多媒体计算机原理与应用

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出版者:清华大学
作者:鲁宏伟
出品人:
页数:394
译者:
出版时间:2006-5
价格:35.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787302119708
丛书系列:
图书标签:
  • 多媒体
  • 计算机原理
  • 应用
  • 数字媒体
  • 计算机技术
  • 图像处理
  • 音频处理
  • 视频处理
  • 网络通信
  • 信息技术
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具体描述

本书系统地介绍了多媒体计算机技术的原理和应用,对多媒体数据的压缩,多媒体计算机的人机交互,多媒体数据的存储,多媒体数据的组织、管理和查询,以及多媒体信息的传输等关键技术领域进行了详细的阐述,同时对两种典型多媒体应用系统的详细设计过程也进行了简要介绍。全书共11章,内容丰富,语言流畅,理论联系实际,注重对新技术、新方法及其应用的讲解。

  本书既可作为高等院校计算机和电子信息专业本科生、研究生教材, 也可供从事多媒体应用研究与开发的工程技术人员参考。

《数字影像的艺术与科学》 内容简介 在这个日益被视觉信息洪流所裹挟的时代,我们每天都被海量图像所包围:社交媒体上精心构筑的瞬间、新闻报道中触动人心的画面、艺术作品里表达的情感、以及科学研究中揭示的奥秘。然而,我们是否真正理解这些数字影像的诞生过程?它们是如何被捕捉、被编码、被处理、又如何以如此逼真的形态呈现在我们眼前?《数字影像的艺术与科学》将带领读者深入探索数字影像的迷人世界,从最基础的光学原理到最前沿的算法技术,为您揭示其背后蕴含的深刻科学原理与无限艺术可能。 本书并非一部纯粹的技术手册,也不是一本空洞的理论说教。它旨在架起艺术感知与科学探究的桥梁,让您在领略数字影像之美的同时,也能理解其科学的根基。我们将从人类视觉的奥秘出发,探讨眼睛如何接收光线、大脑如何解析色彩与形状,从而为理解数字成像的原理奠定生理学基础。随后,我们将追溯摄影术的起源,从早期相机成像的物理过程,到胶片时代的光化学反应,直至迈入数字时代,详细介绍感光元件(CCD与CMOS)的工作机制,解释像素的意义,以及光信号如何转化为数字数据。 在深入了解图像的采集之后,本书将聚焦于数字影像的编码与压缩。JPEG、PNG、GIF等我们耳熟能详的图像格式,它们是如何在保证视觉质量的同时,最大限度地减小文件大小的?我们将剖析离散余弦变换(DCT)、霍夫曼编码等关键算法,揭示无损与有损压缩的原理与权衡。理解这些技术,不仅能帮助我们更有效地存储和传输图像,更能让我们对数据处理的效率与信息丢失的界限有更深刻的认识。 色彩的魅力是数字影像的灵魂。《数字影像的艺术与科学》将系统地阐述色彩理论,从三原色、三基色到色度学模型(如CIE XYZ、sRGB、Adobe RGB),深入分析不同色彩空间的特性、优势与应用场景。我们将探讨色彩的混合、匹配与管理,以及如何通过色彩校正与色彩分级来调整图像的情感表达和视觉风格。这部分内容将为摄影师、设计师、甚至是每一个追求画面色彩真实与美感的爱好者提供宝贵的指导。 图像处理是数字影像的“魔法棒”。本书将涵盖图像增强、修复、编辑等核心技术。我们将介绍滤波器(如高斯滤波、锐化滤波)在降噪与细节突出方面的作用,理解直方图均衡化如何改善图像的对比度,以及傅里叶变换在频率域处理图像的强大能力。对于艺术家和创意工作者而言,本书将展示如何利用这些技术突破现实的限制,创造出令人惊叹的视觉效果。同时,对于需要进行科学分析的用户,例如医学影像、遥感图像的处理,本书也将提供相关的技术视角。 人工智能的浪潮正深刻地改变着图像处理的格局。本书将不回避这一前沿领域,深入介绍卷积神经网络(CNN)在图像识别、目标检测、图像分割等方面的突破性进展。我们将探讨生成对抗网络(GAN)如何创造出逼真的虚拟图像,以及深度学习在图像超分辨率、风格迁移等领域的应用。这部分内容将帮助读者理解AI如何赋能图像创作,以及未来图像技术的发展趋势。 除了技术层面,本书还将融入艺术的视角。我们将探讨构图的原则,光影的运用,以及色彩在不同艺术流派中的表现。通过分析经典摄影作品和数字艺术作品,我们将学习如何通过技术手段来强化艺术表现力,如何利用数字工具来表达情感、传递思想。本书将鼓励读者将科学知识转化为艺术创作的灵感,探索数字影像的无限可能性。 《数字影像的艺术与科学》适合以下人群阅读: 摄影爱好者: 想要深入理解相机工作原理,掌握图像后期处理技巧,提升摄影作品的艺术水准。 平面设计师与视觉艺术家: 寻求更扎实的理论基础,探索创新的数字艺术表现手法,提升作品的专业性和感染力。 计算机科学与工程专业的学生: 对图像处理、计算机视觉、人工智能等领域感兴趣,希望系统学习相关理论与技术。 科学研究人员: 需要处理和分析图像数据的研究者,例如生物、医学、物理、天文等领域,希望掌握更先进的图像分析工具。 对数字世界充满好奇的读者: 想要了解我们日常接触的数字影像背后隐藏的科学原理和艺术魅力。 本书将以清晰的逻辑、翔实的图例和生动的语言,引导读者逐步掌握数字影像的艺术与科学。我们相信,通过阅读本书,您将不再仅仅是图像的消费者,更能成为图像的创造者和理解者,用全新的视角去审视这个由光影、色彩和数据构筑的数字世界。

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读后感

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用户评价

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这本书的排版实在是……我拿到手的时候,首先映入眼帘的是那种老旧的、带着点泛黄的纸张质感,虽然能理解这可能是为了营造一种“经典”的氛围,但对于追求现代阅读体验的读者来说,简直是一种折磨。内页的印刷质量也十分堪忧,有些图表的线条模糊不清,尤其是那些涉及到复杂结构示意的地方,简直让人抓瞎。更要命的是,书中的公式和符号经常出现错位或者排版混乱的情况,有时候一个公式占了半页纸,中间还夹杂着一些莫名其妙的空白,让人不禁怀疑编辑到底有没有认真校对过。阅读体验下降得太厉害了,我不得不经常停下来,对照着网上的资料才能勉强理解那些本该清晰展示的内容。如果这本书的重点在于理论的深入探讨,那么至少应该保证文字和图形的清晰度,毕竟这是一个技术类书籍,清晰度是基础中的基础。我甚至怀疑这批次的印刷是不是有什么问题,或者这本书的版本本身就比较老旧,但无论如何,对于一个希望高效学习的读者来说,这样的阅读载体是完全不合格的。希望未来的再版能够在这方面下点功夫,毕竟内容再好,阅读体验也得跟上时代啊。

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这本书在理论深度上似乎也存在着明显的短板,尤其是在涉及新兴技术趋势的部分,内容显得非常肤浅和保守。对于一个声称涵盖“原理与应用”的著作,它似乎只停留在对基础理论的罗列,对于驱动当前技术发展的核心驱动力——比如人工智能与硬件的深度融合、边缘计算范式的转变等——几乎没有进行深入的探讨。有些章节的内容,我感觉甚至不如我本科阶段阅读的入门教材来得详尽。它就像一本停滞在过去十年的参考书,虽然能让你了解“过去”的那些技术是如何运作的,但对于“现在”和“未来”的技术走向,它提供的洞察力几乎为零。我购买这本书是希望能够获得一个全面且与时俱进的知识框架,但事实是,它提供的知识框架存在着巨大的空白和过时的部分,让人感觉这本书的编写团队可能已经很久没有进行实质性的更新和迭代了。

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坦白说,这本书的案例分析部分简直是乏善可陈,空洞、过时且缺乏实际指导意义。每一个“应用实例”看起来都像是从十年前的行业报告里直接粘贴出来的,数据老旧不说,所描述的技术背景和当前的市场环境完全脱节。例如,书中提到某个特定的编解码技术是主流,但实际上现在已经被更高效、更低功耗的方案完全取代了。更让我感到失望的是,即使是这些过时的案例,其分析深度也十分有限,往往只是停留在“是什么”的层面,对于“为什么会这样设计”和“如何才能优化”等关键问题避而不谈。阅读完这些章节,我感觉自己不仅没有学到任何实用的技能,反而可能需要花时间去“忘记”那些已经过时的信息。对于一本旨在介绍“应用”的书籍来说,缺乏鲜活、贴近现实的案例支撑,无异于纸上谈兵。我需要的是能够指导我解决实际工程问题的知识,而不是这些躺在博物馆里的技术描述。

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作者的语言风格可以说是极其的晦涩难懂,仿佛他是在用一种只有他自己才能完全理解的专业“黑话”在写作。大量的长难句充斥着复杂的从句和嵌套结构,即使是相对简单的定义,经过作者的润色后也变得面目全非,需要反复阅读好几遍才能勉强解析出其本意。很多地方,作者似乎沉迷于展示自己深厚的词汇量,而完全忽略了作为技术教材,清晰、简洁的表达才是王道。例如,他可以用一段话描述一个相对基础的概念,而这段话的有效信息量可能还不如其他教材中的一句话来得多。这种写作方式极大地增加了阅读的认知负荷,使得学习过程充满了挫败感。我常常感觉自己在和作者的文字“搏斗”,而不是在和知识点本身“对话”。如果说专业书籍可以复杂,但它至少应该是有逻辑地复杂,而不是被无谓的文字障碍所困扰。

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这本书的内容组织逻辑实在让人费解,感觉像是把几篇质量参差不齐的讲义硬生生地缝合在了一起。章节之间的过渡生硬得像是两块不相干的木板强行对接,前一章还在热火朝天地讨论底层硬件的实现细节,下一章立马跳跃到了高层次的应用软件架构,中间完全缺乏必要的衔接和铺垫,让初学者根本无从下手。我尝试着按照目录顺序学习,结果没过多久就迷失在了信息的海洋里。作者似乎认为读者已经具备了非常扎实的背景知识,很多关键概念的引入都显得极其仓促,根本没有提供足够的背景介绍或者类比说明。每当我觉得自己快要抓住一个核心思想时,作者又迅速转入了另一个陌生的领域,这种“跳跃式”的教学方法,对于我这种需要稳扎稳打建立知识体系的人来说,简直是灾难性的。我不得不频繁地翻阅其他辅助教材,试图从更清晰的脉络中理解这本书里抛出的那些零散的知识点,这极大地拖慢了我的学习进度,也让我对这本书的权威性产生了深深的怀疑。

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