Image Processing Based on Partial Differential Equations pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Tai (EDT)

出品人:

頁數:450

译者:

出版時間:2007-5-7

價格:USD 135.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9783540332664

叢書系列:

圖書標籤:

• 圖像處理
• 偏微分方程
• PDE
• 數值方法
• 科學計算
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 數學建模
• 圖像恢復
• 圖像分割
• 高等教育

圖像處理的革新：基於深度學習與生成模型的視覺新範式 書名： 圖像處理的革新：基於深度學習與生成模型的視覺新範式 作者： [此處可填入作者姓名] 齣版社： [此處可填入齣版社名稱] --- 內容提要 本書旨在全麵、深入地探討當前圖像處理領域最前沿、最具顛覆性的技術範式：深度學習（Deep Learning）和生成模型（Generative Models）的應用與原理。隨著計算能力的飛速提升和海量數據的積纍，傳統基於手工特徵和精確數學建模（如偏微分方程方法）的圖像處理範式正逐漸被以數據驅動為核心的神經網絡模型所取代。本書將帶領讀者跨越基礎理論的門檻，直抵當前高性能圖像重建、增強、編輯和閤成的核心技術前沿。 我們深刻認識到，有效的圖像處理不再僅僅依賴於對噪聲和退化過程的精細物理建模，而更多地體現在模型從數據中學習齣潛在的、高維度的圖像結構和語義信息的能力上。因此，本書將聚焦於如何利用捲積神經網絡（CNNs）、循環神經網絡（RNNs）的變體，特彆是Transformer架構，來解決圖像去噪、超分辨率、圖像修復、風格遷移以及高保真圖像生成等核心問題。 本書結構清晰，理論與實踐緊密結閤，適閤於計算機視覺、模式識彆、信號處理、機器學習領域的研究人員、高年級本科生、研究生以及希望在工業界應用最新圖像技術的高級工程師。 --- 第一部分：深度學習基礎與圖像錶示的革新 本部分奠定深度學習在圖像處理中應用的技術基礎，重點闡述瞭為何神經網絡能夠超越傳統方法的局限性。 第一章：從傳統方法到數據驅動學習 迴顧經典圖像處理範式： 簡要概述傅裏葉分析、小波變換、變分法等在降噪、銳化中的作用和局限性，強調其對模型先驗知識的強依賴性。 深度學習的崛起： 介紹深度前饋網絡（DFFNs）和捲積神經網絡（CNNs）的基本構建塊——捲積層、池化層、激活函數的數學原理。 特徵層次化提取： 闡述深度網絡如何自動學習從底層邊緣信息到高層語義概念的層次化特徵錶示，這是其優於手工特徵的關鍵。 第二章：核心網絡架構及其在圖像任務中的定製 編碼器-解碼器結構： 深入分析U-Net及其變體在像素級預測任務（如分割、修復）中的有效性，討論跳躍連接（Skip Connections）在保留細節信息中的作用。 殘差學習與性能突破： 探討ResNet在訓練深層網絡時麵臨的梯度消失問題及其解決方案，介紹殘差塊在構建超深圖像網絡中的重要性。 全局上下文建模： 引入注意力機製（Attention Mechanisms）及其在圖像處理中的應用，解釋如何通過自注意力（Self-Attention）模塊更好地捕捉圖像中的長距離依賴關係。 --- 第二部分：高性能圖像重建與增強技術 本部分聚焦於利用深度學習解決實際應用中最常見的圖像質量退化問題，並提供超越傳統逆問題的先進解決方案。 第三章：深度學習驅動的圖像去噪與盲反捲積 統計建模到學習建模： 比較基於高斯白噪聲假設的傳統去噪方法與深度網絡對復雜非高斯噪聲的學習能力。 降噪網絡設計： 詳細剖析DnCNN、CBDNet等經典去噪網絡的架構細節、損失函數設計（如L1/L2損失的權衡）以及如何處理真實世界中的混閤噪聲。 圖像解模糊（Deblurring）： 探討如何將盲反捲積問題轉化為隱式參數估計和圖像重建的聯閤優化問題，介紹用於高頻細節恢復的生成模型輔助方法。 第四章：超分辨率的極限挑戰與深度網絡探索 從插值到語義重建： 分析傳統插值（如雙三次插值）的局限性，強調超分辨率（SR）的本質是“不適定問題”（Ill-posed Problem）。 SR的深度演進： 詳細介紹SRCNN、VDSR、EDSR等裏程碑式網絡，重點分析它們在殘差學習和網絡深度優化上的策略。 感知質量的提升： 引入感知損失（Perceptual Loss）和對抗性損失（Adversarial Loss）在提高視覺真實感方麵的作用，討論如何平衡PSNR/SSIM指標與人眼主觀感受之間的關係。 第五章：圖像修復、補全與語義編輯 結構與紋理的恢復： 闡述圖像修復（Inpainting）中對局部一緻性和全局語義連貫性的要求。 基於上下文的生成機製： 介紹如何利用多尺度特徵和上下文注意力機製來預測缺失區域的內容，避免生成模糊或重復的圖案。 圖像編輯的高級語義控製： 探討如何通過語義分割圖或文本描述來引導圖像內容的高精度修改，實現屬性編輯（如發色、錶情）的無縫集成。 --- 第三部分：生成模型的前沿陣地與未來方嚮 本部分將重點講解當前最熱門的生成模型，它們不僅能恢復或增強圖像，更能創造齣全新的、高保真的視覺內容。 第六章：生成對抗網絡（GANs）的精細化控製 GANs的數學基礎： 深入解釋生成器與判彆器之間的零和博弈（Minimax Game）原理，以及梯度優化策略。 條件式生成： 詳細介紹Conditional GANs（cGANs）在圖像到圖像翻譯（Image-to-Image Translation）中的應用，例如Pix2Pix和CycleGAN，它們如何學習輸入域和輸齣域之間的映射關係。 高分辨率與穩定性： 探討Progressive GAN (PGAN) 和StyleGAN係列在生成極高分辨率、高保真圖像方麵的技術突破，特彆是Style Mixing和解耦潛在空間（Latent Space）的技巧。 第七章：擴散模型（Diffusion Models）的顛覆性力量 前嚮與反嚮過程： 詳盡闡述擴散模型（如DDPM）的核心思想：逐步添加噪聲（前嚮過程）和學習逆轉噪聲過程（反嚮過程）的去噪網絡。 與自迴歸模型的比較： 分析擴散模型相較於傳統自迴歸模型在生成質量和訓練穩定性上的優勢。 條件化與指導： 重點介紹如何通過Classifier Guidance或Classifier-Free Guidance機製，精確控製擴散過程的輸齣，使其能夠響應復雜的文本或圖像條件輸入。 第八章：跨模態生成與多任務集成 文本到圖像的閤成： 介紹利用Transformer架構（如DALL-E, Imagen的核心思想）將自然語言嵌入空間與圖像潛在空間對齊的技術，實現文本驅動的全新圖像創作。 視頻處理與序列生成： 探討如何將生成和重建思想擴展到時間域，用於視頻超分辨率、運動補償和視頻閤成。 未來展望： 討論神經輻射場（NeRF）在三維場景重建和新視點閤成中的潛力，以及更高效、更輕量化模型在邊緣設備上部署的前景。 --- 結語 本書全麵構建瞭一個基於現代深度學習和生成模型的圖像處理知識體係。它不再將圖像視為簡單的二維信號矩陣，而是將其視為由復雜、非綫性的潛在變量所驅動的高維數據結構。通過掌握這些技術，讀者將具備設計和實現下一代圖像處理係統的能力，推動計算機視覺和人機交互領域的邊界。本書是理論研究者和應用工程師深入理解和掌握當代視覺智能核心工具的必備參考。

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