图像处理与图像制作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:同济大学出版社

作者:李启炎

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-07-01

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787560821566

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 图像制作
• Photoshop
• 图像编辑
• 图形设计
• 视觉传达
• 图像修复
• 图像合成
• 数码图像
• 设计软件

科技前沿探索：人工智能驱动的未来计算与决策系统 一、 基础架构与核心理论的重构 本书深入探讨了支撑现代高性能计算和复杂系统决策的最新底层架构与理论基础。我们不再局限于传统的冯·诺依曼结构，而是将焦点投向了后摩尔时代的计算范式。 首先，类脑计算（Neuromorphic Computing）是本卷的基石之一。详细剖析了脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的生物物理学模型，以及如何利用忆阻器（Memristors）和相变存储器（PCM）等新型非易失性器件，实现真正的硬件级并行处理和能量效率的飞跃。书中不仅涵盖了SNNs的事件驱动学习规则（如STDP的变体），更重要的是，提供了在模拟和混合信号电路层面设计低功耗神经形态芯片的系统级方法论。 其次，量子信息科学的最新进展被置于一个实用的角度进行审视。这部分内容聚焦于容错量子计算的编码策略，如表面码和拓扑量子纠错码的构建与实际资源消耗分析。不同于纯理论探讨，本书强调了当前NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备的局限性，并详细介绍了变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）在模拟材料科学和复杂优化问题中的应用案例，包括针对特定化学反应势能面的高精度计算路径。 在软件层面，我们引入了高维张量代数在数据表示上的革命性作用。传统的数据结构难以高效处理高维度、非欧几里得空间中的数据关联。本书阐述了张量网络（Tensor Networks），特别是矩阵乘积态（MPS）和张量积状态（TPD）在解决大规模多体物理问题和高阶关联数据挖掘中的优势，并提供了基于高性能并行库（如 cuTENSOR）的实际编程指南。 二、 复杂系统建模与自适应控制 本领域的核心在于如何从海量、异构的数据流中提炼出系统的潜在动力学，并实现鲁棒的实时控制。 1. 动态系统识别与因果推断： 我们超越了传统的卡尔曼滤波和传统的系统辨识方法。重点介绍了基于信息几何的流形学习方法，用于在高维状态空间中捕获系统的内在几何结构。对于因果关系的挖掘，本书详细对比了格兰杰因果关系检验、结构方程模型（SEM）以及新兴的基于核方法的因果发现算法（如CCDAG学习）。特别关注在非线性、存在潜伏变量的复杂工业和生物系统中，如何准确识别影响路径，而非仅仅是相关性。 2. 深度强化学习的泛化与可解释性： 在控制领域，深度强化学习（DRL）已展现出强大的潜力，但其泛化能力和安全验证仍是瓶颈。本章首先分析了领域随机化（Domain Randomization）在模拟到现实（Sim-to-Real）迁移中的局限性。随后，引入了元学习（Meta-Learning）框架，如MAML及其变体，以实现快速适应新环境和新任务的能力。更重要的是，我们引入了反事实推理框架来评估策略决策的可解释性，即“如果初始状态略有不同，智能体将如何反应”，从而增强了高风险决策系统的信任度。 3. 边缘智能与分布式优化： 随着物联网设备的普及，计算正向数据源迁移。本书探讨了联邦学习（Federated Learning）的最新进展，特别是针对数据异构性（Non-IID data）和通信限制的优化算法，如FedProx和Scaffold。同时，系统性地分析了分布式一致性算法（如Paxos、Raft和BFT变种）如何与机器学习模型聚合过程相结合，确保在不可信或资源受限的边缘节点上实现模型训练的准确性和安全性。 三、 人工智能的安全、伦理与鲁棒性 本部分是理解和部署下一代AI系统的关键。我们关注的不再是如何让AI更“聪明”，而是如何让它更“可靠”和“负责任”。 1. 对抗性攻击与防御机制： 本书对对抗性样本的生成机制进行了深入的分类，从基于梯度的白盒攻击（如FGSM、PGD）到黑盒迁移攻击。防御策略不再局限于简单的输入净化，而是深入探讨了随机化平滑（Randomized Smoothing）作为一种可证明的鲁棒性保证方法，以及特征空间扰动检测，即在模型的中间层识别异常激活模式。 2. 可信赖性与归因（Attribution）： 高影响力决策系统（如金融风控、医疗诊断）要求决策过程高度透明。我们详细评测了基于梯度的归因方法（如Grad-CAM, Integrated Gradients）的局限性，并重点介绍了因果归因方法，如SHAP（Shapley Additive Explanations）值的计算优化，以及如何将这些解释结果与监管框架（如欧盟的AI法案草案）的要求进行映射和对齐。 3. 数据隐私保护计算（Privacy-Preserving Computation）： 在处理敏感数据时，数据隐私是不可协商的。本书全面介绍了三种主流技术：差分隐私（Differential Privacy）的理论界限与在模型训练和数据发布中的实际应用（如RDP的效率提升）；同态加密（Homomorphic Encryption, HE）在多方安全计算中的进展，特别是对支持复杂电路的渐进式HE方案的性能分析；以及安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）在分布式数据集合联合分析中的应用场景，包括在保证数据不出本地的前提下进行模型评估。 四、 认知计算与复杂信息交互 本章聚焦于AI系统如何理解、推理和生成复杂的、非结构化的信息流。 1. 知识图谱与符号推理的融合： 纯粹的深度学习在需要明确逻辑推理的任务中表现不佳。我们探讨了如何构建可验证的知识图谱（Knowledge Graphs），并将其作为外部记忆模块嵌入到大型语言模型（LLMs）中。重点关注神经符号系统（Neuro-Symbolic Systems），特别是如何使用嵌入空间中的向量操作来模拟逻辑规则（如蕴含关系），从而提高模型的逻辑一致性和推理的准确性。 2. 多模态信息的高级语义理解： 超越简单的特征融合，本卷关注的是跨模态之间的深层概念对齐。例如，在视频理解中，如何将视觉场景（Who, What, Where）与文本描述（Why, How）通过跨模态注意力机制进行耦合，以实现对复杂事件序列的预测和反向问答。书中提供了构建和评估这类复杂多模态系统的基准测试集和评估指标。 通过以上四个维度的深入剖析，本书旨在为从事前沿计算科学、系统工程以及AI安全研究的专业人士，提供一个关于未来计算系统如何从底层架构到上层应用实现自主、可信赖、高性能转型的全面视角和实践指导。

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我是一名平面设计专业的学生，目前正在寻找一本能够帮助我提升专业技能的书籍。《图像处理与图像制作》这个书名听起来非常专业且实用。我希望书中能够深入探讨图像处理的底层原理，例如色彩空间、混合模式、图层蒙版的应用机制等。同时，我也非常期待书中能够涵盖各种类型的图像制作技巧，包括但不限于海报设计、UI/UX界面设计、品牌视觉识别系统等。如果书中能够提供一些行业内的成功案例分析，并解读其背后的设计思路和技术运用，那对我来说将是无价的学习资源。我希望这本书能够引导我思考如何将技术与艺术完美结合，创作出既美观又具传播力的优秀作品。

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我是一位数字艺术的初学者，对图像的合成与创作有着浓厚的兴趣。《图像处理与图像制作》这个书名非常贴合我的学习目标。我希望这本书能够提供系统性的学习指导，从基础的图像编辑工具使用，到进阶的创意合成技巧。我特别关注书中是否能讲解如何利用图层、蒙版、调整图层等核心功能，来实现复杂的图像叠加和融合效果。此外，我也希望书中能够分享一些关于光影、色彩、透视等方面的理论知识，帮助我更好地理解和运用它们来营造逼真的视觉效果。如果书中还能提供一些关于3D渲染基础，或者如何将2D图像转化为3D模型的入门介绍，那将对我构建更丰富的数字艺术作品大有裨益。

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这本书吸引我的是它所承诺的“图像制作”能力，这不仅仅是简单的图片修修补补，而是从零开始创造视觉内容。我希望这本书能够教会我如何构思一个视觉故事，如何运用图像语言来传达信息和情感。我期待书中能够深入讲解图像设计的原则，例如平衡、对比、韵律以及视觉引导等。在技术层面，我希望它能覆盖从像素的本质到矢量图形的优势，以及不同图像格式在不同应用场景下的选择。如果书中还能包含一些关于动态图形（motion graphics）的初步介绍，让我了解如何为静态图像注入生命力，那将大大拓展我的创作视野。

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我是一名即将毕业的设计专业学生，正在为毕业设计搜集灵感和学习资料。《图像处理与图像制作》这个书名听起来非常专业且具有指导意义。我希望这本书能够提供一些前沿的图像处理技术和制作流程，例如如何利用AI辅助工具来提高创作效率，以及如何处理高分辨率的图像素材。更重要的是，我期待书中能够分享一些关于不同风格图像的创作方法，比如写实主义、超现实主义、抽象主义等，并给出相应的案例分析。如果书中还能涵盖一些关于图像版权和伦理方面的讨论，以及如何保护自己的原创作品，那将对我未来的职业发展非常有帮助。

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这本书的厚度和内容丰富的封面设计让我觉得它是一本非常扎实的参考书。我是一位对数字艺术充满好奇的爱好者，希望通过这本书能够系统地了解图像的奥秘。我期待书中能够从最基础的像素和矢量概念讲起，然后逐步深入到色彩理论、光影原理、构图法则等视觉设计的核心要素。我希望它能够详细介绍各种图像处理软件的操作技巧，并给出大量的实践案例，让我能够边学边练。更让我期待的是，“图像制作”这部分，我希望它能够教会我如何将想法转化为具体的视觉作品，无论是绘制插画、设计海报，还是进行照片的创意合成，都能够有所收获。

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这本书的内容，我还没来得及细看，但光从它的定价和装帧质量来看，就觉得物有所值。纸张的触感很好，印刷清晰，排版也非常舒服。我尤其关心的是书中是否能够涵盖当前主流的图像处理软件，比如Photoshop、Illustrator，以及一些新兴的AI图像生成工具。如果书中能够对这些工具的最新功能和使用技巧进行深入剖析，那对我来说就太有帮助了。我希望它能不仅仅停留在基础的操作层面，而是能有更深层次的理论讲解，比如关于像素、矢量图的原理，以及不同格式的图像文件在存储和应用上的差异。更重要的是，我期待书中能够提供一些实际案例的分析，让我能够看到理论是如何与实践相结合，最终创造出令人惊叹的视觉效果的。

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我是一位游戏开发者，对游戏中的视觉效果制作非常感兴趣。《图像处理与图像制作》这本书名给了我很大的启发。我希望书中能够讲解如何制作高品质的游戏贴图、场景素材，以及角色美术。我特别关注书中关于纹理绘制、法线贴图、金属度贴图等PBR（Physically Based Rendering）材质制作的技术细节。同时，我也希望书中能够介绍一些关于粒子系统、特效制作的入门知识，让我能够为游戏增添更多生动的视觉元素。如果书中还能包含一些关于概念艺术（concept art）创作的指导，帮助我如何将创意转化为游戏中的视觉资产，那将是我非常需要的。

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这本书的包装和封面设计让我觉得它是一本非常值得收藏的书籍。作为一名对视觉语言充满好奇的普通读者，我希望能通过这本书了解图像是如何被创造和改变的。我希望它能够以一种通俗易懂的方式，解释那些看似复杂的图像处理技术，比如如何让一张普通的照片变得更加生动，如何从无到有地创造出虚拟的图像。我期待书中能够介绍一些有趣的历史故事，例如数字图像技术的发展历程，以及一些著名的图像处理艺术家和他们的代表作品。更重要的是，我希望它能够激发我的创造力，让我能够尝试自己去制作一些简单的图像，哪怕只是为了好玩，也能从中获得成就感。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，简洁的蓝白配色，点缀着几幅抽象但又充满科技感的图像，一下子就抓住了我的眼球。我平时就对视觉艺术和数字媒体颇感兴趣，看到这本书的标题《图像处理与图像制作》，感觉就像是为我量身定做的。虽然我还没有深入阅读，但从书本的整体呈现来看，它似乎提供了一个系统性的学习路径，能够帮助我从零开始，逐步掌握图像处理的精髓，并且能够将这些技术运用到实际的图像创作中。我特别期待书中关于色彩理论、构图技巧以及不同软件操作的讲解，希望它能像一位经验丰富的导师一样，一步步引领我走进这个奇妙的数字图像世界。我设想，读完这本书，我应该能创作出更具表现力和艺术感染力的作品，无论是用于个人爱好还是未来的职业发展，都将是一个坚实的基础。

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作为一名业余摄影爱好者，我一直希望能提升自己照片的后期处理能力。《图像处理与图像制作》这个名字恰好契合了我的需求。虽然我还没有翻开这本书，但我的内心已经充满了期待。我希望书中能够详细讲解如何利用软件进行照片的色彩校正、光影调整，以及如何去除瑕疵、优化构图。更吸引我的是“图像制作”这个部分，这意味着它不仅仅是单纯的后期修饰，更包含了从零开始创作图像的能力。我希望书中能够分享一些关于图像设计的理念，例如如何构思一个创意，如何选择合适的元素，以及如何通过合成和叠加来创造出独特的视觉风格。如果书中还能包含一些关于3D建模基础知识或者动效制作的入门介绍，那简直就是锦上添花了。

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