Photoshop 7中文版基础与实例教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:飞思科技产品研发中心

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:29.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787505379381

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop
• 图像处理
• Photoshop 7
• 中文版
• 教程
• 基础
• 实例
• 图形设计
• 软件操作
• 设计软件

《数字图像处理前沿技术与应用指南》 内容概要： 本书是一本全面深入探讨当代数字图像处理领域尖端技术与实际应用的前沿著作。它旨在为图像处理领域的专业人士、高级研究人员以及希望掌握最新技术发展的工程师和学者提供一个系统、详实的技术参考和实践指导。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论的深化到最先进算法的实现与性能评估，并聚焦于当前工业界和科研领域最活跃的应用方向。 第一部分：现代图像处理的理论基础与数学内核 本部分对数字图像处理的理论基础进行了超越传统教材的深度拓展。 高维信号处理与多尺度分析： 详细阐述了小波变换（Wavelets）、帧理论（Frame Theory）在图像去噪、压缩和特征提取中的最新进展。重点分析了双正交小波、包络小波在处理非平稳图像信号时的优势，并对比了传统傅里叶分析与时频分析方法的适用性边界。 概率图模型与统计推理： 深入探讨了马尔可夫随机场（MRF）、条件随机场（CRF）在图像分割、立体匹配和图像修复中的应用。阐述了如何构建复杂的能量函数，并利用变分推断（Variational Inference）和MCMC（如Metropolis-Hastings算法）进行高效的全局优化求解，尤其关注大尺度图像数据的处理效率。 信息几何与黎曼流形上的图像分析： 引入了新兴的信息几何学概念，将图像数据视为高维统计流形上的点，探讨了测地线距离在度量图像差异性上的优越性。这部分内容针对医学影像的形态分析和高光谱数据的分类具有重要指导意义。 第二部分：深度学习驱动的图像生成与重建 本部分是本书的核心，全面聚焦于当前最热门的深度学习在图像领域的核心应用，并侧重于超越标准卷积网络（CNN）的创新架构。 生成对抗网络（GANs）的深度剖析与定制化： 不仅讲解了DCGAN、WGAN、StyleGAN等经典架构，更详细介绍了针对特定任务的改进模型，如CycleGAN用于无监督的风格迁移、Pix2PixHD用于高分辨率图像合成。书中提供了大量关于判别器正则化、梯度惩罚（如WGAN-GP）的实现细节和稳定性调优策略。 扩散模型（Diffusion Models）的原理与实践： 详细拆解了DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的数学框架，包括前向加噪过程与逆向去噪过程的随机微分方程（SDE）表述。提供了基于条件信息（如文本描述或草图）控制生成过程的最新技术，如Classifier-Free Guidance的原理与优化。 神经渲染与可微渲染（Differentiable Rendering）： 探讨了如何将渲染过程纳入可微优化框架，实现基于物理的图像重建。内容包括点云、神经辐射场（NeRF）的结构、损失函数设计以及如何在有限数据下实现鲁棒的三维场景重建。 第三部分：高级图像增强、恢复与超分辨率 本部分专注于解决实际应用中常见的图像质量退化问题，并介绍了利用先进算法实现图像信息增强的技术。 盲反卷积与图像去模糊： 针对模糊核（PSF）未知或模型不准确的“盲”反卷积问题，详细阐述了基于稀疏先验、张量分解以及深度先验学习的最新算法。重点分析了如何平衡先验知识与观测数据的关系以避免过度锐化。 深度学习驱动的超分辨率（SR）： 深入研究了基于残差网络（ResNet）、注意力机制（Attention Mechanism）的超分辨率模型（如EDSR、SwinIR）。探讨了感知损失函数（Perceptual Loss）的设计，以确保重建图像在视觉上更自然，而非仅仅依赖于PSNR指标。 高动态范围（HDR）成像与色调映射： 讲解了如何从多张曝光不同的图像中精确融合信息以构建高动态范围图像。重点分析了基于学习的色调映射算子，该算子能够根据场景内容自适应地调整亮度曲线，以适应不同显示设备的色彩空间。 第四部分：图像处理在特定行业的应用与挑战 本部分将理论与实践紧密结合，展示了前沿技术在关键行业中的落地案例和面临的挑战。 医学影像分析中的鲁棒性： 聚焦于MRI、CT等模态数据中的去噪、器官自动分割与病灶检测。讨论了小样本学习（Few-Shot Learning）在医学数据稀缺场景下的应用，以及如何利用联邦学习（Federated Learning）解决数据隐私和跨机构数据共享的问题。 遥感与航空影像的分析： 涵盖了高分辨率SAR（合成孔径雷达）图像的相干性分析、地物分类的语义分割（如U-Net的变种应用）以及基于变化检测的灾害评估。重点讨论了处理超大尺度遥感数据时的内存优化策略。 计算摄影与增强现实（AR）： 探讨了实时图像配准、三维几何估计在AR中的应用。详细介绍了如何利用深度网络进行实时光照估计和阴影预测，以实现虚拟物体与真实场景的完美融合。 本书特色： 1. 理论深度与前沿性并重： 避免停留在基础软件操作层面，专注于处理复杂信号和构建前沿算法所需的数学基础和网络结构设计。 2. 算法实现导向： 提供了大量伪代码和关键算法步骤的详细说明，便于读者理解和复现最新的研究成果。 3. 面向未来： 聚焦于当前学术界和工业界正在攻克的难题，为从业者指明了研究和技术升级的方向。 本书是图像处理领域研究生、资深工程师以及希望掌握下一代图像技术的专业人士不可或缺的参考资料。

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这本《Photoshop 7中文版基础与实例教程》真是让我这个刚接触图形处理的新手受益匪浅，尤其是那些关于图层混合模式的讲解，简直是拨云见日。我记得以前看其他教材，光是讲“正片叠底”和“叠加”就能用上好几页的篇幅，但讲得总是云里雾里，让人感觉理论大于实践。这本书不同，它没有陷入复杂的数学公式，而是直接用一些非常贴近生活和工作场景的例子来演示这些模式是如何影响最终视觉效果的。比如，在处理老照片修复的章节里，作者用一个褪色的风景照为例，清晰地展示了如何利用“柔光”模式来恢复色彩的饱和度，同时保持暗部和亮部的细节不过度损失。更让我惊喜的是，它还附带了一套精心挑选的练习素材包，这些素材并非那种陈词滥调的风景图，而是包含了各种光影、纹理和人像的图片，使得读者在学习完一个工具的应用后，能立刻在真实的案例中进行反复操练。我尤其喜欢其中关于“通道”的运用部分，以前总觉得通道是Photoshop里最神秘的高级功能，但这本书通过“抠图”这个最常见的需求，循序渐进地解释了红、绿、蓝三个通道各自记录了什么信息，以及如何利用通道的对比度差异来实现复杂对象的精确分离。这种由浅入深、注重实战的教学方式，极大地增强了我的学习信心，让我觉得Photoshop不再是一个遥不可及的软件，而是手中可以掌控的强大工具。

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说实话，我对那些动辄号称“全能”的软件指南一直持保留态度，但这本书在色彩管理和输出方面的阐述，让我对“专业”有了新的认识。很多基础教程往往在导出图片的那一刻就草草收场了，只告诉你“另存为”然后选个格式完事。但《Photoshop 7中文版基础与实例教程》却花了相当大的篇幅来解释sRGB、Adobe RGB以及CMYK之间的差异，以及为什么同一个文件在屏幕上看和打印出来效果天差地别。它用非常直观的“色域”对比图表，清晰地展示了不同色彩空间能容纳的颜色范围，这对于我们这些需要兼顾网页设计和少量印刷输出的用户来说，简直是救命稻草。我之前遇到过一个棘手的问题：在显示器上漂亮的蓝色，一到印刷厂就成了灰蒙蒙的一片。翻阅这本书后，我找到了问题的根源——忘记在工作流程的早期阶段就将色彩配置文件嵌入。书里甚至提到了如何校准显示器，虽然是针对Photoshop 7的旧版本，但其背后的色彩原理是通用的，这些知识点远超出了基础操作的范畴，更像是行业内的经验分享。这种对细节的执着和对工作流程规范的强调，使得这本书的价值远超一本单纯的软件操作手册，更像是一本数字影像处理的入门规范。

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我特别欣赏这本书中对于“非破坏性编辑”理念的坚持和深入探讨。在Photoshop 7的时代，很多操作还是比较倾向于直接修改像素层，但这本书却非常前瞻性地强调了“智能对象”和“调整图层”的重要性。它不是简单地告诉你“用调整图层”，而是通过对比实验来证明这一点：比如，如果直接在原图上用“色相/饱和度”调整了三次，想撤销一次？抱歉，你只能“撤销”或“重做”；但如果使用调整图层，你可以随时双击进入参数框，精确修改第三次调整的强度，而不影响前两次的设置。这种对“可追溯性”和“灵活性”的强调，对于任何严肃的项目来说都是至关重要的。在讲解“液化”工具时，作者也巧妙地将“智能对象”嵌入其中，演示了即便完成了复杂的面部塑形，日后依然可以返回去微调原始图像尺寸或变形程度，这在处理客户不断修改的修图需求时，简直是效率的巨大飞跃。这种将高级工作流思维植入基础教程的做法，极大地提升了我们这批初学者的职业素养。

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这本书的排版和内容组织方式，简直是为我这种“视觉学习者”量身定做的。我发现市面上很多教程的文字描述冗长，配图又是那种软件自带的、毫无生气的默认界面截图，看两页就想打瞌睡。但这本教程的页面设计非常活泼且逻辑清晰。每一个工具的介绍，几乎都伴随着一个“放大镜”式的局部特写和关键步骤的序号标注，阅读起来几乎不需要回溯。特别是关于“滤镜库”的应用那一章，我原本以为这是个需要高手才能玩转的模块，但教程作者将其拆解成了几个小的“效果包”进行讲解：比如如何快速模拟胶片颗粒、如何制作复古的偏色效果等。他们没有把“滤镜库”当成一个工具箱，而是当成了一个“效果预设集”来教授，用最快的速度让读者看到“哇，我能做出这个效果”的成就感。这种对学习体验的优化，体现了编写者对目标读者群体的深刻理解——他们希望快速上手，看到立竿见影的效果。这种注重用户体验的编撰思路，让我在学习过程中保持了极高的专注度，甚至可以一口气啃下好几个章节而不会感到疲惫。

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关于脚本和动作的自动化处理部分，这本《Photoshop 7中文版基础与实例教程》的表现堪称惊喜。我过去总觉得自动化是为那些需要批量处理成千上万张照片的工作室准备的，与我个人的小项目无关。然而，书中介绍的如何录制一个简单的“自动添加版权水印”的动作，彻底改变了我的看法。作者不仅演示了如何录制，还细致地讲解了动作面板里的“插入菜单项”和“停止/播放”控制点的用法，这使得动作不再是死板的一步一步执行，而是可以根据提示进行人工干预的半自动化流程。更绝的是，它还附带了一段基础的JavaScript脚本示例，虽然代码量不大，但它揭示了如何通过脚本实现循环遍历文件夹内的所有图片并统一调整尺寸并保存。这为我后续想要探索更深层自动化处理埋下了很好的伏笔。对于一个基础教程来说，能将“录制”和“编写”这两种自动化手段都涵盖，并且用最容易理解的方式呈现出来，实属难得，它让我看到了时间管理的效率提升的巨大潜力，而不是仅仅停留在学会画笔和选区上。

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