MDT 6.0 实体建模与3ds max 4.x动画泻染实例精解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:李晗

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2002-9

价格:45.0

装帧:平装

isbn号码:9787900109095

丛书系列:

图书标签:

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《数字图像处理与计算机图形学前沿技术》 本书简介 本书旨在深入探讨数字图像处理和计算机图形学的核心概念、先进算法及其在现代工业与科研领域的实际应用。本书面向具有一定数学基础和编程经验的读者，包括计算机科学、电子工程、信息技术等相关专业的学生、研究人员以及致力于数字媒体技术开发的工程师和技术人员。 第一部分：数字图像处理的理论基石与高级算法 本部分将系统回顾数字图像处理的基本原理，并重点介绍当前图像分析与理解领域的前沿技术。 第一章：图像表示与变换基础 本章首先阐述数字图像的数学模型，包括采样、量化、色彩空间（如RGB, CMYK, Lab）的转换与管理。随后，详细介绍傅里叶变换、小波变换在图像域和频域中的应用，分析它们在图像去噪和特征提取中的优势与局限性。特别关注二维离散小波变换（DWT）在多分辨率分析中的作用。 第二章：图像增强与复原 深入讨论空间域和频域的增强技术。空间域部分，除了点运算、直方图均衡化外，将重点解析非线性滤波器的设计，如中值滤波、自适应滤波器（如Kuan滤波器）和各向异性扩散滤波，以实现噪声的有效抑制同时保留边缘信息。频域部分，阐述逆滤波、维纳滤波的原理，并引入盲图像复原的迭代算法，如Lucy-Richardson算法的实现细节及其在运动模糊和离焦模糊校正中的应用。 第三章：图像分割的深度学习方法 本章聚焦于当代图像分割领域最核心的技术——基于深度学习的语义分割和实例分割。内容涵盖卷积神经网络（CNN）的基本架构，如U-Net、DeepLab V3+的设计理念和参数设置。详细解析如何构建损失函数（如Dice Loss, Focal Loss）以适应复杂的分割任务。此外，还将探讨Transformer架构在视觉任务中的应用潜力，以及如何利用迁移学习快速部署高性能分割模型。 第四章：计算机视觉中的特征提取与描述 本章系统梳理传统特征描述符与现代学习型特征的对比。传统方法包括SIFT、SURF、ORB的数学原理和计算流程。重点转向深度学习特征，讨论如何使用预训练网络的中间层激活值作为鲁棒的图像描述符。最后，讲解如何利用这些特征进行图像匹配、目标跟踪（如基于卡尔曼滤波和粒子滤波的跟踪框架）以及图像检索。 第二部分：前沿计算机图形学与渲染技术 本部分将超越传统的多边形建模范畴，深入研究现代计算机图形学中的光线追踪、全局照明及实时渲染管线的高级优化。 第五章：几何建模与表面表示的数学基础 本章不再局限于基础的多边形网格，而是详细介绍基于曲线和曲面的高级建模技术。深入讲解Bézier曲线、B-Spline曲面和NURBS（非均匀有理B样条）的数学定义，分析它们在工业设计和高精度建模中的优势。同时，讨论隐式曲面（如SDF，Signed Distance Functions）的表示方法及其在布尔运算和复杂形体构造中的应用。 第六章：光线追踪与全局照明模型 本章是图形学核心，重点解析经典光线追踪算法的性能优化策略。除了基础的交点求取外，将详细阐述加速结构（如BVH，Bounding Volume Hierarchy和KD-Tree）的构建、遍历效率分析和动态场景的更新机制。全局照明方面，深入讲解蒙特卡洛方法（Monte Carlo Integration）在光线追踪中的应用，如路径追踪（Path Tracing）和双向路径追踪（BDPT），并分析方差衰减技术（如重要性采样、多重重要性采样MIS）。 第七章：高级着色模型与材料表达 本章专注于描述真实世界材料的光学特性。详细剖析基于物理的渲染（PBR）的核心概念，包括BRDF（双向反射分布函数）的数学模型，如微上面模型（如Beckmann, GGX）。讲解如何使用能量守恒原理来设计逼真的金属和介质材料。此外，还将介绍次表面散射（SSS）模型的原理及其在模拟皮肤、蜡质等半透明物体时的实现方法。 第八章：实时渲染管线的优化与GPU编程 本章侧重于图形硬件的利用效率和实时性能的提升。系统介绍现代渲染管线（Deferred Shading, Forward+ Rendering）的架构。深入探讨GPU编程模型，包括HLSL/GLSL着色器语言的高级特性，以及Compute Shader在非图形计算（如粒子系统、后处理特效）中的应用。重点解析LOD（Level of Detail）管理、屏幕空间环境光遮蔽（SSAO）和体积渲染（Volumetric Rendering）的实时实现技巧。 第九章：程序化内容生成（PCG）与复杂系统模拟 本章探讨如何利用算法而非手动建模来创建大规模、高细节的内容。内容涵盖噪声函数的应用（Perlin Noise, Simplex Noise），L-Systems在植被生成中的应用，以及基于Cellular Automata的地面纹理生成。在物理模拟方面，介绍流体模拟（如Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH）和刚体动力学的数值求解方法及其在实时引擎中的近似实现。 本书力求理论与实践相结合，通过对这些前沿技术的深入剖析，读者将能构建出具备高度真实感和复杂交互性的数字内容，为应对下一代图形和视觉计算挑战做好充分准备。

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