3D计算机图形学

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出版者:清华大学
作者:巴斯
出品人:
页数:337
译者:
出版时间:2006-10
价格:45.00元
装帧:
isbn号码:9787302136040
丛书系列:世界著名计算机教材精选
图书标签:
  • 图形学
  • 3D
  • OpenGL
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  • 渲染管线
  • 几何建模
  • 光照模型
  • 纹理映射
  • 图形学算法
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具体描述

本书介绍三维的计算机图形学,特别强调基本原理和计算机图形学中数学。它包含有描述如何使用跨OpenGL平台的编程环境,还含有光线跟踪软件包的源代码(相应的软件可从本书的网站免费下载)。

本书内容涉及全面处理变换和视图,光照和明暗模型,插值与均值,贝塞尔贡线和B样条曲线,射线追踪和福射,射线交点测试,也涉及不包含深度的纹理映射和色彩理论。本书还涵盖动画片制作,包括四元组、定向以及逆向运动学。在附录中复习矢量和矩阵方面数学知识。

本书读者对象是高年级大学生或低年级研究生,也可自学。需要具有计算和矢量的基本知识。OpenGL编程部分要求C或C++编程知识。本书涉及OpenGL的一些重要特性,可以与其他OpenGL编程的书联合使用。

《数字图像处理与视觉计算》 本书简介 引言:跨越视觉与计算的桥梁 在信息爆炸的时代,图像与视觉信息已成为我们理解世界、人机交互乃至科学探索的核心载体。《数字图像处理与视觉计算》并非一部关于三维建模或渲染管线的著作,而是深入探讨二维数字图像的获取、增强、分析、理解与应用的基础性、综合性教材与参考手册。本书的视角聚焦于图像作为离散数据集合的本质,以及如何利用数学、统计学和算法的工具从这些数据中提取、重构和呈现有意义的信息。 本书旨在为计算机科学、电子工程、生物医学工程、遥感科学等领域的学生、研究人员和专业人士提供一个全面而扎实的知识体系,使他们能够掌握现代数字图像处理技术的理论基础与实践方法。 第一部分:数字图像的本质与基础 本部分奠定整个学科的数学和物理学基础,确保读者对数字图像的数字化过程有清晰的认识。 第一章:图像的数字化与表示 本章详细阐述了连续光信号如何通过采样和量化过程转化为可操作的数字矩阵。我们将深入探讨空间分辨率、灰度级(位深)对图像质量的影响,并对比不同图像格式(如RAW、TIFF、JPEG的基本结构)的底层数据组织方式。重点分析了彩色图像的色彩空间表示,包括RGB、CMY以及其在显示设备和打印设备中的转换与失真问题。内容涵盖了人眼视觉的生理特性如何指导图像的数字化标准制定。 第二章:图像的数学基础与变换 图像处理的强大能力来源于其背后的数学理论。本章聚焦于线性代数在图像操作中的应用。详细讲解了卷积(Convolution)的数学定义、性质及其在图像滤波中的核心作用。傅里叶变换(Fourier Transform)是理解图像在频域特性的关键工具,本章将详尽阐述二维离散傅里叶变换(2D-DFT)的计算方法、频谱特性,以及如何利用频域滤波(如理想滤波、巴特沃斯滤波)实现图像的锐化或平滑。此外,还将引入小波变换(Wavelet Transform)的概念,解释其在多分辨率分析中的优势。 第二部分:图像增强与复原 本部分关注如何改善图像的视觉质量或消除退化,使其更适合后续的分析。 第三章:空间域图像增强技术 本书不涉及三维的纹理合成或光照模型,而是专注于提升二维图像的视觉效果。本章深入研究点处理(Point Processing)技术,包括直方图均衡化(Histogram Equalization)及其自适应改进方法(如CLAHE),用于扩大图像的动态范围。随后,详细探讨空间域滤波,区分线性和非线性滤波。特别强调中值滤波、高斯平滑以及边缘保留滤波(如双边滤波)的工作原理和参数选择,分析它们在抑制噪声与保护边缘信息之间的权衡。 第四章:图像复原与噪声模型 图像复原旨在逆转由成像系统缺陷或传输过程引入的降质。本章首先建立严格的图像退化模型(退化函数、噪声函数),并分析常见的噪声类型(如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声)的统计特性。核心内容聚焦于逆滤波技术,包括维纳滤波(Wiener Filtering)的最小均方误差(MMSE)准则,以及在已知或估计退化核情况下的解卷积方法。对盲复原(Blind Deconvolution)问题进行了理论性的介绍。 第三部分:图像分割与特征提取 这是将原始像素数据转化为结构化信息的关键步骤。 第五章:基于阈值的图像分割 本章系统介绍阈值分割的理论基础。重点分析全局阈值法的局限性,并深入阐述大津法(Otsu's Method)的原理,它通过最大化类间方差来确定最优阈值。随后,探讨局部自适应阈值技术,以应对光照不均匀场景下的分割难题。 第六章:基于区域和边缘的分割 本章探讨更复杂的分割策略。首先,详细解析边缘检测算子的性能,包括Sobel、Prewitt算子,以及Canny边缘检测算法的完整流程(高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值连接)。其次,介绍区域生长(Region Growing)和分水岭算法(Watershed Algorithm)如何利用像素的相似性或拓扑结构进行区域划分,并讨论如何使用形态学操作(腐蚀、膨胀、开闭运算)来优化分割边界。 第七章:图像特征的提取与描述 特征提取是进行后续识别和分析的前提。本章侧重于描述图像内容而不依赖于具体的像素值。内容包括: 1. 基于局部特征的描述:角点检测器(如Harris角点)的原理,以及更鲁棒的局部描述符,如SIFT/SURF(仅限于其在二维图像匹配中的应用原理,不涉及三维重建)。 2. 基于形状的描述:轮廓描绘、傅里叶描述符、Hu矩的应用。 3. 纹理描述:灰度共生矩阵(GLCM)的构建及其统计特征(对比度、能量、均匀度)。 第四部分:图像应用与高级主题 本部分展示基础处理技术在实际领域的应用。 第八章:形态学处理的进阶应用 形态学不仅仅是开闭运算,它是一套强大的集合论工具。本章深入讲解结构元素(Structuring Element)的设计哲学,以及基于形态学的图像分割(如形态学重构)和形态学骨架提取技术,这些技术广泛应用于二值图像的分析,例如文档分析和生物细胞形状测量。 第九章:彩色图像处理与量化 本章专门处理彩色图像的复杂性。除了基础的RGB模型,还将详细分析人眼感知的CIELAB和HSV色彩空间,并探讨如何利用这些空间进行特定颜色对象的提取和跟踪。内容涵盖了色彩平衡、色彩校正以及色彩空间的量化与索引问题。 第十章:图像压缩的基本原理 本章探讨信息论在图像数据冗余消除中的应用。重点分析无损压缩(如游程编码、霍夫曼编码)和有损压缩(如离散余弦变换DCT在JPEG标准中的作用)的基本思想和数学原理。本书将清晰区分这些压缩技术与三维模型的几何压缩之间的本质区别。 总结与展望 《数字图像处理与视觉计算》提供了一个坚实的理论框架,使读者能够理解并实现从像素到语义信息的转化过程。本书强调算法的数学严谨性和在实际数据集上的性能评估,为读者进入更复杂的计算机视觉领域(如深度学习驱动的图像分析)打下不可或缺的基础。全书贯穿了大量的理论推导、算法实现细节和案例分析,确保了知识的深度与广度。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的封面设计就让人眼前一亮,非常有科技感,而且字体选择也恰到好处,一看就知道是讲什么的。我平时就对计算机图形学挺感兴趣的,尤其是那种在游戏、电影里看到的逼真画面,一直很好奇它们是怎么实现的。我之前也断断续续看过一些相关的资料,但总感觉碎片化,不够系统。《3D计算机图形学》这本书正好弥补了我的这个缺憾。我从第一页开始读,就有一种豁然开朗的感觉。作者的讲解方式非常生动,不是那种枯燥的理论堆砌,而是通过很多生动的例子和图示,把复杂的概念讲得浅显易懂。比如,在介绍光照模型的时候,作者不仅仅是给出了数学公式,还配上了各种场景下的光照效果图,让我能够直观地理解不同算法带来的视觉差异。而且,书中对于一些经典算法的讲解也深入浅出,比如渲染管线、几何变换、材质模型等等,都梳理得非常清晰。这本书对于想要系统学习3D图形学原理的读者来说,绝对是一本不容错过的入门读物。我迫不及待地想继续往下读,去探索更多关于3D世界的奥秘。

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我之前在某个技术论坛上看到有人推荐这本书,当时没太在意,直到自己真正遇到了一些3D图形方面的瓶颈,才重新找来这本书。没想到,它彻底改变了我对这个领域的看法。作者的写作风格非常“硬核”,但又充满了哲学思考。他不仅仅是在教你如何实现某个效果,更是在引导你去思考“为什么”要这样做,以及“有没有更好的方法”。我尤其欣赏书中对于算法复杂度分析和性能优化的讲解。作者并没有简单地给出代码实现,而是深入剖析了不同算法的时间和空间复杂度,以及如何通过各种技巧来优化渲染性能。这对于实际项目开发来说,至关重要。而且,书中对高级图形学概念的介绍,比如PBR(基于物理的渲染)、Deferred Shading(延迟渲染)等,都写得非常透彻,让我对这些前沿技术有了更深刻的理解。读完这本书,我感觉自己不仅仅是学会了一些技术,更重要的是,培养了一种解决问题、不断探索的精神。这绝对是一本能够帮助你在3D图形学领域更上一层楼的宝藏书籍。

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说实话,这本书的厚度一开始让我有些犹豫,生怕会读不下去。但是,一旦翻开,我就被深深吸引了。作者的叙事能力非常强,他能将原本枯燥的技术概念,用一种非常富有启发性的方式展现出来。比如,在讲解曲面建模的时候,书中用了大量的篇幅去描述不同类型的曲线和曲面的数学原理,以及它们在三维建模中的应用。虽然涉及不少数学公式,但作者的讲解思路非常清晰,配合着精美的插图,即使是对数学不太感冒的读者,也能逐渐理解其中的精髓。让我印象深刻的是,书中对于复杂场景的渲染技术也有详细的阐述,比如全局光照、体积光、景深等效果的实现原理。这些都是我一直很想了解的,而这本书恰好提供了非常全面的解答。作者在讲解过程中,还经常会引用一些实际的项目案例,让我能够更直观地感受到这些技术的应用价值。这本书无疑为我打开了一扇通往更高级3D图形学领域的大门,我迫不及待地想将学到的知识应用到实践中去。

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我一直认为,要真正掌握一门技术,不仅仅是要理解“是什么”,更要明白“为什么”。《3D计算机图形学》这本书在这方面做得非常出色。它没有满足于仅仅列出各种算法和技术,而是花了大量的篇幅去探讨这些技术背后的设计理念和演化过程。例如,在讲到抗锯齿技术时,作者不仅仅介绍了MSAA、FXAA等几种常见的算法,还深入分析了它们各自的优缺点,以及在不同硬件平台上的性能表现。这种分析让我明白,选择哪种技术取决于具体的应用场景和性能需求,而不是盲目地跟风。另外,书中对于一些数学原理的讲解也非常严谨,但又避免了纯数学论文的枯燥感。作者会巧妙地将数学公式融入到图形学的具体问题中,让我能够看到数学工具的强大之处,以及它如何为实现逼真的视觉效果提供理论支撑。我尤其喜欢书中关于相机模型和投影几何的讲解,让我对如何在2D屏幕上呈现3D世界有了全新的认识。这本书的深度和广度都让我惊叹,它不仅是一本技术手册,更是一本关于计算机图形学思维方式的启蒙读物。

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这本《3D计算机图形学》简直是我近期最大的惊喜!作为一名初入CG领域的新手,我之前尝试过好几本书,但都因为内容太过晦涩或者过于理论化而放弃。直到我遇到了它,才真正体会到什么叫做“良师益友”。作者的写作风格非常亲切,仿佛在跟我一位经验丰富的同行聊天,娓娓道来。他没有上来就抛出一大堆公式和术语,而是先从最基本的光栅化原理讲起,然后逐步深入到更复杂的着色、纹理映射、光线追踪等技术。让我印象深刻的是,书中对每一个概念的解释都非常到位,而且在关键的地方会用“举一反三”的方式来帮助理解,比如讲到投影变换时,不仅讲解了正交投影和透视投影的区别,还结合了实际应用场景,比如游戏开发中的摄像机视角设置,这让我感觉学到的知识能够立刻派上用场。此外,书中还穿插了一些历史发展和行业应用的内容,让我对3D图形学的发展脉络有了更深的认识,也更坚定了我在这个领域深耕的决心。这本书对于我这样的初学者来说,简直是量身定制,让我充满了学习的动力。

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2008.09-2009.02.10

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充足的数学证明,可以更好地理解OpenGL,最主要收获是第七章与第八章关于贝塞尔曲线和B样条曲线。

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当助教时参考了不少里面的内容,哈哈

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充足的数学证明,可以更好地理解OpenGL,最主要收获是第七章与第八章关于贝塞尔曲线和B样条曲线。

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当助教时参考了不少里面的内容,哈哈

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