现代图像图形处理与分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:洪汉玉

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2011-8

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787562525851

丛书系列:

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《视觉的魔法：探索光学、透镜与成像的奥秘》 这本《视觉的魔法》并非一本探讨数字图像如何被计算机捕捉、处理或分析的著作，它将带领读者踏上一段回归光学本源的奇妙旅程。本书的核心在于深入浅出地揭示我们如何“看见”这个世界，从最基本的物理原理出发，构建起从光线到视觉信息传递的完整图景。我们不会深入到像素、算法或编码，而是专注于那些塑造我们视觉体验的物理法则和精密仪器。 第一部分：光线的语言——光学基础的再发现 我们从最基础的光学概念开始，探究光的本质。这里没有复杂的数学模型，而是通过生动形象的例子和清晰的图示，让你理解光的直线传播、反射和折射。你将了解到，为何我们能看到物体，光的传播路径是如何被弯曲的，以及为何会有彩虹的出现。 光的性质与传播： 我们会详细阐述光的波粒二象性，但这仅仅是作为理解其行为的基础，重点会放在其宏观的传播特性上。你将学习到光的能量如何随着距离衰减，不同介质对光速的影响，以及光的干涉和衍射现象，这解释了为何光线有时会表现出意想不到的行为，例如肥皂泡上的彩色条纹。 反射定律与镜子： 书中会详细讲解反射定律，并将其应用于各种类型的镜子——平面镜、凹面镜和凸面镜。你将理解镜子是如何形成虚像和实像的，以及它们在日常生活中的应用，例如汽车后视镜、天文望远镜中的反射镜系统。我们会探讨为何凹面镜能聚焦光线，制造出放大的虚像，而凸面镜则总是提供缩小的虚像。 折射定律与透镜： 折射是本书的重点之一。我们将深入探讨斯涅尔定律，但更侧重于其在透镜成像中的实际应用。你将了解不同形状的透镜（凸透镜和凹透镜）是如何改变光线的方向，从而在物体与成像面之间建立起联系。我们会详细分析透镜的焦距、物距、像距之间的关系，并用图示清晰地展示出不同情况下透镜所形成的像的性质（放大、缩小、倒立、正立、虚实）。 光的色散与棱镜： 为什么白光通过棱镜会分解成七彩的光谱？本书将详细解释光的色散现象，以及不同颜色的光在介质中折射角度的差异。你将理解彩虹的形成机制，以及棱镜在光学仪器中的重要作用。 第二部分：透镜的智慧——成像的艺术与科学 光线通过透镜后，便开始了其“塑造”图像的旅程。本部分将聚焦于透镜的成像原理，以及如何通过设计和组合透镜来创造我们所见到的各种视觉效果。 单透镜成像： 我们会逐一分析凸透镜和凹透镜在形成实像和虚像时的具体过程。对于凸透镜，我们将详细讲解当物体位于不同位置时，所形成的像的特征变化，例如在焦点上、焦点外、两倍焦距处等。凹透镜的成像原理虽然相对简单，但其在某些光学系统中的作用同样不可或缺。 透镜的组合与复杂成像： 现实世界中的许多光学仪器，如相机、显微镜和望远镜，都并非由单个透镜构成，而是巧妙地组合了多个透镜。本书将逐步剖析这些复杂系统的成像原理，解释它们是如何通过多级成像来放大、缩小或纠正像差的。你将理解复式显微镜是如何通过目镜和物镜的组合来获得极高的放大倍率，以及望远镜是如何捕捉遥远天体的微弱光线。 像差的理解与补偿： 任何透镜系统都存在各种各样的像差，这些像差会影响成像的清晰度和准确性。本书将介绍几种主要的像差，例如球差、色差、像散等，并阐述光学设计者是如何通过选择合适的透镜材料、设计特殊的透镜形状或组合多个透镜来减轻甚至消除这些像差的。 相机的工作原理： 虽然我们不涉及数字成像，但本书会从光学角度深入解析传统相机的工作原理。你将理解光圈、快门、镜头等光学部件如何协同工作，将外界景物的光线聚焦在胶片（或传感器）上，形成一幅静态图像。我们会解释光圈如何控制进光量和景深，快门速度如何影响曝光时间和运动模糊。 第三部分：眼球的奇迹——人眼的光学之旅 我们的眼睛是自然界中最精妙的光学仪器之一。本部分将从光学角度审视人眼的结构与功能，理解它如何接收、聚焦并传递视觉信息。 眼球的光学结构： 我们会详细介绍眼球的各个光学组件，包括角膜、晶状体、房水和玻璃体，并分析它们各自在光线折射和聚焦中的作用。你将理解晶状体是如何通过调节焦距来实现视远和视近的。 视觉的形成： 书中将阐述光线如何通过眼球一系列的折射过程，最终在视网膜上形成倒立的像。随后，我们将简要提及视网膜上的感光细胞（视杆细胞和视锥细胞）如何将光信号转化为电信号，以及这些信号如何通过视神经传递到大脑进行最终的“解读”。 视力与视觉缺陷： 本部分也将探讨常见的视觉缺陷，如近视、远视和散光，并从光学原理的角度解释它们的成因。你将理解为何近视眼的光线会过早聚焦在视网膜前方，远视眼的光线聚焦在视网膜后方，以及散光是如何由于角膜或晶状体形状不规则导致的。 第四部分：光学的应用——从日常到科学的跨越 光学原理的应用渗透在我们生活的方方面面，也构成了众多科学技术的基础。本书将通过一系列生动的案例，展示光学在不同领域的奇妙应用。 显微技术： 从简单的放大镜到复杂的复式显微镜，光学的发展极大地拓展了我们观察微观世界的视野。本书将介绍不同类型显微镜的光学原理，以及它们在生物学、医学和材料科学等领域的应用。 望远技术： 探索宇宙的奥秘离不开望远镜。我们将深入解析折射望远镜和反射望远镜的光学设计，以及它们如何帮助我们观测遥远的星系和天体。 测量与成像： 光学在精密测量和图像获取方面也发挥着至关重要的作用。本书将提及一些基于光学的测量技术，例如激光测距，以及在摄影、电影制作等领域的光学应用。 光通信与光纤： 虽然不深入数字信号处理，但我们会简要介绍光信号的传输原理，例如光纤通信如何利用光的反射和折射进行高效的信息传递。 《视觉的魔法》并非一本“如何用软件处理图像”的书，它是一本关于“我们如何看见”的书，一本关于光线、透镜、眼睛和它们如何协同工作，为我们创造丰富多彩视觉世界的书。它将帮助你重新认识你所见的每一个画面，理解背后那简单而又深邃的物理法则。无论你是对自然科学充满好奇的学生，还是希望深入了解视觉原理的爱好者，本书都将为你打开一扇通往光学奇妙世界的大门。

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这本书的语言风格非常学术化，句子结构复杂，专业术语密度极高，这在一定程度上保证了内容的严谨性，但也极大地抬高了阅读的门槛。我尝试从中寻找一些关于交互式图形应用开发的思路和案例，例如如何构建一个用户友好的图像编辑工具，或者如何设计高效的3D场景管理系统。然而，书中对用户体验、人机交互的讨论几乎为零，所有的注意力都集中在了如何更精确地计算出某个像素的颜色或者某个特征的数值上。这种纯粹的技术导向，虽然在某些研究领域是必要的，但对于一个名为“处理与分析”的综合性书籍来说，显得不够全面。它忽略了图像和图形技术最终是要服务于人的这一基本事实，导致全书读下来，缺乏了一种将技术与实际应用场景有机结合起来的连贯感和趣味性，更像是一部严肃的、不易消化的理论教科书，而不是一本能激发创新思维的“现代”读物。

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作为一个工程师，我最看重的是书籍的实操性和工程落地能力。我购买《现代图像图形处理与分析》的目的是希望学习如何将复杂的算法有效地部署到实际系统中，例如在嵌入式设备上进行实时图像滤波，或者优化大型数据集的处理流程。遗憾的是，书中大部分篇幅都在讨论算法的数学原理和理论可行性，鲜有关于性能考量、内存管理或者特定硬件加速的讨论。例如，在讲解卷积操作时，作者没有探讨诸如Winograd算法或FFT加速等在实际部署中至关重要的优化技巧。关于图形处理的部分，也完全没有涉及现代API（如Vulkan或DirectX 12）的编程范式，更别提如何进行并行计算以提高效率了。这本书更像是一本面向理论研究人员的参考手册，对于我们这些需要快速将技术转化为产品的开发者而言，它提供的信息显得过于“纯净”和脱离实际的工程约束。

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这本书的排版和图示质量确实值得称赞，清晰的插图和规范的章节结构，让阅读体验在视觉上是愉悦的。我最初是冲着“分析”这两个字来的，期待看到如何利用先进的统计模型或机器学习方法对图像内容进行深度挖掘。然而，实际内容里，分析的部分更多地停留在了直方图分析、傅里叶变换这类传统的信号处理手法上，对于诸如生成对抗网络（GANs）在图像修复中的应用，或者基于Transformer架构的视觉模型等时下热门的技术，几乎没有提及。这让我感到非常遗憾，因为在当今的技术浪潮下，这些新的分析范式已经成为主流。这本书似乎滞后于行业的发展步伐，未能捕捉到近年来计算机视觉领域发生的范式转变。如果它能增加对数据驱动型方法的探讨，并提供一些可以上手的代码示例，那它无疑会更有价值，而不是仅仅停留在经典算法的描述层面。

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翻开这本书时，我首先被它厚重的篇幅所吸引，感觉内容一定非常扎实详尽。我希望它能系统地梳理从图像获取、预处理到高级分析的整个流程，尤其是在图像分割和特征提取方面，能够有更具创新性的讲解。但阅读过程中，我发现作者的叙述风格偏向于理论堆砌，大量的公式推导虽然严谨，却常常缺乏直观的解释和实际应用的场景描述。这使得对于初学者来说，理解起来门槛较高，很容易迷失在复杂的数学符号中，而对于经验丰富的读者来说，这些理论又显得过于基础和分散，没有形成一个有机的知识体系。特别是对于图形学的核心部分，比如光线追踪、纹理映射等，介绍得非常简略，几乎没有涉及现代实时渲染管线和GPU编程的最新进展。总的来说，这本书更像是一本学术论文的合集，知识点罗列清晰，但缺乏将这些点串联成一个高效、实用的知识体系的能力，读完后给人一种“知道了很多，但不知道该怎么用”的感觉。

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这本《现代图像图形处理与分析》的书名听起来非常专业，我抱着极大的期望去阅读，希望能从中汲取图像处理领域的最新知识和技术。然而，当我深入阅读后，发现这本书的内容与我预期的方向大相径庭，它似乎更多地聚焦于一些更基础的计算机视觉概念，而非标题所暗示的“现代”处理与分析的前沿技术。我原以为会看到大量关于深度学习在图像识别、三维重建中的应用案例，或者是一些关于实时渲染和高级图形算法的深度解析。但实际内容却显得有些陈旧，很多算法的介绍停留在传统的边缘检测、形态学操作等阶段，虽然这些是基础，但对于希望跟进业界最新进展的读者来说，深度和广度都稍显不足。书中对一些新兴领域的探讨也显得比较浅尝辄止，缺乏深入的数学推导和实际的工程实现细节，这使得这本书更像是一本入门级的教材，而非一本“现代”技术的指南。对于已经有一定基础的从业者来说，这本书提供的价值有限，更像是一次回顾基础知识的旅程，而不是探索前沿的灯塔。

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