具体描述
本书介绍Photoshpo CS的使用方法和设计技巧。全书分为9章，第1章主要介绍与图像处理有关的基本概念。第2，3章介绍常用工具的使有筹备组4～6章介绍详细介绍图层、路径、蒙版、滤镜的概念与应用技巧，第7章介绍图像处理的基本方法、技巧和图像色彩的处理，第8章介绍通道的基础知识和基本应用，第9章通过个人主页设计综合实例介绍应用技巧。
本书内容由浅及深、由易到难、循序渐进，实用和技巧相结合，通过实例操作，在实践中理解、掌握和知识点，不但能够快速入门，也可以达到较高的操作水平。
本书适用作为中等职业学校计算机及应用专业、多媒体专业的教材。
图书简介：《计算机视觉导论：从像素到理解》 一本全面、深入且贴近实践的计算机视觉领域入门与进阶指南。 在当今数字化时代，计算机“看懂”世界的能力已不再是科幻，而是驱动自动驾驶、医疗诊断、智能制造和增强现实等前沿技术的核心动力。本书《计算机视觉导论：从像素到理解》旨在为读者构建一个坚实而完整的计算机视觉知识体系，它不仅仅是一本理论的堆砌，更是一部连接基础数学、经典算法与现代深度学习范式的实用手册。 内容定位与目标读者群： 本书面向拥有一定高等数学（线性代数、概率论）和基础编程（如Python）基础的本科生、研究生，以及希望系统性转入计算机视觉领域或寻求知识体系梳理的工程技术人员。我们力求做到深入浅出，既能满足初学者的学习曲线，又能为有一定基础的读者提供更深层次的洞察。 全书结构与核心特色： 全书共分为五大部分，系统地梳理了计算机视觉从底层数据获取到高层语义理解的全过程。 第一部分：视觉基础与图像表示（The Foundation） 本部分是进入复杂视觉系统的基石。我们首先探讨人眼与相机的成像原理，建立起对物理世界与数字图像之间关系的初步认知。 1. 光与色彩理论： 详细阐述光的物理性质、色彩空间（RGB, HSV, Lab）的转换与应用，以及色彩恒常性（Color Constancy）的挑战。 2. 数字图像的数学描述： 深入讲解图像如何作为二维或三维数组存在，傅里叶变换在图像处理中的基础作用，以及采样与量化的重要性。 3. 基础滤波与增强： 聚焦于经典的空域和频域滤波技术。包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等去噪方法，以及直方图均衡化、对比度拉伸等增强技术，为后续的特征提取奠定清晰的图像基础。 第二部分：经典特征提取与几何基础（The Geometry & Features） 在掌握了基础的图像表示后，本部分将侧重于如何从图像中提取具有鲁棒性和区分度的信息，并理解二维图像与三维世界的几何联系。 1. 边缘与角点检测： 详述 Sobel、Prewitt 算子，并重点解析 Canny 边缘检测算法的完整流程。对于角点，我们将深入探讨 Harris 角点检测的原理及其局限性。 2. 局部描述子（Descriptors）： 这一章是区分图像块的关键。我们不仅覆盖了 SIFT (尺度不变特征变换) 和 SURF (加速鲁棒特征) 的完整构建过程，还讨论了它们在不同尺度和旋转下的不变性，并介绍了 HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的应用。 3. 多视图几何与相机标定： 这是理解三维重建和姿态估计的核心。详细介绍对极几何（Epipolar Geometry）、本质矩阵（Essential Matrix）与基础矩阵（Fundamental Matrix）的推导，并提供一套完整的单目和双目相机标定流程，强调内参和外参的实际意义。 第三部分：图像分割与目标定位（Segmentation & Localization） 本部分探讨如何将图像划分为有意义的区域，并精确地定位感兴趣的对象。 1. 传统分割方法： 涵盖基于阈值（如 Otsu’s 法）、区域生长以及经典的基于能量最小化的活动轮廓模型（如 Snakes）。 2. 深度学习前的目标定位： 介绍滑动窗口、级联分类器（如 Viola-Jones 框架）在早期目标检测中的作用，帮助读者理解深度学习之前的技术瓶颈。 3. 运动分析与光流法： 讨论如何通过连续帧信息来估计物体运动。重点解析 Lucas-Kanade 光流法的基本假设、算法步骤，以及稠密光流（Dense Optical Flow）的挑战。 第四部分：深度学习在视觉中的应用（Deep Learning Era） 这是本书与时俱进的核心部分，系统地介绍现代计算机视觉的绝对主流技术——卷积神经网络（CNN）。 1. CNN 基础架构： 从最基础的卷积操作、池化层、激活函数讲起，构建起对 LeNet, AlexNet 的理解。 2. 经典网络结构详解： 深入剖析 VGG、ResNet（残差连接的革命性意义）、Inception/GoogLeNet 等里程碑式网络的设计哲学和参数优化。 3. 现代目标检测框架： 详细对比两阶段（Two-Stage）检测器如 R-CNN 家族（Faster R-CNN）与单阶段（One-Stage）检测器如 YOLO 和 SSD 的性能权衡和内在机制。 4. 语义与实例分割： 讲解 FCN（全卷积网络）、U-Net（在医学影像中的应用）以及 Mask R-CNN 如何实现像素级别的分类和实例区分。 第五部分：前沿专题与实践展望（Advanced Topics & Practice） 最后一部分将触及更前沿的研究方向，并提供将理论转化为实际产品的路线图。 1. 三维视觉的复兴： 介绍基于深度学习的点云处理（PointNet/PointNet++）以及 NeRF（神经辐射场）等新兴的三维重建技术。 2. 生成模型简介： 简要介绍 GANs（生成对抗网络）和 VAEs（变分自编码器）在图像生成与风格迁移中的应用。 3. 工程部署考量： 讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及使用 TensorRT 等工具加速推理过程的实际工程问题。 本书的独特价值： 本书强调理论推导与代码实现（伪代码或基于主流框架的示例代码片段）相结合。读者不仅能理解“是什么”，更能明白“为什么”以及“如何做”。我们精心挑选了最具代表性的算法，确保读者在掌握核心原理后，能够迅速适应新的研究进展，真正成为能够驾驭复杂视觉系统的工程师和研究人员。本书致力于成为您从“看图”到“理解图”的坚实桥梁。
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