具体描述
《计算机图形学原理与实践》以介绍计算机图形学的基本原理、算法和实现为主线，并结合各章节中主要原理、算法和过程介绍了与之相关的OpenGL图形库相关函数及其程序实现，从而将理论和实践很好地结合起来。使读者一方面通过对《计算机图形学原理与实践》的阅读较为系统、全面地了解、掌握计算机图形学的基本理论和方法，并通过对OpenGL图形库相关函数的学习加深对理论的理解；同时将OpenGL程序框架作为原理验证、系统开发的平台，尽力使读者通过对各章所附的综合实例程序的学习，达到综合运用所学知识，并通过进一步学习能够进行图形软件开发的目的。《计算机图形学原理与实践》遵循计算机图形学内在知识体系规律，按照由简到繁、由二维到三维、由理论到实践的方式组织全书的内容。主要涉及：计算机图形学概论、基本图元生成、图形的几何变换、二维观察变换、三维观察变换、交互式图形用户界面、曲线和曲面、图形表示、真实感图形处理和Visual C++环境下OpenGL图形开发等内容。
好的，这是一本关于《数字图像处理与计算机视觉》的图书简介。 --- 《数字图像处理与计算机视觉》 内容提要 本书旨在系统、深入地探讨数字图像处理与计算机视觉领域的核心理论、关键算法及其在工程实践中的应用。我们聚焦于如何让计算机“看懂”和“理解”图像信息，从而实现从基础的图像增强、恢复，到复杂的场景理解、目标识别的跨越。全书内容结构严谨，理论阐述清晰，同时强调算法的可操作性和实用性，力求为读者构建一座坚实的理论基石与实践桥梁。 第一部分：数字图像基础与处理技术 本部分为后续高级应用奠定坚实的数学和信号处理基础。 第一章：图像的数字化与表示 详细介绍图像的物理基础，包括光照、色彩模型（如RGB、CMY、HSV以及更专业的CIE XYZ空间），以及图像在数字系统中的采样、量化过程。重点阐述灰度图像、彩色图像的矩阵表示、像素邻域、连通性、距离度量等基本概念。引入图像质量的客观评价指标，为后续的图像增强打下基础。 第二章：图像增强：空间域方法 深入探讨直接在像素值上进行操作的空间域增强技术。内容涵盖点运算（如灰度拉伸、对比度调整）、直方图处理（均衡化、规定化）的原理与实现。重点讲解空间滤波器的设计与应用，包括线性滤波（均值、高斯平滑）在去噪中的作用，以及非线性滤波（中值滤波、最大/最小值滤波）在去除椒盐噪声和脉冲噪声方面的优势。解析卷积运算的数学本质及其在图像处理中的核心地位。 第三章：图像增强：频率域方法 将图像视为二维信号，引入傅里叶变换（DFT）及其在图像处理中的应用。详细解释频率域的含义，如低频信息代表图像的平滑部分，高频信息代表边缘和细节。讲解理想低通/高通滤波器、Butterworth滤波器、指数滤波器等在图像平滑与锐化中的具体设计与参数选择。探讨同态滤波，用于解决光照不均问题。 第四章：图像复原与重建 本章聚焦于如何从包含噪声或退化的图像中恢复出原始图像信息。系统分析图像退化的数学模型（点扩散函数，PSF），包括运动模糊、散焦模糊等。深入讲解线性退化模型的反演方法，如逆滤波的局限性。重点介绍维纳滤波（Wiener Filter）如何在噪声和退化之间取得最佳折衷，实现最小均方误差意义下的最佳估计。此外，还将介绍盲解卷积的基本思路。 第五章：图像分割：基础技术 图像分割是理解图像内容的第一步。本章从像素的局部特征入手。详细介绍基于灰度的分割技术，如阈值法的原理、Otsu法、自适应阈值法的优选条件。阐述边缘检测的核心算法，包括梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts），并深入分析二阶导数算子——拉普拉斯算子的特点。重点解析Canny边缘检测算法的五个步骤，理解其在边缘定位、抑制伪边缘上的优越性。 第二部分：计算机视觉：特征提取与描述 本部分着眼于如何从图像中提取出稳定、可区分的结构信息，为高级识别任务提供输入。 第六章：图像分割：区域与轮廓方法 超越简单的边缘检测，本章探讨基于区域的分割策略。讲解区域生长法的实现细节与合并判据。详细介绍形态学处理（Mathematical Morphology）的基础操作，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并展示其在去噪、边界提取和孔洞填充中的应用。引入活动轮廓模型（Snakes）和水平集方法，用于对复杂形状进行精确拟合。 第七章：特征点与局部描述符 介绍局部特征在应对尺度、旋转和光照变化时的鲁棒性。详细分析角点检测算法，如Harris角点检测器的原理。深入剖析尺度空间理论，讲解高斯差分（DoG）算子及其在尺度不变特征变换（SIFT）中的应用。详述SIFT描述符的构建过程，包括梯度方向直方图的生成。同时，介绍SURF、ORB等其他高效特征点检测与描述算法。 第八章：图像变换与几何校正 本章讨论图像在几何空间上的变化与配准。阐述仿射变换（平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换的数学表达。重点讲解图像配准的基本流程，包括特征点匹配（如暴力匹配、FLANN）。深入介绍如何利用RANSAC（随机抽样一致性）算法从包含大量误匹配点的集合中鲁棒地估计出几何变换模型。 第三部分：计算机视觉：三维重建与运动分析 本部分将二维图像信息提升到三维世界理解，探究运动和深度信息的恢复。 第九章：立体视觉与深度估计 立体视觉是获取场景深度信息的基础。详细介绍双目视觉系统的几何标定过程，包括内参和外参的确定。重点讲解立体匹配的核心问题——视差计算。深入比较块匹配法、多视点立体匹配算法的优劣。阐述视差图到真实世界距离的转换公式，以及由此产生的深度不确定性问题。 第十章：相机模型与多视图几何 系统梳理和对比针孔相机模型、单应性矩阵（Homography）的应用场景。详细阐述对极几何（Epipolar Geometry）的基本概念，如基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的计算与约束。解释如何利用这些约束进行运动恢复结构（SfM）的基础计算，为三维场景重建提供数学框架。 第十一章：图像序列分析与运动估计 本章关注动态场景中的信息提取。深入讲解光流法（Optical Flow），包括Lucas-Kanade稀疏光流法的基本假设和求解过程，以及全景光流法的局限性。讨论如何利用光流法进行运动估计、场景运动检测以及跟踪应用的基础。 第十二章：深度学习在视觉中的应用导论 作为现代视觉处理的基石，本章简要介绍基于深度学习的图像理解范式。概述卷积神经网络（CNN）的基本架构（如AlexNet, VGG），讲解在图像分类、目标检测（如R-CNN家族、YOLO系列）和语义分割（如FCN, U-Net）中的核心思想，为读者下一步深入研究提供方向和参考。 适用对象： 本书适合于高等院校计算机科学、电子信息工程、自动化、测绘工程等专业的高年级本科生、研究生，以及从事图像处理、机器视觉、模式识别、机器人感知等领域的工程师和研究人员。要求读者具备扎实的线性代数、微积分和概率统计基础。 本书特点： 1. 理论与实践并重： 每章节理论推导详实，并配有大量的应用案例和伪代码示例。 2. 算法完整性： 覆盖了从经典到现代视觉领域的核心算法，确保知识体系的全面性。 3. 数学严谨性： 深入剖析关键算法背后的数学原理，而非停留在“黑箱”操作层面。 ---
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