计算机图形学的基础算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:刘勇奎

出品人:

页数:214

译者:

出版时间:2001-8

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787030079794

丛书系列:

图书标签:

• 计算机图形学
• 图形学算法
• 基础算法
• 渲染
• OpenGL
• DirectX
• CG
• 图形学原理
• 可视化
• 图像处理

《计算视觉：透视与成像》 本书深入剖析了计算视觉领域的核心技术，旨在为读者构建坚实的理论基础和实践能力。我们不涉及计算机图形学中常见的渲染、建模等内容，而是专注于如何让计算机“看懂”世界。 第一部分：透视几何与相机模型 透视投影的数学原理： 详细阐述了从三维空间点到二维图像平面的投影过程，包括相机内参（焦距、主点、像素纵横比、倾斜）和外参（旋转、平移）的数学表达。我们将探讨不同相机模型（如针孔相机模型、更广义的相机模型）的优缺点及其适用场景。 相机标定： 介绍多种相机标定方法，包括基于平面棋盘格的标定、基于已知三维点云的标定等。我们将深入讲解标定算法的数学推导，并提供实际操作中的注意事项和技巧，帮助读者准确获取相机的内在和外在参数。 对极几何与本质矩阵/基础矩阵： 详细解析了立体视觉中的关键概念——对极几何。我们从数学上推导了本质矩阵和基础矩阵的几何意义和计算方法，以及它们在立体匹配中的作用。读者将学习如何利用对极几何约束来恢复场景的深度信息。 多视图几何： 扩展到三个及以上视图的情况，介绍多视图立体视觉（MVS）的基本原理。我们将探讨如何利用多个视图信息来构建更精确的三维场景重建，并介绍增量式重建、全局优化等技术。 第二部分：图像特征提取与描述 图像梯度与边缘检测： 深入讲解Sobel、Prewitt、Roberts等算子的原理，以及Canny边缘检测算法的数学步骤。我们将分析不同算子的性能差异，并探讨边缘检测在后续视觉任务中的重要性。 角点检测： 详细介绍Harris角点检测算法的数学原理，包括图像自相关函数、图像不变性等概念。我们将分析Harris算子的优势和局限性，并介绍Shi-Tomasi角点检测等改进方法。 局部图像描述子： 重点介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等经典的局部特征描述子。我们将深入剖析这些算法的数学构造，包括尺度空间、梯度方向直方图、二进制描述符等，并分析它们在图像匹配、物体识别等任务中的鲁棒性。 其他特征描述方法： 简要介绍全局特征和形状上下文等其他类型的特征描述方法，并讨论其在特定场景下的应用。 第三部分：图像匹配与三维重建 图像匹配算法： 详细介绍基于特征点匹配（如最近邻匹配、比对匹配）和基于区域匹配（如NCC、SSD）的方法。我们将分析各种匹配算法的优缺点，以及在不同噪声和形变情况下的表现。 RANSAC（随机采样一致性）算法： 详细讲解RANSAC算法在估计模型参数（如基础矩阵、单应矩阵）时的原理和实现细节。我们将分析RANSAC如何有效地处理异常值，并提高模型估计的鲁棒性。 稠密重建： 介绍从立体匹配到稠密三维重建的流程。我们将深入讲解块匹配（Block Matching）、变分方法（Variational Methods）等用于生成密集视差图的技术，并讨论其在细节恢复上的优势。 Structure from Motion (SfM) 和 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)： 简要介绍SfM和SLAM的基本概念。虽然不深入探讨其复杂的优化算法，但会解释它们如何利用图像序列来同时估计相机运动和场景结构，为理解自主导航和增强现实技术提供背景。 第四部分：图像增强与处理 直方图均衡化与对比度增强： 详细介绍直方图均衡化的数学原理，以及自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE）的实现方法，用于提升图像的视觉效果。 降噪算法： 介绍常见的图像降噪技术，如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，并分析它们在保留图像细节和去除噪声方面的权衡。 图像复原： 简要介绍图像去模糊（如维纳滤波）等基础的图像复原技术，用于处理相机抖动或镜头模糊造成的图像质量下降。 本书特点： 数学严谨性： 所有算法均以清晰的数学公式和逻辑推导呈现，确保读者理解核心原理。 理论与实践结合： 在介绍理论知识的同时，也会提及相关的应用场景和实际操作中的挑战。 不涵盖计算机图形学渲染和建模： 明确本书的定位，专注于“看”与“理解”，而非“生成”与“描绘”。 语言清晰易懂： 避免过度使用技术术语，力求让不同背景的读者都能理解。 本书适合对计算视觉、机器人视觉、三维重建、自动驾驶等领域感兴趣的研究者、工程师和高级学生。通过学习本书，您将能够深入理解计算机如何感知和理解视觉信息，并为进一步探索更高级的计算机视觉任务奠定坚实基础。

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拿到《计算机图形学的基础算法》这本书，我的第一感觉是它应该是一本内容扎实、结构清晰的专业书籍。我一直对计算机图形学抱有浓厚的兴趣，但总是觉得它像是一个神秘的黑箱，里面充满了各种令人费解的公式和算法。我非常希望这本书能够为我揭开这个黑箱的神秘面纱，让我能够理解图形学背后的基本原理。我期待书中能够从最基础的概念讲起，比如像素、分辨率、坐标系等，然后逐步深入到各种绘制算法，如直线、圆、椭圆的绘制，以及多边形填充、裁剪等。我希望这些算法的讲解能够清晰明了，并且配有详细的图示，让我能够直观地理解算法的执行过程。同时，我也希望书中能够介绍一些基本的几何变换，如平移、旋转、缩放，以及它们在图形学中的应用。我还在思考，这本书是否会涉及一些关于颜色模型、光照模型等内容？这些都是我非常感兴趣的部分。我希望这本书能够帮助我建立起对计算机图形学的初步认知，并且能够为我后续更深入的学习打下坚实的基础。我不太喜欢那种过于强调数学理论而忽略实际应用的书籍，我希望这本书能够理论与实践相结合，让我既能理解原理，又能动手实现。

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《计算机图形学的基础算法》这本书，我在拿到它之前，脑海中勾勒出了一个大致的轮廓。我设想它会是一本偏向于计算机科学核心课程的教材，里面应该会充斥着各种令人眼花缭乱的公式和算法描述。我担心的是，如果这本书过于注重理论深度，而忽略了实际的应用和趣味性，那么对于我这样非科班出身，并且希望能够快速上手实践的读者来说，可能会有些吃力。我一直觉得，学习一门新的技术，最重要的是能够理解它的“为什么”和“怎么做”。我希望这本书能够清晰地解释清楚每种基础算法的原理，比如为什么它能够绘制出我们想要的效果，它的数学基础是什么，以及它背后的逻辑是如何运作的。同时，我更期待它能够提供一些实际的代码实现，最好是针对目前主流的编程语言，这样我就可以直接跟着书中的例子进行模仿和修改，从而加深对算法的理解。我希望它能够像一位经验丰富的导师，用生动形象的比喻和贴切的例子，将那些抽象的概念变得具体化。我特别希望书中能够涵盖一些最基础的图形绘制算法，比如Bresenham直线算法、中点画圆算法，以及一些基本的二维变换，如平移、旋转、缩放，还有投影变换等。我还在思考，这本书会不会涉及一些关于图形效率的优化技巧？毕竟，在实际应用中，算法的效率往往是决定性的因素。我期待这本书能帮助我构建起坚实的图形学基础，为我以后深入学习3D图形学、渲染管线等更复杂的主题打下牢固的地基。

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拿到《计算机图形学的基础算法》这本书，我的脑海中 immediately 浮现出无数的公式和算法流程图。我一直认为，计算机图形学是一门高度依赖数学和逻辑的学科，而“基础算法”更是这个学科的基石。我有点担心，这本书会不会过于学术化，充斥着大量的专业术语和复杂的数学推导，让我这样的普通读者难以消化。我非常希望这本书能够用一种更加平易近人的方式来讲解，能够将那些复杂的概念拆解开，用更直观、更易懂的方式呈现出来。我期待书中能够有大量的插图和图示，用视觉化的方式来解释算法的原理和过程。比如，对于直线绘制算法，我希望能够看到一步步的像素绘制过程；对于几何变换，我希望能够看到物体在屏幕上的变形效果。另外，我非常看重书籍的实用性。我希望书中能够提供一些实际的代码示例，最好是针对主流的编程语言，这样我就可以直接跟着书中的例子进行实践，从而加深对算法的理解。我还在思考，这本书是否会介绍一些经典的图形学算法，比如Bresenham直线算法、中点画圆算法、DDA算法等，并且详细讲解它们的实现思路和优化方法？我期待它能够为我打开图形学世界的大门，让我能够自信地迈出第一步。

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拿到《计算机图形学的基础算法》这本书，我最关心的点是它的实用性。我是一名正在学习编程的初学者，对计算机图形学的概念一直很好奇，但又觉得无从下手。市面上的一些图形学书籍，要么过于偏重理论，要么就是直接讲解某个特定的图形库，这让我很难建立起对整个领域的宏观认识。我希望这本书能够填补我在这方面的空白，为我提供一个清晰的入门路径。我非常期待它能够从最基本、最核心的算法讲起，比如如何绘制点、线、圆，如何进行基本的几何变换（平移、旋转、缩放），如何进行多边形裁剪等等。我希望这些算法的讲解能够详尽且易于理解，最好能配有详细的图示和代码示例，让我能够边学边练，巩固所学知识。此外，我也希望这本书能够介绍一些图形学的基本概念，比如坐标系、向量、矩阵等，并且解释它们在图形学中的作用。我不太喜欢那种一上来就抛出大量术语的书籍，让我感觉像是被淹没在信息的海洋里。我希望作者能够循序渐进地引导我，让我逐步建立起对图形学的理解。我还想知道，书中是否会涉及一些基本的着色和光照模型，以及如何实现简单的材质效果？这些都是我非常感兴趣的内容。另外，我非常看重书籍的排版和设计。如果书籍的排版清晰，字体大小适中，图文并茂，我会更容易沉浸其中，提高阅读效率。

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拿到《计算机图形学的基础算法》这本书，我第一反应是它的定价是不是会很贵，毕竟这类专业书籍往往价格不菲。我的初步印象是，它可能是一本厚重的、内容严谨的学术著作，适合那些已经有一定编程基础或者数学背景的读者。我不太期望它能有太多趣味性的插图或者生动的案例，可能更多的是公式推导和算法伪代码。我担心的是，这本书的讲解方式会不会过于晦涩难懂，缺乏循序渐进的引导。我希望它能循序渐进地介绍各种算法，从最简单的直线、圆的绘制，到更复杂的曲线、曲面，再到更高级的着色、渲染技术。并且，我希望书中能够清晰地解释每种算法的原理、优缺点以及适用场景。另外，如果书中能够提供一些实际的编程示例，哪怕是伪代码，都会非常有帮助。我一直觉得，学习算法最好的方式就是亲手实现一遍，通过实践来加深理解。我不太喜欢那种只讲理论不讲实践的书籍，看完之后感觉学了很多，但真正能用到的却寥寥无几。我希望这本书能够让我理解图形学背后的数学原理，而不仅仅是停留在表面。我希望它能帮助我理解计算机是如何将三维世界的物体渲染到二维屏幕上的，以及其中涉及的各种数学变换和算法。我还在思考，书中是否会介绍一些经典但可能已经过时的算法，并将其与现代算法进行对比，让我了解图形学技术的发展历程？

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《计算机图形学的基础算法》这本书，我拿到的时候，心中充满了期待，同时也带有一丝丝的忐忑。我一直对计算机图形学很感兴趣，但感觉它是一门非常“硬核”的学科，涉及到大量的数学知识。我特别希望这本书能够成为我进入这个领域的敲门砖，而不是让我望而却步。我期待书中能够清晰地讲解各种基础算法的原理，用通俗易懂的语言，配以生动的图示，让我能够理解计算机是如何绘制出点、线、面，以及进行基本的几何变换的。我希望它能够像一位经验丰富的向导，一步步地带领我探索图形学的世界。我不太喜欢那种只列出公式和结论的书籍，我更希望能够理解“为什么”和“怎么做”。我特别关注书中是否会介绍一些经典且实用的算法，比如如何高效地绘制直线和圆，如何进行多边形填充和裁剪，以及如何实现简单的二维和三维变换。我还在想，这本书的篇幅大概会有多长？内容是否会过于简略，或者过于冗长？我希望它能够有一个恰到好处的深度和广度，既能让我掌握基础，又不至于让我感到 overwhelming。我期待这本书能够成为我学习图形学的得力助手，帮助我建立起扎实的理论基础和初步的实践能力。

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坦白说，在还没翻开《计算机图形学的基础算法》之前，我心里就预设了它会是一本“硬核”的书。我脑海中浮现的画面是，厚重的书页，密密麻麻的公式，还有那些我只在大学课本里见过的、让人望而生畏的数学符号。我一直觉得计算机图形学是属于“大神”们的领域，里面充斥着各种高深的数学知识，比如线性代数、微积分、几何学等等，而我自认为在这方面是比较薄弱的。因此，我特别希望这本书能够以一种非常友好的方式来讲解，能够将那些复杂的概念拆解开，用最通俗易懂的语言来解释。我期待的是，它能给我一种“原来图形学也可以这么有趣”的感觉，而不是让我觉得“天啊，我怎么什么都听不懂”。我希望书中能有足够的图示来辅助理解，比如各种算法的绘制过程，各种变换的实际效果等等。文字讲解固然重要，但直观的视觉化才能真正帮助我把握核心。另外，如果书中能够包含一些实际的应用场景，比如游戏开发、影视特效、工业设计等领域是如何运用这些基础算法的，那将会更有启发性。我希望它不仅能教我“是什么”，还能告诉我“为什么”以及“怎么用”。我还在想，这本书的作者会不会是一位经验丰富的开发者，或者是一位优秀的教育者？他的写作风格是否会影响我对这本书的整体评价？我特别希望书中能够体现出一种“授人以渔”的理念，而不是简单地罗列知识点。

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这本书的名字叫《计算机图形学的基础算法》，我拿到这本书的时候，心里其实是有些忐忑的。毕竟“计算机图形学”这个词听起来就有点吓人，而“基础算法”更是让人觉得枯燥乏味。我一直认为图形学是那种需要深厚数学功底，并且非常偏向理论研究的领域，所以一直不敢轻易涉足。市面上相关的书籍，很多都像是厚厚的学术论文集，密密麻麻的公式和图表，看完之后感觉大脑都要爆炸了。我一直想找一本能够真正带领我入门，并且能让我理解图形学背后原理的书，而不是仅仅停留在“会用”的层面。我希望这本书能像一位和蔼的长者，用通俗易懂的语言，一步步揭示图形学的奥秘，而不是像一个严厉的教授，上来就甩给我一堆我无法理解的概念。我尤其期待书中能够包含一些非常具体的例子，最好能有代码片段，让我能够边学边练，而不是只停留在纸上谈兵。毕竟，只有动手实践，才能真正掌握知识。我希望书中能够涵盖从最基本的点、线、面绘制，到更复杂的曲线、曲面表示，再到光照、纹理映射等核心概念。同时，我也非常关注算法的效率和优化问题，毕竟在实际应用中，性能往往是至关重要的。我希望能在这本书中找到关于这些问题的深入探讨，并学习到如何设计出高效的图形算法。此外，书中能否介绍一些经典的图形学算法，比如Bresenham直线算法、DDA算法、中点画圆算法等，并且详细讲解其原理和实现方式？我希望它能帮助我构建扎实的图形学基础，为我未来更深入的学习和研究打下坚实的基础。

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拿到《计算机图形学的基础算法》这本书，我第一时间想到的就是它的可读性。我本身对计算机图形学充满兴趣，但过往的经验告诉我，很多相关书籍都过于晦涩难懂，充满了数学公式和专业术语，让我望而却步。我期待这本书能够真正做到“基础”，用通俗易懂的语言来讲解算法原理，而不是要求读者具备深厚的数学背景。我希望作者能够像一位耐心细致的老师，一步步地引导读者，从最简单的概念开始，逐步深入。我特别希望书中能够包含大量的图示，用直观的图形来辅助讲解，比如各种算法的绘制过程、几何变换的效果等等。文字描述虽然重要，但图形的辅助能够极大地提高理解效率。另外，我非常看重书籍的实用性。我希望书中能够提供一些实际的代码示例，最好是跨平台的，或者至少能提供伪代码，方便我将其应用到我自己的项目中。我希望通过这本书，我能够理解计算机是如何处理图形的，以及各种基础算法是如何工作的。我还在想，这本书会不会介绍一些经典的图形学算法，比如Cohen-Sutherland裁剪算法，或者Sutherland-Hodgman多边形裁剪算法，并且详细讲解它们的实现过程？我希望它能够帮助我建立起对图形学核心技术的初步认识，为我今后的深入学习打下坚实的基础。

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《计算机图形学的基础算法》这本书，在我看来，它的名字本身就充满了诱惑力。我一直对计算机图形学领域非常着迷，尤其是那些能够将抽象的数学概念转化为生动视觉效果的算法。然而，要真正理解这些算法，往往需要扎实的数学功底和大量的实践经验。我最关心的是，这本书是否能够真正做到“基础”，为我这样的初学者提供一个清晰的入门门径。我希望它能够以一种循序渐进的方式，从最基本的概念讲起，逐步深入。我期待书中能够详细解释每种算法的原理，包括其数学基础、实现步骤以及优缺点。我希望作者能够用通俗易懂的语言，辅以大量的图示和代码示例，来帮助我理解那些抽象的概念。我尤其希望它能够包含一些关于图形绘制、几何变换、裁剪等基础算法的讲解。我还在思考，这本书是否会介绍一些优化算法，以提高图形的渲染效率？毕竟，在实际应用中，性能往往是至关重要的。我希望通过阅读这本书，我能够对计算机图形学的基本原理有一个清晰的认识，并且能够掌握一些核心的基础算法，为我今后深入学习更复杂的图形学技术打下坚实的基础。

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