计算机图形图像处理实用教程

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出版者:高等教育出版社
作者:郑巍朱巍峰
出品人:
页数:194
译者:
出版时间:2008-4
价格:22.20元
装帧:简裝本
isbn号码:9787040180725
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机图形学
  • 图像处理
  • 实用教程
  • 算法
  • 编程
  • 可视化
  • OpenGL
  • DirectX
  • MATLAB
  • Python
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具体描述

《计算机图形图像处理实用教程(Photoshop平台)》是高等职业教育技能型紧缺人才培养培训工程系列教材之一。内容翔实、实用性强,语言浅显而富有启发性,该教材是针对紧缺人才培养目标及教学改革要求编写的,从而达到培养双证型技能紧缺人才的目的。全书针对Photoshop的8个应用主题,进行了案例教学讲解,以浅显的语言引导读者使用绘图、路径、选定、图层、通道、色彩、滤镜、文字、综合制作等操作,通过案例引导学生的创作思维,以使学生能在短时间内达到全国计算机信息高新技术考试计算机图形图像处理模块(Photoshop平台)操作员级的水平.《计算机图形图像处理实用教程(Photoshop平台)》适合作为各类中专、职高、职业学校和高校计算机专业图像处理和平面设计的教材,也可以作为相关从业人员、培训机构的参考用书。

《数字图像处理基础:原理与实践》 这是一本面向广大计算机科学、数字媒体、视觉艺术及相关领域学习者的实用技术书籍。它系统地介绍了数字图像处理的核心概念、关键算法以及在实际应用中的落地方法。本书内容详实,力求在理论深度与实践操作之间取得最佳平衡,帮助读者从零开始,逐步掌握数字图像处理的精髓。 核心内容涵盖: 第一部分:数字图像基础 数字图像的表示: 深入浅出地讲解了像素、图像分辨率、颜色模型(如RGB、CMYK、HSV等)以及灰度图像、二值图像、彩色图像的数学表示方法。通过清晰的图示和实例,帮助读者理解图像在计算机中的本质。 图像的获取与采样: 探讨了图像的采集过程,包括采样定理(Nyquist-Shannon采样定理),以及量化过程中遇到的问题和解决方案,如过采样、欠采样和量化噪声。 图像的质量度量: 介绍了评估图像质量的常用指标,如信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等,并分析了这些指标在不同应用场景下的适用性。 第二部分:图像增强与复原 空间域增强: 详细阐述了点运算(如灰度拉伸、直方图均衡化)和邻域运算(如平滑滤波、锐化滤波)的原理和实现。重点讲解了卷积操作在图像处理中的应用,如高斯滤波、Sobel算子、Laplacian算子等,并提供了针对性的代码示例,指导读者如何有效地改善图像质量。 频率域增强: 介绍了傅里叶变换在图像处理中的基础知识,包括低通滤波、高通滤波、同态滤波等频率域增强技术。通过分析图像的频域特性,实现特定目标的图像增强,如去除周期性噪声。 图像复原: 针对图像在采集过程中产生的噪声和失真,本书详细介绍了各种图像复原技术,包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等,以及盲去卷积等高级方法。 第三部分:图像变换与分析 图像变换: 讲解了多种重要的图像变换,如离散余弦变换(DCT)、小波变换(Wavelet Transform)等。分析了这些变换在图像压缩、特征提取等方面的优势和应用。 图像分割: 介绍了图像分割的常用方法,包括阈值法(全局阈值、局部阈值)、区域生长法、边缘检测(Roberts、Prewitt、Sobel、Canny边缘检测器)、以及基于图的分割方法(如GrabCut)等。 形态学处理: 详细阐述了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、击中不击中变换(Hit-or-Miss Transform)等形态学操作,以及它们在去噪、物体提取、形状分析等方面的应用。 第四部分:图像特征提取与描述 边缘检测与连接: 深入研究各种边缘检测算子的原理及性能比较,并讲解了如何通过边缘连接算法构建连续的边缘信息。 角点检测: 介绍Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等经典角点检测算法,以及它们在图像匹配、目标跟踪中的作用。 区域特征提取: 讨论了纹理特征(如灰度共生矩阵、LBP)、形状特征(如轮廓特征、Hu不变矩)等提取方法。 描述子: 讲解了SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)等关键点描述子,以及它们在图像识别、目标匹配中的重要性。 第五部分:彩色图像处理 彩色模型与转换: 深入讲解了多种彩色模型及其相互转换,以及在不同彩色空间下进行图像处理的策略。 彩色图像增强: 介绍了基于彩色空间的增强方法,如HIS空间变换、RGB空间均衡化等。 彩色图像分割: 探讨了在彩色空间进行图像分割的技术,如基于颜色聚类、颜色空间的阈值分割等。 实践导向与工具支持: 本书不仅注重理论的阐述,更强调实践的应用。每章都配有大量的伪代码和示例代码,方便读者理解和实现。同时,本书鼓励读者使用流行的图像处理库(如OpenCV、scikit-image等)来完成实际项目,提供了相关的API调用和项目实操指导。 《数字图像处理基础:原理与实践》将是您掌握数字图像处理技术的坚实起点,助您在计算机视觉、人工智能、图形学等领域取得更大的成就。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我特别欣赏作者在讲解过程中,始终保持着一种鼓励学习的态度。书中没有出现任何“你必须理解”或者“这是基础”这样让人生畏的表述,而是更多地采用“让我们一起来探索”、“你会发现”这样的引导语,让读者在轻松愉快的氛围中学习。当我遇到一些难以理解的地方时,书中常常会提供一些额外的提示或者建议,让我能够从不同的角度去思考问题,最终找到解决办法。这种教学方式,极大地激发了我持续学习的动力。

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总而言之,这本《计算机图形图像处理实用教程》是我近期读过的最满意的一本技术类书籍。它不仅内容翔实,讲解清晰,而且极具实践价值。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获益良多。我强烈推荐这本书给所有对计算机图形学和图像处理感兴趣的朋友。

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让我印象深刻的是,书中对于一些经典算法的讲解,都做到了既有深度又不失广度。比如,在介绍光线追踪算法时,作者不仅详细阐述了其原理和实现步骤,还对其进行了优化改进的讨论,例如如何处理反射和折射的多次递归,以及如何使用重要性采样来提高渲染效率。同时,作者还对比了光线追踪和其他渲染技术(如光栅化)的优缺点,帮助读者建立起对不同渲染方法的宏观认识。这些内容对于想要深入理解计算机图形学底层原理的读者来说,无疑是宝贵的财富。

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这本书在图像处理部分的内容同样精彩。从基础的图像滤波、边缘检测,到更复杂的图像修复、风格迁移,作者都给出了清晰的讲解和丰富的实例。我尤其喜欢关于图像修复的部分,书中介绍了一些经典的算法,例如基于内容感知的图像修复,让我学会了如何去除图像中的瑕疵,让照片恢复如初。这些技术在实际生活中有着广泛的应用,无论是照片的后期处理,还是视频的修复,都能派上用场。

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这本书还提供了很多进阶的讨论,例如关于虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中的图形处理技术,以及如何利用GPU进行并行计算来加速图像处理。这些内容让我看到了计算机图形学和图像处理领域的广阔前景,也为我未来的学习和研究指明了方向。即使我暂时还无法深入理解所有的高级话题,但这本书为我打开了一扇窗,让我对未来的学习充满了期待。

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在学习过程中,我发现作者非常擅长将复杂的数学原理转化为直观的几何概念。例如,在讲解矩阵变换时,作者并没有仅仅给出矩阵的乘法规则,而是通过平移、旋转、缩放等几何变换的例子,让我们理解矩阵在图形学中的实际作用。这种将抽象的数学语言转化为具象的几何描述的方式,让我在理解这些概念时事半功倍。

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这本书的书名是《计算机图形图像处理实用教程》,这本书以一种非常吸引人的方式,将枯燥的计算机图形学和图像处理的原理,通过大量的实例和清晰的讲解,展现在读者面前。我一直对计算机图形学有着浓厚的兴趣,但总是觉得理论知识过于抽象,难以入手。在朋友的推荐下,我购买了这本《计算机图形图像处理实用教程》,从此开启了我对这个领域探索的新篇章。 首先,这本书的结构安排得非常合理,从最基础的像素、颜色模型开始,逐步深入到更复杂的渲染技术、三维模型构建、动画原理等。作者并没有一味地堆砌理论公式,而是巧妙地将每一个概念都与实际应用相结合。例如,在讲解光照模型时,作者不仅仅给出了反射、折射等公式,还通过一个模拟真实世界中物体被不同光源照射的例子,让我们直观地理解了这些公式在实际场景中的作用。我特别喜欢书中关于纹理映射的部分,作者通过循序渐进的讲解,从简单的二维纹理到复杂的法线贴图、置换贴图,让我们能够理解如何为三维模型增加细节和真实感,这对于我制作游戏场景非常有帮助。

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这本书的一个突出优点是它的实用性。作者非常注重将理论知识转化为实际操作技能。书中提供的所有示例代码,都可以直接在主流的开发环境中运行,并且提供了清晰的编译和运行指导。我按照书中的例子,自己动手实现了一些简单的三维场景,这让我非常有成就感。而且,书中还介绍了一些常用的图形库和开发工具,例如OpenGL和DirectX,并给出了如何使用它们进行编程的入门指导。这对于初学者来说,极大地降低了学习门槛。

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这本书的语言风格非常亲切,就像一位经验丰富的老师在手把手地指导你一样。作者在解释复杂概念时,会用很多生活中的例子来打比方,这让我更容易理解。比如,在讲解抗锯齿技术时,作者并没有直接抛出一堆算法,而是用“锯齿就像是楼梯的台阶,我们希望楼梯看起来更平滑”这样的比喻,让我一下子就明白了抗锯齿的根本目的。而且,书中穿插了大量的代码示例,这些代码不仅可以直接运行,而且都配有详细的注释,让我可以清楚地知道每一行代码的作用。我尝试着修改了一些代码,看到了它们对最终图像产生的不同效果,这种动手实践的过程让我受益匪浅。

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读完这本书,我感觉自己不仅仅是掌握了一些技术,更重要的是,我学会了一种思考问题的方式。计算机图形学和图像处理不仅仅是关于算法和代码,更是关于如何通过计算机来模拟和创造视觉世界。这本书教会了我如何用一种更具创造性的方式来解决问题,如何将理论知识与实际应用紧密结合。

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