具体描述
本书从软件本身绘图功能出发进行“讲解”，以“工具书”的标准，囊括了所有Corel DRAW绘图功能；同时，为避免“枯燥”，全书包含了大量用于表现绘图效果和提示操作的例图。全书共分7章，包括概述、基础知识、基本图形创建、对象的编辑、对象的控制、特殊效果和Corel DRAW12及其新增绘图功能等内容。 本书力图兼具实用性、趣味性、科学性、艺术性，内容精湛、全面，适合艺术类学生、设计工作者以及对平面制作感兴趣的读者使用。
《数字影像处理大师：从基础理论到前沿应用》 图书简介 在信息爆炸的数字时代，图像不再仅仅是视觉的记录，更是信息传递、艺术创作和商业沟通的核心载体。本书《数字影像处理大师：从基础理论到前沿应用》旨在为渴望精通数字图像处理技术的读者提供一套全面、深入且实用的学习路径。我们聚焦于图像的底层原理、主流工具的深度应用，以及未来技术的发展趋势，帮助读者构建坚实的理论基础和精湛的实战技能。 本书并非专注于某一特定软件的简单操作指南，而是致力于构建一个关于“数字图像”的完整知识体系。我们将图像视为一种数据结构，从其诞生的原理开始剖析，逐步深入到色彩科学、图像获取、处理算法，直至最终的输出与管理。 第一部分：数字影像的基石——理论与科学 本部分是全书的理论核心，为后续的实战应用打下不可动摇的根基。我们将细致讲解数字图像的本质： 1.1 图像的数字化本质： 深入探讨模拟信号到数字信号的转换过程，详细解析采样（Sampling）和量化（Quantization）的原理及其对图像质量的影响。我们将讨论不同位深（如8位、10位、16位）在色彩表现和动态范围上的差异，以及它们在专业工作流程中的选择依据。 1.2 色彩科学与管理： 色彩是图像的灵魂。我们不仅会介绍RGB、CMYK等基础色彩空间，更会剖析Lab、HSV等理论色彩空间，解释它们在色彩转换中的核心作用。本书将花费大量篇幅讲解色彩配置文件（ICC Profile）的工作原理，如何建立和维护一致的色彩管理工作流程，确保从屏幕显示到印刷输出的色彩准确性。我们将讲解色域（Gamut）的概念，并提供实用的工具和技巧来管理和校正超出目标设备色域的颜色。 1.3 图像文件结构与格式： 我们将解构主流图像格式（如TIFF、JPEG、PNG、RAW）的内部结构。重点分析无损压缩与有损压缩的算法差异，以及它们在不同应用场景下的优劣。特别地，我们将对RAW文件的“数字底片”概念进行深度阐述，讲解如何通过解拜耳阵列（Demosaicing）提取原始数据，并优化后期处理空间。 第二部分：核心处理技术与算法实践 本部分将读者从理论带入实践，聚焦于图像处理中最常用、最核心的技术和算法实现。 2.1 图像增强与复原： 我们将讲解点处理技术，如直方图均衡化和阈值处理，并深入研究空间域滤波器的原理。重点解析卷积（Convolution）操作，详细介绍高斯模糊、中值滤波、锐化滤波（如拉普拉斯算子、Sobel算子）在消除噪声和增强细节方面的数学基础和应用技巧。此外，还将涵盖频域处理的基本概念，解释傅里叶变换（FFT）在图像去噪和周期性图案去除中的强大能力。 2.2 图像变换与几何修正： 讲解几何变换，包括平移、旋转、缩放、错切。重点讨论透视畸变和桶形/枕形畸变（Barrel/Pincushion Distortion）的数学模型及校正方法，这对处理建筑摄影和航拍图像至关重要。同时，本书将深入探讨图像配准（Image Registration）的基础概念，为多图层合成打下基础。 2.3 复杂选择与精确蒙版技术： 精确地分离主体是后期处理的关键。我们不局限于软件的自动化工具，而是深入讲解基于颜色通道、边缘检测算法（如Canny算法基础）和频率分离技术（Frequency Separation）的原理。读者将学会如何创建高精度的Alpha通道，并掌握图层混合模式（Blending Modes）背后的数学逻辑，以实现光影的自然融合。 第三部分：专业工作流与前沿趋势 在掌握了核心技术后，本部分引导读者关注专业领域的工作流程效率和未来技术的发展方向。 3.1 高动态范围（HDR）处理工作流： 详细介绍如何利用多张曝光不同的照片进行色调映射（Tone Mapping），以重现人眼所见的广阔动态范围。我们将分析不同的色调映射算法，如对数压缩法和基于梯度的曝光融合法，指导读者避免出现“假光晕”等常见问题。 3.2 图像非破坏性编辑哲学： 强调保留原始数据的价值。我们将讨论非破坏性编辑的核心理念，包括如何有效地利用智能对象、调整图层和历史记录快照，建立可追溯、可逆转的编辑流程，这对于长期项目管理至关重要。 3.3 自动化与批处理策略： 针对效率要求高的专业人士，本书将介绍如何通过脚本语言（如JavaScript或Python在特定平台上的应用）或内置宏功能，实现重复性任务的自动化。这包括批量文件格式转换、标准化尺寸裁剪以及自动化色彩校正流程。 3.4 迈向智能化：AI在图像处理中的角色（理论视角）： 本章不涉及具体软件的AI功能演示，而是从理论高度审视机器学习在图像处理中的应用。我们将概述卷积神经网络（CNN）在图像分类、语义分割和超分辨率重建中的基本架构，帮助读者理解未来图像处理工具背后的驱动力，以及如何评估这些智能工具的结果质量。 总结： 《数字影像处理大师：从基础理论到前沿应用》的目标是培养具备独立思考能力和扎实技术功底的影像专家。它超越了对单一软件界面的依赖，专注于图像处理领域的核心科学原理和通用技术，是严肃的图像工作者、视觉科学家和高阶数字艺术家不可或缺的参考书。本书确保每一位读者都能理解“为什么”这样做，而不仅仅是知道“怎么”操作。
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