计算机图形学

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出版者:清华大学出版社
作者:杨钦 编
出品人:
页数:250
译者:
出版时间:2005-3
价格:22.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787302104346
丛书系列:
图书标签:
  • 课本
  • 计算机图形学
  • 计算机
  • 计算机图形学
  • 图形学
  • 渲染
  • OpenGL
  • DirectX
  • CG
  • GPU编程
  • 游戏开发
  • 可视化
  • 算法
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具体描述

《计算机图形学》全面介绍计算机图形学的系统组成、图形生成与显示算法以及交互实现技术。主要内容包括:计算机图形系统、基本光栅图形生成技术、图形变换、交互绘图技术、真实感图形的生成技术、曲线与曲面、几何建模以及与计算机图形学相关的研究领域。《计算机图形学》的特点是取材精炼,注重算法与实现相结合,便于读者用较少的时间精力全面地掌握计算机图形学的主要内容。《计算机图形学》将汁算机图形学的基本理论、算法与OpenGL技术有机结合.可以加深读者对基本理论、算法的理解,并且有利于读者牢同地掌握OpenGL技术。《计算机图形学》强调图形交互技术,介绍了基于Windows操作系统的Visual C++图形程序开发平台和OpenGL技术的实现,增加了学习的趣味性,有助于读者进行图形学实验,为读者今后在学习和工作中应用图形学技术开发应用系统打下坚实的基础。

光影的交织:数字图像处理与计算机视觉的深度探索 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的数字图像处理与计算机视觉领域知识体系。我们不讨论计算机图形学的具体渲染管线或三维建模技术,而是将焦点完全集中于如何让计算机“看懂”和“理解”图像信息,以及如何对这些信息进行高效、精确的操作与分析。 第一部分:数字图像的基石——从信号到像素的转换 本部分将打下坚实的数学和信号处理基础,这是理解所有高级视觉算法的先决条件。 第一章:图像的本质与数字化 本章首先剖析自然界中连续的光学信号如何被离散化为数字图像。我们将详细探讨采样(Sampling)和量化(Quantization)的理论,解析采样频率对图像质量(如混叠现象)的影响。不同类型的图像表示法将被系统介绍,包括灰度图像、彩色模型(RGB、CMY、HSV/HSL)的数学转换及其在不同应用场景中的优劣分析。特别地,我们会深入讲解色彩空间如何影响后续的图像分析,例如,为什么在肤色检测中,从RGB空间转换到YCrCb或Lab空间更为有效。 第二章:图像增强与预处理 图像增强的目的是改善图像的视觉效果,或为后续的定量分析做准备。本章的重点在于空间域和频率域的处理技术。 空间域处理: 详细解析点处理技术,如灰度拉伸、直方图均衡化及其自适应版本(如限制对比度自适应直方图均衡化,CLAHE)。卷积操作作为核心工具将被详尽阐述,重点讲解各种空间滤波器: 线性滤波: 均值滤波、高斯滤波的数学推导和实际效果对比。 非线性滤波: 中值滤波(对椒盐噪声的卓越性能)、统计排序滤波的原理与实现。 频率域处理: 傅里叶变换(2D DFT)是理解频率域操作的关键。本章将讲解如何通过频域滤波实现图像的平滑(低通滤波)和锐化(高通滤波)。我们还会探讨傅里叶谱的解读及其在周期性噪声去除中的应用。 第二部分:图像恢复与去噪的艺术 图像在采集过程中不可避免地会引入噪声或模糊。本部分致力于恢复图像的原始清晰度。 第三章:噪声模型与去噪技术 本章系统分类不同的噪声源(高斯白噪声、瑞利噪声、脉冲噪声等),并为每种噪声匹配最有效的抑制技术。除了第一章提到的空间域去噪,我们将深入探讨更先进的基于模型的方法: 偏微分方程(PDE)方法: 讲解扩散方程(如热方程)和非线性扩散模型(如Perona-Malik模型)在保持边缘的同时去除噪声的机理。 变换域去噪: 小波变换在图像去噪中的优势——稀疏表示。阈值处理(硬阈值与软阈值)在小波系数上的应用将被详尽剖析。 第四章:图像复原与反卷积 图像模糊通常由相机的运动或光学系统造成,形成卷积核(点扩散函数,PSF)。本章的核心是解决逆问题:如何从模糊图像中估计出原始图像。 盲解卷积与非盲解卷积: 阐述Wiener滤波器在已知模糊核情况下的最优估计原理。 约束最小二乘法: 讨论在噪声和模糊同时存在时,如何通过正则化项来稳定解。 迭代复原方法: 介绍如Lucy-Richardson算法等在天文、医学成像中常用的迭代技术。 第三部分:特征的提取与描述——计算机视觉的基石 本部分将目光转向如何从像素数据中提取出具有语义意义的结构信息。 第五章:边缘、角点与区域的检测 这是构建任何高级视觉系统的第一步。 梯度与边缘检测: 深入分析Sobel、Prewitt算子的局限性,并着重讲解Canny边缘检测算法的完整流程(平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值处理)。 兴趣点(Interest Point)检测: 讲解Harris角点检测的数学基础,并对比Moravec算子。 区域(Blob)分析: Laplacian of Gaussian (LoG) 和 Difference of Gaussians (DoG) 在尺度空间中检测不同尺度特征点的原理。 第六章:图像特征描述符 检测到的关键点需要被“描述”才能进行匹配和识别。本章聚焦于如何将局部区域转化为稳定、可区分的向量表示。 方向梯度直方图(HOG): 详细解析HOG描述符在行人检测中的应用,包括分块、梯度计算和归一化步骤。 尺度不变特征变换(SIFT)与加速鲁棒特征(SURF): 尽管其专利限制,但理解SIFT/SURF的构建过程——构建极值区域、关键点定位、方向赋值和128维描述子的生成——对于理解现代视觉算法至关重要。我们将探讨它们对尺度和旋转的鲁棒性来源。 第四部分:图像的语义理解与分析 将抽象的特征转化为可操作的决策和理解。 第七章:图像分割技术 分割是将图像划分为多个有意义区域的过程,是目标识别和场景理解的基础。 阈值分割: Otsu's method(大津法)的理论基础及其在双峰直方图中的优越性。 基于区域的分割: 讲解区域生长法的实现细节与局限性。 基于能量的活动轮廓模型(Snakes): 阐述曲线演化过程中内能(平滑性)和外能(图像梯度)的平衡机制。 图割(Graph Cut)方法: 介绍如何构建Graph并使用最小割/最大流算法实现全局最优的二值分割。 第八章:图像配准与几何变换 本章关注如何将不同时间、不同视角的图像对齐。 几何变换基础: 详细讲解仿射变换、透视变换(单应性矩阵)的数学表达,以及如何使用控制点(Control Points)求解这些变换矩阵。 匹配与估计: 介绍如何使用RANSAC(随机抽样一致性)算法来鲁棒地估计几何变换参数,有效地抵抗离群点数据。 第九章:统计与概率模型在图像分析中的应用 本章将视觉分析提升到概率推断的层面。 Bayes分类器与图像分类: 讲解朴素贝叶斯分类器在文本和简单纹理分类中的应用。 马尔可夫随机场(MRF)与条件随机场(CRF): 介绍这些随机场模型如何有效地对像素间的空间依赖性进行建模,特别是在纹理合成和复杂分割任务中的强大作用。 本书特色: 本书的重点在于算法的数学推导和直观理解,而非仅仅停留在调用库函数层面。所有核心算法都将提供清晰的数学公式和详细的算法步骤,并辅以大量的对比实验(使用标准数据集),确保读者不仅知其然,更知其所以然。本书内容专注于图像的信息提取、增强、恢复与分析,与计算机图形学中侧重于模型生成、渲染和显示的范畴截然不同。

作者简介

目录信息

第1章 绪论
1.1 计算机图形学的发展历史
1.2 计算机图形学的研究内容
1.3 计算机图形学的应用领域
第2章 计算机图形系统
2.1 计算机图形系统概述
2.2 W
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我是一名正在攻读图形学方向研究生的学生,对于《计算机图形学》这本书,我只能用“相见恨晚”来形容。在我的学习过程中,经常会遇到一些非常基础但又极其关键的概念,比如多边形填充算法、裁剪算法,以及各种变换矩阵的推导。很多教材在这方面要么过于简略,要么就是直接给出结论,让我难以理解其背后的数学原理。然而,这本书却用一种非常严谨但又易于理解的方式,一步步地带领我走完了这些过程。特别是对裁剪算法的讲解,书中不仅介绍了Cohen-Sutherland和Liang-Barsky算法,还对它们在不同场景下的优缺点进行了详细的分析,让我明白在实际应用中如何选择最合适的算法。同时,书中对二维和三维变换(平移、旋转、缩放、剪切)的讲解,也非常系统,通过矩阵运算的方式,让我清晰地看到这些变换是如何作用于物体的。我尤其喜欢书中关于投影的章节,无论是正交投影还是透视投影,都给出了详细的数学推导和几何解释,这对于我理解三维场景如何映射到二维屏幕至关重要。此外,书中还对曲线和曲面(如Bézier曲线、B-spline曲线)的生成和渲染进行了深入的探讨,这对于我进行一些几何建模的研究非常有帮助。本书的另一大亮点在于,它不仅关注理论,还鼓励读者动手实践。书中提供的丰富的练习题和项目建议,都极大地激发了我学习的兴趣和动力。这本书为我打下了坚实的理论基础,让我对后续更深入的研究充满了信心。

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翻开这本《计算机图形学》,我脑海里最先浮现的词就是“系统性”和“前沿性”。作为一名在游戏开发领域摸爬滚打多年的工程师,我深知图形学技术更新迭代的速度有多快,也深切体会到掌握核心理论的重要性。这本书在这两方面都做得相当出色。它不仅仅停留在基础概念的介绍,更是将目光投向了当前图形学研究和应用的热点领域。我惊喜地发现,书中竟然有关于GPU架构和并行计算在图形学中的应用的章节,这对于理解现代图形渲染管线至关重要。作者对可编程管线,特别是顶点着色器和像素着色器的讲解,既有理论深度,又不乏实践指导。书中给出的GLSL(OpenGL Shading Language)和HLSL(High-Level Shading Language)示例代码,对我来说简直是雪中送炭,让我能够快速地将学到的理论知识转化为实际的代码,并在自己的项目中进行尝试。更让我印象深刻的是,书中还涉及到了高级渲染技术,比如全局光照(Global Illumination)的基本原理,虽然这是一个非常复杂的领域,但作者通过引入光线追踪(Ray Tracing)和辐射度(Radiosity)等方法,让我对其有了初步的认识,并且理解了它们在模拟更逼真光照效果方面的作用。此外,书中对几何处理,包括网格简化、细分曲面以及点云处理的介绍,也让我对如何高效地处理复杂的3D模型有了更深的认识。这本书的作者显然对行业有着深刻的洞察,他能够准确地把握技术发展的脉搏,并将这些最新的知识点融入到教材中。这本书绝对是想要跟上图形学技术发展步伐的专业人士的必读之作。

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我是一名独立游戏开发者,资金和资源都非常有限,但我对创造独特的视觉风格有着执着的追求。《计算机图形学》这本书,可以说是我的“秘密武器”。虽然我可能不会去深入研究最新的GPU硬件特性或者复杂的全局光照算法,但这本书中关于基础图形绘制和优化的知识,对我来说简直是“救命稻草”。书中对光栅化管线以及各种图元(点、线、多边形)绘制算法的讲解,非常实用。我特别喜欢关于直线绘制算法(如DDA和Bresenham)的详细介绍,这些基础算法虽然看似简单,但在性能敏感的游戏开发中,理解其精髓并进行优化,能够带来意想不到的效果。书中对多边形填充算法的讲解,也让我明白了如何高效地填充三角形等基本图元,这直接影响到游戏渲染的效率。此外,书中对二维和三维裁剪算法的介绍,也帮助我理解了如何处理视口之外的物体,减少不必要的渲染计算。我更看重的是书中关于性能优化的章节,比如如何通过减少三角形数量、优化纹理使用、合理运用遮挡剔除等技术来提升渲染帧率。这些内容对我这个资源有限的开发者来说,其价值不言而喻。这本书的优点在于,它能让我用最少的精力,掌握最核心、最实用的图形学知识,并能直接应用到我的项目开发中。它帮助我平衡了视觉效果和性能需求,让我能够创造出令人印象深刻的游戏画面,而不用花费过多的时间和金钱去追逐那些过于复杂的技术。

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在阅读《计算机图形学》这本书的过程中,我最大的感受是“启发性”。它不仅仅是知识的传递,更是思维的启迪。书中在讲解一些核心算法和技术时,作者会时不时地抛出一些思考题,或者引用一些前沿的研究成果,引导读者去思考“为什么会这样?”“有没有更好的方法?”。例如,在讲解可见性判断时,书中不仅介绍了Z-buffer算法,还会提及画家算法的局限性,以及更复杂的深度排序技术。这让我意识到,图形学领域并没有一成不变的“最佳”解决方案,而是需要在不同的场景和需求下进行权衡和选择。书中关于着色和光照的章节,也让我对如何模拟真实世界的光影效果有了全新的认识。我之前总是认为,逼真的渲染依赖于强大的硬件和复杂的算法,但这本书让我明白,即使是简单的数学模型,只要运用得当,也能产生令人惊叹的效果。作者对色彩理论和感知心理学的引入,也让我意识到,图形学的最终目标是为了更好地与人的视觉系统互动。这本书让我明白,计算机图形学不仅仅是冰冷的数学和代码,它更是一门融合了科学、艺术和工程学的综合性学科。它拓宽了我的视野,让我对这个领域产生了更深层次的兴趣和探索欲。

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《计算机图形学》这本书,对于我这样的内容创作者来说,简直是一本“灵感宝库”。我常常需要为我的视频和动画项目构思视觉效果,而这本书中的各种技术和概念,都为我提供了源源不断的灵感。我喜欢书中对各种视觉特效的讲解,比如粒子系统如何模拟烟雾、火焰、雨雪等效果,以及如何通过噪声函数来生成逼真的自然纹理。这些内容让我能够更好地理解和实现我脑海中的创意。此外,书中对动画的基本原理,比如关键帧动画、插值动画的介绍,也为我制作动态内容提供了基础。我尤其欣赏书中关于运动图形(Motion Graphics)的一些探讨,它让我了解了如何将抽象的概念通过动态的视觉元素来传达,这对于我制作科普视频和宣传片非常有帮助。书中对色彩理论和构图的讲解,也让我能够更有效地运用视觉语言来吸引观众的注意力。这本书不仅仅是关于如何“制作”视觉内容,更是关于如何“思考”和“设计”视觉内容。它让我从一个纯粹的“使用者”,变成了一个更具创造力和洞察力的“思考者”。我能够更好地理解技术如何服务于艺术,以及如何利用技术来实现更富有表现力的视觉叙事。

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这本《计算机图形学》的出现,简直就是我多年来在3D建模和渲染领域摸爬滚打中,内心深处渴求的那道光。我一直对如何将冰冷的数学公式转化为栩栩如生的视觉画面感到着迷,但市面上很多书籍要么过于理论化,要么又过于碎片化,让我难以形成系统性的认知。而这本书,它就像一位经验丰富的引路人,耐心地为我揭开了计算机图形学的神秘面纱。从最基础的光栅化算法,到复杂的着色模型,再到几何变换和投影,每一个概念都被讲解得清晰透彻,而且非常注重逻辑的连贯性。我特别喜欢书中对各个算法的推导过程,虽然一开始有些吃力,但一旦理解了其中的原理,再去看相关的代码实现,就会觉得豁然开朗。作者并没有回避那些令人望而生畏的数学公式,而是巧妙地将它们融入到实际的应用场景中,让我真切地感受到数学在图形学中的强大力量。比如,在讲解Bézier曲线时,书中不仅给出了数学定义,还通过一个实际的例子,演示了如何用它来绘制平滑的曲线,这让抽象的概念瞬间变得具体可感。此外,书中对纹理映射、光照模型(如Phong、Blinn-Phong)的讲解也深入浅出,让我对如何模拟真实世界的光影效果有了更深的理解。我甚至还在书中看到了关于抗锯齿技术和可见性问题(如Z-buffering)的详细介绍,这些都是我之前在实践中常常遇到的难题,如今终于找到了系统的解决方案。这本书的排版也非常精美,图文并茂,各种示意图都画得非常直观,配合着清晰的文字说明,使得阅读体验非常流畅。我强烈推荐给所有对计算机图形学感兴趣的开发者、艺术家以及学生,它绝对是一本值得反复研读的宝藏。

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我是一名资深的美术设计师,经常需要与3D艺术家和技术团队沟通。《计算机图形学》这本书,就像我与技术团队之间的“通用语言指南”。在过去,我常常因为不了解3D渲染的基本原理,而与技术团队在视觉效果上产生沟通障碍。这本书,彻底改变了这一切。它用清晰的语言解释了诸如多边形建模、UV展开、纹理贴图、材质属性(如金属度、粗糙度)、以及渲染管线等核心概念。我惊喜地发现,书中对于不同材质类型(如镜面、粗糙、透明)在渲染时的表现,以及它们对应的参数是如何影响最终效果的,都有非常详细的描述。这使得我在创作3D模型时,能够更准确地向艺术家传达我的想法,并且理解他们为什么会提出某些技术上的建议。书中对光照和阴影的讲解,也让我明白了为什么同一场景在不同的光照条件下会有如此大的视觉差异,以及如何通过调整光照参数来达到我想要的效果。我甚至还了解了法线贴图(Normal Mapping)、置移贴图(Displacement Mapping)等技术是如何欺骗我们的眼睛,从而在低多边形模型上呈现出高细节效果的。这本书的价值在于,它弥合了我与技术之间的鸿沟,让我能够以一种更专业、更有效的方式参与到3D视觉内容的创作过程中。我不再仅仅是一个“概念提出者”,而是能够更深入地理解和参与到“实现”的每一个环节。

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我认为《计算机图形学》这本书的结构设计非常精巧,它循序渐进,由浅入深,非常适合不同水平的读者。我最开始被吸引的是书中关于基础图形学概念的讲解,比如如何用像素点来构建图像,以及各种填充算法的工作原理。但随着阅读的深入,我发现本书的野心远不止于此。它并没有止步于基础的2D图形,而是很自然地过渡到了3D图形学领域。书中对三维坐标系、向量和矩阵在三维空间中的应用,讲解得非常透彻。特别是关于模型变换、视图变换和投影变换的推导,清晰明了,让我能够完全掌握三维场景的构建和观察过程。我特别喜欢书中关于相机模型和视锥体的讲解,这让我明白了为什么我们看到的3D场景会有远近不同的感觉,以及如何通过调整相机的参数来控制画面。此外,本书对曲面和曲面的渲染,也进行了深入的探讨。我之前对如何生成和渲染平滑的曲面感到困惑,而这本书则通过介绍Bézier曲线、B-spline曲面等技术,为我提供了系统的解决方案。本书的另一个亮点在于,它在讲解理论的同时,还提供了大量的伪代码示例,这使得读者能够更容易地将学到的知识转化为实际的编程实现。总而言之,这本书的结构逻辑清晰,内容丰富,能够满足从初学者到有一定基础的读者的学习需求,是一本非常值得推荐的图形学教材。

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我对《计算机图形学》这本书的评价,更多的是从一个“用户体验”的角度出发。我是一名对CG艺术和视觉效果非常感兴趣的普通爱好者,虽然我没有深厚的编程或数学背景,但我一直渴望理解那些电影、游戏和虚拟现实中令人惊叹的视觉呈现是如何实现的。这本书,简直就是为我这样的读者量身定制的。它用非常通俗易懂的语言,将那些看似高深的计算机图形学概念,转化为我能够理解的逻辑。我喜欢书中用大量的类比和生动的例子来解释抽象的原理。比如,在讲解光照模型时,作者会将不同的光照类型比作生活中不同物体反射光线的表现,让我瞬间就能明白其中的差异。在讲解几何变换时,书中还配有大量的插图,直观地展示了物体是如何被旋转、缩放和移动的,这比枯燥的数学公式要容易理解得多。我特别欣赏书中对色彩理论和颜色空间的介绍,以及它们在图形学中的应用。这让我对如何创造出富有表现力的色彩搭配有了更深的认识。此外,书中关于图像处理的基本概念,比如滤波、锐化、模糊等,也让我了解了许多图像编辑软件中常用功能的原理。这本书最让我感到“物超所值”的是,它能够帮助我理解和欣赏那些我平时接触到的各种视觉作品,让我不再是简单地“看”,而是能够“理解”背后的原理。它让我对计算机图形学这个领域产生了更浓厚的兴趣,也为我未来可能深入学习打下了基础。

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作为一名曾经在学术界摸索多年的图形学研究者,《计算机图形学》这本书给了我一种熟悉又惊喜的感觉。熟悉,是因为它涵盖了我曾经熟悉和深入研究过的那些核心理论和算法;惊喜,是因为它在保持严谨性的同时,还巧妙地融入了许多近年来图形学领域的新发展和新思路。我惊喜地看到,书中不仅有对经典算法的细致讲解,比如画家算法、Z-buffering算法在可见性判断中的应用,还有对各种光照模型(如环境光、漫反射、镜面反射)的深入剖析,以及对纹理映射技术(如线性过滤、各向异性过滤)的详细介绍。但更让我眼前一亮的是,书中还对一些前沿的研究方向进行了介绍,比如对基于物理的渲染(PBR)思想的初步探讨,以及对体渲染(Volume Rendering)和隐式曲面(Implicit Surfaces)等技术的简要介绍。这些内容虽然可能不是本书的重点,但它们为读者提供了一个窥探图形学前沿动态的窗口,激发了进一步学习的兴趣。书中在数学推导上也非常严谨,但同时又注重逻辑的连贯性和图示的辅助,使得即使是复杂的内容也能被理解。我特别欣赏书中在讲解数学公式时,能够同时给出其几何含义和应用场景,这让抽象的数学变得生动形象。这本书对于我来说,不仅仅是一本教材,更像是一份整理和回顾,它帮助我重新梳理了知识体系,也让我看到了图形学领域广阔的未来。

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讲的还是蛮清楚的

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