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出版者:人民邮电出版社

作者:赵英杰

出品人:

页数:189

译者:

出版时间:2005-9

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787115133038

丛书系列:

图书标签:

• 计算机图形学
• 图像处理
• 教程
• 计算机科学
• 数字图像
• 图形学
• 算法
• 可视化
• 编程
• 实践

穿梭光影的艺术：数字影像构建与现实重塑的深度探索 图书名称： 《数字影像构建与现实重塑：从底层原理到前沿应用》 内容简介： 在信息爆炸的数字时代，视觉信息已成为我们感知世界、交流思想的核心载体。本书并非聚焦于计算机图形学或图像处理的既有框架，而是致力于挖掘支撑这一切技术背后的物理学基础、数学本质以及跨学科的应用潜力，旨在为读者构建一个关于“数字影像”的全新、深层次认知地图。我们不再满足于仅仅学习如何使用软件工具，而是深入探究光线如何被量化、色彩如何在芯片上传递、以及三维空间信息如何被高效编码和解码的全过程。 本书分为五个核心部分，层层递进，从最基础的物理光学模型出发，逐步深入到复杂的感知心理学和前沿的计算重建技术。 第一部分：视觉的物理学基石与信息的数字化 本部分将彻底解构“可见光”这一媒介的本质，并将其与数字世界的语言——二进制——进行对接。 1. 光与物质的交互本质： 我们将超越传统的RGB色彩模型，探讨电磁波谱的连续性。重点分析辐射度量学（Radiometry）的核心概念，如辐亮度（Radiance）、辐照度（Irradiance）和反射率函数（BRDF/BSDF）。深入解析菲涅尔效应（Fresnel Equations）如何决定光线在不同材料界面上的能量分配，以及亚表面散射（Subsurface Scattering, SSS）在模拟皮肤、蜡烛或玉石等半透明物体时的物理必要性。这部分内容强调的是，计算机图形的真实性，根源于对现实世界物理定律的精确模仿。 2. 离散化与采样理论的极限： 任何连续的物理信号转化为数字信号都伴随着信息损失。本章详述奈奎斯特-香农采样定理在图像和视频采集中的实际应用与限制。重点剖析抗锯齿（Anti-aliasing）的数学原理，不仅限于空间域的卷积，更扩展到频率域的分析，探讨如何在高频细节信息丢失前，有效地“平滑”信号的数字化过程。同时，引入量化误差在色彩深度和动态范围压缩中的影响分析。 3. 几何信息的编码与表示： 摒弃对多边形网格的简单描述，我们关注隐式曲面表示（如Signed Distance Functions, SDFs）和神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRFs）等新兴的、基于连续函数重建三维空间的方法。探讨这些表示方式如何更有效地存储和插值复杂的几何拓扑和材料属性。 第二部分：从二维到三维：空间重构与视图合成 本部分是连接物理测量与虚拟再现的桥梁，核心在于如何从多个视角的数据中恢复丢失的深度和结构信息。 4. 多视角几何与环境感知： 深度剖析对极几何（Epipolar Geometry）的数学框架，包括本征矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的推导与实际应用。重点讲解结构光、激光雷达（LiDAR）和直接飞行时间（dToF）传感器的原理，以及它们如何通过测量光线的飞行时间或相位差，构建出高精度的点云数据。 5. 运动恢复结构（SfM）与同时定位与地图构建（SLAM）： 详细阐述用于自主导航和三维重建的核心算法。SfM如何通过特征点匹配和三角测量，从静态图像集合中推导出相机姿态与稀疏地图；而SLAM则进一步关注如何在未知环境中实时地估计自身位置并构建环境地图的闭环优化过程。我们将对比基于特征点、基于深度学习和基于场景流的方法的优缺点。 6. 图像的“反向工程”： 探讨去模糊（Deblurring）和超分辨率（Super-Resolution）问题，将其视为一种欠定反卷积问题。深入讨论迭代反向投影算法和深度先验学习方法在恢复图像真实细节中的作用。 第三部分：计算摄影学的核心驱动力 计算摄影不再仅仅是滤镜的堆砌，而是利用传感器和处理器的组合能力，超越传统光学相机的物理限制。 7. 曝光与动态范围的融合： 剖析高动态范围（HDR）成像的原理，不仅是简单的多曝光合成，更关注曝光包围（Bracketing）中的相机响应函数（CRF）估计与精确对齐（Alignment）的技术挑战。研究如何利用局部色调映射（Tone Mapping）算子，将超高动态范围的数据映射到人眼可接受的显示设备上，同时保留关键细节。 8. 焦点、深度与光场技术： 深入介绍光场相机（Light Field Cameras）的工作原理，即捕获光线的方向信息。解释如何利用光场数据实现焦平面后移（Post-focusing）和视角合成，这是对传统“先拍照后对焦”的根本性技术革新。 9. 噪声模型的数学建模与抑制： 图像噪声（如高斯噪声、泊松噪声）的来源及其在不同曝光和ISO设置下的变化。讲解非局部均值（Non-Local Means）、字典学习和基于变分法的去噪模型，这些方法在保留纹理细节的同时最大程度地压制随机噪声。 第四部分：感知、美学与跨模态转换 本部分关注数字影像与人类感知的连接，以及图像内容在不同形式间的转换。 10. 人类视觉系统与显示技术： 探讨视觉感知心理学对数字影像处理的反哺。讲解色彩恒常性（Color Constancy）的挑战，以及为何人眼对亮度变化比对色彩变化更敏感。对比OLED、MicroLED等先进显示技术如何力求还原更广阔的色域和更深的对比度。 11. 风格迁移与内容感知生成： 聚焦于深度卷积网络（CNNs）在图像内容语义理解中的作用。分析风格迁移算法如何解耦图像的内容表示和风格表示（基于Gram矩阵），实现艺术风格的迁移。更进一步，探讨基于生成对抗网络（GANs）的图像修复、图像补全和跨域翻译（如黑白转彩色）的机制。 12. 纹理合成与过程生成： 讨论如何从少量样本中程序化地生成无限逼真且具有统计一致性的纹理，以及如何应用于大规模环境的自动构建，避免手工建模的重复劳动。 第五部分：性能优化与实时渲染的挑战 本部分将视角转向应用层面，聚焦于如何将复杂的物理模拟和几何计算，高效地呈现在用户面前。 13. 现代渲染管线的演进： 从传统的光栅化流水线，深入解析其在处理复杂光照（如全局光照）时的局限性。重点分析路径追踪（Path Tracing）和光线追踪（Ray Tracing）的物理精确性，以及现代GPU架构（如RT Cores）如何加速这种计算密集型的光线求交过程。 14. 内存管理与并行计算： 探讨大型数据集（如高分辨率纹理、大规模点云）在显存和系统内存中的高效组织策略，包括四叉树/八叉树的空间划分技术。解析计算着色器（Compute Shaders）在数据并行任务（如物理模拟、后期处理）中相对于传统图形管线的优势。 15. 性能分析与瓶颈诊断： 介绍专业的性能分析工具，指导读者如何准确识别渲染或处理流程中的CPU/GPU瓶颈，并根据场景的特性（例如，是受限于几何复杂度、光照计算还是内存带宽）采取针对性的优化措施。 本书的读者定位： 本书面向有一定编程或数学基础，渴望深入理解数字影像技术“为什么会这样工作”而非仅仅“如何操作”的计算机科学专业学生、图形引擎开发者、视觉特效工程师以及前沿传感器数据分析人员。它提供的是一套严谨的、跨越物理、数学、感知和计算的综合性知识体系，旨在培养读者解决复杂视觉计算问题的能力，而非简单地掌握特定软件的操作技巧。

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这本书的视野之开阔，远超出了我对一本技术教程的预期。它不仅仅涵盖了传统的渲染管线和基础的几何建模，还涉猎了一些当前工业界热点的前沿技术，比如基于物理的渲染（PBR）的核心思想、以及简要介绍了诸如光线追踪加速结构（如BVH）的基本构建逻辑。这种前瞻性的内容布局，使得这本书不仅是一份学习资料，更像是一张行业发展路线图。它没有将重点放在当下已经过时的技术细节上，而是着力于那些具有长期生命力的核心理念和数学基础。这对我未来的职业规划非常有帮助，因为它让我知道在未来的几年中，哪些领域是最值得投入精力的。阅读完这部分内容后，我感觉自己不仅仅掌握了一套工具的使用方法，更是站在了一个更高的维度上理解了计算机图形学的整体生态，为我未来选择深造方向或技术栈提供了重要的参考和启示。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，封面采用了深邃的午夜蓝作为主色调，点缀着抽象的几何图形，仿佛将人一下子拉入了数字构建的奇妙世界。纸张的质感也相当出色，拿在手里沉甸甸的，内页的印刷清晰锐利，即便是最细微的图例和代码块也毫无模糊之感。我特别喜欢作者在章节开篇处设置的“思维导图”式概述，它像一盏导航灯，让人在深入复杂的算法细节之前，就能对本章的核心脉络有一个宏观的把握。这种对阅读体验的重视，绝非市面上许多只顾堆砌知识点而忽略了用户感受的教材可比。虽然我还没有完全读完，但仅仅是浏览目录和前几章的排版布局，就已经感受到了编者对知识呈现方式的匠心独运，这无疑为接下来的深度学习打下了坚实的基础。对于我这种注重阅读体验的读者来说，一本好的教材首先在物理形态上就要经得起推敲，这本书在这方面无疑是高分通过的。它不只是知识的载体，更是一件可以让人心甘情愿捧在手心细细品读的艺术品，让人在学习之余，也能享受到翻阅的乐趣。

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我发现这本书的叙事风格非常独特，它不像传统的教科书那样板着面孔，而是带有一种温和而坚定的引导性。作者似乎深知初学者在面对几何变换和色彩空间转换时的困惑，因此在关键的转折点，总会穿插一些恰到好处的比喻来帮助理解。例如，在解释透视投影时，作者竟然联想到了文艺复兴时期画家的透视法则，将抽象的相机模型具象化了。这种跨学科的类比，极大地降低了理解门槛，让原本枯燥的数学推导变得生动有趣。此外，全书的术语定义都极其严谨，并且在首次出现时就用粗体高亮显示，这对于需要频繁查阅和回顾概念的学习者来说，是一个巨大的便利。这种人性化的设计，充分体现了作者站在学习者的角度，努力消除知识传递过程中的“信息噪音”，让我们的注意力可以集中在真正核心的知识点上，阅读过程因此流畅而高效。

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这本书的实践指导部分堪称业界典范，它完美地平衡了理论的抽象性与工程的实践性。作者没有仅仅给出伪代码，而是提供了大量基于主流开发环境（如OpenGL/Vulkan的初步概念框架）的实际操作指南和代码片段。更重要的是，它并没有直接给出最终的完美解决方案，而是引导读者去面对和解决实际编程中常常遇到的那些棘手问题，比如纹理坐标的误解、深度缓冲区的冲突等。通过模拟真实项目开发中的“陷阱”，读者能够更早地建立起 Debug 和优化问题的直觉。我尤其欣赏它引入的“性能分析小节”，它教会了我如何用量化的指标来衡量图形渲染的效率，而不仅仅是停留在视觉效果的层面。对于初入行业的工程师来说，这本书就像一位经验丰富的老兵在身边手把手地传授实战技巧，让你能够迅速从理论的象牙塔中走出来，真正掌握将理论转化为可运行、高性能代码的能力，实用价值极高。

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这本书在理论深度上的挖掘令人赞叹，它并没有满足于停留在表面概念的介绍，而是深入到了底层的数学原理和实现细节之中。比如，在阐述光线追踪的原理时，作者不仅清晰地解释了什么是反射和折射，还详细推导了如何利用矩阵变换和向量代数精确计算光线与不同类型曲面的交点。这种层层递进的讲解方式，非常适合那些渴望知其然也知其所以然的技术人员。我注意到，许多章节后面附带的“历史沿革与未来展望”部分，极大地拓宽了我的视野，让我理解了这些技术是如何从早期的实验性概念一步步发展至今的，这比单纯学习当前的成熟技术更有启发性。它迫使我不仅要掌握“如何做”，更要思考“为什么这样做是最佳选择”。对于希望在图形学领域进行深入研究，甚至希望未来能参与底层算法优化的同行来说，这种注重根基的讲解方式是无可替代的，它构建了一个坚实的理论框架，让后续的学习和创新都有迹可循。

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