图形图像处理

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出版者:
作者:全国计算机信息高新技术考试教材编写委员会
出品人:
页数:324
译者:
出版时间:2007-9
价格:32.00元
装帧:
isbn号码:9787030194213
丛书系列:
图书标签:
  • 图形图像处理
  • 图像处理
  • 图形学
  • 计算机视觉
  • 数字图像
  • 图像分析
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  • 算法
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  • 技术
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具体描述

由劳动和社会保障部职业技能鉴定中心在全国统一组织实施的全国计算机信息高新技术考试是面向广大社会劳动者举办的计算机职业技能考试。考试采用国际通行的专项职业技能鉴定方式,测定应试者的计算机应用操作能力,以适应社会发展和科技进步需要。

本书主要介绍了3ds max基本建模、复制建模、建筑建模、二维建模、复合建模、修改建模、灯光摄像机和环境、材质和贴图、动画系统、粒子系统等。

本书内容丰富,条理清晰,繁简得当,边讲边练,讲练结合,具有很强的操作性。本书可以作为图形图像培训的参考教材,对图形图像处理感兴趣的广大读者也可以参考。

电子信息工程基础:从理论到实践的深度探索 图书简介 本书旨在为电子信息工程领域的学习者和从业人员提供一套全面、深入且高度实用的基础知识体系。它摒弃了过于晦涩的数学推导,转而聚焦于核心概念的直观理解与实际工程应用,力求搭建起理论与实践之间的坚实桥梁。全书内容涵盖了电子电路、信号系统、通信原理、数字逻辑设计以及嵌入式系统基础等多个关键分支,旨在构建一个扎实、系统的电子信息工程知识框架。 --- 第一部分:模拟电子电路的基石与应用 本部分将带领读者深入探索电子信息系统的“血液”——模拟电路。我们关注的焦点在于理解元器件的物理特性如何转化为可控的电路功能。 第一章:半导体器件的物理基础与特性解析 本章从材料科学的角度切入,详细阐述了PN结的形成、反向/正向偏置特性,以及二极管在整流、稳压电路中的实际应用。随后,重点讲解了晶体管(BJT和MOSFET)的工作原理,特别是它们作为开关和放大器的核心机制。我们通过大量的实例分析,揭示了跨导、电流增益等关键参数对电路性能的决定性影响。讨论的重点在于如何根据不同的应用场景(如高频、低噪声)选择合适的晶体管模型。 第二章:基础放大电路分析与设计 本章深入剖析了单级和多级放大电路的组态(共源、共射、共集等),并详细对比了它们在输入阻抗、输出阻抗和电压增益上的优劣。我们引入了黑盒模型和白盒模型相结合的分析方法,使读者能从宏观把握电路功能,也能从微观理解器件级的影响。设计实践部分着重于偏置电路的稳定性和对温度漂移的补偿,确保放大器在实际工作环境中的可靠性。此外,频率响应分析被置于重要位置,探讨了高频下寄生电容和米勒效应带来的影响及抑制手段。 第三章:反馈与运算放大器(Op-Amp)的精妙世界 反馈是现代电子电路的灵魂。本章系统地介绍了负反馈对电路稳定性和线性度的改善作用,并详细推导了反馈系统的稳定性判据(如波德图、相位裕度)。随后,我们将目光聚焦于理想运算放大器模型及其在各种经典电路(积分器、微分器、有源滤波器等)中的应用。特别关注了非理想运放的局限性,例如失调电压、共模抑制比(CMRR)以及压摆率对电路性能的实际制约。 --- 第二部分:信号与系统的抽象表达与变换 本部分将视角从物理元件提升到信息载体的数学描述层面,这是所有现代信息处理技术的基础。 第四章:连续时间与离散时间信号的表示 本章界定了信号的本质,区分了连续信号和离散信号的特性。我们详细讲解了傅里叶级数和傅里叶变换(FT)在线谱分析中的核心地位,阐述了周期延拓、频谱泄漏等实际问题。对于离散系统,重点介绍了Z变换,它作为离散时间信号处理的强大工具,如何优雅地处理差分方程。本章强调了采样定理(Nyquist-Shannon)的理论意义及其在模数转换(ADC)环节中的工程约束。 第五章:线性时不变系统(LTI)的分析 LTI系统的核心在于系统的响应仅由输入信号和系统本身的特性决定。本章通过卷积运算,将输入信号与系统的冲激响应关联起来,建立了系统分析的基本框架。我们详细探讨了系统函数的概念,即输入信号在频域或Z域中的变换形式。特别强调了系统的瞬态响应和稳态响应的区分,以及如何通过极点和零点的位置来预判系统的稳定性、延迟特性和频率选择性。 --- 第三部分:数字逻辑与嵌入式系统的构建 本部分转向离散信息处理,是理解计算机和智能设备工作原理的关键。 第六章:组合逻辑与时序逻辑的设计与实现 本章从布尔代数出发,系统梳理了逻辑门(AND, OR, XOR等)的基本运算。随后,详细介绍了逻辑代数化简方法(如卡诺图、Quine-McCluskey法),并将其应用于实际的组合电路设计,如译码器、多路复用器和加法器。时序逻辑部分着重讲解了锁存器(Latch)和触发器(Flip-Flop)的工作机制,特别是主从结构和边沿触发的差异。在此基础上,构建了寄存器组和有限状态机(FSM),这是实现控制器逻辑的核心。 第七章:存储器结构与可编程逻辑器件 本章探讨了SRAM和DRAM的基本存储单元结构及其读写时序。我们深入分析了存储器层次结构(Cache, RAM, ROM)对系统整体性能的影响。针对复杂逻辑的实现,本书详细介绍了可编程逻辑器件(PLD),尤其是复杂可编程逻辑器件(CPLD)和现场可编程门阵列(FPGA)的基本架构,包括查找表(LUT)的工作原理,为后续的硬件描述语言(HDL)学习奠定基础。 第八章:微处理器与嵌入式系统基础 本章将理论知识应用于实际的计算平台。我们剖析了CPU的核心组件——算术逻辑单元(ALU)、控制单元和寄存器组的工作流程,并简要介绍了指令集架构(如RISC vs. CISC)的差异。随后,聚焦于嵌入式系统的硬件-软件接口:中断机制、I/O寻址方式以及内存映射。本章强调了系统级思维,即如何高效地在有限的资源下调度任务,并处理外部世界(传感器、执行器)的实时信号。 --- 第四部分:信息传输与基础通信原理 本部分关注信息如何在信道中可靠、高效地传输。 第九章:调制解调技术与信道编码 本章首先区分了基带传输与带通传输。我们详细讲解了模拟调制技术(AM, FM, PM)及其优缺点。随后,转向数字基带传输中的脉冲编码调制(PCM)过程,包括量化和编码。对于带通数字调制,重点分析了ASK、FSK、PSK以及QAM等常见调制方式的星座图、频谱效率和抗噪声性能。信道编码部分介绍了检错和纠错的基本原理,例如奇偶校验码和卷积码的译码过程,以对抗传输过程中的随机噪声干扰。 第十章:随机过程与噪声分析 通信的挑战主要来源于噪声。本章引入了随机过程的数学工具,用以描述现实世界中不可预测的噪声信号(如高斯白噪声)。我们定义了功率谱密度(PSD)的概念,并展示了如何通过匹配滤波等技术,在接收端优化信噪比(SNR),从而最大化信息的有效传输速率。 --- 总结与展望 本书贯穿始终的核心思想是“工程实现优先”。我们不仅解释了“是什么”,更侧重于“为什么是这样设计”以及“在实际中如何实现”。通过对模拟、数字、信号处理和通信原理的集成性讲解,读者将能够构建起一个完整的电子信息系统视图,具备分析和解决复杂工程问题的初步能力。本书的案例和习题均取材于实际工业应用,旨在培养学生从理论走向创新实践的能力。

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用户评价

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这本书的编排风格非常独特,它更像是一场跨越时空的图像处理历史回顾之旅。我不是一个技术专家,只是一个对老电影和怀旧数字艺术有浓厚兴趣的爱好者,这本书意外地满足了我对“数字美学起源”的好奇心。它花了很多篇幅介绍早期的图像增强技术,比如直方图均衡化在早期医学影像处理中的应用,以及早期噪声抑制算法的哲学思想,这让我体会到,今天的许多“一键美化”功能,背后蕴含着前辈们无数次的尝试与修正。我特别喜欢书中穿插的那些关于图像处理伦理的讨论,比如“真实感”的边界在哪里,以及过度处理对信息传递的潜在影响。它将冰冷的算法与人文关怀巧妙地结合起来,让我对“处理”这个动作有了更深层次的思考——它不仅仅是像素的数学操作,更是对信息和感知的干预。读完后,我对那些经典的、看似简单的图像效果背后所包含的智慧感到由衷的敬佩。

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我以一个资深视觉设计师的角度来看待这本书,坦白说,市面上介绍图像处理的书籍大多集中在算法的数学推导上,而这本书却展现出一种罕见的对“艺术性”与“工程性”平衡的深刻理解。它没有过多纠缠于傅里叶变换的复杂证明,而是更注重分析不同滤波器(比如高斯模糊、拉普拉斯算子)在实际设计场景中对视觉效果的具体影响。比如,书中有一章专门讨论了如何通过调整卷积核的参数来控制图像的边缘锐化程度,这对于精修细节的后期处理工作者来说,简直是教科书级别的指导。我特别喜欢它对“感知度量”的探讨,理论上我们可以计算出两张图像的像素差异,但人眼感知的差异却复杂得多,这本书很巧妙地引入了人眼视觉系统的模型来指导我们进行更符合人机交互需求的图像优化。这本书的实战性极强,它提供的不仅是“是什么”,更是“为什么这样做效果更好”,极大地提升了我在面对复杂视觉任务时的决策效率和质量。

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说实话,我购买这本书的初衷是想找一本能帮助我理解老旧图形软件源代码的书,一本偏向底层实现的参考手册。而这本书在对位图和矢量图形的内部存储结构描述上,展现出了极高的专业水准。它详细描述了位图的内存布局、调色板的机制,以及矢量图形如何通过路径和贝塞尔曲线进行描述和渲染。尤其是关于图形渲染管线的部分,虽然没有深入到GPU编程的层面,但对光栅化过程的描述,特别是扫描线算法的效率分析,非常到位。它让我明白了为什么某些简单的图形操作在老旧的CPU环境下会显得如此缓慢,这完全归因于底层数据结构和算法的选择。这本书更像是一份技术规格书,而非科普读物,它提供的是构建图形系统的蓝图,而不是简单的使用说明。对于希望自己动手实现一个简单图形库的爱好者来说,这本书提供了不可或缺的理论参考和实现细节指导。

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对于一个正在进行计算机视觉研究的研究生来说,这本书的价值在于它提供了一个坚实而全面的基础回顾,尤其是在深度学习模型越来越“黑箱化”的今天,回归到基础的图像代数和变换理论显得尤为重要。这本书在讲解图像几何变换,如仿射变换和透视变换时,其严谨的矩阵代数表达方式,让我得以快速地将这些概念与我正在研究的三维重建项目中的坐标系转换联系起来。让我印象深刻的是它对图像压缩标准的对比分析,从早期的DCT变换到现代的基于小波的算法,作者没有停留在概念介绍,而是深入分析了不同压缩方法在码率失真(R-D)曲线上所表现出的优劣,这对于我选择合适的特征编码策略非常有启发性。虽然它没有直接涉及最新的深度学习网络结构,但它所奠定的扎实数学基础,是理解任何先进算法背后原理的必要前提。它就像是武术套路里的马步,扎得越深,未来的招式才能更稳健有力。

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这本《图形图像处理》简直是为我这种初学者量身定做的,完全没有那种高高在上的理论说教感。刚拿到书的时候,我还有点担心内容会太晦涩难懂,毕竟我对编程和数学的理解都还停留在基础阶段。但是,翻开第一章,我就被作者娓娓道来的方式吸引住了。书里对图像的数字化过程、像素的本质这些基础概念的解释,简直是清晰得让人拍案叫绝。它不是直接扔给你一堆公式,而是通过大量的实例和生动的比喻,比如把图像想象成一块巨大的马赛克拼图,让我一下子就抓住了核心。更别提那些关于色彩空间转换的章节,以前我总觉得RGB和CMYK之间隔着一道鸿沟,现在通过书里的图示和代码片段,我能清晰地看到不同色彩模型是如何互相映射和影响的。我特别欣赏作者在讲解完理论后,紧接着就给出了如何在主流软件环境中实现这些操作的步骤,这让理论学习和实际应用之间架起了一座坚实的桥梁。这本书的结构安排非常合理,从底层原理到应用技巧,循序渐进,让我的学习曲线变得异常平滑。我感觉自己不再是零散地接触图像处理的知识点,而是有了一个完整的知识体系框架,这对我接下来的深入学习至关重要。

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