计算机图形技术原理及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787115068842

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• 计算机图形学
• 图形技术
• 渲染
• 建模
• OpenGL
• DirectX
• 图像处理
• 可视化
• 游戏开发
• 动画

《数字图像处理与计算视觉：算法、模型与实践》 本书深度剖析数字图像处理与计算视觉领域的核心理论、关键算法、先进模型及其在实际工程中的应用。内容涵盖了从基础的图像采集、增强、复原，到复杂的图像分割、特征提取，再到高级的物体识别、场景理解和三维重建等关键技术。 第一部分：数字图像处理基础 本部分将带领读者系统掌握数字图像处理的基本概念和常用技术。 图像表示与模型： 详细介绍数字图像的采样、量化过程，以及不同颜色模型（RGB、HSV、CMYK等）的数学原理和应用场景。读者将理解像素、灰度级、色彩空间等基本构成要素。 图像增强： 深入探讨空间域和频率域的图像增强技术。在空间域，我们将讲解点运算（如灰度变换、直方图均衡化）和邻域运算（如平滑滤波、锐化滤波）的原理和实现。在频率域，将阐述傅里叶变换、傅里叶逆变换在图像处理中的作用，以及低通滤波、高通滤波、同态滤波等经典算法。 图像复原： 讲解各种图像退化模型（如运动模糊、高斯模糊、泊松噪声、椒盐噪声等），以及相应的图像复原方法。重点介绍逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等经典复原算法，并探讨盲去模糊和盲去卷积的挑战与解决方案。 图像变换： 介绍离散余弦变换（DCT）、小波变换（Wavelet Transform）等在图像压缩和特征提取中的应用。理解不同变换域下图像信息的表示方式及其优势。 图像压缩： 阐述无损压缩（如Huffman编码、LZW编码）和有损压缩（如JPEG标准中的DCT压缩、小波变换压缩）的基本原理。读者将学习如何平衡压缩率与图像质量。 第二部分：计算视觉核心技术 本部分将聚焦于计算视觉领域，深入研究如何让计算机“看懂”图像，并从中提取有意义的信息。 图像分割： 详细讲解图像分割的各种策略。包括基于阈值的方法（全局阈值、局部阈值、Otsu法）、基于区域的方法（区域生长、分裂合并）、基于边缘的方法（Canny边缘检测、Sobel算子、Prewitt算子）以及基于聚类的方法（K-Means）和图论方法（如Graph Cut）。 特征提取与描述： 深入分析用于描述图像局部和全局特征的关键算法。重点讲解SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等局部特征提取器，以及HOG（方向梯度直方图）、LBP（局部二值模式）等特征描述子。理解它们在物体识别、图像匹配等任务中的作用。 物体识别与检测： 介绍经典的物体识别方法，包括基于模板匹配、基于特征匹配（如Bag-of-Words模型）等。重点讲解近年来兴起的基于深度学习的物体检测框架，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）系列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，深入分析它们的网络结构、损失函数和训练策略。 图像配准： 讲解不同图像之间进行几何变换以达到对齐的方法。包括基于特征的配准（如使用SIFT或SURF匹配关键点）、基于区域的配准（如互相关匹配）以及基于深度学习的端到端配准方法。 三维视觉： 探索如何从二维图像中恢复三维场景信息。包括立体视觉中的深度估计（视差计算、SGM算法）、SFM（Structure from Motion）技术、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，以及三维点云处理和表面重建。 目标跟踪： 介绍单目标跟踪和多目标跟踪的经典算法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）、Meanshift算法、TLD（Tracking-Learning-Detection）算法，以及基于深度学习的跟踪方法。 第三部分：应用实践与前沿进展 本部分将结合具体的应用场景，展示数字图像处理与计算视觉技术的实际价值，并展望未来的发展趋势。 医学影像分析： 探讨图像增强、分割、配准技术在X光、CT、MRI等医学影像中的应用，如肿瘤检测、病灶识别、手术导航等。 遥感图像处理： 介绍遥感图像的分类、变化检测、目标识别等技术，以及在环境监测、资源管理、城市规划等领域的应用。 人脸识别与分析： 深入讲解人脸检测、特征提取、身份识别、表情识别等技术，以及其在安防、身份验证、人机交互等方面的应用。 自动驾驶与机器人视觉： 阐述计算视觉技术在环境感知（车道线检测、障碍物识别）、定位导航、路径规划等方面的核心作用。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 介绍图像跟踪、场景理解、三维重建在AR/VR系统中的关键技术。 前沿研究方向： 简要介绍生成对抗网络（GANs）在图像生成与风格迁移中的应用，以及Transformer在视觉任务中的兴起，为读者提供更广阔的视野。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习平台，帮助其理解数字图像处理与计算视觉的底层原理，掌握核心算法，并能够独立解决实际应用问题。无论您是计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的学生，还是希望在这些领域进行研究或开发的工程师，本书都将是您不可或缺的参考。

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这本书的排版和插图质量，绝对是同类书籍中的上乘之作。在图形学这种高度依赖视觉传达的学科里，清晰的图示是至关重要的。这本书在这方面做得非常出色，无论是内部的几何结构图，还是复杂的渲染流程图，线条都极其精准，配色也恰到好处，有效地帮助我理解了抽象的概念。举个例子，在讲解Bézier曲线和曲面的插值特性时，书中提供的动态效果类比图，让我瞬间就理解了控制点对曲线形状的决定性影响，这比纯文字描述有效得多。此外，书中的案例往往紧密结合实际应用场景，而不是空中楼阁般的理论推演。它会适当地引入一些工业界常用的数据结构和算法思想，让你感觉自己不是在学习一套脱离实际的学术理论，而是在学习一套切实可行的工程技术。对于希望将理论知识快速转化为生产力的读者而言，这本书提供的这种‘理论到实践’的桥梁作用，是极其宝贵的。

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坦白说，我拿到这本书的时候，心里是有些忐忑的，毕竟“原理”二字意味着枯燥和晦涩。但翻阅过后，我发现作者在这本书的结构设计上下了极大的功夫，它构建了一个非常清晰的知识层级体系。从最基础的几何表示法开始，逐步过渡到投影、裁剪，直至最后的高级渲染技术，每一步的逻辑递进都非常自然，几乎没有阅读上的断裂感。它不像某些教科书那样，知识点之间是孤立的存在，而是将它们编织成一张严密的网。我特别喜欢其中关于“层次化细节”（LOD）和“剔除技术”的章节。作者没有止步于简单介绍这些技术的概念，而是深入剖析了它们在优化性能方面的核心作用机理，甚至提供了伪代码层面的实现思路。这种深度剖析，对于想从事游戏开发或高性能图形计算的读者来说，简直是宝贵的财富。它不只是告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么要这么做”，这种对设计哲学层面的探讨，使得这本书的内涵远超出了普通的技术手册范畴。

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读完这本书，我感觉自己像是完成了一次系统的‘大脑重塑’，思维模式都被这种基于空间和视觉逻辑的方式所重塑了。它最大的魅力在于其‘完整性’。很多市面上的书籍要么只讲硬件加速的流程，要么只专注于特定领域的算法（比如体积渲染或者高级光线追踪），但这本书却构建了一个非常全面的知识图谱，涵盖了从最底层的像素操作到高级的场景管理策略。作者在收尾部分对未来图形技术发展趋势的展望，也十分具有启发性，它指明了我们学习的重点方向，而不是固守于过时的技术栈。这本书就像一本‘内功心法’，它提供的基础原理扎实而深厚，使得未来无论行业的技术栈如何更迭，我们都能凭借掌握的核心概念，快速适应新的工具和框架。对于任何想要在这个领域深耕的人来说，这本书都应该被放在案头，随时查阅和温习，其参考价值和启发意义是长期的、持续的。

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我必须承认，这本书在某些进阶章节的难度是相当陡峭的，但令人欣慰的是，作者似乎预料到了读者的困惑，并设置了良好的引导机制。对于那些需要快速建立框架认知的读者，可以先跳过某些数学推导的细节，抓住核心概念；而对于希望深究底层机制的专业人士，书中提供的详尽注解和参考资料链接，则提供了进一步探索的路径。这种‘多层次’的阅读体验，使得它能够适应更广泛的读者群体，从入门级学习者到有经验的工程师都能从中获益。我个人尤其赞赏它对‘面向对象’思想在图形库设计中的体现的讨论。在当前软件工程越来越强调模块化和可维护性的背景下，这种对软件设计哲学的探讨，让这本书的视野变得更加开阔，不再局限于纯粹的算法描述。它教会我的，是如何构建一个健壮、可扩展的图形系统，而不仅仅是如何实现单个渲染效果。

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这本书的讲解方式真是让人耳目一新，特别是对于那些初次接触图形学领域的读者来说，它就像一位耐心的向导，把那些原本看起来高深莫测的概念，用非常直观的方式剖析开来。我特别欣赏它在数学基础和实际应用之间的平衡把握。很多教材往往偏重理论的严谨性，堆砌复杂的公式，让人望而却步；而这本书却巧妙地将数学原理融入到具体的技术实现过程中。比如，在描述向量运算和变换矩阵时，作者不是简单地罗列公式，而是结合三维空间中的旋转、缩放等操作进行详细的图示和逻辑推演，让你能清晰地‘看见’这些运算在做什么。这种‘知其然，更知其所以然’的教学方法，极大地增强了我的学习兴趣和理解深度。更值得称道的是，书中对于光照模型和渲染管线的阐述，非常贴合当前行业主流的实时渲染技术发展趋势，即便是复杂的着色器编程逻辑，也能被分解成清晰的步骤，使得我们这些非科班出身的读者也能逐步掌握其核心思想。这本书的价值不在于罗列尽可能多的算法名称，而在于教会我们如何用图形学的思维去解决实际问题。

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