具体描述
Maya是目前世界上最优秀的三维动画制作软件之一。本书以实例制作的形式对其进行了详细讲解。 本书分基础篇、提高篇和综合篇，共包含30个案例，制作过程几乎应用到了Maya的全部功能。每一案例在内容安排上都按照学习目标、知识点、步骤与小结的顺序展开，力求做到思路清晰，使读者能够温故而知新。 本书属于《图形图像设计专家》的案例教程系列之一，内容丰富，案例经典，步骤详细，图文并
好的，为您提供一本名为《数字图像处理与计算机视觉技术实践》的图书简介，该书内容与《Maya金典案例教程》无关。 --- 《数字图像处理与计算机视觉技术实践》 前言：洞察数字世界的底层逻辑 在当今信息爆炸的时代，图像和视频已成为我们感知世界的主要媒介。从智能手机的相册到自动驾驶汽车的“眼睛”，再到工业检测中的精密测量，数字图像和视觉技术正以前所未有的深度渗透到人类生活的方方面面。然而，隐藏在这些惊艳视觉效果和智能决策背后的，是一套严谨而强大的数学模型与算法体系。 《数字图像处理与计算机视觉技术实践》正是这样一本立足于理论前沿、强调工程实践的专业著作。本书旨在为读者搭建起从基础信号处理到复杂场景理解的完整知识桥梁，帮助读者不仅能“看到”图像，更能“理解”图像。我们摒弃了纯理论的空泛叙述，聚焦于如何将复杂的数学概念转化为高效、可运行的代码实现，特别侧重于使用当前主流的开发工具和库进行实战演练。 本书核心内容结构 本书内容横跨数字图像处理（DIP）和计算机视觉（CV）两大核心领域，结构清晰，层层递进，共分为六大部分，二十个章节。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分是构建视觉系统的基石，重点关注图像的数字化表示、质量提升和噪声抑制。 第1章：图像的数字表示与色彩空间 深入探讨连续图像如何转化为离散的数字矩阵。详细解析了RGB、HSV、Lab等主流色彩模型的特性、转换机制及其在不同应用场景下的适用性。着重讲解了色彩空间失真和量化误差的控制。 第2章：图像的数学形态学基础 介绍集合论在图像分析中的应用。详述了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作的原理及其在二值图像分割、连接性分析中的作用。 第3章：图像增强与滤波技术 系统梳理空间域和频率域的图像增强方法。空间域部分涵盖直方图均衡化、对比度拉伸等。频率域部分深入讲解傅里叶变换（FT）在图像滤波中的应用，包括理想/巴特沃斯低通/高通滤波器设计，并对比了卷积操作的效率。 第4章：噪声模型与鲁棒性滤波 识别常见的图像噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声）。实践讲解了中值滤波、均值滤波的局限性，并重点介绍非线性滤波、维纳滤波等自适应噪声抑制技术在复杂背景下的表现。 第二部分：图像变换与特征提取 从低级特征入手，学习如何将像素数据转化为具有描述性的数学量。 第5章：图像变换与域间分析 全面解析二维离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。探讨小波变换在图像多尺度分析中的优势，并演示如何利用变换域信息进行图像压缩和缺陷检测。 第6章：边缘检测的理论与实践 边缘是结构信息的核心载体。本章详述了梯度算子（如Sobel, Prewitt）的原理，深入剖析了Canny边缘检测算法的优化步骤——高斯平滑、非极大值抑制和双阈值处理。 第7章：经典特征描述符 介绍传统计算机视觉中描述局部区域稳定性的方法。详细阐述了Harris角点检测器的数学推导，并对比分析了HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的应用。 第8章：尺度不变特征变换（SIFT/SURF） 系统介绍SIFT和SURF算法的构建过程，包括尺度空间构建、关键点定位和描述符生成。探讨这些描述符在图像配准、物体识别中的鲁棒性优势。 第三部分：图像分割与目标识别 将像素集合聚类为具有意义的区域，是实现高级视觉任务的前提。 第9章：基于阈值的分割方法 讲解全局阈值、局部阈值以及大津法（Otsu’s Method）的原理。通过实例展示如何根据图像统计特性自动确定最佳分割阈值。 第10章：区域生长与迭代分割技术 介绍基于像素邻域关系的分割技术，包括区域生长法的启动点选择和停止准则。深入探讨活动轮廓模型（Snake）在精确边界提取中的迭代优化过程。 第11章：深度学习在图像分割中的应用综述 概述U-Net、Mask R-CNN等主流网络结构在语义分割和实例分割任务中的核心思想。重点关注数据预处理对分割模型性能的影响。 第四部分：三维几何与深度感知 本部分将视角从二维平面扩展到三维空间，是实现精确测量的关键。 第12章：相机模型与标定 详述针孔相机模型（Pinhole Model）的数学基础，包括内参矩阵和外参矩阵的物理意义。通过棋盘格标定法，演示如何获取精确的相机参数。 第13章：立体视觉与深度图生成 深入解析双目视觉的基本原理。重点讲解视差计算（Stereo Matching）中的代价聚合、最小代价路径搜索（如SGM算法简介），以及视差图到三维点云的转换过程。 第14章：单目深度估计的挑战与前沿 讨论仅依靠单目图像估计深度信息的困难性，并介绍了基于学习的单目深度回归网络的基本框架。 第五部分：运动分析与目标跟踪 关注图像序列中物体的动态变化，是机器人和监控系统的核心技术。 第15章：光流法原理与应用 介绍Lucas-Kanade光流法的基本假设和求解方法。对比分析稠密光流（如Horn-Schunck）与稀疏光流在不同场景下的计算复杂度和准确性。 第16章：卡尔曼滤波与目标状态估计 将概率统计引入动态系统。详述卡尔曼滤波器的递推方程，展示其如何在存在测量噪声的情况下，对运动目标的瞬时位置和速度进行最优估计。 第17章：基于深度学习的目标跟踪 涵盖 Siamese 网络（如SiamRPN）在视觉跟踪中的最新进展，分析其如何通过关联学习实现高鲁棒性的实时跟踪。 第六部分：工程实现与性能优化 强调理论到工程的转化，确保算法在实际硬件上高效运行。 第18章：OpenCV高级功能与库使用规范 详细讲解OpenCV库中关键模块（如`calib3d`, `video`, `dnn`）的API调用技巧，强调代码的模块化设计和效率。 第19章：并行计算加速与优化策略 探讨如何利用多核CPU并行化（如OpenMP）和GPU加速（CUDA/OpenCL基础）来加速计算密集型的图像处理任务，如大规模卷积和特征匹配。 第20章：实战项目：基于视觉的简单抓取引导系统 整合前述所有技术，构建一个完整的端到端系统案例。该案例涉及：图像采集、目标定位、三维位姿估计、以及最终的运动指令生成流程，以展示视觉技术在实际机器人操作中的集成能力。 本书特色 强调动手能力： 全书配备了大量基于C++和Python（使用OpenCV、NumPy、SciPy和主流深度学习框架）的源代码示例，确保读者能够立即验证理论。 数学推导清晰： 复杂算法如傅里叶变换、卡尔曼滤波、SIFT等均提供了严谨的数学推导，但力求用最直观的方式解释其几何和统计意义。 覆盖面广： 兼顾了传统数字图像处理的经典理论和深度学习驱动的现代计算机视觉前沿技术，提供了全面的技术视野。 面向工业应用： 特别关注了算法的实时性和鲁棒性，许多章节都探讨了如何优化算法以适应嵌入式系统或高分辨率数据的处理需求。 目标读者 本书适合具有一定微积分、线性代数和编程基础的读者，包括： 1. 电子工程、计算机科学、自动化等相关专业的高年级本科生和研究生。 2. 从事机器视觉、机器人导航、医学影像分析、工业检测等领域的工程师和研究人员。 3. 希望系统学习并应用现代计算机视觉技术的软件开发者。 --- 字数统计：约1550字。
作者简介
目录信息
基础篇
案例1 曲线的绘制——MaYA
案例2 方形工具的应用——贴合平面
案例3 倒角的使用——五彩文字
案例4 曲线偏移的使用——钢笔
提高篇
案例11 渲染效果的应用——云雾
案例12 反光和折光的应用——镜中物
案例13 玻璃图案的应用——玻璃杯
案例14 共享渲染节点——镂空板
综合篇
案例21 Paths的应用——游动的鱼
案例22 重力场的应用——链子
案例23 固定点的应用——牛顿
· · · · · · (收起)
案例1 曲线的绘制——MaYA
案例2 方形工具的应用——贴合平面
案例3 倒角的使用——五彩文字
案例4 曲线偏移的使用——钢笔
提高篇
案例11 渲染效果的应用——云雾
案例12 反光和折光的应用——镜中物
案例13 玻璃图案的应用——玻璃杯
案例14 共享渲染节点——镂空板
综合篇
案例21 Paths的应用——游动的鱼
案例22 重力场的应用——链子
案例23 固定点的应用——牛顿
· · · · · · (收起)
读后感
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