计算机图形学基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:

出品人:

页数:379

译者:

出版时间:2010-3

价格:48.00元

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isbn号码:9787562332596

丛书系列:

图书标签:

• 计算机图形学
• 图形学基础
• 渲染
• OpenGL
• DirectX
• 图形API
• 几何图形
• 光栅化
• 建模
• 可视化

《数字图像处理与分析》 内容提要： 本书深入探讨了数字图像处理与分析领域的核心理论、关键算法与实际应用。全书系统地构建了一个从基础理论到前沿技术的知识体系，旨在为读者提供扎实的数学基础、全面的技术视野以及强大的工程实践能力。 第一部分：图像表示与基础 本部分首先界定了数字图像的本质，从连续域信号到离散域采样的数学基础进行阐述。详细讲解了图像的数字化过程，包括空间采样、灰度量化（如不同位深图像的特性与存储格式）以及色彩空间理论。重点剖析了常用色彩模型（RGB, CMY, HSV/HSL, Lab）的转换原理及其在图像分析中的意义。随后，深入讲解了图像变换的基础，包括二维傅里叶变换（DFT）及其在频域分析中的应用，以及小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析中的优势。读者将掌握如何准确、高效地表示和操作数字图像。 第二部分：图像增强与复原 本部分专注于提升图像质量和恢复受损信息的技术。 在图像增强方面，详细介绍了空域增强方法，如点运算（亮度与对比度调整）、直方图处理（均衡化、规定化及其在不同场景下的适用性）。随后，着重讲解了频域增强技术，包括使用理想、巴特沃斯和高斯滤波器进行平滑（低通滤波）和锐化（高通滤波）的数学原理和实际效果对比。 在图像复原方面，本书系统地分析了图像退化模型，包括噪声模型（加性、乘性噪声）和模糊模型（运动模糊、离焦模糊）。复原技术方面，深度探讨了逆滤波、维纳滤波的理论基础、局限性与应用场景。此外，还涵盖了更先进的盲复原技术，特别是基于迭代方法的优化策略，用以解决退化模型未知时的恢复难题。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是理解图像内容的关键步骤。本部分从像素级别逐步过渡到对象级别。 首先，讲解了基于阈值的分割技术，包括全局阈值法、局部阈值法以及经典的Otsu最佳阈值算法。然后，深入探讨了区域增强技术，如区域生长、区域合并与分裂策略。在边缘检测方面，本书详细对比了一阶导数算子（Roberts, Prewitt, Sobel）和二阶导数算子（Laplacian of Gaussian, LoG），并着重讲解了Canny边缘检测算法的完整流程及其参数选择。 特征提取部分，侧重于几何特征和纹理特征的量化。几何特征包括形状描述符（如傅里叶描述符、矩不变量）。纹理分析方面，本书介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的构建及其统计特征（对比度、能量、熵等）在材料识别和医学影像分析中的应用。 第四部分：图像变换与表示 本部分关注如何从几何和结构上描述图像内容。 形态学处理是核心内容之一。详细介绍了基于集合论的形态学基本运算：腐蚀、膨胀，及其复合运算：开运算、闭运算、击中与未击中变换。这些工具被广泛应用于去噪、连接组件分析和边界提取。 图像变换方面，重点分析了霍夫变换（Hough Transform）在检测直线、圆和椭圆等参数化形状中的强大能力。此外，本书还介绍了小波变换在图像压缩和特征表示中的应用，以及如何利用小波系数构建更具判别性的特征集。 第五部分：深度学习在图像分析中的应用 本部分紧跟技术前沿，介绍了现代计算机视觉的核心驱动力——深度学习。 系统介绍了人工神经网络（ANN）的基本结构，并聚焦于卷积神经网络（CNN）的原理，包括卷积层、池化层、激活函数的选择与作用。详细分析了经典的CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG），并阐述了迁移学习在数据受限场景下的应用。 在具体应用上，本书涵盖了基于深度学习的图像分类（如Softmax层、损失函数）、目标检测（如R-CNN系列、YOLO原理概述）和语义分割（如FCN, U-Net结构）的基础框架与训练流程。重点强调了如何为特定的工程问题构建和优化深度模型。 第六部分：图像压缩与编码 本部分探讨了如何在保证可接受的视觉质量下，实现图像数据的有效存储和传输。 详细介绍了有损压缩和无损压缩的理论差异。无损压缩部分，分析了行程编码（RLE）、哈夫曼编码和算术编码的效率。有损压缩部分，核心讲解了离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的作用，包括量化、熵编码的整个流程。此外，还探讨了基于小波变换的图像压缩技术，对比其与DCT在压缩效率和重建质量上的优劣。 实践与展望： 本书在每个关键章节后都配有详细的算法步骤和伪代码示例，并探讨了在实际工程中可能遇到的性能瓶颈与优化策略。最后，对图像分析领域未来的发展方向，如生成对抗网络（GANs）在图像合成中的作用、视频序列处理以及可解释性AI在视觉任务中的重要性进行了展望。 适用对象： 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、模式识别等专业的高年级本科生、研究生，以及从事相关领域研发工作的工程师和技术人员。读者需具备线性代数、概率论与数理统计的基础知识。

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