基于MATLAB的计算机图形与动画技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:于万波

出品人:

页数:249

译者:

出版时间:2007-6

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787302149545

丛书系列:

图书标签:

• 理
• 图形绘制
• MATLAB
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• 计算机图形学
• 动画技术
• 图形编程
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• 可视化
• 图像处理
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• 数值计算
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《数字影像处理与可视化》 本书深入探讨数字影像处理与可视化的核心技术与前沿应用，为读者构建一套扎实的理论基础和实践能力。我们精选了数字影像处理的经典算法和最新进展，并结合现代可视化手段，旨在帮助您理解如何从原始数据中提取有价值的信息，并以直观、富有洞察力的方式呈现。 第一部分：数字影像处理基础 我们将从数字影像最基本的概念入手，逐步深入到复杂的处理技术。 图像表示与模型： 了解数字图像是如何被表示的，包括像素、颜色空间（如RGB、灰度、HSV等）以及它们在不同应用场景下的选择。我们将讨论不同图像模型（如二值图像、灰度图像、彩色图像）的特性及其处理方法。 图像增强： 学习如何改善图像的视觉质量，使其更适合于人类观察或后续的自动分析。内容涵盖点运算（如亮度、对比度调整、直方图均衡化）、空间域滤波（如平滑滤波、锐化滤波，包括高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子等）以及频率域增强（如傅里叶变换在图像增强中的应用，高通滤波、低通滤波）。 图像复原： 探讨如何去除或减轻图像中的噪声和失真。我们将介绍噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声）及其检测与抑制方法。同时，学习图像退化模型，并研究逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等复原技术。 色彩图像处理： 专注于处理彩色图像的特有挑战与技术。内容包括颜色空间的转换、彩色图像的增强与复原、以及基于颜色的图像分割等。 图像变换： 介绍能够改变图像空间域或频域的变换技术。我们将重点讲解离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）及其在图像压缩和去噪中的作用，以及Walsh-Hadamard变换等。 形态学图像处理： 学习基于图像形状的几何变换技术，用于图像的预处理、分割和特征提取。内容包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，以及骨架提取、边界提取等。 图像分割： 掌握将图像划分为不同区域或对象的关键技术。我们将介绍阈值分割（全局阈值、局部阈值、Otsu法）、边缘检测（Canny边缘检测、Hough变换）、区域生长法、分水岭算法以及基于图论的分割方法。 图像特征提取与描述： 学习如何从图像中提取有意义的特征，用于图像识别、匹配和检索。内容包括边缘、角点、连通区域等局部特征，以及SIFT、SURF、ORB等尺度不变特征提取算法，还有纹理特征的描述方法。 第二部分：可视化技术与应用 本部分将聚焦于如何将数据和计算结果以直观、易于理解的方式呈现出来。 数据可视化基础： 理解数据可视化的基本原则，包括信息设计、认知心理学在可视化中的应用，以及如何选择合适的图表类型来表达不同类型的数据（如散点图、折线图、柱状图、饼图、热力图等）。 科学可视化： 专注于可视化多维、复杂科学数据的技术。我们将探讨体绘制（Volume Rendering）技术，如直接体绘制（DVR）和基于纹理的体绘制，以及等值面提取（Isosurface Extraction）等方法。理解如何可视化流体动力学、医学影像（CT、MRI）、地理信息系统（GIS）等领域的数据。 信息可视化： 侧重于可视化抽象信息和关系。内容包括网络图（Network Visualization）的布局算法和交互技术，树状图（Tree Visualization），以及高维数据降维与可视化技术（如PCA、t-SNE）。 三维建模与渲染： 介绍构建和显示三维场景的基本原理。我们将讲解几何模型表示（如多边形网格、B-rep）、材质属性（如纹理、反射、折射），以及渲染管线（如光栅化、着色模型），包括Phong、Blinn-Phong等。 交互式可视化： 强调用户与可视化系统之间的互动。学习如何设计和实现交互控件（如缩放、平移、旋转、过滤、着色器编辑），以及数据探索与分析的交互范式。 可视化库与工具： 介绍当前主流的开源和商业可视化库，以及它们在不同编程语言中的应用。通过实际案例，展示如何利用这些工具快速构建复杂的可视化应用。 高级可视化主题： 涉及一些更具挑战性的可视化技术，如大规模数据可视化、实时可视化、数据驱动的可视化设计等，并探讨其在特定领域（如金融、生物信息学、社会科学）的应用。 第三部分：综合应用与案例分析 我们将结合前两部分的理论知识，通过一系列具体的应用案例来巩固和拓展读者的技能。 医学影像分析与可视化： 如何对CT、MRI等医学影像进行去噪、增强、分割，并进行三维重建和可视化，辅助医生诊断。 地理信息系统（GIS）数据可视化： 如何处理和可视化地理空间数据，如地形、卫星图像、人口密度等，展示地图投影、空间分析结果。 工程仿真结果可视化： 如何可视化有限元分析（FEA）、计算流体动力学（CFD）等仿真软件输出的复杂数据，如应力分布、温度场、速度场。 生物信息学数据可视化： 如何可视化基因序列、蛋白质结构、物种演化树等生物学数据。 人机交互中的可视化： 在图形用户界面（GUI）设计、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域中的可视化应用。 本书旨在为对数字影像处理和数据可视化感兴趣的学生、研究人员和工程师提供一个全面而深入的学习平台。通过理论讲解、算法分析和案例实践，读者将能够掌握独立分析和解决相关问题的能力，并在各自的研究和工作中创造出更具价值的成果。

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坦率地说，这本书的叙述风格非常独特，它不像某些学术著作那样冷冰冰、充满晦涩的术语，反而带着一种近乎于工程师间的“老友”式交流的亲切感。作者在讲解那些高深的算法原理时，总能找到非常贴合实际生活的类比，比如用光影在不同物体表面反射的现象来解释渲染方程的复杂性，一下子就让抽象的概念变得生动起来。我尤其欣赏它对“调试”过程的详尽描述。书中没有一味地展示完美无缺的结果，而是坦诚地列举了在实现某个复杂动画效果时可能遇到的陷阱，比如Z缓冲冲突、纹理坐标的错误映射等等，并提供了具体的解决方案和排查思路。这种“带血的经验”比单纯的理论说教要宝贵得多，它教会的不仅仅是“如何做”，更是“遇到问题时该如何思考”。读完一些章节后，我感觉自己不只是掌握了一堆函数调用，而是真正建立起了一套解决图形问题的底层思维框架。

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这本书的装帧设计给我留下了非常深刻的印象，封面那深邃的蓝色调，配上简洁而富有科技感的字体排版，一下子就抓住了我的眼球。初次拿到手里，就能感受到那种扎实的质感，纸张的选取似乎也经过了精心的考量，内页的印刷清晰度极高，即便是复杂的代码块和精细的图表，也能看得一清二楚，这对我们这些需要长时间盯着屏幕阅读的读者来说，简直是福音。我特别欣赏作者在章节结构上的安排，逻辑衔接得非常自然流畅，仿佛有一位经验丰富的老师在旁边一步步引导你进入这个充满奇思妙想的领域。比如，在介绍完基础的向量和矩阵运算后，紧接着就将这些理论知识应用到了三维模型的构建上，这种理论与实践紧密结合的方式，极大地降低了初学者的理解门槛。而且，随书附带的光盘内容也十分丰富，那些经过精心调试的M文件示例，省去了我们大量搭建环境和调试错误的精力，可以直接上手运行和修改，这对于提升学习效率来说，是无可替代的优势。

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这本书对于构建一个现代图形学工作者的知识体系，提供了极其坚实的基础视角。它最让我赞赏的一点是，它没有被单一的技术栈所束缚，而是始终保持着一种开阔的视野。在讲解完基于CPU的经典算法后，作者会适当地引出并行计算和GPU加速的理念，即使MATLAB本身并非首选的实时渲染平台，但它所传授的并行化思维和数据结构优化思路，是完全可以迁移到其他更专业的图形API或引擎开发中的。这种超越具体工具限制的教学理念，使得这本书具有了更长的生命周期和更广的应用前景。它不仅仅是教你如何用MATLAB来做动画，更深层次地，是教你如何用高效的数学和计算方法去“表达”和“模拟”真实或想象的世界。对于希望从“会用软件”进阶到“理解原理并创新”的学习者来说，这本书无疑是上乘之选。

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阅读这本书的过程，对我而言更像是一次系统性的、项目驱动的学习体验。它非常注重实践环节的闭环。很多章节的末尾，都设计了一个小型的“挑战任务”或者“迷你项目”，要求读者整合前面学到的所有知识点来完成一个特定目标，比如构建一个简单的光线追踪器，或者实现一个可交互的虚拟场景漫游。这种设计极大地激发了我的主动探索欲。我不再是被动地接受知识，而是必须主动去查找资料、调整参数、验证假设。通过完成这些实践环节，我清晰地看到了理论知识是如何转化为可视化的、可运行的结果的。这种即时反馈的学习机制，极大地增强了我的学习信心和对专业知识的掌控感。如果说书本是蓝图，那么这些实践环节就是把蓝图变为现实的工地，让人真切地感受到自己“造”出了东西。

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这本书在技术深度上的把握做得非常到位，它成功地在“入门友好”和“专业深入”之间找到了一个绝佳的平衡点。对于初次接触计算几何和渲染管线的读者来说，开篇的基础章节足以建立稳固的基石，对坐标系变换、投影原理等核心概念的阐述详尽且易于理解。然而，这本书的价值远不止于此。随着章节的深入，作者开始探讨一些更前沿或者说更底层的优化技术，例如高级的插值算法、层次细节（LOD）的实现策略，甚至还涉及到了面向对象编程在图形学中的应用。我发现它对一些经典算法的讲解并非停留在教科书式的描述，而是结合了MATLAB特定的矩阵运算优势进行了优化，这使得读者能够在不离开当前编程环境的前提下，实现高性能的计算。这本书更像是一本“工具箱”加“设计手册”的结合体，既有工具的使用说明，也有设计理念的传授。

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