人工智能與電影特效制作及應(yīng)用(數(shù)字媒體藝術(shù)與技術(shù)叢書(shū))
定 價(jià):60 元
本書(shū)以數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ),結(jié)合人工智能在電影特效制作中的應(yīng)用進(jìn)行編寫(xiě),全書(shū)內(nèi)容分為數(shù)字圖像處理概論、人工智能在電影特效制作中的應(yīng)用兩大模塊共12章。書(shū)中所有拍攝素材均為編著團(tuán)隊(duì)實(shí)地拍攝或代碼運(yùn)行所得,其中圖像基礎(chǔ)部分是數(shù)字圖像處理課程的核心內(nèi)容,包含豐富的教學(xué)案例,是重要的學(xué)習(xí)資料。
近年來(lái),有關(guān)人工智能的應(yīng)用與實(shí)踐越來(lái)越多,電影特效領(lǐng)域包括了圖形渲染技術(shù)、圖像處理技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和視覺(jué)設(shè)計(jì)藝術(shù),隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,其視覺(jué)表現(xiàn)和效果將不斷完善和進(jìn)步。而隨著人工智能技術(shù)的推廣和普及,在電影特效制作領(lǐng)域獲得了越來(lái)越多的應(yīng)用。現(xiàn)階段,數(shù)字圖像處理與人工智能在電影特效制作中的相關(guān)成體系的技術(shù)資料并不多。本書(shū)作為學(xué)習(xí)參考用書(shū),其面向?qū)ο鬄榫邆湟欢ň幊棠芰Φ臄?shù)字媒體技術(shù)專(zhuān)業(yè)本科生、研究生或正在學(xué)習(xí)影視特效技術(shù)基礎(chǔ)的專(zhuān)業(yè)人員。本書(shū)是數(shù)字媒體藝術(shù)與技術(shù)系列叢書(shū)中的一個(gè)分冊(cè),語(yǔ)言通俗、案例豐富,在內(nèi)容的編排上,分為數(shù)字圖像處理概論、人工智能在電影特效制作中的應(yīng)用兩大模塊。書(shū)中結(jié)合了具體案例,從基礎(chǔ)的數(shù)字圖像處理知識(shí)講起,解釋每個(gè)步驟的原理和過(guò)程,使數(shù)字圖像處理與人工智能技術(shù)在電影特效中的應(yīng)用方案能為讀者迅速的理解和掌握。
近年來(lái),有關(guān)人工智能的應(yīng)用與實(shí)踐越來(lái)越多,場(chǎng)新的技術(shù)革命已經(jīng)到來(lái)。電景特效領(lǐng)域包括了圖形渲染技術(shù)、圖像處理技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和視覺(jué)設(shè)計(jì)藝術(shù),隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,其視覺(jué)表現(xiàn)和效果將不斷完善和進(jìn)步。而隨著技術(shù)的推廣和普及。人工智能在電影特效制作領(lǐng)域獲得了越來(lái)越多的應(yīng)用。現(xiàn)階段,數(shù)字圖像處理與人工智能在電影特效制作中的技術(shù)資料并不多。本書(shū)作為學(xué)習(xí)參考用書(shū),其面向?qū)ο鬄榫邆湟欢ň幊棠芰Φ臄?shù)字媒體技術(shù)專(zhuān)業(yè)本科生、研究生或正在學(xué)習(xí)影視特效技術(shù)基礎(chǔ)的專(zhuān)業(yè)人員。《人工智能與電影特效制作及應(yīng)用》是"數(shù)字媒體藝術(shù)與技術(shù)從書(shū)"中的個(gè)分冊(cè)。本書(shū)力求語(yǔ)言通俗、案例豐富,在內(nèi)容的編排上,分為數(shù)字圖像處理概論、人工智能在電影特效制作中的應(yīng)用兩大模塊。書(shū)中結(jié)合了具體案例。從基礎(chǔ)的數(shù)字圖像處理知識(shí)講起,解釋每個(gè)步驟的原理和過(guò)程,使數(shù)字圖像處理與人工智能技術(shù)在電影特效中的應(yīng)用方案能被讀者迅速理解和掌握。讀者通過(guò)跟隨學(xué)習(xí),可掌握?qǐng)D像處理的方法,包括圖像處理基礎(chǔ)和圖像處理應(yīng)用。書(shū)中基礎(chǔ)模塊的圖像素材,均為編著團(tuán)隊(duì)實(shí)地拍攝或代碼生成。人工智能模塊的圖像素材部分為團(tuán)隊(duì)拍攝,部分為開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的案例。本書(shū)的目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生掌握常用數(shù)字圖像的分析和處理方法。以及解決圖像處理領(lǐng)域?qū)嶋H工程問(wèn)題的能力;在知識(shí)傳授上,讓學(xué)生掌握數(shù)字圖像處理的概念和應(yīng)用,包括圖像數(shù)字化的概念和應(yīng)用、圖像空域運(yùn)算原理和應(yīng)用、卷積運(yùn)算的原理和應(yīng)用、幾何變換原理和應(yīng)用、頻域圖像增強(qiáng)方法、傅里葉變換、圖像編碼分類(lèi)和原理、形態(tài)學(xué)圖像處理、圖像復(fù)原方法、模式識(shí)別基本原理、人工智能圖像處理基本應(yīng)用等。本書(shū)第17 章介紹圖像處理基礎(chǔ)原理,實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為MATLAB平臺(tái)。MATLAB是matrix laboratory的縮寫(xiě),即矩陣實(shí)驗(yàn)室。在 MATLAB中集成了大量常用的函數(shù).代碼及平臺(tái)配置方式都十分簡(jiǎn)單,初學(xué)者可以方便地進(jìn)行代碼的測(cè)試以及實(shí)驗(yàn)的復(fù)現(xiàn)。本書(shū)的基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)部分通過(guò) MATIAB進(jìn)行大量直觀的實(shí)驗(yàn)測(cè)試,使初學(xué)者直觀而簡(jiǎn)便地驗(yàn)證和感受基礎(chǔ)圖像處理的步驟。本書(shū)第 812章為人工智能技術(shù)的介紹及應(yīng)用部分,采用Python 語(yǔ)言為基準(zhǔn)。Python 及其所需要進(jìn)行的環(huán)境配置在第8章進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。Python 作為目前為流行的用于人工智能的面向?qū)ο缶幊,充?shí)的第三方工具及其解釋型語(yǔ)言的本質(zhì),使得它成了大多數(shù)研究者以及愛(ài)好者的選擇。本書(shū)由田豐、許昊駿、李御之著,王雪菲、程婉秋進(jìn)行初次核對(duì)。本書(shū)在編著過(guò)程中得到了許多同學(xué)和同事的幫助,在此一并表示感謝。本書(shū)受上海大學(xué)2020年建設(shè)高水平大學(xué)項(xiàng)目(教材建設(shè)類(lèi))資助。在本書(shū)編著過(guò)程中,上海大學(xué)丁友東教授始終給予了熱情的關(guān)心和支持,提出了很多建議。由于知識(shí)的龐雜以及作者水平有限,書(shū)中難免存在錯(cuò)誤和疏漏,歡迎讀者批評(píng)指正,提出寶貴的建議。本書(shū)基礎(chǔ)模塊代碼都為課題組編寫(xiě),人工智能模塊的代碼大部分為開(kāi)源案例的驗(yàn)證參考,概念和公式參考了相關(guān)書(shū)籍和開(kāi)源網(wǎng)站,如有任何參考文獻(xiàn)標(biāo)注、知識(shí)產(chǎn)權(quán)和版權(quán)問(wèn)題,請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系我們。后,也歡迎大家與我們交流人工智能在電景特效中的應(yīng)用案例。編 者2021年9月
田豐,上海大學(xué)上海電影學(xué)院副教授,博士研究生導(dǎo)師,講授《數(shù)字圖像處理》等課程。主持國(guó)家社科基金藝術(shù)學(xué)一般項(xiàng)目、國(guó)家藝術(shù)基金傳播交流推廣項(xiàng)目、上海市科委項(xiàng)目和上海市經(jīng)信委項(xiàng)目多項(xiàng)。2018年作為導(dǎo)演完成VR頭顯的人眼視覺(jué)矯正科普短視頻的策劃、編寫(xiě)、創(chuàng)作,并在東方明珠移動(dòng)電視上累計(jì)放映80分鐘。
第1章數(shù)字圖像基礎(chǔ) 11.1 數(shù)字圖像處理的概念 11.2 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用 21.3 圖像數(shù)字化的概念 21.4 圖像采樣與量化 31.5 直方圖 61.6 讀取、顯示和保存圖像案例 9第2章 空域處理 122.1 點(diǎn)運(yùn)算 122.2 代數(shù)運(yùn)算 142.3 仿射變換 16第3章 頻域處理 333.1 二維離散傅里葉變換 333.2 快速傅里葉變換 353.3 傅里葉變換中的高頻低頻分量 363.4 離散余弦變換 423.5 卷積定理 443.6 濾波器設(shè)計(jì) 503.7 卷積函數(shù)案例 533.8 中值濾波與維納濾波 55第4章 圖像邊緣檢測(cè) 574.1 邊緣的定義 574.2 灰度閾值法分割 574.3 邊緣檢測(cè)案例 58第5章 圖像壓縮與編碼 625.1 圖像壓縮概述 625.2 圖像編碼 645.3 圖像壓縮與傳輸模型 665.4 常見(jiàn)無(wú)損編碼方式 67第6章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 756.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的步驟與優(yōu)勢(shì) 756.2 與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相關(guān)的集合的基本概念 756.3 膨脹和腐蝕 766.4 開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算 806.5 基本的形態(tài)學(xué)算法應(yīng)用 826.6 灰度形態(tài)學(xué) 83第7章 特征識(shí)別基礎(chǔ) 867.1 霍夫變換 867.2 拉東變換 89第8章 人工智能理論基礎(chǔ) 928.1 人工智能的定義與發(fā)展 928.2 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 938.3 線性回歸 948.4 感知機(jī)與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 978.5 線性判別分析 1008.6 決策樹(shù) 1038.7 樸素貝葉斯 1078.8 K近鄰算法 1108.9 支持向量機(jī) 1128.10 聚類(lèi) 117第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn) 1219.1 Python環(huán)境配置 1219.2 數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)Numpy 1249.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架Pytorch 1299.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1339.5 手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別 1439.6 多分類(lèi)任務(wù) 147第10章 光流網(wǎng)絡(luò) 15110.1 光流計(jì)算原理 15110.2 Lucas Kanade光流估計(jì)算法 15210.3 Farneback稠密光流 15610.4 光流數(shù)據(jù)集FlyingChairs 15810.5 FlowNet網(wǎng)絡(luò) 15910.6 FlowNet2.0網(wǎng)絡(luò) 166第11章 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 17111.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)概述 17111.2 利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行超分辨率圖像生成 17911.3 利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像風(fēng)格遷移 181第12章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合應(yīng)用 18512.1 著色網(wǎng)絡(luò) 18512.2 ArtLine圖像線框提取 18712.3 人體姿態(tài)估計(jì) 189參考文獻(xiàn) 199