三维计算机图形学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:中ji正之 编

出品人:

页数:188

译者:朱虹

出版时间:2004-1

价格:24.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030126627

丛书系列:

图书标签:

• 计算机图形学
• 三维图形
• 图形学
• 渲染
• 建模
• OpenGL
• DirectX
• 游戏开发
• 可视化
• 算法

好的，这是一本名为《数字图像处理与分析》的图书简介，旨在详细介绍图像处理与分析领域的理论基础、核心算法与实际应用，内容详实且力求自然流畅： --- 图书名称：《数字图像处理与分析》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实践指导意义的数字图像处理与分析的知识体系。随着信息技术和人工智能的飞速发展，图像作为最直观的数据载体，其获取、增强、分割、识别与理解已成为现代科学研究和工程应用中不可或缺的关键技术。本书致力于系统性地梳理从基础理论到前沿应用的完整脉络，使读者不仅掌握经典算法的原理，更能理解现代方法的设计哲学。 第一部分：数字图像基础与预处理 本书开篇将数字图像的本质——离散化、量化与表示——作为理论基石。详细阐述了图像的数学模型，包括连续图像到离散图像的采样与量化过程，以及不同色彩空间（如RGB、CMY、HSV、Lab）之间的转换与特性对比。重点分析了图像在采集、传输过程中产生的噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声）及其对图像质量的影响。 在图像增强章节，我们聚焦于提升视觉质量与提取有用信息的手段。空域增强部分详尽介绍了点运算（如灰度拉伸、阈值处理）、直方图处理（均衡化、规定化）的理论推导与实现细节。频域增强则引入了傅里叶变换（DFT）在图像处理中的应用，解释了低通滤波（模糊去除）与高通滤波（锐化增强）的机理，并深入探讨了小波变换在多分辨率分析中的优势。此外，本书还专门辟出一章讲解了图像复原技术，区别于增强，复原更侧重于对退化过程（如运动模糊、散焦）的建模与逆过程估计，涵盖了维纳滤波、最小均方误差滤波等经典方法。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分析的核心在于准确地将图像划分为有意义的区域，即图像分割。本书对分割技术进行了系统的分类介绍： 1. 基于阈值的分割： 重点剖析了固定阈值法的局限性，并详细讲解了迭代法、Otsu（大津法）等全局最优阈值确定算法的数学原理。 2. 基于区域的分割： 涵盖了区域生长法（Region Growing）的启动点选择与合并准则，以及区域分裂与合并策略的权衡。 3. 基于边缘的分割： 传统边缘检测算子如Sobel、Prewitt、Roberts被作为基础，随后深入讲解了Canny边缘检测算法的优化流程（高斯平滑、非极大值抑制、双阈值跟踪）。 4. 基于模型的分割： 引入了主动轮廓模型（如Snake模型）和水平集方法（Level Set Methods），展示了如何利用能量泛函和约束条件来实现复杂形状的精确边界提取。 完成分割后，特征提取是实现智能分析的关键。本书介绍了形态学处理（Mathematical Morphology）作为重要的预处理和特征提取工具，详细讲解了膨胀、腐蚀、开运算、闭运算及其在骨架化、边界提取中的应用。在几何特征描述方面，本书涵盖了形状、纹理和灰度级分布等方面的量化描述方法，如傅里叶描述符、Hu矩等。 第三部分：图像识别与应用 在图像特征被量化之后，本书转向了如何利用这些特征进行分类和识别，这是数字图像分析的最终目标。 模式识别基础： 简要回顾了统计模式识别的基本框架，包括特征空间、分类器设计、损失函数与决策面的构建。 经典分类方法： 重点介绍了支持向量机（SVM）在图像分类中的应用，解释了核函数的作用及其在高维特征空间中的映射能力。同时，对K近邻（KNN）和决策树分类器进行了实战分析。 深度学习在图像分析中的革命： 鉴于深度学习在现代视觉领域的主导地位，本书投入大量篇幅介绍卷积神经网络（CNN）。从基础的卷积层、池化层到激活函数，逐步构建起对AlexNet、VGG、ResNet等经典网络结构的理解。特别关注了目标检测（如R-CNN系列、YOLO系列）和语义/实例分割（如FCN、U-Net）的前沿算法框架，并结合实际数据集进行了案例分析。 应用实例： 本书的后半部分穿插了多个实际工程应用案例，包括医学影像（如MRI/CT图像的病灶分割与量化）、遥感图像分析（如地物分类与变化检测）以及工业机器视觉中的缺陷检测。这些案例不仅展示了理论如何落地，还强调了算法选择、参数调优与系统集成的重要性。 面向读者 本书内容覆盖面广，从基础理论到高级算法均有涉及，适合于高等院校计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的本科生、研究生作为教材或参考书。同时，对于从事图像处理、模式识别、计算机视觉领域的工程师和研究人员而言，本书也是一本结构清晰、内容扎实的工具书和知识回顾手册。全书理论推导严谨，配有丰富的算法流程图和Matlab/Python伪代码示例，力求实现理论与实践的完美结合。 ---

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这本书的排版和配图质量也值得称赞，这对于阅读一本技术性如此强的书籍来说至关重要。插图清晰、图例准确，很多复杂的几何关系和数据流图都通过精美的视觉设计得到了完美展现，极大地减轻了阅读的认知负担。尤其是关于光线追踪的章节，书中的树状结构图和递归流程图，帮助我迅速理清了射线与各种复杂曲面（如二次曲面、三角网格）求交的计算步骤，这在许多其他资料中常常被文字描述得一团糟。而且，本书在内容组织上体现出极高的逻辑性。它从最基本的向量和矩阵运算开始，自然过渡到几何变换，再到投影、裁剪，最后汇聚到复杂的着色和渲染算法，每一步的衔接都如同一次精心编排的舞蹈，流畅且富有节奏感。它不像那种东拼西凑的合集，而是一部具有统一思想指导的完整作品。我甚至将它带到工作场合，作为快速查阅和验证特定算法实现细节的参考手册，其价值远超其定价。

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哇，刚刚读完这本《三维计算机图形学》，说实话，我感觉自己像是刚从一个绚丽多彩的数字世界冒险归来。这本书的叙述方式非常引人入胜，它不像那种枯燥的教科书，反而更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导你深入理解三维图形的奥秘。我尤其欣赏作者在讲解复杂数学原理时所采用的那些生动的比喻，那些原本晦涩难懂的线性代数和几何变换，通过他的笔触，仿佛都变得触手可及。举个例子，书中对于光照模型的阐述，从基础的兰伯特反射到复杂的全局照明，每一步都有清晰的图示和代码片段辅助理解，这对于我这种动手能力比较强的学习者来说简直是福音。我甚至花了一个下午的时间，对照书中的例子亲手搭建了一个简单的渲染管线，那种从零开始构建出立体世界的成就感，是其他同类书籍难以给予的。作者对细节的把握也十分到位，即便是关于纹理映射和抗锯齿这些常常被略过的地方，也做了深入而透彻的分析。读完之后，我对现代电子游戏、影视特效背后的原理有了前所未有的清晰认知，不再是停留在“看起来很酷”的层面，而是真正理解了“如何实现”的逻辑链条。这不仅仅是一本书，更像是一张通往专业图形领域的高速通行证。

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坦白讲，市面上关于三维图形的书籍汗牛充栋，很多都是陈旧的知识堆砌，或者过于侧重某一特定API而缺乏普适性。然而，这本《三维计算机图形学》的魅力恰恰在于它的“跨时代”和“面向底层”的视角。它没有被现有的某个图形API（比如OpenGL或DirectX）的特定版本所束缚，而是将重点放在了图形学最核心、最不易过时的数学和算法原理上。例如，它对投影几何的讲解，即便是放在十年后来看，其核心思想依然是完全适用的。这种对基础理论的扎实构建，让我对接下来的学习方向更有信心。我发现自己过去在尝试解决一些渲染问题时，常常因为不理解底层数学而陷入盲目调试的困境，而阅读此书后，很多曾经困扰我的“黑箱”操作瞬间被“白箱”化了。它教会我的不是“怎么做”，而是“为什么这样做是最佳方案”。对于希望成为图形学架构师或者底层引擎开发者的同行们，我强烈推荐这本书，它提供的理论框架是无价的基石。

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这本书的深度和广度都让我感到震撼，但最让我印象深刻的是它对“真实感”的极致追求。我一直对如何让虚拟物体看起来与真实世界无异感到好奇，而这本书似乎提供了所有可能的答案。它并没有止步于传统的渲染技术，而是大篇幅地探讨了诸如次表面散射（SSS）和体积渲染（Volumetric Rendering）等前沿课题。我特别喜欢其中关于PBR（基于物理的渲染）的章节，作者详细解释了BRDF（双向反射分布函数）的数学基础，并清晰地指出了为什么PBR能带来更稳定、更可预测的视觉效果。在阅读这些部分时，我感觉自己不仅仅是在学习技术，更是在学习一种“观察世界”的新方式——如何用物理学的眼光去看待光与物质的相互作用。书中对材质的描述极其到位，它不是简单地说“这个材质是金属”，而是深入到微观层面，告诉你金属的自由电子如何与光子发生作用。这种深度让我想立刻去尝试用它提到的算法重构我现有的渲染器。对于那些已经有一定基础，渴望突破瓶颈，追求电影级效果的开发者来说，这本书无疑是宝库。

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最让我感到惊喜的是，这本书不仅教会了“怎么画出静态图像”，还深入探讨了“如何让图像动起来”的工程实践。它对实时渲染管线的剖析极其细致入微，从CPU端的数据准备到GPU端的并行处理，全程都进行了详尽的说明。它没有回避图形编程中的性能瓶颈问题，反而很坦诚地指出了在实际应用中可能遇到的陷阱，比如过度的状态切换、不合理的几何体剔除策略等。书中关于LOD（细节层次）和视锥体剔除的讨论，直接指导了我优化我们团队现有项目性能的思路。这种从理论到实践、从学术到工程的无缝切换能力，是这本书最难能可贵的一点。读完它，我感觉自己不再是一个只会调用库函数的“图形用户”，而是一个能够理解并优化整个渲染流程的“图形工程师”。它激发了我对性能优化的热情，并提供了一套系统性的工具箱去实现这一目标。我确信，这本书将成为我未来很长一段时间内案头必备的工具书。

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还好吧，从图书馆带回来几天就翻完了，多是介绍性的。

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