具体描述
《Dreamweaver CS3网页设计基础与项目实训》由Adobe软件教育专家和资深网页设计师联袂策划和编写，目的是通过模拟商业网站制作的场景，打造一本真正适合Dreamweaver教学的教程，协助教师轻松教出会干活的学生。
全书共17章，按照网页设计工作的实际需求组织内容，基础知识实用、够用。《Dreamweaver CS3网页设计基础与项目实训》不仅介绍了DreamweaverCS3的基本操作，更重要的是介绍了网站制作过程中常用的方法和技巧，让读者在学习实例的过程中掌握Dreamweaver这个强大的工具。
作者精心设计了与网页设计实际项目紧密结合的典型实例，并通过一个完整的网站制作项目将全书内容串接起来；具有很强的实战性。该网站具有目前主流网站所包含的各种元素，能大大缩短读者的学习摸索过程。
《Dreamweaver CS3网页设计基础与项目实训》特别适合应用型本科院校、示范性高职高专院校以及相关培训学校作为教材。另外，由于实例多且具有代表性，是网站设计方面不可多得的参考资料，因此，也可供Dreamweaver网页制作从业人员与学员参考。
另外，为方便教学，特为任课教师提供了丰富的教学资源包（详见《Dreamweaver CS3网页设计基础与项目实训》前言）。
《数字影像处理核心技术解析》 图书简介 本书深入剖析了现代数字影像处理领域的前沿理论与核心技术，旨在为从业人员和高阶学习者提供一套系统、精深的技术指南。全书摒弃对基础软件操作的简单罗列，聚焦于影像处理算法的底层逻辑、性能优化策略以及复杂视觉效果的实现路径，内容涵盖了从经典的图像增强技术到尖端的深度学习在视觉任务中的应用。 第一部分：数字图像基础与表示深度探究 本部分首先对数字图像的物理本质、采集过程中的噪声模型进行了严谨的数学描述。不同于通用的图像学入门，我们着重探讨了高级色彩空间（如Lab、ProPhoto RGB）的转换机制、色彩管理的ICC配置文件工作流程，以及高动态范围（HDR）影像的编码与解码标准（如OpenEXR、Rec. 2020）。 随后，章节详细阐述了图像的数学表示：傅里叶变换（DFT/FFT）在频域分析中的应用，二维小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析中的优势，以及稀疏表示理论（如字典学习）如何驱动高效的图像压缩与去噪。重点内容包括，如何根据不同的场景需求，选择最优的基函数（如Haar、Daubechies小波族）来实现信息的有效捕获。 第二部分：经典与现代图像增强与复原 此部分构建了一个全面的图像质量提升技术框架。 在经典增强方面，我们超越了基本的直方图均衡化，深入研究了自适应局部对比度增强（如CLAHE）的实现细节及其参数调优策略。对空间域滤波和频率域滤波（如理想/巴特沃斯/高斯滤波器）的对比分析，着重于滤波器在处理周期性噪声和随机噪声时的适用性边界。 图像复原章节是本书的亮点之一。它系统地讲解了盲解卷积（Blind Deconvolution）的数学模型建立，包括对模糊核（PSF）的估计方法（如Lucy-Richardson迭代算法）。我们详细解析了基于退化模型的迭代优化过程，并提供了处理运动模糊和散焦模糊的实用案例和性能评估指标。此外，对于周期性噪声和周期性干扰的抑制，本书提供了基于同态滤波和相位相关法的专业解决方案。 第三部分：计算机视觉基础与特征工程 本部分为连接传统信号处理与现代人工智能技术奠定基础。 我们详细拆解了计算机视觉中的关键特征提取算法。例如，对SIFT、SURF特征点的构造过程，不仅描述了尺度空间构建，更深入探讨了梯度方向直方图的生成与描述子的规范化。对于边缘检测，除了Canny算法的优化步骤，还引入了更鲁棒的尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform）的变体。 在图像分割领域，本书深入探讨了活动轮廓模型（Active Contour Models, Snakes）的能量函数最小化原理，以及基于图割（Graph Cut）的优化分割方法。对这些算法的数学推导和编程实现进行了详尽的说明，旨在使读者能够根据实际应用场景，灵活地调整能量权重参数。 第四部分：深度学习驱动的视觉范式革新 本部分聚焦于当前影像处理领域最活跃的前沿技术——卷积神经网络（CNNs）的应用。 我们不进行冗余的网络结构介绍，而是将重点放在任务特定的网络设计与训练策略上。对于图像去噪（Denoising），分析了DnCNN、Residual Network在残差学习中的效率提升；在超分辨率重建（Super-Resolution）方面，深度对比了SRCNN、VDSR以及基于GANs（如SRGAN）的感知质量优化路径。 专门开辟章节讨论了对抗性学习在影像生成与修复中的应用。详细讲解了生成对抗网络（GAN）的基本结构、损失函数设计（如WGAN、CycleGAN），以及如何利用判别器引导生成器产生高度逼真的纹理和细节。此外，对于图像修复（Inpainting），本书探讨了基于上下文注意力机制和语义感知的修复模型，重点分析了如何填补大面积缺失区域的全局一致性问题。 第五部分：高性能实现与优化策略 本部分关注如何将复杂的算法高效地转化为生产力。 内容涉及并行计算框架（如OpenCL/CUDA）在图像处理流水线中的应用。我们提供了大量关于GPU编程模型下，如何优化内存访问模式（如纹理内存的使用、共享内存的缓存策略）以加速大型卷积操作的实战经验。此外，还探讨了模型量化（Model Quantization）和网络剪枝（Pruning）技术，以实现在嵌入式设备或资源受限环境中对深度学习模型的加速部署。 本书适合具有扎实数学基础和至少一种编程语言（如C++或Python）经验的图像工程师、计算机视觉研究人员以及寻求突破传统图像处理瓶颈的专业人士阅读。它提供的是解决复杂视觉问题的“工具箱”和“思维模型”，而非简单的软件使用手册。
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