具体描述
《计算机应用与软件技术专业教学用书:Phototshop CS4平面设计与案例应用》为职业教育课程改革试验教材，根据教育部职业教育教学改革精神与相关教学要求编写而成。《计算机应用与软件技术专业教学用书:Phototshop CS4平面设计与案例应用》以Photoshop CS4(中文版)为基础，通过实训项目渗透基本知识与技能，实现理论与实践一体化教学，以培养计算机图像处理与应用设计人才为目标，注重技能操作、综合职业能力的培养。《计算机应用与软件技术专业教学用书:Phototshop CS4平面设计与案例应用》主要内容：走进Photoshop CS4——图像处理技术基础，贺卡设计——图像与选区，房产广告设计——绘画与修饰，创意立体设计——图层的应用，DM广告设计——文字与动作，艺术卡片设计——路径的应用，墙面与装饰设计——滤镜与图像，“怀旧”艺术图像设计——调整图像色彩，蝶影图——通道与蒙版，室内装饰设计——图像处理与布局综合应用，网站首页设计——图像设计、切片、动画、Web格式，Ⅵ设计——Ⅵ设计基础、Ⅵ基础设计与应用设计。《计算机应用与软件技术专业教学用书:Phototshop CS4平面设计与案例应用》适合作为职业院校和计算机图形图像处理、平面设计职业培训项目的教学用书，也适合从事图像处理设计工作人员自学使用。
图书：《数字图像处理技术精要与实践》 内容简介 本书聚焦于现代数字图像处理领域的核心理论、前沿技术及其在多个行业的实际应用，旨在为图像处理工程师、计算机视觉研究人员以及对高阶图像技术感兴趣的专业人士提供一本深度、系统的参考指南。全书结构严谨，内容覆盖面广，从基础的数字信号处理原理出发，逐步深入到复杂的机器学习模型在图像分析中的应用。 第一部分：数字图像处理的数学与物理基础 本部分奠定了整个技术体系的基石。首先，详细阐述了图像的数字化过程，包括采样、量化理论，并深入探讨了不同色彩空间（如CIE XYZ, sRGB, Adobe RGB, CMYK）的转换与管理，强调了色彩恒常性（Color Constancy）在真实世界建模中的挑战与解决方案。 随后，深入讲解了图像在频域中的表示。傅里叶变换（Fourier Transform）及其在图像滤波中的应用是重点。我们不仅分析了理想滤波器（理想低通、高通、带阻），还详细推导了巴特沃斯（Butterworth）和高斯（Gaussian）滤波器的特性，并对比了它们在去除周期性噪声和随机噪声时的优劣。随后引入了小波变换（Wavelet Transform），解释了其多分辨率分析的优势，并以离散小波变换（DWT）为例，阐述了图像压缩（如JPEG 2000标准背后的原理）和边缘检测的原理。 在图像增强方面，本书超越了基础的直方图均衡化。我们详细讨论了自适应直方图均衡化（AHE）及其改进算法（如CLAHE）在恢复对比度受限图像中的性能。空间域滤波部分，重点分析了非线性滤波器，如中值滤波、双边滤波（Bilateral Filtering）和引导滤波（Guided Filtering），解释了它们如何在保护边缘信息的同时有效去除噪声。 第二部分：图像恢复、重建与计算摄影 本部分探讨了如何从受损或不完整的数据中恢复高质量图像。图像去模糊（Deblurring）是核心章节之一，详细介绍了盲解卷积（Blind Deconvolution）和非盲解卷积的技术路线。我们对比了基于正则化的方法（如Tikhonov正则化、Total Variation (TV) 正则化）与基于深度学习的先验知识恢复方法的性能差异。 在图像超分辨率（Super-Resolution, SR）方面，本书系统梳理了从插值法、重叠块匹配到最新的生成对抗网络（GAN）和Transformer结构的应用。特别关注了如何构建感知损失函数（Perceptual Loss）以提高重建图像的主观视觉质量。 计算摄影学是另一大亮点。详细解析了高动态范围（HDR）成像的原理，包括包围曝光采集、对齐、融合算法（如基于梯度的融合方法），并介绍了光照度估计和反射模型（如Lambertian模型）在去除物体表面光照影响中的应用。此外，还涵盖了深度图的估计与处理，如使用立体匹配算法（Semi-Global Matching, SGM）和单目深度预测网络。 第三部分：图像分割、特征提取与三维重建 图像分析的基础在于准确的分割与特征描述。本部分详述了经典的基于阈值的分割方法（如Otsu法），以及基于区域生长和边缘检测（如Canny、LoG、DoG算子）的传统技术。重点介绍了图论方法在分割中的应用，如最小割/最大流（Min-Cut/Max-Flow）算法在语义分割中的转化。 特征描述部分，本书系统介绍了SIFT、SURF以及现代的基于学习的描述符。着重分析了这些描述符在尺度不变性、旋转不变性以及光照鲁棒性方面的理论依据和实际性能瓶颈。 三维重建方面，本书详细介绍了从二维图像获取三维信息的流程。包括了多视图几何（Multiple View Geometry）中的对极几何约束、本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的计算与几何意义。并详细介绍了同步定位与建图（SLAM）的基础框架，如扩展卡尔曼滤波（EKF-SLAM）和因子图优化（Factor Graph Optimization）在实时三维重建中的作用。 第四部分：基于深度学习的现代图像处理 现代图像处理已完全由深度学习驱动。本部分深入探讨了卷积神经网络（CNN）在图像任务中的核心作用。 首先，详细解析了经典网络架构（如AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet）的设计哲学及其对特征提取层级的贡献。随后，重点讲解了如何将这些架构应用于具体的任务： 1. 图像分类与识别： 讨论了迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）的最佳实践。 2. 目标检测： 系统对比了基于区域的（R-CNN系列）和单阶段（YOLO系列、SSD）检测器的演变路线，并分析了Anchor机制和NMS（非极大值抑制）的优化。 3. 语义与实例分割： 深入剖析了FCN、U-Net及其变体在像素级预测中的有效性，并介绍了Mask R-CNN在实例分割中的创新点。 最后，本书还探讨了生成模型在图像合成中的应用，包括变分自编码器（VAE）和不同阶段的生成对抗网络（GANs，如DCGAN, StyleGAN），用于图像到图像的翻译（如Pix2Pix, CycleGAN）和高保真度图像生成。 适用对象 本书适合具有扎实的线性代数、概率论和基础微积分知识，希望深入理解并应用前沿数字图像处理和计算机视觉技术的工程师、研究生及高级技术爱好者。它不侧重于软件操作步骤，而是强调算法背后的数学原理和工程实现细节。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有