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用户评价
我是一名在读的软件工程专业的学生，未来希望从事游戏开发或计算机视觉相关的领域。因此，对数字图像处理和图像图形学有着强烈的学习需求。这本书的“技术”和“基本教程”定位，让我觉得非常适合我打基础。我希望在数字图像处理方面，能够深入理解图像的变换，例如，仿射变换（Affine Transformation）、透视变换（Perspective Transformation）的数学原理，以及它们在图像校正、图像畸变恢复中的应用。我也对图像的滤波技术有很高的期望，比如，如何理解高斯模糊、均值滤波、拉普拉斯滤波等算法，以及它们各自的特点和适用场景。在图像图形学方面，我尤其希望能够学习到关于多边形网格（Polygon Mesh）的深入知识，包括网格的创建、编辑、优化，以及曲面细分（Tessellation）等技术。我也对Shader（着色器）的编写很感兴趣，希望能了解顶点着色器（Vertex Shader）和片段着色器（Fragment Shader）的基本功能和编程范式，这对于实现各种视觉效果至关重要。如果书中能够包含一些关于GPU架构的介绍，以及GPU如何并行处理图像和图形数据，那将极大地拓宽我的视野。此外，我非常希望书中能提供一些关于3D场景管理和优化的策略，例如，视场景的组织（Octree, BVH）、 LOD（Level of Detail）技术等，这些对于开发大型3D应用至关重要。我期待这本书能够为我构建起坚实的理论基础，指引我未来的学习方向。
评分作为一名业余的摄影爱好者，我一直着迷于图像的美丽和表现力。从胶片时代就开始接触摄影，现在也逐渐拥抱了数码摄影。我希望通过学习这本书，能够更深入地理解数码图像的底层原理，从而更好地掌握后期处理的技巧。在图像处理方面，我特别想了解色彩空间的原理，比如RGB、CMYK、HSL等，以及它们之间的转换是如何影响图像色彩的。我也很想知道，当我在Photoshop等软件中调整曝光、对比度、饱和度时，背后究竟发生了什么？是否涉及到直方图的分析和调整？我希望这本书能够给出清晰的解释。另外，关于图像的清晰度和细节，我希望了解锐化算法的原理，比如USM（Unsharp Masking）是如何工作的，以及过度的锐化会带来什么样的负面影响。在图形学方面，虽然我可能不会直接进行3D建模或渲染，但我对3D模型是如何通过纹理、光照和材质来呈现出逼真效果非常感兴趣。我希望能够理解纹理映射的原理，以及不同的材质属性（如漫反射、镜面反射、高光）是如何影响物体表面的外观的。如果书中能有一些关于3D扫描和模型重建的介绍，那将是对我非常有价值的补充，因为这能帮助我更好地理解现实世界中的物体是如何转化为数字模型的。我期待这本书能够以一种非常直观和生动的方式来讲解这些技术，即使是对于非专业人士，也能够轻松理解并从中获益。
评分我是一名在校的艺术与科技专业的学生，我们课程需要用到大量的图像处理和图形设计工具，但我感觉自己对这些工具背后的原理了解不够深入，导致在创作时总觉得有瓶颈。这本《数字图像处理技术与图像图形学基本教程》的出现，对我来说是一个福音。我尤其希望在数字图像处理方面，能够更深入地理解色彩理论和色彩管理，例如，如何通过ICC Profile来保证不同设备上色彩的一致性，以及如何在设计中运用色彩心理学来达到预期的视觉效果。我也希望能学习到图像的特征提取和识别技术，比如如何利用SIFT、SURF等算法来提取图像的关键点和描述符，这有助于我理解图像检索和内容识别的应用。在图像图形学方面，我非常期待能了解3D纹理贴图的技术，包括UV展开、纹理烘焙（Texture Baking）等，以及如何制作出高质量的纹理来增强模型的真实感。我也对程序化生成（Procedural Generation）的技术很感兴趣，希望书中能介绍一些关于如何通过算法来生成自然纹理、地形或者复杂几何体的原理，这对于我的艺术创作非常有启发。此外，如果书中能够涉及一些关于图像处理和图形学在游戏美术、影视特效制作中的实际案例分析，那将对我学习如何将理论知识应用于实践非常有帮助。我希望这本书能够帮助我打开新世界的大门，将我的艺术创意与先进的技术相结合。
评分我是一名在校的计算机科学专业的学生，目前正在学习图形学和计算机视觉相关的课程。学校的教材虽然内容详实，但在某些细节的阐述上，或者在最新的技术发展趋势的涵盖上，总感觉略有不足。因此，我一直在寻找一本能够补充和深化我现有知识的书籍。这本《数字图像处理技术与图像图形学基本教程》的书名，立刻引起了我的注意。我尤其关注它在“技术”和“基本教程”的结合上。我希望它能够深入剖析数字图像处理的核心技术，比如傅里叶变换在图像处理中的应用，如何利用频率域的方法进行图像去噪、锐化和压缩，以及小波变换在图像分析和处理中的优势。在图像图形学方面，我期望能够了解到更现代的渲染技术，比如光线追踪（Ray Tracing）和路径追踪（Path Tracing）的基本原理，虽然我知道这可能已经超出了“基本教程”的范畴，但如果能有初步的介绍，将对我非常有启发。我也对图像的分析和理解部分很感兴趣，例如，如何利用机器学习的方法进行图像分类、目标检测和语义分割，以及一些常见的深度学习模型在这些任务中的应用，这对于我当前的学习方向非常重要。此外，书中对图形库的介绍，比如OpenGL或Vulkan的API设计和核心概念，能够帮助我更好地理解硬件是如何工作的，以及如何利用它们来创建和渲染复杂的图形。我希望这本书能够提供一些算法的伪代码，甚至是一些C++或Python的实现示例，这样我就可以在自己的开发环境中进行实践和验证，从而更有效地掌握这些技术。
评分作为一名对技术充满好奇心的开发者，我一直致力于探索不同的技术领域，而数字图像处理和图像图形学是我一直想要深入了解的。这本书的标题“数字图像处理技术与图像图形学基本教程”，听起来就像是为我量身定做的。我希望它能够从最核心的数学原理出发，比如线性代数在图像处理中的应用，如矩阵运算在滤波、变换中的作用，以及微积分在计算图像梯度、曲率中的重要性。我希望能清晰地理解图像的采样和量化过程，以及这些过程会带来什么样的信息损失和失真。在图像处理方面，我尤其对图像的分割技术感兴趣，特别是如何将图像划分为有意义的区域，例如，基于阈值的分割、区域生长法、图割（Graph Cut）等，以及这些方法背后的数学模型。在图像图形学方面，我对计算机动画的原理非常着迷，希望能了解运动学（Kinematics）和动力学（Dynamics）在模拟物体运动中的作用，以及如何创建逼真的动画。我也对虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的图形渲染技术很感兴趣，希望书中能介绍一些基础的VR/AR系统架构，以及如何在这些环境中实现高效的图形渲染，比如视锥剔除（Frustum Culling）、遮挡剔除（Occlusion Culling）等优化技术。如果书中能提供一些实现算法的源代码，或者指明可以参考的开源项目，那将是对我学习的巨大推动。
评分我是一名热爱技术的普通用户，对数字世界的一切都充满了好奇。看到这本书的书名，我立刻被吸引住了，因为它似乎能够解答我脑海中许多关于图像和图形的疑问。例如，为什么我的手机拍照后，照片看起来总是不如肉眼看到的那么清晰？书中关于图像增强和锐化的内容，是否能解释这个问题？我希望能够理解像“降噪”、“锐化”这些术语背后的具体操作，以及如何正确地使用它们来改善照片质量。在图形学方面，我一直对3D电影和游戏中的逼真画面感到惊叹，但却不理解它们是如何实现的。我希望能了解“渲染”这个概念，它到底是什么意思？书中关于光照模型、材质属性的解释，是否能帮助我理解为什么一个球体在不同的光线下会呈现出不同的视觉效果？我也希望能学习到一些关于3D模型制作的基本流程，比如建模、UV展开、纹理绘制等，虽然我不一定能做到，但了解这些过程也能让我对数字艺术有更深的认识。如果书中能够提供一些通俗易懂的比喻和类比，来解释那些相对复杂的概念，那将对我这样的非专业读者来说非常有帮助。我期待这本书能够以一种轻松有趣的方式，带我进入数字图像和图形学的奇妙世界，让我不再只是被动地接受，而是能够更主动地去理解和欣赏。
评分我是一名自由职业的UI/UX设计师，工作中经常需要处理各种位图和矢量图，也需要与前端开发者进行有效的沟通。我对图像的生成和处理过程背后的技术原理一直很感兴趣，希望能够更深层次地理解这些工具是如何工作的，从而更好地进行设计和优化。在数字图像处理方面，我特别关注图像的压缩技术，比如JPEG和PNG格式的原理，以及它们在不同场景下的优缺点，如何选择合适的压缩方式来平衡图像质量和文件大小。我也希望能深入了解图像的抗锯齿（Anti-aliasing）技术，这对于保证UI元素的边缘平滑至关重要，希望书中能详细介绍一些经典的抗锯齿算法，以及它们是如何在不同的渲染管线中实现的。而在图像图形学方面，我希望了解矢量图形的本质，以及它们与位图图形的区别，比如SVG格式的优势，以及如何在设计工具中更有效地利用矢量图形的特性。我也对动画的原理很感兴趣，尤其是2D动画和一些基础的3D动画的制作流程，希望书中能有一些关于关键帧、缓动函数等概念的介绍，以及它们是如何实现流畅的运动效果的。此外，如果书中能够涉及到一些图像处理在交互设计中的应用，比如动态效果的实现、视差滚动（Parallax Scrolling）的原理，甚至是关于AR/VR体验中的图形渲染基础，那将是我非常期待的内容。我希望这本书能够成为我理解技术与设计之间联系的桥梁，帮助我成为一个更具技术洞察力的设计师。
评分这本书的封面设计就足够吸引人，那种简洁而又充满科技感的蓝紫色调，配上烫金的标题，给人一种非常专业且有深度的感觉。拿到手里，份量感也十足，厚实的纸张触感细腻，翻阅时那种沙沙声，总能勾起我对知识的渴望。我一直对计算机视觉和图形渲染领域充满好奇，但相关的书籍要么过于理论化，要么过于偏向应用，很难找到一本能够兼顾理论深度和实践引导的教材。在朋友的推荐下，我毫不犹豫地购买了这本《数字图像处理技术与图像图形学基本教程》。我特别期待它在基础概念的阐述上能够做到深入浅出，例如，在数字图像处理方面，我希望能详细了解像素的本质，不同色彩空间的转换原理，以及噪声的产生机制和常见的降噪算法，比如高斯滤波、中值滤波等，并且希望作者能通过清晰的图示和代码示例来辅助理解，让我能够真正掌握这些核心技术。而在图像图形学部分，我更是希望能深入理解三维建模的基础，如多边形网格的构建、曲面表示方法（如B样条、NURBS），以及光照模型和渲染管线的工作流程，尤其是关于着色算法，如Phong、Gouraud着色，以及更高级的PBR（Physically Based Rendering）理论，如果能有对OpenGL或DirectX的初步介绍，那就更完美了。当然，我也很关心书中是否会涉及一些实用的图像处理和图形学应用场景，比如人脸识别、图像修复、三维动画制作、游戏开发中的图形渲染等，这些内容能够帮助我更好地将所学知识与实际应用相结合，激发起我进一步探索的兴趣。我非常有信心，这本书将成为我学习这段迷人旅程中不可或缺的伙伴，它不仅仅是一本教材，更像是一个引路人，带领我走进数字世界的核心。
评分坦白说，我最初是被这本书的“基本教程”这几个字吸引过来的。作为一个对计算机图形学和图像处理完全是零基础的新手，我害怕那些动辄就充斥着晦涩数学公式和复杂算法的书籍，它们往往让我望而却步。而这本书的标题，给我传递了一种“友好”和“易懂”的信号，这对我来说至关重要。我特别希望它能够从最最基础的概念讲起，比如数字图像是如何形成的，它最基本的组成单位是什么，为什么我们需要不同的图像格式，以及它们之间有什么区别和联系。对于图像处理，我希望能够学习到图像增强的基本方法，比如对比度调整、亮度均衡、锐化等，并且能够理解这些操作背后的原理，而不是仅仅停留在“点击按钮”的层面。另外，我一直对图像的分割和特征提取很感兴趣，比如如何识别图像中的边缘、角点、纹理等，并且希望书中能介绍一些经典的算法，如Sobel算子、Canny边缘检测，以及SIFT、SURF等特征点描述符。而在图形学方面，我希望能够了解三维场景是如何在二维屏幕上呈现的，包括投影变换、视图变换等关键步骤，以及纹理映射的原理和实现，如何让虚拟世界变得更加逼真。如果书中能够提供一些简单的编程练习，让我有机会亲手实现一些算法，那将大大提升我的学习效率和学习乐趣。我期待这本书能够成为我进入这个精彩领域的敲门砖，让我能够构建起扎实的基础，为日后的深入学习打下坚实的基础。
评分我在一家初创公司负责算法开发，团队的项目涉及计算机视觉和图像识别。虽然我们主要关注算法本身，但我认为深入理解数字图像处理和图像图形学的底层技术，对于优化我们的算法性能、提升模型效果至关重要。我特别希望这本书能在数字图像处理的部分，详细讲解图像修复和图像重建的技术，比如如何去除图像中的缺陷（划痕、污渍），或者如何从低质量的图像中恢复出高质量的版本，特别是利用一些基于学习的方法。我也很想了解图像配准（Image Registration）的原理，这在我们处理多帧图像或不同传感器采集的图像时非常有用，例如，如何精确地对齐两张相似但有位移和旋转的图像。在图像图形学方面，我非常关注三维重建的技术，特别是如何从一系列二维图像中恢复出三维场景的几何信息和纹理，这与我们的项目息息相关。我希望能了解到SfM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）等经典方法的原理，以及它们在实际应用中的挑战和解决方案。我也对基于物理的渲染（PBR）有浓厚的兴趣，希望书中能够详细解释PBR的数学模型和实现细节，这对于我们创建更逼真的三维可视化效果非常重要。此外，书中如果能包含一些关于GPU计算（CUDA等）在图像处理和图形学中的应用，或者介绍一些常用的开源库（如OpenCV、PCL、VTK）的使用方法，那将对我团队的工作有极大的帮助。
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