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出版者:中国铁道出版社

作者:宋红

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2004-1

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787113053451

丛书系列:

图书标签:

• 计算机组成原理
• 计算机体系结构
• 数字逻辑
• 汇编语言
• 计算机硬件
• 存储系统
• CPU
• 输入输出
• 流水线
• 并行处理

《数字图像处理与计算机图形学基础》 图书简介 本书旨在全面、深入地阐述数字图像处理和计算机图形学的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。内容涵盖从基础的信号处理理论到复杂的三维渲染管线，为读者构建一个坚实的理论基础和系统的实践框架。 第一部分：数字图像处理基础 本部分聚焦于图像的获取、表示、增强、恢复、分割与识别等核心技术。 第一章：图像的数字化表示与预处理 本章首先介绍了人眼视觉系统与光度学基础，为理解图像的物理本质奠定基础。随后，详细探讨了数字图像的数学模型，包括采样和量化理论，以及不同类型的数字图像（如二值、灰度、彩色图像）的存储结构和内存布局。重点讲解了彩色模型的理论，包括RGB、CMY、HSV/HSL等模型的相互转换及其在不同应用场景下的适用性。 图像预处理是后续处理的基石。本章深入分析了空间域和频率域的滤波技术。在空间域，详细讲解了线性滤波（如均值、高斯滤波）和平滑滤波器的设计原理，以及非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在去除椒盐噪声和保留边缘信息方面的优异性能。在频率域，我们引入了傅里叶变换（DFT）及其在图像处理中的应用，讨论了理想低通/高通滤波器、巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器的设计与实现，并展示了如何利用频率域分析来理解和抑制周期性噪声。 第二章：图像增强与恢复 图像增强旨在提高图像的可视性或便于后续分析。本章系统梳理了对比度增强技术，包括直方图均衡化（HE）的原理与改进方法（如限制对比度自适应直方图均衡化 AHE/CLAHE）。此外，还介绍了幂律变换和分段线性变换在灰度映射中的应用。 图像恢复则侧重于对退化过程建模并进行逆向补偿。本章详述了图像退化模型（点扩散函数 PSF），包括运动模糊、离焦模糊等。核心内容包括点估计恢复方法（如维纳滤波器的推导与实现，用于在噪声和退化同时存在的情况下实现最优估计）和迭代恢复方法（如Lucy-Richardson算法）。针对盲解卷积问题，探讨了基于稀疏先验和深度学习先验的恢复策略。 第三章：图像分割与特征提取 图像分割是将图像划分为具有共同特征的互不重叠区域的过程，是目标识别的前提。本章首先介绍基于灰度的分割技术，如阈值法（Otsu’s method、自适应阈值），并深入分析了边缘检测算子，包括梯度算子（Sobel、Prewitt）和二阶导数算子（Laplacian、LoG）。Canny边缘检测算法的原理、多阶段优化过程和参数选择被详细剖析。 区域分割方法是本章的另一重点，包括区域生长法、分水岭算法的原理、实现及其在复杂场景下的过分割问题，以及通过形态学方法（腐蚀、膨胀、开闭运算）进行预处理和后处理的技巧。 特征提取部分，重点讲解了傅里叶描述符、Hu矩等全局特征的计算方法。局部特征方面，详述了兴趣点检测算法，如Harris角点检测器、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）的核心思想、尺度空间构建和描述符的生成机制，这些是后续目标匹配和识别的基础。 第二章：计算机图形学原理与实践 本部分转向图形学的核心，涵盖三维几何建模、变换、光照模型、渲染技术以及可视化方法。 第四章：三维几何表示与变换 本章确立了三维图形学的数学基础。首先，详细阐述了齐次坐标系在二维和三维空间中的应用，以及如何用4x4矩阵来统一表示平移、旋转和缩放等基本几何变换。重点讲解了绕任意轴的旋转矩阵推导和欧拉角系统的表示与万向锁问题。 三维对象的表示方法是建模的关键。本章对比分析了参数曲面（如Bézier曲线、B-样条曲线）和细分曲面（如Catmull-Rom Splines）的数学特性、控制点定义和局部/全局形状控制方法。此外，还介绍了多边形网格的存储结构（如DCEL、半边结构）及其在几何处理中的优势。 第五章：投影与观察 本章是连接三维世界到二维屏幕的关键步骤。详细介绍了观察空间的建立，包括视图变换（View Transformation）——即如何定义摄像机的位姿和视线方向。随后，深入探讨了投影原理：透视投影（Perspective Projection）和正交投影（Orthographic Projection）的数学模型及其在投影矩阵中的实现。 视景体裁剪（Clipping）是提高渲染效率的重要环节。本章详细讲解了Cohen-Sutherland算法和Liang-Barsky算法在视锥内剔除多余几何信息的过程，确保只有屏幕可见的部分被送入后续处理。 第六章：光照模型与着色 光照与着色决定了渲染图像的真实感。本章从物理学角度出发，解释了光与物体表面的相互作用。重点介绍了经典的光照模型： 1. 局部光照模型： 详细分析了环境光、漫反射（Lambertian模型）和镜面反射（Phong模型和Blinn-Phong模型）的数学表达式，以及法线贴图（Normal Mapping）如何通过改变表面法线向量来模拟高频几何细节。 2. 全局光照模型： 介绍了辐射度（Radiosity）方法，用于计算漫反射面的能量交换，以及路径跟踪（Path Tracing）和光子映射（Photon Mapping）等更高级的基于物理的渲染（PBR）技术的基本思想和局限性。 着色（Shading）方法是实现光照效果的手段。本章对比了三种主要的着色技术：恒定着色（Flat Shading）、勾选着色（Gouraud Shading）和光照连续着色（Phong Shading）的计算位置、插值精度和性能差异。 第七章：光栅化与深度处理 光栅化是将几何图元转换为屏幕像素的过程。本章聚焦于效率优化。详细讲解了扫描线算法（Scanline Algorithm）在填充多边形时的效率问题和处理策略。 深度缓冲（Z-Buffer）技术是实现正确遮挡关系的核心。本章深入分析了深度缓冲区的原理、精度要求及其对透视失真的敏感性。此外，还讨论了画家算法（Painter's Algorithm）及其在特定场景下的应用，并介绍了加速光栅化所需的硬件加速技术概述。 附录：实践工具与算法实现 附录提供了在实际项目中常用的数学库函数参考（如四元数插值Slerp），以及如何使用OpenGL或Vulkan等图形API实现上述变换和渲染管线的概述。重点强调了性能分析和并行计算在现代图形处理中的作用。 本书内容结构严谨，理论推导详实，结合大量的图示和算法伪代码，确保读者不仅理解“如何做”，更能掌握“为什么这样做”。它既可作为高等院校计算机科学、电子工程专业高年级本科生或研究生的教材与参考书，也是图像工程师、游戏开发者和可视化专家提升专业技能的宝贵资源。

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这本书的行文风格非常“克制”，几乎没有多余的情感色彩，完全是纯粹的知识传递。它专注于“是什么”和“为什么是这样”，很少涉及对未来技术的预测或者对其他领域应用的感性描述。这种近乎“冷酷”的客观性，反而让它在需要反复查阅和深入学习时显得格外可靠。我发现它在处理中断机制和异常处理时尤为出色，清晰地界定了硬件中断和软件异常的触发条件、处理流程以及上下文的保存与恢复过程，这对于理解操作系统如何接管CPU控制权至关重要。很多其他资料对这部分讲解得过于简化，导致读者只能停留在“系统会暂停当前任务去处理中断”的层面。而这本教材则细致地展示了寄存器堆栈的变化、程序计数器的更新等一系列底层动作，使得“暂停”和“恢复”不再是黑箱操作，而是可以被完全追踪和理解的精确流程。可以说，它为我后续学习操作系统和编译原理铺平了最坚实的路基。

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这本《计算机组成原理》的教材，怎么说呢，简直是为那些对计算机底层运作机制充满好奇的“技术宅”量身定做的硬核读物。我刚翻开它的时候，第一印象就是扑面而来的严谨和厚重，仿佛被直接拉进了那个充满晶体管和逻辑门的数字世界。它不像市面上那些只教你如何使用软件的“速成指南”，而是深入骨髓地剖析了CPU是如何思考、内存是如何存储信息、以及I/O设备如何与主机进行“对话”的。书中对指令集的讲解极其细致，从最基础的操作码到复杂的寻址模式，作者似乎一点也不担心读者会感到枯燥，而是用一种近乎建筑师讲解蓝图的专业口吻，将那些抽象的概念通过清晰的图示和严密的逻辑一步步搭建起来。我尤其欣赏它在介绍流水线技术那一部分的处理方式，那种将串行操作转化为并行处理的思维转变，让人豁然开朗，明白了现代处理器性能飞跃背后的精妙设计。对于想成为专业工程师或者对系统底层有执着追求的人来说，这本书提供了无可替代的基础。它要求你投入时间和精力去理解，但回报是扎实的理论根基，让你能真正“看穿”计算机的本质，而不是停留在表面的应用层面。

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这本书给我的最大感受是“系统化”和“结构化”。它不像一些零散的电子工程笔记，而是构建了一个极其完善的知识框架。从最底层的二进制运算逻辑，到如何组织数据通路，再到控制器的设计，每一个章节都像是一块精密咬合的齿轮，推动着整个计算机系统的运转。作者在描述控制单元的实现时，特别是硬布线控制和微程序控制的对比分析，简直是教科书级别的示范。他没有简单地给出优劣对比，而是详细阐述了各自在实现复杂度、灵活性和执行速度上的内在权衡。这种深入到设计哲学层面的探讨，极大地提升了我对“设计”这个行为的理解。以前觉得计算机设计就是堆砌技术，现在才明白，每一步选择背后都隐藏着对资源消耗和性能提升的精妙平衡。阅读过程中，我时不时地会停下来，在草稿纸上画出那些数据流图和状态转移图，只有把这些视觉化的结构在脑海中固化下来，那些关于指令周期的概念才真正落到实处。

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老实说，这本书的定价对于初学者来说可能有点高，但从内容密度和专业深度来看，它绝对物超所值。它最大的特点在于其内容的“颗粒度”非常细，每一个抽象概念都有一个清晰、可追溯的物理或逻辑实现路径。比如，在介绍浮点数运算时，它不仅仅罗列了IEEE 754标准，更详细地讲解了加法器、乘法器在处理指数和尾数时的对齐与归一化步骤，甚至提到了舍入误差的控制策略。这种对细节的执着，使得这本书更像是一本“工具手册”而非泛泛而谈的理论概述。我发现自己不再满足于知道“CPU有ALU（算术逻辑单元）”，而是开始思考“ALU内部的加法器是如何利用全加器结构实现的”。对于那些想要跳出应用层，真正掌握计算机“语言”的人来说，这本书就像是一把钥匙，能开启通往更深层次计算科学的大门。它不是一本用来炫耀的书，而是用来实实在在“磨练”自己技术思维的利器。

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说实话，当我合上这本书的最后一页时，我感觉自己像是刚完成了一场马拉松，筋疲力尽但又充满了成就感。这本书的难度是毋庸置疑的，它不是那种可以随便拿在咖啡馆里翻翻就能领会其精髓的“轻松读物”。它的语言风格非常学术化，每一个定义、每一个公式似乎都经过了千锤百炼，不允许有丝毫的歧义。特别是关于存储器的层次结构和Cache的替换算法部分，简直就是一场智力挑战赛。我不得不反复阅读好几遍，甚至需要借助外部的模拟软件才能真正理解数据块的读写和冲突是如何影响整体性能的。但这正是它的价值所在——它迫使你进行高强度的逻辑推理。书中穿插的那些经典案例和历史沿革，虽然不直接影响计算结果，却极大地丰富了对整个计算机发展脉络的理解，让我明白这些看似固化的技术背后，是无数工程师智慧的结晶和权衡的结果。如果你只是想了解“电脑是怎么开机的”，这本书可能会让你望而却步；但如果你想知道“它为什么能以现在这样的速度开机”，那么它就是你的不二之选。

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