多媒体技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:7-80231

作者:蔡逸仪

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2007-8

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787802312920

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体技术
• 多媒体应用
• 数字媒体
• 图像处理
• 音频处理
• 视频处理
• 计算机技术
• 信息技术
• 通信技术
• 网络技术

好的，这是一份关于《多媒体技术与应用》之外的其他图书的详细简介。 --- 图书简介：深度解析《计算机视觉：从基础到前沿》 作者： 张伟 教授, 李敏 博士 出版社： 蓝天科技出版社 出版时间： 2023年10月 ISBN： 978-7-5063-XXXX-X 图书概述 《计算机视觉：从基础到前沿》是一部全面、深入探讨计算机视觉领域核心理论、关键算法和最新研究进展的权威著作。本书旨在为计算机科学、电子工程、模式识别以及人工智能等相关专业的学生、研究人员和工程师提供一座坚实的知识桥梁，帮助读者系统地掌握从图像基础处理到复杂三维重建与行为分析的全景图景。 本书摒弃了传统教材中对概念的简单罗列，而是侧重于对底层数学原理、算法设计思想以及实际应用挑战的深刻剖析。它不仅涵盖了经典视觉理论的精髓，更紧密结合了当前深度学习范式下的最新突破，力求为读者提供兼具理论深度和工程实用性的知识体系。 目标读者 高校本科生及研究生： 学习计算机视觉、模式识别、人工智能相关课程的在校学生。 科研人员与博士后： 从事图像处理、机器学习、机器人视觉等领域的研究工作者。 软件工程师与算法工程师： 在自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、增强现实（AR）等行业中需要应用或开发视觉算法的专业人士。 内容结构与亮点 本书共分为五大部分，共十八章，内容组织逻辑清晰，循序渐进： 第一部分：视觉基础与信号处理（第1-3章） 本部分奠定了理解现代计算机视觉系统的数学和物理基础。 第1章：人类视觉与成像模型： 详细阐述了人眼的工作原理，以及如何将其转化为数学模型（如相机模型、针孔模型、小孔模型）。重点解析了图像采集过程中的噪声模型、色彩空间理论（RGB, HSV, Lab）及其在不同应用场景下的选择策略。 第2章：数字图像处理基础： 深入讲解了图像增强（如直方图均衡化、空域与频域滤波）、图像恢复（去模糊、去噪）的核心算法。特别分析了卷积操作的数学本质及其在图像处理中的地位。 第3章：图像表示与特征提取： 探讨了如何从像素级数据中提取具有语义信息的低级特征。内容包括边缘检测（Sobel, Canny）、角点检测（Harris, Shi-Tomasi）、纹理描述（LBP）以及经典描述符如SIFT和SURF的原理与局限性。 第二部分：几何视觉与三维重建（第4-7章） 几何视觉是理解物体空间关系的关键。本部分侧重于如何从二维图像中恢复三维世界信息。 第4章：相机标定与几何变换： 详细推导了内参矩阵和外参矩阵的构建过程，讲解了单应性（Homography）和基本矩阵（Fundamental Matrix）的数学推导，以及如何利用RANSAC等鲁棒性方法进行参数估计。 第5章：立体视觉与深度估计： 聚焦于双目视觉系统。内容覆盖了立体匹配的核心问题——视差计算，详述了块匹配法、全局优化方法（如Graph Cuts）以及现代深度学习在立体匹配中的应用。 第6章：运动恢复结构（SfM）： 系统介绍了如何通过序列图像重建场景的三维结构。从两视图几何过渡到多视图约束的Bundle Adjustment优化，强调了大规模SfM系统的鲁棒性设计。 第7章：传感器融合与SLAM导论： 概述了视觉里程计（VO）和同步定位与建图（SLAM）的基本框架，包括滤波方法（EKF, UKF）和优化方法（BA），为机器人导航打下基础。 第三部分：基于统计学习的识别范式（第8-11章） 本部分回顾了深度学习浪潮到来之前，基于传统机器学习方法在视觉识别任务中的应用。 第8章：传统分类器与特征描述： 深入讲解了支持向量机（SVM）、Adaboost等分类器在图像分类中的应用。重点分析了HOG特征在行人检测中的经典应用。 第9章：目标检测的早期方法： 探讨了如Viola-Jones框架、DPM（Deformable Part Models）等里程碑式的目标检测技术，帮助读者理解现代检测框架的演进背景。 第10章：图像分割基础： 介绍了基于区域增长、活动轮廓模型（Active Contours）以及早期的图割方法在图像分割中的应用。 第11章：数据驱动：模式识别与机器学习回顾： 对监督学习、无监督学习的关键概念进行了复习，为后续的深度学习章节做铺垫。 第四部分：深度学习驱动的视觉革命（第12-15章） 这是本书的核心部分，全面覆盖了当前最热门的深度学习在视觉领域的应用。 第12章：卷积神经网络（CNN）原理： 详细剖析了卷积、池化、激活函数的数学本质。深度解析了AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典网络结构的创新点和设计哲学。 第13章：现代目标检测框架： 聚焦于基于深度学习的检测算法。系统对比和分析了基于区域的检测器（Faster R-CNN系列）与单阶段检测器（YOLO系列、SSD）的性能权衡与适用场景。 第14章：语义与实例分割： 讲解了FCN、U-Net等在像素级分类任务中的应用，以及Mask R-CNN等实例分割方法的精妙设计。 第15章：视觉生成模型： 介绍了生成对抗网络（GANs）在图像合成、超分辨率重建中的应用，以及扩散模型（Diffusion Models）的最新进展。 第五部分：前沿应用与未来趋势（第16-18章） 本部分探讨了计算机视觉与前沿技术的交叉领域。 第16章：姿态估计与行为识别： 讲解了人体关键点检测、三维人体姿态估计的深度方法，以及如何利用时空网络（如3D-CNN, I3D）进行活动识别。 第17章：可解释性与鲁棒性： 探讨了深度学习模型“黑箱”问题，介绍了LIME、Grad-CAM等可解释性方法，并讨论了对抗性攻击与防御策略。 第18章：视觉前沿展望： 总结了视觉问答（VQA）、神经渲染（Neural Rendering）以及具身智能（Embodied AI）中视觉技术所扮演的角色，展望了未来十年视觉领域可能的研究方向。 本书特色 1. 原理与实践并重： 每章理论推导后均附有“工程实现要点”板块，指导读者如何将算法高效地转化为实际代码（主要使用Python与PyTorch框架）。 2. 数学严谨性： 对所有核心公式均进行详细的推导过程，确保读者理解算法背后的数学逻辑，而非仅仅停留在调包层面。 3. 图示丰富性： 配备了超过800张原创或精选插图、流程图和对比图表，极大地增强了复杂概念的可视化理解。 4. 案例驱动学习： 穿插了大量真实世界应用案例分析，例如：无人机航迹规划中的视觉定位、工业缺陷检测的高精度识别等。 《计算机视觉：从基础到前沿》不仅是一本教科书，更是一份面向未来的研究指南，它致力于培养读者独立分析和解决复杂视觉问题的能力。掌握本书内容，即是掌握了驾驭未来智能视觉系统的钥匙。

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这本书的装帧和纸张质量给我的感觉非常棒，拿到手里就有一种沉甸甸的专业感。内容上，我主要关注的是它对内容创作流程中遇到的瓶颈的解决方案。我最近在处理一些复杂的动态图形项目时，常常被素材的兼容性和渲染效率问题困扰。这本书中关于中间件和工作流程自动化的那几章，简直是打开了新世界的大门。它介绍了一种非常实用的批处理脚本思路，可以极大地减少我们在素材转换和格式化上花费的时间。书中展示的那些自动化脚本示例代码，虽然我需要根据自己的环境做一些微调，但其逻辑和结构是完全可以借鉴和学习的。更重要的是，它探讨了“非线性编辑”在现代工作流中的演变，将传统剪辑的概念延伸到了模块化、可复用的资产管理上，这对于我们团队提高复用率和项目迭代速度至关重要。这本书的实战性体现在它提供的每一个解决方案背后，都有成熟的行业案例支撑，读起来让人信心十足。

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坦白说，我拿起这本书主要是因为我需要为我们公司的一个新项目做技术选型，我们需要快速评估现有的主流媒体处理标准和未来可能的发展方向。这本书的优势在于它提供了一个非常宏观的行业概览，同时又能快速切换到具体的技术细节。我对其中关于跨平台内容分发策略的分析特别感兴趣，它清晰地比较了不同内容格式在带宽消耗、加载速度和兼容性上的优劣，这对我们在制定全球发布计划时提供了坚实的理论支撑。我记得有一张图表，非常精妙地展示了不同流媒体协议的延迟特性，这帮助我们团队迅速确定了对延迟敏感型应用的优先技术栈。而且，这本书的语言风格非常严谨，没有冗余的行话，每一个术语的引入都伴随着清晰的定义和上下文解释，这使得即便是对某个特定领域不熟悉的工程师，也能快速上手理解。它更像是一本“决策辅助手册”，而不是一本单纯的“操作指南”，这对于需要进行战略性技术规划的专业人士来说，价值无可估量。

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这本书简直是为我量身定制的，我最近刚开始接触数字媒体创作，手上拿着一些零散的教程和资料，感觉知识点像散落的珍珠，串不成一条完整的项链。我特别希望有一本能系统梳理从基础概念到实际操作的指南。这本书的排版非常直观，图文并茂的讲解方式，尤其是在介绍色彩理论和图像处理基础概念时，那些清晰的图例和案例分析，让我这个初学者也能迅速抓住重点。比如，它对不同色彩空间的解释，我以前在网上看的时候总是模棱两可，但这本书用了一个非常巧妙的比喻，一下子就让我明白了RGB和CMYK的核心区别和应用场景。而且，它似乎对软件操作的介绍也非常到位，我记得其中有几章专门讲了如何优化视频编码的参数，那些专业术语在书中被拆解得非常细致，即便是像我这种对技术细节感到头疼的人，也能读出个所以然来。这本书的价值在于它构建了一个完整的知识框架，让我不再是零敲碎打地学习，而是有了一个清晰的进阶路径。我打算跟着书里的章节顺序，一步步地把基础打牢，特别是后面的章节，听起来像是涉及到了更前沿的交互设计和虚拟现实的入门知识，这正是我接下来的学习重点。

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这本书对我最大的惊喜在于它对伦理和法律层面的讨论，这往往是技术书籍容易忽略的部分。在当前数字版权和深度伪造技术日益成为焦点的大环境下，这本书特地辟出章节讨论了内容溯源、知识产权保护在数字媒体中的新挑战，这体现了作者极强的社会责任感和前瞻性。它不仅告诉我们如何创造惊人的视觉效果，更重要的是引导我们思考“我们应该如何负责任地使用这些技术”。在介绍数据隐私和用户画像构建时，它用非常冷静客观的笔触分析了技术便利性与个人权利之间的张力，并提出了几项我认为非常具有建设性的技术自律建议。我特别欣赏它在介绍增强现实（AR）技术时，所穿插的关于公共空间感知和用户沉浸感边界的哲学探讨。这种将硬核技术与人文关怀相结合的叙事方式，使得这本书的阅读体验非常丰富和深刻，远超我预期的技术手册范畴。

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我是在一个技术研讨会上听说了这本书的推荐，当时讨论的主题是关于如何将新兴技术融入到传统的艺术教育中去。这本书给我的第一印象是它的深度和广度令人印象深刻。它不仅仅停留在教你“如何使用”某个工具的层面，而是深入探讨了背后的技术原理和设计哲学。我尤其欣赏它对“用户体验”的探讨，那种将技术实现与人本需求紧密结合的视角，非常具有启发性。书中对信息可视化设计那一部分的论述，简直是教科书级别的典范。它没有简单地罗列各种图表类型，而是详细分析了在特定数据结构下，哪种可视化方式能最有效地传达信息，并给出了大量反例来强调清晰表达的重要性。这种批判性的思维训练，对于一个希望在行业内做出成绩的人来说，比单纯的学习操作技巧要宝贵得多。我注意到，书中对音频处理和后期制作的章节也相当扎实，它不仅提到了基本的混音技巧，还涉及到了空间音频的概念，这表明作者对当前媒体技术的前沿动态有着深刻的把握，确保了内容的时效性和专业性。

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