人工智能与电影特效制作及应用

近年来，有关人工智能的应用与实践越来越多，电影特效领域包括了图形渲染技术、图像处理技术、云计算技术和视觉设计艺术，随着相关技术的发展，其视觉表现和效果将不断完善和进步。而随着人工智能技术的推广和普及，在电影特效制作领域获得了越来越多的应用。

现阶段，数字图像处理与人工智能在电影特效制作中的相关成体系的技术资料并不多。本书作为学习参考用书，其面向对象为具备一定编程能力的数字媒体技术专业本科生、研究生或正在学习影视特效技术基础的专业人员。

本书是“数字媒体艺术与技术系列丛书”中的一个分册，语言通俗、案例丰富，在内容的编排上，分为数字图像处理概论、人工智能在电影特效制作中的应用两大模块。书中结合了具体案例，从基础的数字图像处理知识讲起，解释每个步骤的原理和过程，使数字图像处理与人工智能技术在电影特效中的应用方案能为读者迅速的理解和掌握。

本书以数字图像处理为基础，结合人工智能在电影特效制作中的应用进行编写，全书内容分为数字图像处理概论、人工智能在电影特效制作中的应用两大模块共12章。

书中所有拍摄素材均为编著团队实地拍摄或代码运行所得，其中图像基础部分是数字图像处理课程的核心内容，包含丰富的教学案例，是重要的学习资料。

田丰，上海大学上海电影学院副教授，博士研究生导师，讲授《数字图像处理》等课程。主持国家社科基金艺术学一般项目、国家艺术基金传播交流推广项目、上海市科委项目和上海市经信委项目多项。2018年作为导演完成“VR头显的人眼视觉矫正”科普短视频的策划、编写、创作，并在东方明珠移动电视上累计放映80分钟。

第１章数字图像基础 １

１．１ 数字图像处理的概念 １

１．２ 数字图像处理的应用 ２

１．３ 图像数字化的概念 ２

１．４ 图像采样与量化 ３

１．５ 直方图 ６

１．６ 读取、显示和保存图像案例 ９

第２章 空域处理 １２

２．１ 点运算 １２

２．２ 代数运算 １４

２．３ 仿射变换 １６

第３章 频域处理 ３３

３．１ 二维离散傅里叶变换 ３３

３．２ 快速傅里叶变换 ３５

３．３ 傅里叶变换中的高频低频分量 ３６

３．４ 离散余弦变换 ４２

３．５ 卷积定理 ４４

３．６ 滤波器设计 ５０

３．７ 卷积函数案例 ５３

３．８ 中值滤波与维纳滤波 ５５

第４章 图像边缘检测 ５７

４．１ 边缘的定义 ５７

４．２ 灰度阈值法分割 ５７

４．３ 边缘检测案例 ５８

第５章 图像压缩与编码 ６２

５．１ 图像压缩概述 ６２

５．２ 图像编码 ６４

５．３ 图像压缩与传输模型 ６６

５．４ 常见无损编码方式 ６７

第６章 数学形态学 ７５

６．１ 数学形态学的步骤与优势 ７５

６．２ 与数学形态学相关的集合的基本概念 ７５

６．３ 膨胀和腐蚀 ７６

６．４ 开运算和闭运算 ８０

６．５ 基本的形态学算法应用 ８２

６．６ 灰度形态学 ８３

第７章 特征识别基础 ８６

７．１ 霍夫变换 ８６

７．２ 拉东变换 ８９

第８章 人工智能理论基础 ９２

８．１ 人工智能的定义与发展 ９２

８．２ 机器学习概述 ９３

８．３ 线性回归 ９４

８．４ 感知机与前馈神经网络 ９７

８．５ 线性判别分析 １００

８．６ 决策树 １０３

８．７ 朴素贝叶斯 １０７

８．８ Ｋ近邻算法 １１０

８．９ 支持向量机 １１２

８．１０ 聚类 １１７

第９章 神经网络的简单实现 １２１

９．１ Ｐｙｔｈｏｎ环境配置 １２１

９．２ 数学函数库Ｎｕｍｐｙ １２４

９．３ 神经网络框架Ｐｙｔｏｒｃｈ １２９

９．４ 卷积神经网络 １３３

９．５ 手写数字识别 １４３

９．６ 多分类任务 １４７

第１０章 光流网络 １５１

１０．１ 光流计算原理 １５１

１０．２ Ｌｕｃａｓ Ｋａｎａｄｅ光流估计算法 １５２

１０．３ Ｆａｒｎｅｂａｃｋ稠密光流 １５６

１０．４ 光流数据集ＦｌｙｉｎｇＣｈａｉｒｓ １５８

１０．５ ＦｌｏｗＮｅｔ网络 １５９

１０．６ ＦｌｏｗＮｅｔ２．０网络 １６６

第１１章 生成对抗网络 １７１

１１．１ 生成对抗网络概述 １７１

１１．２ 利用生成对抗网络进行超分辨率图像生成 １７９

１１．３ 利用生成对抗网络进行图像风格迁移 １８１

第１２章 神经网络综合应用 １８５

１２．１ 着色网络 １８５

１２．２ ＡｒｔＬｉｎｅ图像线框提取 １８７

１２．３ 人体姿态估计 １８９

参考文献 １９９

近年来，有关人工智能的应用与实践越来越多，场新的技术革命已经到来。电景特效领域包括了图形渲染技术、图像处理技术、云计算技术和视觉设计艺术，随着相关技术的发展，其视觉表现和效果将不断完善和进步。而随着技术的推广和普及。人工智能在电影特效制作领域获得了越来越多的应用。

现阶段，数字图像处理与人工智能在电影特效制作中的技术资料并不多。本书作为学习参考用书，其面向对象为具备一定编程能力的数字媒体技术专业本科生、研究生或正在学习影视特效技术基础的专业人员。

《人工智能与电影特效制作及应用》是"数字媒体艺术与技术从书"中的个分册。

本书力求语言通俗、案例丰富，在内容的编排上，分为数字图像处理概论、人工智能在电影特效制作中的应用两大模块。书中结合了具体案例。从基础的数字图像处理知识讲起，解释每个步骤的原理和过程，使数字图像处理与人工智能技术在电影特效中的应用方案能被读者迅速理解和掌握。

读者通过跟随学习，可掌握图像处理的方法，包括图像处理基础和图像处理应用。书中基础模块的图像素材，均为编著团队实地拍摄或代码生成。人工智能模块的图像素材部分为团队拍摄，部分为开源数据库的案例。

本书的目标是培养学生掌握常用数字图像的分析和处理方法。以及解决图像处理领域实际工程问题的能力;在知识传授上，让学生掌握数字图像处理的概念和应用，包括图像数字化的概念和应用、图像空域运算原理和应用、卷积运算的原理和应用、几何变换原理和应用、频域图像增强方法、傅里叶变换、图像编码分类和原理、形态学图像处理、图像复原方法、模式识别基本原理、人工智能图像处理基本应用等。

本书第17 章介绍图像处理基础原理，实验平台为MATLAB平台。MATLAB是matrix laboratory的缩写，即矩阵实验室。在 MATLAB中集成了大量常用的函数.代码及平台配置方式都十分简单，初学者可以方便地进行代码的测试以及实验的复现。本书的基础实验部分通过 MATIAB进行大量直观的实验测试，使初学者直观而简便地验证和感受基础图像处理的步骤。

本书第 812章为人工智能技术的介绍及应用部分，采用Python 语言为基准。Python 及其所需要进行的环境配置在第8章进行详细说明。Python 作为目前最为流行的用于人工智能的面向对象编程，充实的第三方工具及其解释型语言的本质，使得它成了大多数研究者以及爱好者的选择。

本书由田丰、许昊骏、李御之著，王雪菲、程婉秋进行初次核对。本书在编著过程中得到了许多同学和同事的帮助，在此一并表示感谢。

本书受上海大学2020年建设高水平大学项目（教材建设类）资助。在本书编著过程中，上海大学丁友东教授始终给予了热情的关心和支持，提出了很多建议。由于知识的庞杂以及作者水平有限，书中难免存在错误和疏漏，欢迎读者批评指正，提出宝贵的建议。本书基础模块代码都为课题组编写，人工智能模块的代码大部分为开源案例的验证参考，概念和公式参考了相关书籍和开源网站，如有任何参考文献标注、知识产权和版权问题，请及时联系我们。最后，也欢迎大家与我们交流人工智能在电景特效中的应用案例。

编 者2021年9月