动画基础-全国计算机数字图形图像应用技术等级证书考试

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出版者:北京蓝色畅想图书发行有限公司(原高等教育出版社)
作者:贾否
出品人:
页数:152
译者:
出版时间:2006-3
价格:17.10元
装帧:
isbn号码:9787040174243
丛书系列:
图书标签:
  • 动画基础
  • 动画原理
  • 数字图形
  • 图像处理
  • 计算机等级考试
  • 图形图像应用
  • 动画制作
  • 入门教程
  • 考证
  • 技能提升
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具体描述

动画基础(二级),ISBN:9787040174243,作者:贾否

《数字图像处理与应用》 本书旨在为读者提供一个系统、全面的数字图像处理知识体系,并着重强调其在实际应用中的价值。内容涵盖了数字图像的基本概念、处理流程、关键技术以及前沿发展,力求帮助读者掌握图像处理的核心理论,并能灵活运用于解决实际问题。 第一部分:数字图像基础 图像的形成与表示: 深入浅出地介绍数字图像是如何通过采样和量化形成的,理解像素的概念及其在数字图像中的作用。我们将探讨不同类型的图像表示方法,如灰度图像、二值图像、彩色图像(RGB、CMYK、HSV等)及其在计算机中的存储和表示形式。 图像的基本概念: 讲解图像的空间域和频率域概念。在空间域,我们将讨论图像的几何变换(缩放、旋转、平移、仿射变换等)以及它们对图像内容的影响。在频率域,我们将介绍傅里叶变换、离散余弦变换等,理解它们在图像分析和处理中的作用,为后续的滤波和压缩打下基础。 图像的质量度量: 探讨如何客观地评估图像的质量,介绍常见的图像质量评价指标,如信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等,并分析不同指标的适用场景。 第二部分:图像增强与复原 空间域增强技术: 点运算: 详细讲解灰度变换(线性变换、对数变换、分段线性变换等)和直方图处理(直方图均衡化、直方图规定化),通过这些基本运算,实现图像对比度和亮度的调整,突出图像细节。 邻域运算(滤波): 介绍线性滤波(均值滤波、高斯滤波)和非线性滤波(中值滤波、双边滤波)在去除噪声、平滑图像方面的原理和应用。我们将分析不同滤波器的优缺点以及它们对图像细节的影响。 形态学图像处理: 讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作,以及它们在图像分割、特征提取、噪声去除等方面的应用。 频率域增强技术: 介绍如何利用傅里叶变换后的频率域信息进行图像增强,包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等,以及它们在图像平滑、锐化和边缘检测中的作用。 图像复原: 探讨图像退化的模型(如模糊、噪声),并介绍相应的复原技术,如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等,旨在恢复退化图像的原始信息。 第三部分:图像分割 基于阈值的方法: 深入讲解全局阈值法(Otsu法等)和自适应阈值法,实现将图像划分为前景和背景。 基于边缘的方法: 介绍边缘检测算子(Sobel、Prewitt、Laplacian、Canny等)的原理和实现,如何通过检测图像中的亮度变化来定位对象的边界。 基于区域的方法: 讲解区域生长、区域分裂与合并等方法,通过分析像素的相似性来形成具有相同属性的区域。 图割算法(Graph Cut): 介绍其在图像分割中的应用,以及如何利用图论来求解最优分割。 深度学习在图像分割中的应用: 简要介绍卷积神经网络(CNN)在语义分割和实例分割中的最新进展和应用。 第四部分:图像特征提取与描述 边缘、角点和区域特征: 讲解如何从图像中提取有意义的特征,如边缘、角点(Harris角点、SIFT特征点等)和区域形状特征。 纹理特征: 介绍灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等纹理描述方法,用于分析和描述图像的表面材质和结构。 颜色特征: 讨论颜色直方图、颜色矩等颜色描述方法,以及它们在图像检索和分类中的应用。 局部不变特征: 重点介绍SIFT、SURF、ORB等局部不变特征提取算法,理解它们在尺度、旋转、光照变化下的鲁棒性。 第五部分:图像变换与压缩 离散小波变换(DWT): 介绍小波变换在图像多分辨率分析、去噪和压缩方面的优势,以及二维DWT的原理。 图像压缩原理: 讲解有损压缩和无损压缩的基本原理,以及它们在减少图像存储空间和传输带宽方面的作用。 常用图像压缩标准: 介绍JPEG、JPEG2000等主流图像压缩标准的技术细节和实现方式。 第六部分:高级主题与应用 图像识别与分类: 简要介绍基于统计模型和机器学习的图像识别方法,以及深度学习在图像识别领域的突破性进展。 图像检索: 探讨内容为基础的图像检索(CBIR)技术,如何根据图像内容进行相似性搜索。 计算机视觉基础: 介绍多视图几何、立体视觉、目标跟踪等计算机视觉领域的核心概念。 图像处理在不同领域的应用: 结合实例,展示图像处理技术在医学影像、遥感、工业检测、安防监控、虚拟现实等领域的实际应用案例,帮助读者理解理论知识的实践价值。 学习目标: 本书旨在培养读者以下能力: 1. 理解数字图像处理的基本原理和核心算法。 2. 掌握常用的图像增强、复原、分割和特征提取技术。 3. 能够运用图像处理工具和编程语言(如Python配合OpenCV、Pillow库)实现图像处理算法。 4. 能够分析和解决实际应用中的图像处理问题。 5. 了解图像处理技术的最新发展趋势和应用前景。 本书适合于计算机科学、软件工程、人工智能、数字媒体等相关专业的学生,以及对数字图像处理感兴趣的工程师、研究人员和爱好者。通过学习本书,读者将能够系统地掌握数字图像处理的知识,为进一步深入学习计算机视觉、机器学习等领域打下坚实的基础。

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用户评价

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这本书的体系结构搭建得相当严谨和完整,它不像市面上很多零散的教程那样东拼西凑,而是像一个精心规划的建筑蓝图。从最基础的线条练习、形态构建,到深入到光影、透视的精确处理,再到最后整合到完整的动态流程中,每一步都环环相扣,逻辑性极强。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的“自检清单”和“拓展思考”环节。这些部分迫使我不仅要记住知识点,更要学会批判性地思考和应用这些知识,这对于培养一名合格的数字图形工作者至关重要。它不仅仅教你“怎么做”,更重要的是教你“为什么这么做”,这种底层思维的建立,远比学会几个工具按钮要宝贵得多。

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这本书的封面设计给我留下了非常深刻的印象,它色彩鲜明,充满了动感和想象力,光是看到那个充满活力的主视觉图,我就仿佛能感受到动画创作的热情。内页的排版布局也十分考究,文字和插图的结合恰到好处,没有丝毫的拥挤感,读起来非常流畅舒服。尤其是一些关键概念的讲解部分,作者用了大量的图示和流程图来辅助说明,这对于初学者来说简直是福音。我记得有一章专门讲解了时间轴的控制,原本以为会很枯燥,但通过作者生动的案例分析和清晰的步骤拆解,我很快就掌握了其中的精髓。整体来看,这本书在视觉传达和阅读体验上都做得非常出色,它不仅仅是一本教材,更像是一本可以激发创作灵感的艺术品。我非常享受沉浸在这种高质量的阅读体验中,它让我对即将学习的内容充满了期待。

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我作为一个刚入门的“小白”,最头疼的就是那些专业术语和复杂的理论知识,总觉得它们像一座座高山难以逾越。然而,这本书的叙事方式非常接地气,它摒弃了那种高高在上的学院派腔调,而是用一种朋友聊天般的语气来引导读者。例如,在介绍“骨骼绑定”的原理时,作者没有直接抛出复杂的数学公式,而是通过一个拟人的“木偶戏”的比喻来解释,一下子就抓住了核心概念。这种化繁为简的能力,体现了作者深厚的教学功底。我甚至会忍不住在读完一个章节后,立刻打开软件进行模仿实践,因为书中的每一个小技巧都像是一个可以立即应用的“魔术秘籍”。对于想快速上手并看到实际成果的读者来说,这本书的实战指导价值是无可替代的。

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从工具兼容性和行业前沿性的角度来看,这本书也展现了极强的时代适应能力。它并没有固守某一个特定软件的死板操作,而是更侧重于传授那些可以跨越软件平台的通用原理。在讲解高级技术时,作者非常巧妙地将理论与当下主流的行业标准和工作流程结合起来,确保读者学到的知识不会很快被技术迭代所淘汰。更让我惊喜的是,书中还穿插了一些关于知识产权和项目协作的基本规范,这些虽然不是纯粹的技术内容,但在实际工作中却至关重要。这说明编纂者在编写时,是站在一个成熟的行业从业者的角度,全方位地为读者铺设未来的职业道路,提供了远超预期的价值。

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我对这本书的另一个深刻感受是它对“细节决定成败”的极致追求。很多关于造型和运动规律的讲解,深入到了微观层面,比如角色表情的微小变化如何影响情绪的表达,或者物体运动轨迹中惯性与反作用力的微妙平衡。这些内容需要创作者具备极高的观察力和对生活细致入微的体察。作者用大量的对比图和慢动作分解图,清晰地展示了“好的动画”和“平庸的动画”之间的差距所在。读完这些章节后,我明显感觉到自己看外部作品的眼光都提升了,不再满足于表面的热闹,开始注重内在的逻辑和情感的传递。这对于追求艺术高度的从业者来说,无疑是一本不可多得的“修炼秘籍”。

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