计算机绘图(中级) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王利

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:1999-8-1

价格:30.60

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787560820835

丛书系列:

图书标签:

• 计算机绘图
• 图形学
• OpenGL
• DirectX
• 渲染技术
• 图像处理
• 算法
• 编程
• 可视化
• CAD

好的，以下是根据您的要求，撰写的一份不包含《计算机绘图（中级）》内容的图书简介，字数约为1500字： --- 《数字图像处理与计算机视觉基础》 内容简介 本书旨在为读者构建一个全面而深入的数字图像处理与计算机视觉的理论框架与实践基础。本书并非聚焦于图形的生成与渲染，而是深入探讨图像的获取、分析、理解与应用，是连接图像科学与人工智能领域的重要桥梁。全书内容涵盖了从经典的像素级操作到现代的深度学习驱动的视觉任务，力求为有志于从事图像分析、模式识别、机器人视觉或医疗影像处理的读者提供坚实的理论支撑与实用的技术指导。 第一部分：数字图像基础与预处理 本书的开篇部分，详细介绍了数字图像的本质属性和数学表达。我们首先从光度学和色彩理论入手，解释人眼视觉系统与数字色彩空间（如RGB、HSV、Lab）之间的转换关系，强调了理解色彩空间对于后续图像分析的重要性。接着，深入讲解了离散图像的采样与量化过程，明确了图像数字化过程中可能引入的噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声等。 在基础理论之上，本书重点剖析了图像增强与复原技术。在增强部分，我们详尽阐述了空间域增强技术，包括直方图均衡化、空间滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）及其在平滑噪声中的应用。随后，过渡到频率域分析，通过傅里叶变换的视角，解析了图像的频谱特性，并介绍了低通滤波、高通滤波、带通滤波以及同态滤波等在图像锐化与去噪中的应用，特别是对傅里叶变换在周期性噪声去除中的效能进行了深入的案例分析。 图像复原部分，侧重于解决退化问题。读者将学习点扩散函数（PSF）的建模，理解运动模糊和离焦模糊的数学模型。我们详细介绍了逆滤波、维纳滤波等线性复原方法，并针对盲解卷积问题，探讨了诸如Lucy-Richardson算法等迭代方法，帮助读者理解如何在信息不完全的情况下，尽可能地恢复原始图像信息。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分割是计算机视觉领域的核心任务之一。本部分将图像分割的方法体系划分为几个主要的流派，并进行了细致的讲解。 首先是基于阈值的分割方法，包括全局阈值、局部阈值以及Otsu的最佳阈值法。随后，深入探讨了基于区域的分割技术，如区域生长法，并分析了其对噪声敏感的缺点。边缘检测是分割的关键前奏，本书详细介绍了经典的一阶微分算子（如Sobel, Prewitt）和二阶微分算子（如Laplacian），并着重阐述了Canny边缘检测算法的完整流程及其参数优化策略。 形态学处理作为一种强大的图像分析工具，在本章占据重要篇幅。我们清晰界定了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的数学定义，并展示了如何利用这些基本操作来实现图像的去噪、孔洞填充、骨架化等功能。 更高级的分割技术，如主动轮廓模型（Snake）、水平集方法（Level Sets），也被引入介绍，以应对复杂边界的提取需求。 在特征提取方面，本书关注如何将像素信息转化为具有描述性的几何或代数特征。读者将学习如何计算图像的矩不变量（如Hu矩）用于形状描述，如何利用角点检测器（如Harris角点）来识别图像中的关键兴趣点，以及如何应用Hessian矩阵分析图像的局部结构。 第三部分：图像配准与运动分析 图像配准是将来自不同传感器、不同时间或不同视角的图像对齐的过程。本部分详细阐述了配准的数学基础和常用算法。我们区分了刚性变换、仿射变换和投影变换，并介绍了如何通过特征点匹配或基于区域的互信息方法来估计变换参数。迭代的优化算法，如梯度下降法，在寻找最优配准参数中的作用被充分讨论。 在运动分析领域，本书聚焦于运动估计。我们介绍了光流法（Optical Flow），包括Lucas-Kanade方法的局部约束和平滑约束，以及全局方法如Horn-Schunck方法，用于估计图像序列中像素点的运动向量场。此外，对运动目标跟踪中的卡尔曼滤波（Kalman Filter）和扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态估计中的应用进行了深入的理论推导和实际场景模拟。 第四部分：深度学习在视觉中的应用 本书的后半部分聚焦于当前最前沿的技术——卷积神经网络（CNN）在图像分析中的应用。这部分内容侧重于理论理解，而非单纯的框架调用。 首先，详细解析了CNN的基本构建模块：卷积层、激活函数（ReLU, Sigmoid）、池化层、全连接层，以及反向传播算法在网络训练中的机制。随后，我们对经典的CNN架构进行了梳理和对比，包括LeNet, AlexNet, VGG, ResNet等，分析了它们在解决深度特征学习问题上的创新点。 在高级应用方面，本书重点介绍了深度学习在以下任务中的核心模型： 1. 图像分类与识别： 讨论了迁移学习（Transfer Learning）的策略与实践。 2. 目标检测： 对两阶段（如R-CNN系列）和单阶段（如YOLO, SSD）检测器的原理进行了对比分析。 3. 语义分割与实例分割： 介绍了FCN, U-Net, Mask R-CNN等结构如何实现像素级的分类和实例区分。 本书强调了模型的可解释性（Explainability），介绍了如Grad-CAM等可视化技术，帮助读者理解深度网络做出决策的依据。 总结与展望 《数字图像处理与计算机视觉基础》构建了一个从底层像素操作到高层语义理解的完整知识体系。它强调数学原理的严谨性，同时注重算法与实际应用的结合，特别是在最新的深度学习范式下，为读者提供了扎实的理论基础和面向未来的技术视野。本书适合作为高等院校相关专业本科生及研究生教材，亦是从事图像处理、模式识别、智能制造、自动驾驶等领域的研究人员与工程师的权威参考手册。 ---

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这本书的行文风格非常注重理论的连贯性和历史脉络的梳理。它不仅仅是在介绍“如何做”，更是在阐述“为什么这样做”。这对于想成为真正图形学工程师的人来说至关重要。作者在引入新的渲染技术时，总会先回顾前辈们是如何解决早期计算资源受限问题的，比如从早期的扫描转换算法到后来的硬件加速的演变过程。这种历史的纵深感，让我对整个领域的发展有了更宏大的视角。举例来说，在讨论层次细节模型（LOD）和场景管理时，它并没有将这些技术孤立看待，而是将其置于大型虚拟环境构建的大背景下进行讨论，涉及到视锥体剔除、遮挡剔除等一系列优化策略。这种宏观视野的培养，是很多只关注某个特定算法的书籍所欠缺的。它教会我的不仅是技术，更是一种系统思考问题的思维方式，让我能够预见到未来技术发展可能遇到的瓶颈和新的研究方向。

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说实话，这本书的深度和广度着实让我有些“喘不过气来”，但绝不是负面的那种感觉，而是那种知识量爆炸带来的兴奋感。我尤其欣赏作者在介绍高级主题时，那种不回避复杂性的勇气。很多同类书籍为了追求“易读性”，往往在关键的复杂算法上一带而过，或者干脆只给出结论。但这本《计算机绘图(中级)》却坚持把底层的矩阵运算、微分几何在曲面建模中的应用，甚至是一些实时渲染中的优化技巧，都进行了详尽的论述。比如，关于Bézier曲线和NURBS曲面的章节，不仅讲解了如何构造它们，还深入讨论了它们在CAD/CAM领域中的实际应用场景和参数化处理的难点。我花了很长时间才消化完关于全局光照（Global Illumination）的理论部分，那里面涉及到的辐射度（Radiosity）方法和路径追踪（Path Tracing）的基本框架，虽然对初学者来说门槛较高，但作者的叙述方式极具启发性，让我明白了为何最终的渲染结果能达到照片级的真实感。这本书是那种你需要放慢速度，细细品味的“慢工出细活”的著作，它要求读者投入时间和精力，但回报绝对超值。

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哇，这本书真让我大开眼界！我原本以为自己对计算机图形学已经有了个不错的了解，毕竟之前啃过一些入门级的教材，但翻开这本《计算机绘图(中级)》后，才发现自己之前的知识面有多么局限。这本书的编排非常有逻辑性，它没有急于展示那些炫酷的最终效果，而是深入浅出地剖析了背后的数学原理和算法实现。比如，它对光照模型的讲解，简直是教科书级别的清晰。不同于市面上那些只罗列公式的书籍，作者似乎非常理解初学者在理解复杂几何变换和渲染管线时的困惑点，用大量形象的比喻和循序渐进的推导，将原本晦涩难懂的概念变得触手可及。特别是关于纹理映射和滤波技术的那几章，我感觉自己像是跟着一位经验丰富的老工程师在实际操作一样，每一个参数调整背后的意义都被解释得明明白白。读完这些章节，我感觉自己对如何优化渲染性能、如何创造出更逼真视觉效果的理解，都有了质的飞跃。它真的不仅仅是“中级”，简直是通往专业领域的一座坚实桥梁，让我对未来的图形编程工作充满了信心和期待。

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我发现这本书的实用性体现在它对不同应用领域的覆盖面上，虽然定位是中级，但它的涉猎范围相当广博。它没有将重点死死地钉在某一个图形API（比如OpenGL或DirectX）的特定语法上，而是专注于那些跨平台、跨时代的图形学核心原理。我特别喜欢它对非真实感渲染（NPR）的介绍部分，这通常是主流渲染教材会忽略的“冷门”分支。书中详细介绍了卡通渲染、轮廓线提取算法以及基于图像的渲染技术（IBR）的一些基础思想。这对我目前正在做的交互式艺术项目非常有启发性，让我意识到计算机图形学不仅仅是追求极致的真实感，风格化表达同样拥有巨大的魅力和技术深度。这本书的价值在于，它提供了一个坚实的核心知识库，让你在掌握了基础的实体几何和光栅化技术后，能够灵活地根据项目需求，触类旁通地去学习和应用各种前沿的、细分的图形技术。它真正做到了“授人以渔”，培养了读者的技术迁移能力。

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我必须得提一下这本书的案例分析和配图质量，这方面做得太出色了，完全不像一本偏学术的书籍。通常教材里的插图都是那种简单的示意图，看了等于没看。但这本《计算机绘图(中级)》里的图例，不论是几何变换的可视化，还是光线追踪的边界交集判断过程，都处理得极为精细、色彩鲜明，而且非常准确地对应了文字描述的每一个细节。我记得有一部分讲解视点变换和投影矩阵的部分，我之前总是在右手坐标系和左手坐标系之间搞混，但作者用一组非常清晰的、带有坐标轴标记的3D透视图，一下子就把我从迷雾中解救了出来。这种图文并茂的教学方式，极大地降低了理解抽象概念的难度。而且，书中提供的代码片段（虽然只是伪代码或关键算法的片段），结构清晰，注释到位，让我能很容易地将理论知识映射到实际编程接口上。这使得这本书的实用价值大大提升，不再是高悬在理论殿堂里的“空中楼阁”。

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