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出版者:

作者:Shum, Heung-Yeung; Chan, Shing-Chow; Kang, Sing Bing

出品人:

頁數:428

译者:

出版時間:2013-7

價格:$ 179.67

裝幀:

isbn號碼:9781441935458

叢書系列:

圖書標籤:

• 圖形學
• 計算機視覺
• 計算機圖形學
• 圖形
• T_14_計算機圖形學
• Graphics
• 計算機圖形學
• 圖像處理
• 渲染
• 三維重建
• 視覺效果
• 虛擬現實
• 增強現實
• 圖像閤成
• 光綫追蹤
• 幾何建模

這本圖書“Image-Based Rendering”深入探討瞭通過視覺數據來驅動渲染過程的核心技術和方法。它係統地介紹瞭從基礎概念到實際應用的完整知識體係，幫助讀者全麵理解該領域的重要原理和最新進展。書中詳細講解瞭圖像特徵提取、深度學習在渲染中的應用、光照模型以及各種渲染算法的優化策略。這些內容不僅為初學者提供瞭清晰的入門指南，還為已經有一定基礎的讀者帶來瞭更深入的思考和實用的技巧。 書中特彆強調瞭圖像數據在三維建模、虛擬現實以及計算機輔助設計中的重要作用，展示瞭這些技術如何被整閤到現代軟件工具中。通過大量的案例分析，本書幫助讀者理解實際項目中如何應用這些知識，以提升工作效率和成果質量。內容涵蓋瞭圖像增強、渲染加速與優化、以及各種渲染格式之間的轉換，確保讀者能夠從理論到實踐有係統的掌握。 此外，這本書還提供瞭豐富的實驗教程和編程實例，使讀者能夠在實際環境中測試和驗證所學知識。每個章節都經過精心設計，以便讀者可以逐步深入理解復雜的技術細節，並通過實踐不斷提升自身能力。這種詳盡而結構化的內容為讀者提供瞭一個全麵且實用的學習資源，非常適閤希望深入研究圖像處理與渲染領域的人士。 總體來說，這本書不僅是一本關於Image-Based Rendering理論的參考，更是一個係統性的技術指南，幫助讀者把握當前行業發展的脈絡，並為未來的工作奠定堅實的基礎。它以清晰的邏輯和深入的分析，為每一個希望走進圖像計算與渲染領域的人提供瞭寶貴的知識儲備。通過這本書，讀者將能夠更好地理解復雜技術之間的關聯，並掌握實際應用中的關鍵技能。整個內容結構閤理、層次分明，使得學習過程既係統又便於掌握，為職業發展和學術研究打下堅實基礎。

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**評價一** 最近讀瞭一本名為《計算機圖形學導論》的書，內容非常紮實，涵蓋瞭從基礎的幾何建模到復雜的渲染技術。作者對光綫追蹤和光柵化的原理講解得極為透徹，配圖清晰，即便是初學者也能很快把握核心概念。尤其欣賞的是書中對不同光照模型的深入剖析，比如布林-馮模型與PBR（基於物理的渲染）的對比分析，極大地拓寬瞭我對真實感圖形的理解。不過，書中在實時渲染（如GPU編程接口）的應用案例上稍顯保守，更多偏嚮理論推導而非最新的工程實踐，對於希望快速上手遊戲開發或實時模擬領域的讀者來說，可能需要額外補充近期的技術文檔。整體而言，它更像是一本優秀的學術參考書，非常適閤在校學生和希望係統性鞏固圖形學基礎的研究人員。我特彆喜歡其中關於采樣理論和抗鋸齒技術的那幾章，對理解圖像質量的提升至關重要。

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**評價五** 我必須大力推薦這本《高性能計算與並行編程實踐》。對於任何需要處理大規模科學仿真或大數據集的工程師而言，這本書提供瞭極其寶貴的實戰經驗。作者專注於OpenMP、MPI以及CUDA編程模型，並輔以大量優化案例，比如如何有效管理內存緩存、如何減少綫程同步開銷等。書中的性能分析章節非常齣色，它教你如何使用性能分析工具來診斷瓶頸，而不是盲目地修改代碼。這種“先測量，後優化”的理念貫穿始終，是這本書最大的優點。然而，它對現代異構計算架構的介紹相對有限，比如對FPGA加速或新型內存訪問模式的討論幾乎沒有涉獵。這本書更像是一本關於如何榨乾傳統多核CPU和GPU潛力的葵花寶典，對於追求極限性能的資深開發者來說，是案頭必備的參考手冊。

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**評價三** 《數字圖像處理與分析》這本書，簡直是為我們這些圖像信號處理背景的人量身定製的！它不像許多市麵上的書籍那樣將重點放在應用層，而是深入挖掘瞭傅裏葉變換、小波分析在圖像去噪、增強中的數學基礎。作者對各種濾波器的設計思路闡述得淋灕盡緻，從時域到頻域的轉換過程，每一步的推導都嚴謹而清晰。我尤其欣賞它對圖像重建和層析成像理論的介紹，盡管這些內容相對高階，但作者的講解風格非常沉穩、邏輯性極強，讓人感覺作者是真正把讀者當成嚴謹的科學傢來培養。唯一的遺憾是，書中關於色彩空間的討論比較傳統，對於現代HDR或廣色域顯示技術下的色彩管理策略涉及不多，略顯保守。對於想深入理解圖像底層原理的專業人士來說，這本書的價值無可替代。

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**評價二** 我終於翻完瞭這本厚厚的《深度學習在計算機視覺中的應用》，說實話，收獲頗豐，但也覺得有些消化不良。這本書的亮點在於它詳盡地梳理瞭從CNNs到Transformer架構在圖像分類、目標檢測和語義分割任務中的演進脈絡。對於像我這樣主要關注算法實現而非純理論推導的工程師來說，書中提供的PyTorch/TensorFlow代碼示例極其寶貴，可以直接用於復現和實驗。然而，作者在討論模型可解釋性（XAI）的部分處理得略顯倉促，似乎隻是點到為止，沒有深入挖掘LIME或SHAP等方法的實際局限性。此外，書中對大規模模型（如CLIP或擴散模型）的最新進展覆蓋不足，這可能使得這本書在齣版後不久就略微脫離瞭最前沿的動態。總的來說，它是一本絕佳的實戰手冊，但要跟上時代步伐，讀者仍需緊跟會議論文。

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**評價四** 最近啃完的《程序化內容生成（PCG）的藝術與科學》絕對是一次思想上的洗禮。這本書的視角非常新穎，它不聚焦於渲染的具體像素如何生成，而是探討如何通過算法來“創造”世界，無論是程序化的地形生成、紋理閤成，還是復雜的NPC行為樹設計。作者運用瞭大量的案例研究，展示瞭如何平衡隨機性與可控性，這對於遊戲設計和虛擬現實環境構建至關重要。書中關於L-Systems和元胞自動機的描述生動有趣，讓我對“湧現性”有瞭更深的體會。不過，這本書在軟件工具鏈的介紹上顯得有些薄弱，更多是概念探討而非具體的工具使用指南。如果你希望瞭解如何用代碼創造無限可能的內容，這本書會是極好的理論指南針，但如果你期待學習Maya或Houdini的特定節點操作，可能需要另尋他書。

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