三维造型技术基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:345

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出版时间:2008-11

价格:38.00元

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isbn号码:9787302185772

丛书系列:

图书标签:

• 汽车
• 我的大四时代
• 1.2.3.4.5.6.7.8.9
• 三维造型
• 建模
• 计算机图形学
• 设计基础
• 工业设计
• 艺术设计
• 软件应用
• 数字艺术
• 造型设计
• 技术入门

《数字图像处理与计算机视觉》 内容简介 本书聚焦于数字图像的获取、处理、分析与理解，旨在为读者系统介绍该领域的核心理论、关键算法以及前沿应用。全书结构严谨，内容详实，覆盖了从基础的图像表示到复杂的场景理解等多个层面。 第一部分：图像基础与预处理 本部分奠定读者理解后续内容所需的基础知识。首先，详细阐述了数字图像的本质，包括图像的数学模型、采样与量化过程，以及常见图像文件格式的内在机制。深入探讨了图像的空间域和频率域表示方法，特别侧重于傅里叶变换在图像分析中的核心作用。 随后，重点介绍了图像增强和恢复技术。在增强方面，内容涵盖了直方图均衡化、空间滤波（如均值滤波、高斯滤波、拉普拉斯算子等）以及对比度拉伸等经典方法，旨在改善图像的视觉质量。在恢复方面，详细分析了图像降质模型（如运动模糊、散焦模糊），并系统讲解了逆滤波、维纳滤波等恢复算法的原理和实现细节。此外，还包括了图像去噪的专题讨论，对比了线性和平滑方法与基于小波变换的去噪技术。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分割是连接低层处理与高层理解的关键步骤。本书提供了多种分割策略的全面概述。在基于阈值的分割技术中，详尽讨论了全局阈值、局部阈值以及大津（Otsu）法等自适应阈值确定方法。 形态学处理作为一种重要的图像处理工具，被单独成章论述。内容包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并阐述了它们在去除噪声、连接断裂结构和提取边界等任务中的应用。 基于区域的分割方法，如区域生长法和分水岭算法，被深入剖析，重点在于如何控制分割的合并准则以避免过度分割或欠分割。此外，本书也介绍了边缘检测的经典方法，如Sobel、Prewitt算子，并重点讲解了Canny边缘检测算法的理论基础和多阶段优化过程。 在特征提取方面，本书超越了简单的边缘和角点检测。我们详细介绍了局部描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）的构建原理和不变性特性。这些局部特征是后续目标识别和匹配的基础。 第三部分：计算机视觉基础 本部分开始深入探讨图像如何被“理解”。首先，介绍了相机的几何模型和标定技术。详细分析了针孔模型、内参矩阵和外参矩阵的物理意义，并提供了相机标定实验的流程和常见误差分析。 立体视觉是实现深度感知的重要途径。本书详细阐述了双目视觉系统的基本原理，包括对极几何约束、本征/外在参数的定义。核心内容集中在视差图的计算，对比了块匹配法（如SSD、NCC）和能量最小化方法（如图割法）的优劣。 运动分析是视频理解的基础。我们讨论了光流法的基本假设，并详细推导了亮度恒定假设下的Horn-Schunck全局光流法和Lucas-Kanade局部光流法的求解过程，为分析视频序列中的物体运动提供了工具。 第四部分：模式识别与深度学习应用 本部分将传统识别方法与现代深度学习技术相结合。在传统方法中，内容涵盖了基于几何特征的匹配技术，如RANSAC（随机抽样一致性）算法在鲁棒估计中的应用，用于处理带有大量离群值的匹配问题。 随后的章节全面转向基于神经网络的视觉方法。系统介绍了卷积神经网络（CNN）的架构，从AlexNet、VGG到ResNet等经典网络结构的设计哲学。特别关注了CNN在以下核心任务中的应用： 1. 图像分类： 介绍主流分类器的训练流程、损失函数选择和迁移学习策略。 2. 目标检测： 详细对比了区域提议网络（R-CNN系列）和单阶段检测器（如YOLO、SSD）的演进，重点分析了锚点框机制和非极大值抑制（NMS）的原理。 3. 语义与实例分割： 阐述了FCN（全卷积网络）的基本思想，并探讨了U-Net等编解码器结构在像素级分类中的应用。 第五部分：高级主题与前沿交叉 本部分探索了更复杂的场景理解和新兴技术。内容包括增强现实（AR）中的关键技术，如平面检测、跟踪与渲染的整合。同时，也探讨了多视图几何在三维重建中的应用，包括SfM（Structure from Motion）的基本流程。 最后，本书触及了当前研究的热点：生成模型。简要介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）在图像生成和图像到图像翻译任务中的潜力，为读者指明了进一步深入研究的方向。 适用对象 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、信息与通信工程等相关专业的本科高年级学生、研究生作为教材或参考书。同时，对于希望系统性掌握数字图像处理和计算机视觉理论并应用于实际工程问题的工程师和研究人员，本书也提供了坚实的理论支撑和实用的技术指导。全书理论与实践并重，力求使读者不仅知其然，更能知其所以然。

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我是在一个对软件更新速度极快的时代背景下接触到这本书的。起初担心它会很快过时，毕竟三维软件的迭代速度惊人。但阅读完后，我发现这本书的立足点非常高远，它聚焦于“技术基础”，而不是特定软件的按钮功能。书中讨论的关于数据精度、模型维护性、拓扑结构合理性等核心理念，是跨越所有软件平台的通用真理。比如，它对“非流形几何”的解释，清晰地指出了在不同应用领域（如渲染、CAE分析、3D打印）中，模型拓扑对后续处理流程的决定性影响。这让我的学习目标从“学会用某个软件”转变为“理解三维数据的内在规律”。这种理论上的扎实感，使得即使未来软件界面完全变了，书中的知识体系依然能为我提供强大的理论支撑，指导我迅速适应新的工具链。

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老实说，我本来以为这种技术类的书籍会非常枯燥，充满了冷冰冰的术语和流程图。然而，这本《三维造型技术基础》在讲解复杂概念时，展现出一种令人惊喜的叙事能力。它更像是请了一位经验丰富的大师在你身边，耐心地为你拆解每一个设计难题。尤其是在介绍曲面建模和拓扑结构优化时，作者使用了大量的类比和生活中的实例来辅助理解。比如，它用折纸的原理来解释网格的生成与简化，用雕塑的切削过程来阐述布尔运算的局限性。这种将抽象概念具象化的处理方式，极大地降低了学习的门槛。我记得有一次为一个项目设计一个流线型外壳，卡在了过渡面上。翻到书里关于“光滑连接与曲率控制”的章节，豁然开朗，书中详细对比了不同光顺算法对视觉效果的影响，那种对细节的极致追求，让人不得不佩服作者的专业深度。这本书的价值在于，它教会你“为什么”要这样做，而不是简单告诉你“怎么”做。

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这本书的排版设计和图文配合简直是教科书级别的典范。通常技术书籍为了塞进更多内容，会牺牲阅读体验，但《三维造型技术基础》在这方面做得非常出色。它的版面布局清晰明了，每一张示意图都恰到好处地出现在需要解释的文字旁边，而且图注详尽，即使没有阅读文字，光看图也能大致理解其步骤或原理。特别是书中收录的那些经典案例分析，它们不仅仅是展示最终成果，更重要的是详细记录了从最初的草图构思到最终三维模型的关键转折点和遇到的技术瓶颈，以及作者是如何克服的。这种“带着读者走一遍”的记录方式，让我感觉自己仿佛参与了一次真实的设计项目。特别是对比分析部分，它会并列展示A方法和B方法的优劣，这种客观公正的比较，避免了读者陷入某种单一工具的迷信，培养了批判性思维。

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这本书，拿到手里沉甸甸的，光是这个分量就让人觉得内容肯定扎实。我本来对手工建模有点兴趣，想找本能系统学习一下的资料，结果翻开这本《三维造型技术基础》，发现它完全超出了我的预期。它不是那种只讲软件操作的入门手册，而更像是一本深入剖析设计思维和结构原理的教科书。比如，书中对于基础几何形体的解构和重组，讲得非常透彻，从二维平面到三维空间的转换逻辑，都有大量的图例和严谨的数学原理支撑。我特别喜欢它关于“形态生成”那一章，作者没有直接给出成品，而是引导读者去思考物体的本质特征，如何通过最小的几何元素构建出复杂的形态。这对我来说非常有启发性，让我明白了为什么有些设计看起来简单却充满力量感。读完这部分，我感觉自己对空间感的理解都提升了不止一个层次。它不是那种看完就能立马做出一个炫酷模型的书，而是需要静下心来，一遍遍咀嚼才能领悟其精髓的读物，更适合那些想打好基本功，对设计有深度思考的读者。

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对于一个希望从传统设计领域转型到数字制造或沉浸式内容创作的人来说，这本书提供了极其宝贵的思维桥梁。它没有过多渲染技术的炫酷，而是着重于如何将物理世界的感知，准确、高效地转化为数字世界的精确表达。我印象最深的是关于“比例与尺度在虚拟环境中的感知校准”那一章。它不仅仅是教你如何设置单位制，更深入探讨了人类视觉系统对深度的感知偏差，以及如何在建模过程中进行补偿性调整，以确保最终成品在不同媒介上呈现出预期的效果。这种关注最终“体验”的设计哲学，让我意识到三维建模绝非单纯的技术执行，而是一种高阶的感官沟通艺术。这本书的深度和广度，绝对值得所有严肃对待三维创建领域的人士收藏和反复研读。

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直到结课仍未完成UG安装，how time flies

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