并行图像处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安交通大学出版社

作者:托马斯·布劳恩斯特凡·法伊尔沃尔夫冈·拉斐米凯尔·赖因哈特

出品人:

页数:198

译者:

出版时间:2003-11

价格:19.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560517698

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 计算机
• 图像处理
• 并行计算
• 计算机视觉
• 高性能计算
• GPU
• 多核处理器
• 算法优化
• 并行编程
• 图像分析
• 科学计算

《计算几何基础与应用》 内容提要 本书系统地介绍了计算几何学的基本概念、核心算法及其在多个工程与科学领域的实际应用。计算几何是计算机科学与几何学交叉融合的前沿领域，它研究如何利用计算机有效解决几何问题的理论与技术。本书旨在为读者构建一个坚实的理论框架，并配备丰富的算法实现细节与案例分析，使读者能够深入理解并掌握利用计算工具处理空间数据的能力。 第一部分：基础理论与核心概念 本部分将奠定读者对计算几何学的基本认知。首先，我们将探讨几何数据的表示方法，包括点、线、多边形、曲面以及更高维度的拓扑结构。重点讨论计算机中如何精确、鲁棒地表示这些几何对象，避免浮点数运算带来的精度问题，引入仿射几何与射影几何的基础知识，为后续算法的理解打下基础。 随后，本书将详细阐述计算几何中的基本工具箱：凸包（Convex Hull）的构建算法。我们将深入分析Graham扫描法、Jarvis步进法（Gift Wrapping）以及Quickhull算法的原理、时间复杂度分析与实际性能对比。凸包作为许多高级算法的基础构件，其高效计算至关重要。 接着，我们进入平面线段相交问题的探讨。这是计算几何中一个经典且具有挑战性的问题。本书将详细介绍扫描线算法（Sweep Line Algorithm），特别是如何巧妙地维护事件点和状态结构（如平衡二叉搜索树）来高效地检测和报告所有线段的交点。我们还将讨论如何处理退化情况和共线段问题。 第二部分：空间划分与数据结构 高效的空间查询与检索是计算几何应用的关键。本部分聚焦于各种空间划分技术及其对应的数据结构。 三角剖分（Triangulation）是二维空间分析的核心。我们将全面介绍Delaunay三角剖分的性质（如最大化最小角），并详细阐述如何基于已有的点集或多边形构建Delaunay图，包括增量法和分治法的实现思路。同时，本书也会讨论其对偶结构——Voronoi图的生成算法，并阐述Voronoi图在最近邻搜索、路网规划中的重要地位。 对于三维空间，本书将转向空间划分结构。我们将详述K-D树（K-Dimensional Tree）和八叉树（Octree）的构建、插入、删除与范围搜索（Range Search）操作。这些结构在三维建模、碰撞检测和渲染优化中扮演关键角色。本书将提供详尽的伪代码和实现建议，帮助读者理解如何在不同维度和不同应用场景下选择最合适的空间索引结构。 第三部分：几何优化与拓扑结构 本部分深入探讨那些需要全局优化或依赖于复杂拓扑关系的算法。 我们将聚焦于最短路径问题在平面图和简单多边形内部的求解。介绍Funnel算法（漏斗算法）和基于预处理的快速查询方法，这对于机器人路径规划和游戏AI至关重要。 此外，本书将详尽分析计算拓扑的基础知识，包括欧拉公式在平面图上的应用、曲面的流形性质。我们将介绍如何利用图论方法来处理复杂的几何对象，例如如何通过识别边界和连接关系来确定一个或多个多边形区域的内部和外部关系。 第四部分：应用实例与前沿探索 理论知识必须通过实际应用来巩固。本部分将选取几个计算几何学影响深远的实际领域进行深入案例分析。 1. 计算机图形学中的应用： 讨论光线追踪（Ray Tracing）中如何利用BVH（Bounding Volume Hierarchy）加速空间求交测试，以及多边形网格简化（Mesh Simplification）中的二次误差度量（Quadric Error Metrics, QEM）方法，这些都与高效的空间剖分和几何运算紧密相关。 2. 地理信息系统（GIS）： 介绍如何使用计算几何算法进行缓冲区分析、叠加分析（Overlay Analysis）以及空间索引（如R-tree）的构建与查询优化。 3. 机器人学与自动驾驶： 探讨如何利用Voronoi图进行区域划分和覆盖路径规划，以及如何利用碰撞检测算法（如GJK算法）来保证运动安全。 最后，本书将简要展望计算几何的前沿研究方向，包括计算稳健性（Robustness）、大规模数据集上的算法设计以及与机器学习相结合的新兴交叉领域，激励读者进行更深入的研究与探索。 本书特色： 理论与实践并重： 覆盖从基础的凸包到复杂的空间划分，并辅以清晰的算法流程图和伪代码。 强调鲁棒性： 专门章节讨论浮点数误差处理和几何谓词（Geometric Predicates）的精确计算方法。 丰富的图示： 配备大量定制绘制的几何结构图示，帮助读者直观理解抽象概念。 目标读者： 本书适合于计算机科学、软件工程、地理信息系统、机器人学、计算机图形学等领域的本科高年级学生、研究生以及希望系统掌握计算几何核心技术的工程师和研究人员。掌握C++或Python等编程语言将有助于读者更好地理解和实现书中的算法。

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这本书的视角非常具有前瞻性，它没有沉溺于对传统CPU并行化的讨论，而是将相当大的篇幅投入到了异构计算和新兴架构的探讨中。特别是关于FPGA在图像处理中的应用那一章，给我带来了巨大的启发。作者没有将FPGA描述成一个高不可攀的黑盒子，而是侧重于解释其流水线（Pipelining）和空间并行性的核心优势。他详细剖析了如何将图像处理算法（比如边缘检测中的Sobel算子）映射到硬件描述语言（如Verilog或VHDL）的逻辑单元中，构建出专用的加速器。虽然这一部分对读者有一定的硬件基础要求，但作者通过一个简化的例子，成功地展示了定制化硬件带来的超高吞吐量。此外，书中还提及了未来发展方向，比如基于光子计算和类脑计算在图像识别中的潜力，虽然只是蜻蜓点水，但足以引导有兴趣的读者去探索更广阔的研究领域。这本书的价值就在于，它不仅教会了你如何用现有工具解决当前问题，更在你心中种下了探索未来技术的种子。

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这本《并行图像处理》的封面设计得相当别致，那种深邃的蓝色调配上流动的光影效果，让人立刻联想到高速运算和复杂算法的交织。我刚翻开第一章，就被作者深入浅出的讲解方式所吸引。他并没有一开始就抛出那些晦涩难懂的数学公式，而是从图像处理在现代生活中的实际应用场景入手，比如医疗影像的增强、自动驾驶中的实时识别等等，一下子就抓住了读者的兴趣点。接着，他对串行处理的局限性进行了非常形象的比喻，就像一条单车道上的蜗牛在努力搬运数据，效率低下得令人发指。随后，引入并行计算的概念时，作者巧妙地将其比喻为多条高速公路同时开通，数据流瞬间得到极大的释放。尤其让我印象深刻的是，他对不同并行架构的梳理，从SIMD到MIMD，再到GPU的CUDA编程模型，条理清晰，逻辑严密。他没有止步于理论阐述，而是穿插了大量的代码片段示例，这些代码不仅展示了如何将算法分解为可并行执行的子任务，更重要的是，他针对性地指出了在数据划分、负载均衡以及同步机制上需要注意的“陷阱”。整体来看，这本书的开篇就像一位经验丰富的向导，带着初学者安全而高效地踏入了并行计算的宏伟大厦的门槛，让人对接下来的学习充满了期待。

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整本书的排版和插图质量堪称一流，这一点对于一本技术专著而言至关重要。那些复杂的流程图和数据依赖图，如果处理得不够清晰，极易让人望而却步。然而，这本书在这方面做得非常出色。作者非常善于利用图示来解释抽象概念，比如用网格图清晰地展示了图像分块策略，用时间轴图对比了不同并行模型下的任务调度顺序。语言风格在保持学术严谨性的同时，又充满了对读者的关怀。在每一个章节的末尾，作者都会设置一个“常见误区回顾”和“性能调优清单”，这些总结性的内容对于快速回顾和查阅非常有帮助，体现了作者深厚的教学经验。我甚至发现，书中的术语表编制得异常详尽，很多边缘性的缩写都有明确的解释，这对于非计算机视觉专业出身的读者，提供了极大的便利。总而言之，这是一本结构严谨、内容扎实、且极具实用价值的专业书籍，它不仅仅是一本参考手册，更像是一位经验丰富的导师，在你解决实际的并行图像处理难题时，始终陪伴左右，随时提供最精确的指导。

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我尝试着根据书中的指导，将一个经典的图像滤波算法移植到一个多核CPU集群上进行实验。这本书的叙事风格在涉及到具体算法实现时，会突然变得极为严谨和注重细节，这一点我很欣赏。它对图像卷积这一核心操作的并行化分解，简直是手把手教导。作者首先阐述了朴素的并行化方案，指出了其在边界处理上容易出现的错误，例如重复计算或遗漏像素。然后，他引入了重叠域（Overlapping Blocks）和边界填充（Padding）的概念，并细致分析了不同填充策略对最终结果精度的影响。更精妙的是，书中对同步机制的选择进行了详尽的对比分析。例如，在讨论使用Barrier同步与使用原子操作（Atomic Operations）进行累加时，作者通过一个包含性能测试数据的图表，清晰地展示了在不同线程数下，哪种同步方式的开销更小，以及何时应该果断放弃Barrier转而采用更细粒度的锁机制。这种基于实验数据和工程经验的论证方式，极大地增强了说服力，让我能够信心满满地在自己的项目中应用这些技术，而不是仅仅停留在书本知识的层面。

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这本书的深度和广度着实令人称赞，尤其是它对底层硬件特性的挖掘，简直是教科书级别的处理。我尤其关注了关于内存访问模式优化那几章。作者在这部分的处理上展现了非凡的功力，他不仅仅是泛泛而谈“提高缓存命中率”，而是深入到了Cache Line的对齐、伪共享（False Sharing）问题的剖析，甚至详细讲解了如何通过数据重排（Data Layout Transformation）来优化对特定硬件（如Intel Xeon Phi或最新的NVIDIA Tensor Cores）的访问效率。书中对“数据局部性”的理解，已经上升到了艺术的高度，通过矩阵分块和循环展开等经典技术，作者展示了如何将理论上的并行优势转化为实际的性能提升。我记得有一节专门讨论了在OpenMP和MPI混合编程环境下，如何平衡线程级和进程级的并行粒度，这对于处理超大规模数据集的科学家来说，简直是救命稻草。很多市面上的书籍只停留在API的调用层面，而这本书却敢于撕开抽象层的外衣，直面性能瓶颈的根源——硬件架构的限制，并提供了切实可行的优化策略。读完这部分，我感觉自己对“快”的理解，又上升了一个维度，不再是模糊的概念，而是可以用具体指标和代码逻辑来衡量的工程实践。

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