數(shù)字圖像處理與攝影技術(shù)作業(yè)指導(dǎo)書

數(shù)字圖像處理與攝影技術(shù)作業(yè)指導(dǎo)書TOC\o"1-2"\h\u29280第1章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 395321.1數(shù)字圖像處理概述 3114051.1.1數(shù)字圖像定義 361101.1.2數(shù)字圖像處理的目的與意義 4284911.1.3數(shù)字圖像處理的基本流程 413661.2圖像處理基本操作 4299371.2.1圖像采樣與量化 4155841.2.2圖像變換 4238061.2.3圖像濾波 482721.2.4圖像增強(qiáng) 423101.2.5圖像恢復(fù) 476301.3圖像類型與存儲格式 4322351.3.1二值圖像 483581.3.2灰度圖像 4214891.3.3彩色圖像 4311161.3.4圖像存儲格式 521621第2章攝影技術(shù)基礎(chǔ) 55102.1攝影光學(xué)原理 567282.1.1鏡頭 570802.1.2光圈 5291862.1.3快門 5296862.1.4感光度 5250302.2攝影器材與拍攝技巧 5300132.2.1相機(jī)類型 5154412.2.2鏡頭選擇 5230712.2.3攝影附件 63242.2.4拍攝技巧 6156392.3攝影構(gòu)圖與審美 674382.3.1構(gòu)圖原則 634012.3.2畫面元素 6278762.3.3視角與角度 6233192.3.4色彩運(yùn)用 620387第3章圖像增強(qiáng) 6168983.1灰度變換增強(qiáng) 647523.1.1灰度變換原理 689213.1.2線性灰度變換 6167223.1.3對數(shù)灰度變換 7144253.1.4冪次灰度變換 7232033.2直方圖增強(qiáng) 785973.2.1直方圖均衡化 7142083.2.2直方圖規(guī)定化 763763.3頻域增強(qiáng) 784213.3.1頻域?yàn)V波原理 78353.3.2低通濾波 7123723.3.3高通濾波 789773.3.4帶通濾波和帶阻濾波 714781第4章圖像復(fù)原與重建 8212514.1圖像退化模型 8126734.1.1線性退化模型 842314.1.2非線性退化模型 8224344.2噪聲分析與去除 868434.2.1噪聲類型 8310724.2.2去噪方法 8210084.3圖像重建技術(shù) 9258114.3.1逆濾波 997304.3.2維納濾波 9179864.3.3稀疏表示與重建 924424.3.4深度學(xué)習(xí)方法 99544第5章圖像分割與邊緣檢測 9277095.1閾值分割 9102445.1.1灰度閾值分割 10259005.1.2彩色圖像閾值分割 10135445.2區(qū)域生長與合并 10261195.2.1區(qū)域生長 1040685.2.2區(qū)域合并 10163995.3邊緣檢測算法 10138205.3.1基于梯度的邊緣檢測算法 10209515.3.2基于二階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算法 1047545.3.3其他邊緣檢測算法 1111245第6章形態(tài)學(xué)處理 11173806.1形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算 11112286.1.1膨脹 1142356.1.2腐蝕 11184726.1.3開運(yùn)算 11322646.1.4閉運(yùn)算 11238526.2形態(tài)學(xué)應(yīng)用實(shí)例 11144986.2.1骨架提取 1125746.2.2噪聲消除 11161466.2.3區(qū)域填充 12261426.3數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用 1263676.3.1邊緣檢測 12231316.3.2目標(biāo)分割 12215956.3.3特征提取 1220366.3.4圖像增強(qiáng) 1212685第7章圖像特征提取與描述 12112637.1顏色特征提取 12188507.1.1顏色直方圖 12127347.1.2顏色矩 12160157.1.3顏色聚合向量 12287067.2紋理特征提取 1274287.2.1灰度共生矩陣 13134357.2.2局部二值模式 13109957.2.3Gabor濾波器 1329187.3形狀特征提取 13284567.3.1傅里葉描述符 136407.3.2Hu不變矩 13252907.3.3Zernike矩 1312396第8章攝影后期處理技術(shù) 139558.1色彩調(diào)整與校正 13322868.2圖像合成與特效 13305188.3景深與動(dòng)態(tài)范圍優(yōu)化 1417305第9章數(shù)字?jǐn)z影與計(jì)算機(jī)視覺 1497569.1計(jì)算機(jī)視覺概述 1470399.2三維重建與虛擬現(xiàn)實(shí) 14186289.3攝影測量與遙感 1411290第10章數(shù)字圖像處理與攝影技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的案例分析 141800810.1數(shù)字圖像處理在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用 142299310.1.1X射線成像 151126010.1.2CT和MRI成像 151386110.1.3超聲成像 152517610.2攝影技術(shù)在廣告攝影中的應(yīng)用 152243810.2.1光線控制 151541510.2.2攝影構(gòu)圖 152726610.2.3后期處理 15392910.3數(shù)字圖像處理與攝影技術(shù)在人工智能領(lǐng)域的融合與發(fā)展趨勢 15169110.3.1計(jì)算機(jī)視覺 152065710.3.2智能駕駛 163258710.3.3無人機(jī)航拍 161423710.3.4發(fā)展趨勢 16第1章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)1.1數(shù)字圖像處理概述1.1.1數(shù)字圖像定義數(shù)字圖像是由像素點(diǎn)組成的二維離散信號，每個(gè)像素點(diǎn)的值代表該點(diǎn)的亮度或顏色信息。1.1.2數(shù)字圖像處理的目的與意義數(shù)字圖像處理的目的是通過對圖像進(jìn)行分析、處理和優(yōu)化，提高圖像質(zhì)量，提取圖像中有價(jià)值的信息，以滿足人類視覺需求和各類應(yīng)用場景。1.1.3數(shù)字圖像處理的基本流程數(shù)字圖像處理主要包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取、圖像分割、圖像識別等環(huán)節(jié)。1.2圖像處理基本操作1.2.1圖像采樣與量化圖像采樣是將連續(xù)的圖像信號轉(zhuǎn)換為離散的像素點(diǎn)陣；圖像量化是將每個(gè)像素點(diǎn)的灰度或顏色值量化為離散的整數(shù)值。1.2.2圖像變換圖像變換主要包括傅里葉變換、離散余弦變換、小波變換等，用于將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，便于進(jìn)行后續(xù)處理。1.2.3圖像濾波圖像濾波是對圖像進(jìn)行平滑或銳化處理，以去除噪聲或增強(qiáng)圖像的邊緣信息。1.2.4圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)是通過對圖像的對比度、亮度、顏色等進(jìn)行調(diào)整，使圖像更加清晰、易于觀察。1.2.5圖像恢復(fù)圖像恢復(fù)是對受到噪聲、模糊等影響的圖像進(jìn)行處理，使其盡可能恢復(fù)到原始狀態(tài)。1.3圖像類型與存儲格式1.3.1二值圖像二值圖像是指像素值兩種可能，通常為黑白圖像，像素值為0或255。1.3.2灰度圖像灰度圖像是指像素值在0到255之間，表示不同的灰度級別。1.3.3彩色圖像彩色圖像包含紅、綠、藍(lán)三個(gè)顏色通道，每個(gè)通道的像素值范圍通常為0到255。1.3.4圖像存儲格式常見的圖像存儲格式有BMP、JPEG、PNG、TIFF等，它們具有不同的壓縮算法和適用場景。第2章攝影技術(shù)基礎(chǔ)2.1攝影光學(xué)原理攝影光學(xué)原理是攝影技術(shù)的基礎(chǔ)，本節(jié)將介紹鏡頭、光圈、快門等基本光學(xué)元件的工作原理及其在攝影中的應(yīng)用。2.1.1鏡頭鏡頭是攝影器材中最重要的組成部分，它負(fù)責(zé)收集光線并將其聚焦在感光元件上。本節(jié)將介紹鏡頭的分類、結(jié)構(gòu)、焦距、視場角等基本概念。2.1.2光圈光圈是鏡頭中的一個(gè)可調(diào)節(jié)的開口，用于控制進(jìn)入鏡頭的光線量。本節(jié)將闡述光圈大小與景深、曝光的關(guān)系，以及如何合理運(yùn)用光圈來拍攝不同場景。2.1.3快門快門是攝影器材中控制光線照射感光元件時(shí)間的裝置。本節(jié)將介紹快門速度對曝光、動(dòng)態(tài)模糊和靜態(tài)捕捉的影響，以及如何根據(jù)拍攝需求選擇合適的快門速度。2.1.4感光度感光度是指感光元件對光線的敏感程度。本節(jié)將講述感光度與曝光、圖像質(zhì)量的關(guān)系，以及如何在不同拍攝環(huán)境下調(diào)整感光度。2.2攝影器材與拍攝技巧了解攝影器材及其拍攝技巧是提高攝影水平的關(guān)鍵。本節(jié)將介紹各類攝影器材及其使用方法，幫助讀者掌握拍攝技巧。2.2.1相機(jī)類型本節(jié)將介紹常見的相機(jī)類型，如單反相機(jī)、無反相機(jī)、卡片相機(jī)等，以及它們的特點(diǎn)和適用場景。2.2.2鏡頭選擇根據(jù)拍攝需求選擇合適的鏡頭。本節(jié)將分析不同類型鏡頭的適用范圍，如廣角鏡頭、長焦鏡頭、微距鏡頭等。2.2.3攝影附件攝影附件可以拓展攝影功能，提高拍攝效果。本節(jié)將介紹常用攝影附件，如三腳架、濾鏡、閃光燈等。2.2.4拍攝技巧本節(jié)將分享一些實(shí)用的拍攝技巧，包括曝光補(bǔ)償、白平衡調(diào)整、對焦方法、連拍等。2.3攝影構(gòu)圖與審美攝影構(gòu)圖與審美是攝影藝術(shù)的重要組成部分。本節(jié)將探討如何通過構(gòu)圖技巧表現(xiàn)畫面美感。2.3.1構(gòu)圖原則本節(jié)將介紹攝影構(gòu)圖的基本原則，如平衡、對比、重復(fù)、引導(dǎo)線等，幫助讀者掌握構(gòu)圖技巧。2.3.2畫面元素畫面元素是攝影構(gòu)圖的基石。本節(jié)將分析主體、陪體、前景、背景等元素在構(gòu)圖中的作用。2.3.3視角與角度不同的視角和角度可以呈現(xiàn)不同的畫面效果。本節(jié)將探討如何通過改變拍攝角度和視角來豐富畫面表現(xiàn)力。2.3.4色彩運(yùn)用色彩是影響攝影作品審美的重要因素。本節(jié)將介紹色彩的基本概念，以及如何運(yùn)用色彩對比、色彩調(diào)和等技巧來提高畫面美感。第3章圖像增強(qiáng)3.1灰度變換增強(qiáng)3.1.1灰度變換原理灰度變換是指對圖像的灰度級進(jìn)行操作，以改變圖像的灰度分布，增強(qiáng)圖像的視覺效果。本節(jié)將介紹線性灰度變換、對數(shù)灰度變換和冪次灰度變換等常用方法。3.1.2線性灰度變換線性灰度變換通過改變圖像的灰度范圍，實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。線性變換公式為：s=rab，其中，r表示原始灰度值，s表示變換后的灰度值，a和b分別為線性變換的系數(shù)。3.1.3對數(shù)灰度變換對數(shù)灰度變換適用于提高圖像暗部細(xì)節(jié)，其變換公式為：s=clog(1r)，其中，c為常數(shù)，r表示原始灰度值，s表示變換后的灰度值。3.1.4冪次灰度變換冪次灰度變換適用于調(diào)整圖像的對比度，變換公式為：s=r^γ，其中，γ為冪次變換系數(shù)，r表示原始灰度值，s表示變換后的灰度值。3.2直方圖增強(qiáng)3.2.1直方圖均衡化直方圖均衡化是一種常用的圖像增強(qiáng)方法，通過改變圖像的灰度分布，使得圖像的灰度級更加均勻，從而提高圖像的對比度。3.2.2直方圖規(guī)定化直方圖規(guī)定化是指根據(jù)給定的目標(biāo)直方圖，對原圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，使原圖像的直方圖與目標(biāo)直方圖相似，以改善圖像的視覺效果。3.3頻域增強(qiáng)3.3.1頻域?yàn)V波原理頻域增強(qiáng)方法是基于圖像的頻率域分析，通過對圖像的頻率成分進(jìn)行操作，實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。本節(jié)將介紹低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等頻域?yàn)V波方法。3.3.2低通濾波低通濾波器用于去除圖像中的高頻噪聲和細(xì)節(jié)，保留圖像的基本結(jié)構(gòu)。常見的低通濾波器有理想低通濾波器、布特沃斯低通濾波器和高斯低通濾波器。3.3.3高通濾波高通濾波器用于增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)，去除圖像中的低頻成分。常見的高通濾波器有理想高通濾波器、布特沃斯高通濾波器和高斯高通濾波器。3.3.4帶通濾波和帶阻濾波帶通濾波器用于保留圖像中的特定頻率范圍，而帶阻濾波器則用于去除特定頻率范圍內(nèi)的圖像成分。這兩種濾波器在圖像增強(qiáng)中也有廣泛的應(yīng)用。注意：本章節(jié)內(nèi)容僅涉及圖像增強(qiáng)的基本方法，實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)具體需求選擇合適的增強(qiáng)方法。第4章圖像復(fù)原與重建4.1圖像退化模型圖像退化是指圖像在獲取、傳輸過程中由于各種原因?qū)е碌膱D像質(zhì)量下降。為了對退化圖像進(jìn)行有效復(fù)原，首先需要建立合適的圖像退化模型。本節(jié)將介紹幾種常見的圖像退化模型。4.1.1線性退化模型線性退化模型是圖像復(fù)原中最常用的模型之一，其基本形式為：\[y=Hxn\]其中，\(y\)表示觀測到的退化圖像，\(x\)表示原始圖像，\(H\)表示退化算子，\(n\)表示加性噪聲。4.1.2非線性退化模型在實(shí)際應(yīng)用中，許多圖像退化過程具有非線性特性。非線性退化模型可以表示為：\[y=f(H,x)n\]其中，\(f(\cdot)\)表示非線性函數(shù)。4.2噪聲分析與去除噪聲是圖像復(fù)原中需要重點(diǎn)關(guān)注的因素，本節(jié)將對常見噪聲類型進(jìn)行分析，并介紹相應(yīng)的去噪方法。4.2.1噪聲類型（1）高斯噪聲：由多個(gè)獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量疊加而成，具有對稱的頻率特性。（2）鹽噪聲和胡椒噪聲：分別表示圖像中的亮點(diǎn)和暗點(diǎn)，通常由傳感器故障或傳輸錯(cuò)誤引起。（3）椒鹽噪聲：鹽噪聲和胡椒噪聲的混合形式。（4）乘性噪聲：與圖像像素值成比例的噪聲，如斑點(diǎn)噪聲。4.2.2去噪方法（1）均值濾波：對圖像中每個(gè)像素的鄰域進(jìn)行平均，以降低噪聲。（2）中值濾波：選擇鄰域內(nèi)的中值作為濾波結(jié)果，對椒鹽噪聲具有良好的去除效果。（3）非局部均值濾波：利用圖像中重復(fù)紋理的特性進(jìn)行去噪，對高斯噪聲和斑點(diǎn)噪聲有較好的效果。（4）頻域?yàn)V波：在頻域?qū)D像進(jìn)行處理，可以有效地去除特定類型的噪聲。4.3圖像重建技術(shù)圖像重建是從退化圖像中恢復(fù)出原始圖像的過程。本節(jié)將介紹幾種常見的圖像重建技術(shù)。4.3.1逆濾波逆濾波是基于圖像退化模型的線性重建方法，其基本思想是求解退化模型中的原始圖像：\[x=H^{1}y\]其中，\(H^{1}\)表示退化算子\(H\)的逆。4.3.2維納濾波維納濾波是一種基于最小均方誤差準(zhǔn)則的圖像重建方法，其目標(biāo)是最小化原始圖像與重建圖像之間的均方誤差。維納濾波可以表示為：\[x=W\cdoty\]其中，\(W\)是維納權(quán)重矩陣。4.3.3稀疏表示與重建稀疏表示與重建利用圖像的稀疏性質(zhì)，將圖像表示為少量基向量的線性組合。常見的稀疏重建方法有：匹配追蹤（MP）、正交匹配追蹤（OMP）和最小角度回歸（LARS）。4.3.4深度學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)方法在圖像重建領(lǐng)域取得了顯著的成果。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等模型已成功應(yīng)用于圖像去噪、超分辨率重建等任務(wù)。第5章圖像分割與邊緣檢測5.1閾值分割閾值分割作為一種基礎(chǔ)且有效的圖像分割方法，其基本思想是通過設(shè)定一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像像素分為前景和背景。本節(jié)將介紹以下內(nèi)容：5.1.1灰度閾值分割簡單閾值分割Otsu方法迭代選擇最佳閾值5.1.2彩色圖像閾值分割RGB顏色空間閾值分割HSV顏色空間閾值分割5.2區(qū)域生長與合并區(qū)域生長與合并是另一種常用的圖像分割方法，其主要思想是基于相鄰像素的相似性度量，將像素聚集成區(qū)域。本節(jié)將介紹以下內(nèi)容：5.2.1區(qū)域生長種子點(diǎn)的選擇生長準(zhǔn)則區(qū)域生長算法實(shí)現(xiàn)5.2.2區(qū)域合并區(qū)域相似性度量區(qū)域合并算法合并過程中的停止條件5.3邊緣檢測算法邊緣檢測是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，其目的是識別出圖像中的邊緣信息。本節(jié)將介紹以下內(nèi)容：5.3.1基于梯度的邊緣檢測算法Prewitt算子Sobel算子Scharr算子5.3.2基于二階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算法Canny算子Laplacian算子Log算子5.3.3其他邊緣檢測算法LoG與DoG算子基于結(jié)構(gòu)張量的邊緣檢測基于形態(tài)學(xué)的邊緣檢測方法通過以上內(nèi)容的學(xué)習(xí)，讀者可以掌握圖像分割與邊緣檢測的基本方法，為后續(xù)的圖像分析與理解打下基礎(chǔ)。第6章形態(tài)學(xué)處理6.1形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算形態(tài)學(xué)處理是數(shù)字圖像處理中一種基于形狀的分析方法。本章首先介紹形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算，包括膨脹、腐蝕、開運(yùn)算和閉運(yùn)算。6.1.1膨脹膨脹是形態(tài)學(xué)處理中最基本的運(yùn)算之一。它通過將圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)與其周圍的像素點(diǎn)進(jìn)行比較，找到局部最大值，從而實(shí)現(xiàn)圖像的“膨脹”。膨脹運(yùn)算可以增強(qiáng)圖像中的亮區(qū)域，減弱暗區(qū)域。6.1.2腐蝕腐蝕是膨脹的逆運(yùn)算，通過找到局部最小值，實(shí)現(xiàn)圖像的“腐蝕”。腐蝕運(yùn)算可以減弱圖像中的亮區(qū)域，增強(qiáng)暗區(qū)域。6.1.3開運(yùn)算開運(yùn)算是先進(jìn)行腐蝕運(yùn)算，再進(jìn)行膨脹運(yùn)算。它主要用于去除圖像中的噪聲和孤立的小區(qū)域，同時(shí)保持圖像的主要結(jié)構(gòu)。6.1.4閉運(yùn)算閉運(yùn)算是先進(jìn)行膨脹運(yùn)算，再進(jìn)行腐蝕運(yùn)算。它主要用于填充圖像中的孔洞和斷裂部分，使圖像更加完整。6.2形態(tài)學(xué)應(yīng)用實(shí)例6.2.1骨架提取骨架提取是形態(tài)學(xué)處理中的一個(gè)經(jīng)典應(yīng)用。通過逐步腐蝕目標(biāo)對象，直至其消失，記錄腐蝕過程中的邊界變化，最終得到目標(biāo)的骨架。6.2.2噪聲消除利用開運(yùn)算和閉運(yùn)算，可以有效地消除圖像中的噪聲。先使用開運(yùn)算去除噪聲，再使用閉運(yùn)算恢復(fù)圖像的主要結(jié)構(gòu)。6.2.3區(qū)域填充區(qū)域填充是指用特定的顏色或灰度值填充圖像中的指定區(qū)域。利用閉運(yùn)算可以填充圖像中的孔洞，使圖像更加完整。6.3數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用6.3.1邊緣檢測數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)可以用于邊緣檢測。通過膨脹和腐蝕運(yùn)算，可以找到圖像中的亮暗邊緣，從而實(shí)現(xiàn)邊緣檢測。6.3.2目標(biāo)分割數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在目標(biāo)分割中起著重要作用。通過膨脹、腐蝕、開運(yùn)算和閉運(yùn)算，可以分割出圖像中的不同目標(biāo)，便于后續(xù)處理和分析。6.3.3特征提取數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)可以用于圖像特征提取。通過對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，可以得到圖像的幾何特征，如面積、周長、形狀因子等，為圖像識別和分類提供依據(jù)。6.3.4圖像增強(qiáng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)還可以用于圖像增強(qiáng)。通過選擇合適的結(jié)構(gòu)元素和運(yùn)算方式，可以改善圖像的視覺效果，增強(qiáng)圖像中的感興趣區(qū)域。第7章圖像特征提取與描述7.1顏色特征提取7.1.1顏色直方圖顏色直方圖是對圖像中顏色分布的統(tǒng)計(jì)描述。本節(jié)將介紹如何計(jì)算和利用顏色直方圖進(jìn)行圖像特征提取。7.1.2顏色矩顏色矩是基于顏色分布的統(tǒng)計(jì)特征，可以有效地描述圖像的整體顏色信息。本節(jié)將詳細(xì)講解顏色矩的計(jì)算方法。7.1.3顏色聚合向量顏色聚合向量是一種局部顏色特征，可以描述圖像中顏色的空間分布。本節(jié)將闡述顏色聚合向量的提取過程。7.2紋理特征提取7.2.1灰度共生矩陣灰度共生矩陣是一種描述圖像紋理特征的方法。本節(jié)將介紹灰度共生矩陣的原理及其在圖像特征提取中的應(yīng)用。7.2.2局部二值模式局部二值模式（LBP）是一種紋理描述算子，具有旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性。本節(jié)將詳細(xì)講解LBP的原理和計(jì)算方法。7.2.3Gabor濾波器Gabor濾波器是一種多尺度、多方向的濾波器，可以有效地提取圖像紋理特征。本節(jié)將介紹Gabor濾波器的構(gòu)造和應(yīng)用。7.3形狀特征提取7.3.1傅里葉描述符傅里葉描述符通過對圖像邊緣的傅里葉變換，提取圖像的形狀特征。本節(jié)將闡述傅里葉描述符的提取方法。7.3.2Hu不變矩Hu不變矩是一種具有幾何不變性的形狀描述算子，適用于描述圖像中的形狀特征。本節(jié)將介紹Hu不變矩的計(jì)算過程。7.3.3Zernike矩Zernike矩是一種基于正交多項(xiàng)式的形狀描述算子，具有旋轉(zhuǎn)不變性。本節(jié)將詳細(xì)講解Zernike矩的原理和計(jì)算方法。通過本章的學(xué)習(xí)，讀者可以掌握圖像特征提取與描述的基本方法，為進(jìn)一步的圖像處理與分析奠定基礎(chǔ)。第8章攝影后期處理技術(shù)8.1色彩調(diào)整與校正本節(jié)主要介紹攝影后期中色彩調(diào)整與校正的基本方法。通過學(xué)習(xí)色階、曲線、色彩平衡等工具，掌握色彩的基本調(diào)整技巧。接著，深入了解陰影、高光、中間調(diào)的局部色彩調(diào)整，使畫面色彩更加和諧。還將學(xué)習(xí)如何利用色彩校正功能，修復(fù)拍攝過程中出現(xiàn)的色偏問題，提高畫面整體色彩質(zhì)量。8.2圖像合成與特效在本節(jié)中，我們將學(xué)習(xí)圖像合成與特效制作的技術(shù)。掌握圖層概念及圖層混合模式，了解如何通過圖層疊加實(shí)現(xiàn)圖像合成。學(xué)習(xí)濾鏡、畫筆、橡皮擦等工具的使用，為作品添加創(chuàng)意特效。還將探討如何運(yùn)用蒙版技術(shù)，實(shí)現(xiàn)局部特效的精確控制。8.3景深與動(dòng)態(tài)范圍優(yōu)化本節(jié)主要討論如何優(yōu)化攝影作品的景深與動(dòng)態(tài)范圍。了解景深的定義及其在攝影中的作用，學(xué)習(xí)通過后期處理技術(shù)調(diào)整景深，使畫面焦點(diǎn)更加突出。掌握動(dòng)態(tài)范圍的概念，運(yùn)用HDR（高動(dòng)態(tài)范圍）技術(shù)，提高作品在陰影與高光部分的細(xì)節(jié)表現(xiàn)。還將學(xué)習(xí)局部曝光調(diào)整方法，實(shí)現(xiàn)畫面中不同區(qū)域的細(xì)膩過渡。第9章數(shù)字?jǐn)z影與計(jì)算機(jī)視覺9.1計(jì)算機(jī)視覺概述計(jì)算機(jī)視覺是研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或多維數(shù)據(jù)中獲取有意義信息的一門學(xué)科。本章將重點(diǎn)介紹計(jì)算機(jī)視覺在數(shù)字?jǐn)z影領(lǐng)域的應(yīng)用。闡述計(jì)算機(jī)視覺的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)，包括圖像處理、特征提取、模式識別等。探討計(jì)算機(jī)視覺在數(shù)字?jǐn)z影中的具體應(yīng)用，如目標(biāo)檢測、圖像分類、場景理解等。9.2三維重建與虛擬現(xiàn)實(shí)三維重建和虛擬現(xiàn)實(shí)是數(shù)字?jǐn)z影與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要組成部分。本節(jié)首先介紹三維重建的基本原理，包括基于雙目立體視覺、多視幾何和結(jié)構(gòu)光等方法。闡述三維重建在虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的應(yīng)用，以及與數(shù)字?jǐn)z影技術(shù)的融合。還將探討三維重建技術(shù)在文化遺產(chǎn)保護(hù)、工業(yè)制造和城市規(guī)劃等方面的應(yīng)用。9.3攝影測量與遙感攝影測量與遙感是地理信息科學(xué)的重要分支，本節(jié)主要介紹數(shù)字?jǐn)z影在攝影測量與遙感領(lǐng)域的應(yīng)用。闡述數(shù)字?jǐn)z影測量原理，包括數(shù)字影像的獲取、處理和分析。介紹遙感技術(shù)的基本概念、傳感器類型和數(shù)據(jù)獲取方法。重點(diǎn)討論數(shù)字?jǐn)z影與遙感技術(shù)在土地資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害評估等領(lǐng)域的應(yīng)用，以及它們在促進(jìn)地理信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的作用。第10章數(shù)字圖像處理與攝影技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的案例分析10.1數(shù)字圖像處理在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用醫(yī)學(xué)領(lǐng)域是數(shù)