深度學(xué)習(xí)之?dāng)z影圖像處理 核心算法與案例精粹
本書內(nèi)容涉及攝影學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)3個(gè)領(lǐng)域,系統(tǒng)地介紹了計(jì)算機(jī)視覺在圖像質(zhì)量和攝影學(xué)各個(gè)領(lǐng)域的核心算法和應(yīng)用,包括傳統(tǒng)的圖像處理算法和深度學(xué)習(xí)核心算法。本書理論知識(shí)體系完備,同時(shí)提供大量實(shí)例,供讀者實(shí)戰(zhàn)演練。
本書融合攝影學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺的內(nèi)容,覆蓋面非常廣。第1章簡(jiǎn)單介紹攝影的歷史、攝影與圖像的基本概念和攝影中的許多基本技巧。從第2章開始,本書對(duì)攝影學(xué)中圖像處理算法的各個(gè)重要方向進(jìn)行介紹,包括使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)攝影作品進(jìn)行定量的質(zhì)量評(píng)估、后期自動(dòng)構(gòu)圖、噪聲的去除、對(duì)比度增強(qiáng)和色調(diào)增強(qiáng)、人臉美顏與美妝、圖像的去模糊和分辨率提升、藝術(shù)風(fēng)格濾鏡、景深的估計(jì)和編輯、圖像的融合等,涵蓋當(dāng)前攝影后期軟件的主要功能,并全部是基于算法進(jìn)行自動(dòng)實(shí)現(xiàn)的。
本書適合計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)從業(yè)者、攝影專業(yè)人士和愛好者、對(duì)當(dāng)下智能攝影后期核心技術(shù)感興趣并且想要有所提高的學(xué)生、工程技術(shù)人員或相關(guān)專業(yè)教師閱讀。本書既可以作為核心算法教程用于學(xué)習(xí)理論知識(shí),也可以作為工程參考手冊(cè)用于查閱相關(guān)技術(shù)。
1.循序漸進(jìn)
本書首先從攝影中的基礎(chǔ)概念,尤其是其中涉及到的圖像知識(shí)開始講述,然后過渡到攝影與圖像交叉的各個(gè)領(lǐng)域。
從攝影作品的美學(xué)評(píng)價(jià)算法,自動(dòng)構(gòu)圖算法,過渡到對(duì)攝影作品的常用編輯技術(shù),包括噪聲去除、對(duì)比度增強(qiáng)、色調(diào)增強(qiáng)、去模糊以及分辨率提升,然后對(duì)當(dāng)前更先進(jìn)的人像美顏、圖像風(fēng)格化技術(shù)進(jìn)行了介紹,最后介紹了最有難度的圖像景深編輯我,紋理編輯,圖像融合技術(shù)。內(nèi)容由淺入深,覆蓋了大量應(yīng)用場(chǎng)景,適合系統(tǒng)性進(jìn)階學(xué)習(xí)。
2.內(nèi)容全面與前沿
本書共9個(gè)章節(jié),其中從第2章到第9章,對(duì)攝影中的圖像評(píng)價(jià)和編輯等各個(gè)方向的技術(shù)和應(yīng)用進(jìn)行了介紹。雖然本書主要專注于深度學(xué)習(xí)技術(shù),但是在介紹每一個(gè)章節(jié)時(shí),筆者仍然會(huì)首先介紹其中重要的傳統(tǒng)算法,方便讀者對(duì)以前的技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和融會(huì)貫通,隨后在這個(gè)基礎(chǔ)上重點(diǎn)介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)近些年來(lái)在該方向中的發(fā)展脈絡(luò),內(nèi)容全面,緊隨前沿。
3.理論與實(shí)踐緊密結(jié)合
本書完整剖析了攝影中所使用到的圖像算法,對(duì)應(yīng)章節(jié)不停留于理論的闡述和簡(jiǎn)單的結(jié)果展示,而是從夯實(shí)理論到完成實(shí)戰(zhàn)一氣呵成。相信跟隨著本書進(jìn)行學(xué)習(xí),在對(duì)圖像美學(xué)算法甚至是攝影作品本身的理解中,你一定會(huì)受益匪淺。
4.圖表清晰豐富
本書所有的圖都是作者親手拍攝以及繪制,即保證了內(nèi)容的原創(chuàng)性,又保證了圖像的質(zhì)量,力圖讓本書成為一本高顏值的算法書籍。
5. 配套資源豐富
贈(zèng)送書中所有案例的源代碼文件;贈(zèng)送計(jì)算機(jī)視覺在線視頻課程一套,方便讀者進(jìn)行拓展學(xué)習(xí)。
6. 全彩印刷
龍鵬讀于華中科技大學(xué),中國(guó)科學(xué)院,先后就職于奇虎360AI研究院,陌陌深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室,6年計(jì)算機(jī)視覺從業(yè)經(jīng)驗(yàn),擁有豐富的傳統(tǒng)圖像算法和深度學(xué)習(xí)圖像項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),擁有AI公眾號(hào)《與有三學(xué)AI》,知乎專欄《有三AI學(xué)院》,攝影公眾號(hào)《有三工作室》等,在gitchat平臺(tái)開設(shè)《AI 程序員碼說攝影圖像基礎(chǔ)》,《AI圖像識(shí)別項(xiàng)目從入門到上線》圖文課程,在蜂口小程序開設(shè)過《caffe圖像分割項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》,《深度學(xué)習(xí)與人臉圖像應(yīng)用》
第 1章 攝影基礎(chǔ)
1.1 攝影簡(jiǎn)史 016
1.1.1 攝影發(fā)展史 016
1.1.2 攝影流派 020
1.1.3 為什么學(xué)習(xí)攝影 022
1.2 攝影與圖像基本概念 022
1.2.1 像素與分辨率 023
1.2.2 像素深度與顏色 024
1.2.3 焦距 027
1.2.4 光圈 028
1.2.5 ISO感光度與噪點(diǎn) 029
1.2.6 快門與慢門 031
1.2.7 色溫與白平衡 032
1.2.8 對(duì)比度與清晰度 032
1.3 攝影基本技巧 034
1.3.1 顏色 034
1.3.2 構(gòu)圖 037
1.3.3 光線 043
1.4 小結(jié) 046
第 2章 圖像美學(xué)
2.1 圖像美學(xué)基礎(chǔ) 048
2.1.1 什么是圖像美學(xué) 048
2.1.2 圖像美學(xué)的應(yīng)用 048
2.1.3 圖像美學(xué)數(shù)據(jù)集 050
2.1.4 圖像美學(xué)的研究思路 052
2.2 傳統(tǒng)美學(xué)質(zhì)量評(píng)估方法 054
2.2.1 底層美學(xué)特征 055
2.2.2 攝影美學(xué)特征 056
2.2.3 通用與專用圖像特征 058
2.3 深度學(xué)習(xí)美學(xué)質(zhì)量評(píng)估方法 058
2.3.1 分類模型 059
2.3.2 回歸模型 061
2.3.3 排序模型 062
2.3.4 多任務(wù)學(xué)習(xí)模型 063
2.4 建筑圖像美學(xué)質(zhì)量評(píng)估實(shí)戰(zhàn) 064
2.4.1 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 065
2.4.2 模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練 068
2.4.3 模型測(cè)試 069
2.5 小結(jié) 075
第3章 自動(dòng)構(gòu)圖
3.1 構(gòu)圖基礎(chǔ) 078
3.1.1 構(gòu)圖的基本概念 078
3.1.2 構(gòu)圖的應(yīng)用場(chǎng)景 080
3.1.3 顯著目標(biāo)數(shù)據(jù)集 081
3.1.4 構(gòu)圖數(shù)據(jù)集 082
3.2 自動(dòng)構(gòu)圖的研究方法 085
3.2.1 自動(dòng)構(gòu)圖的基本流程 085
3.2.2 基于構(gòu)圖準(zhǔn)則的構(gòu)圖方法 086
3.2.3 基于顯著圖的構(gòu)圖方法 087
3.2.4 基于美學(xué)的研究方法 090
3.2.5 構(gòu)圖質(zhì)量評(píng)估 092
3.3 實(shí)時(shí)自動(dòng)構(gòu)圖算法實(shí)戰(zhàn) 093
3.3.1 基于顯著圖的方法 093
3.3.2 與基于美學(xué)的方法對(duì)比 098
3.4 小結(jié) 100
第4章 圖像去噪
4.1 圖像去噪基礎(chǔ) 103
4.1.1 攝影中的噪聲 103
4.1.2 攝影中常用的去噪方法 105
4.1.3 常用去噪數(shù)據(jù)集 106
4.1.4 評(píng)估方法 109
4.2 傳統(tǒng)去噪方法研究 111
4.2.1 噪聲模型 111
4.2.2 常見濾波去噪方法 112
4.3 深度學(xué)習(xí)去噪方法研究 118
4.3.1 基本研究思路 118
4.3.2 核心技術(shù) 119
4.4 通用去噪模型實(shí)戰(zhàn) 123
4.4.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 124
4.4.2 模型訓(xùn)練 127
4.4.3 模型測(cè)試 130
4.5 小結(jié) 133
第5章 圖像對(duì)比度與色調(diào)增強(qiáng)
5.1 圖像增強(qiáng)基礎(chǔ) 136
5.1.1 攝影中常用的圖像增強(qiáng)操作 136
5.1.2 圖像增強(qiáng)相關(guān)的數(shù)據(jù)集 139
5.2 傳統(tǒng)的對(duì)比度與色調(diào)增強(qiáng)方法 141
5.2.1 像素灰度映射 141
5.2.2 Retinex理論 143
5.3 深度學(xué)習(xí)對(duì)比度與色調(diào)增強(qiáng)方法 145
5.3.1 基于像素回歸的增強(qiáng)方法 145
5.3.2 基于參數(shù)預(yù)測(cè)的增強(qiáng)方法 149
5.4 自動(dòng)對(duì)比度與色調(diào)增強(qiáng)實(shí)戰(zhàn) 153
5.4.1 項(xiàng)目解讀 153
5.4.2 模型訓(xùn)練 160
5.4.3 模型測(cè)試 162
5.5 小結(jié) 165
第6章 人臉美顏與美妝
6.1 美顏與美妝技術(shù)的種類和應(yīng)用場(chǎng)景 168
6.2 基于濾波和變形的傳統(tǒng)美顏算法 169
6.2.1 五官重塑算法 169
6.2.2 基于濾波的磨皮算法 171
6.2.3 基于膚色模型的美白與膚色算法 172
6.3 妝造遷移算法 173
6.3.1 傳統(tǒng)妝造遷移算法 173
6.3.2 深度學(xué)習(xí)妝造遷移算法 175
6.4 妝造遷移算法實(shí)戰(zhàn) 178
6.4.1 項(xiàng)目解讀 179
6.4.2 模型訓(xùn)練 190
6.4.3 模型測(cè)試 192
6.5 小結(jié) 194
第7章 圖像去模糊與超分
7.1 圖像去模糊與超分基礎(chǔ) 196
7.1.1 常見的模糊類型 196
7.1.2 超分的應(yīng)用場(chǎng)景 197
7.1.3 去模糊和超分?jǐn)?shù)據(jù)集 198
7.2 圖像去模糊算法 199
7.2.1 基于優(yōu)化的去模糊算法 199
7.2.2 基于深度學(xué)習(xí)模型的去模糊算法 200
7.3 圖像超分算法 202
7.3.1 傳統(tǒng)的超分算法 202
7.3.2 基于深度學(xué)習(xí)的超分算法 203
7.4 基于SRGAN的人臉圖像超分重建實(shí)戰(zhàn) 208
7.4.1 項(xiàng)目解讀 208
7.4.2 模型訓(xùn)練 213
7.4.3 模型測(cè)試 217
7.5 小結(jié) 219
第8章 圖像濾鏡與風(fēng)格化
8.1 攝影風(fēng)格與濾鏡基礎(chǔ) 222
8.1.1 攝影中的不同風(fēng)格 222
8.1.2 攝影濾鏡與工具插件 224
8.2 傳統(tǒng)的圖像風(fēng)格化方法 225
8.2.1 基于邊緣的風(fēng)格化 225
8.2.2 基于顏色的風(fēng)格化 226
8.3 基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格化方法 228
8.3.1 風(fēng)格遷移基礎(chǔ) 228
8.3.2 基于圖像優(yōu)化的風(fēng)格遷移算法 230
8.3.3 基于模型優(yōu)化的風(fēng)格遷移算法 232
8.4 基于圖像優(yōu)化的風(fēng)格遷移算法實(shí)戰(zhàn) 235
8.4.1 算法實(shí)現(xiàn) 235
8.4.2 模型訓(xùn)練與結(jié)果 241
8.5 小結(jié) 245
第9章 圖像編輯
9.1 景深與背景編輯 248
9.1.1 攝影中的景深與背景虛化 248
9.1.2 深度數(shù)據(jù)集 250
9.1.3 基于深度學(xué)習(xí)模型的深度估計(jì) 251
9.1.4 景深編輯與重對(duì)焦 254
9.2 多重曝光與圖像融合 258
9.2.1 攝影中的多重曝光 258
9.2.2 自動(dòng)圖像融合關(guān)鍵技術(shù) 260
9.3 紋理編輯與圖像修復(fù) 264
9.3.1 圖像修復(fù)應(yīng)用和常用工具 265
9.3.2 基于深度學(xué)習(xí)模型的圖像修復(fù)方法 266
9.4 小結(jié) 271