 本节小结 251
参考文献 251
名词索引 254
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初被这本书的书名吸引，以为它会是一本偏向于炒作新技术的“速成”读物。然而，读完前几章后，我的看法完全转变了。作者的功底非常扎实，在介绍完基于深度学习的增强技术之前，花了大量的篇幅来回顾和梳理传统基于几何和光照的3D视频处理的理论基础，包括相机标定、运动估计等关键环节。这种“先打地基，再盖高楼”的叙事方式，让即便是对传统方法不太熟悉的读者也能建立起完整的知识体系。书中对不确定性处理的讨论也让我印象深刻，作者没有回避3D重建中固有的噪声和遮挡问题，而是详细介绍了如何利用概率模型和不确定性量化来指导后续的处理流程，这体现了作者严谨的科学态度。这本书的价值在于它提供了一个平衡点，既有对前沿技术的洞察，又不失对基础理论的尊重和深入挖掘。

评分☆☆☆☆☆

这本《深度增强的3D视频处理技术》简直是一本技术宝典，对于我这种刚踏入3D视觉处理领域的新手来说，简直是醍醐灌顶。书中的内容涵盖了从基础的几何重建到复杂的语义理解，深入浅出地讲解了各种算法的原理和实现细节。尤其是对于深度学习在3D重建中的应用，作者的阐述非常到位，结合了大量的实例和代码片段，让我能很快地理解那些抽象的概念。我尤其欣赏作者在章节安排上的用心，逻辑清晰，层层递进，读起来一点也不枯燥。比如，在讲解多视图立体视觉（MVS）时，作者不仅介绍了经典算法，还详细对比了基于深度学习的新方法，指出了各自的优缺点和适用场景。这本书的排版和插图质量也很高，复杂的数学公式和算法流程图都清晰易懂，极大地提升了阅读体验。我强烈推荐给所有从事计算机图形学、计算机视觉和机器人学的研究人员和工程师，它绝对能帮你建立起一个坚实的理论基础和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一个资深的计算机视觉工程师，接触过不少关于三维重建的书籍，但《深度增强的3D视频处理技术》这本书给我的感受是独一无二的。它没有那种老生常谈的空洞理论，而是紧紧围绕“深度增强”这一核心，系统性地梳理了如何利用现代深度学习技术来克服传统3D视频处理中的各种难题。书中对动态场景的建模和追踪部分尤为精彩，作者深入探讨了如何将时间维度上的信息有效地融入到空间重建中，这一点在很多同类书籍中是缺失的。特别是关于光度和纹理的同步优化部分，分析得极其透彻，让我对实时、高精度的三维视频生成有了全新的认识。书中的案例选取非常贴近工业界的实际应用，比如无人驾驶环境感知和虚拟现实内容的制作，这使得书中的知识不仅具有学术价值，更具有直接的工程落地指导意义。对于我们这些需要不断追赶前沿技术的从业者来说，这本书无疑是一剂及时的“强心针”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我目前正在尝试开发一个基于消费级RGB-D相机的实时三维场景重建系统，遇到的瓶颈主要集中在低帧率下的时序一致性和深度图的融合优化上。《深度增强的3D视频处理技术》中的“时空联合优化”章节，简直就是为我指明了方向。作者非常细致地剖析了如何构建有效的损失函数来平衡空间细节的保留和时间上的平滑过渡。读到关于可微分渲染（Differentiable Rendering）在视频重建中的应用时，我感觉茅塞顿开。它不像其他教材那样只停留在理论层面，而是展示了如何将渲染过程“嵌入”到整个学习框架中，实现端到端的优化。这本书的论述风格非常具有说服力，逻辑链条紧密无懈可击，每当你产生一个疑问时，下一页往往就会给出深入的解答或相关的对比实验结果。对于想要将研究成果转化为实际产品的工程师来说，这本书提供了绝佳的参考蓝图。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读博士生，我的研究方向是动态场景的逆向渲染。坦率地说，市场上关于“深度学习+3D”的书籍很多，但大多过于偏重于某个单一网络架构的展示，缺乏对整个处理流程的宏观把握和关键技术点的深入剖析。《深度增强的3D视频处理技术》则完全不同，它构建了一个完整且高度模块化的知识框架。书中的“大规模数据驱动的重建与优化”部分，详细探讨了如何处理海量视频数据流，包括高效的特征提取和跨帧一致性约束的建立，这对于处理长视频序列至关重要。此外，作者对于评估指标和基准测试的讨论也极为客观公正，详细对比了不同增强技术在不同数据集上的性能表现，帮助读者建立起科学的评价体系。这本书的深度和广度兼备，它不仅教授了“如何做”，更重要的是解释了“为什么这样做”，真正做到了理论与实践的完美结合，是我近几年来阅读过的最具启发性的专业书籍之一。

评分☆☆☆☆☆