3D Computer Graphics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:Buss, Samuel R.

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:May 19, 2003

价格:$79.00

装帧:HRD

isbn号码:9780521821032

丛书系列:

图书标签:

计算机图形学
英文
math
Computer.Graphics
计算机
Graphics
CS
CG
计算机图形学
3D图形
图形渲染
OpenGL
DirectX
渲染管线
几何建模
光照模型
纹理映射
图形学算法

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

This introduction to 3D computer graphics emphasizes fundamentals and the mathematics underlying computer graphics, while also covering programming techniques using OpenGL, a platform-independent graphics programming environment. The minimal prerequisites make it suitable for self-study or for use as an advanced undergraduate or introductory graduate text as the author leads step-by-step from the basics of transformations to advanced topics such as animations and kinematics. Accompanying software, including source code for a ray tracing software package, is available freely from the book's web site.

书籍名称：《超越像素：深入探索计算机视觉与图像处理的前沿技术》本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的视角，探索计算机视觉（Computer Vision, CV）与图像处理（Image Processing, IP）领域最前沿的技术、理论基础与实际应用。本书的编写严格遵循工程实践与学术研究的平衡原则，避免了对三维计算机图形学（3D Computer Graphics）中几何建模、渲染管线或光照模型的任何讨论，专注于二维图像数据的获取、分析、理解与重建。 --- 第一部分：数字图像的本质与基础重构本部分奠定了理解现代图像处理和计算机视觉系统的基础，聚焦于数字图像的数学表示、采集过程的物理限制以及基础的信号处理方法。第一章：数字图像的物理基础与数学表示本章详细阐述了光、颜色、传感器（如CCD与CMOS）的工作原理，以及如何将连续的光场信息转化为离散的数字矩阵。内容涵盖：色彩空间的选择与转换：深入分析RGB、HSV、Lab以及基于人眼视觉特性的感知均匀色彩空间（如CIELAB），并讨论在不同应用场景（如印刷、显示、机器识别）下的最佳实践。不涉及三维场景的材质或纹理映射。图像采样与量化误差分析：探讨奈奎斯特-香农采样定理在图像采集中的实际意义，以及量化位数对图像动态范围和噪声的影响。图像的拓扑结构与矩阵代数：使用线性代数工具描述图像的局部邻域关系和结构，为后续的滤波和变换操作建立数学框架。第二章：图像增强与预处理的经典与现代方法本章关注如何优化图像质量，使其更适合后续的分析或展示，重点在于二维空间和频率域的操作。空间域增强技术：详细讲解点运算（如直方图均衡化、对比度拉伸）、空间滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）及其在噪声抑制中的效能分析。特别关注非线性滤波技术（如双边滤波）如何保护边缘信息。频率域分析与滤波：基于二维傅里叶变换（2D-DFT）深入剖析图像的频域特性。讲解如何设计和实现低通、高通、带通滤波器，并应用于周期性噪声去除和图像锐化。小波变换在图像分析中的应用：介绍离散小波变换（DWT）的多分辨率特性，及其在图像压缩、特征提取和多尺度分析中的作用。 --- 第二部分：图像分析与特征提取的深度剖析本部分是计算机视觉的核心，聚焦于如何从像素数据中提取出有意义的、可用于决策的结构化信息。第三章：边缘、角点与区域的精确检测本章深入探讨如何识别图像中的关键结构元素。梯度方法与最优边缘检测：全面对比Sobel, Prewitt, Roberts算子，并着重讲解Canny边缘检测算法的五个关键步骤，包括非极大值抑制和滞后阈值处理，强调其在构建结构骨架上的优势。兴趣点（Interest Point）检测：详细分析Harris角点检测的原理，并深入探讨局部不变特征描述子（LIFD）的诞生背景，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的计算流程，重点在于它们对尺度和旋转的鲁棒性。不涉及三维重建中的匹配过程。图像分割基础：介绍基于阈值的分割、区域生长法、以及形态学操作（腐蚀、膨胀、开闭运算）在图像结构分析中的应用。第四章：形态学与图像重建理论本章专门讨论利用集合论和拓扑概念处理图像结构。结构元素的设计与应用：探讨不同形状和尺寸的结构元素（Structuring Element）如何影响形态学操作的结果。高级形态学运算：详细讲解开运算、闭运算、击中击不中变换（Hit-or-Miss Transform）在目标识别和骨架提取中的应用，特别是用于分离粘连区域。形态学重建（Morphological Reconstruction）：阐述基于限制域和标记域的重建算法，如何实现精确的孔洞填充和背景去除。 --- 第三部分：机器学习与深度学习在图像理解中的范式转移本部分将焦点转向现代计算机视觉的主流技术，即如何利用数据驱动的方法解决复杂的识别和定位任务。第五章：从传统分类器到卷积神经网络（CNN）的演进本章回顾了机器学习在图像分类中的历史进展，并重点介绍深度学习的结构。特征工程的终结：简要概述传统特征（如HOG、LBP）的局限性，引入端到端学习的概念。卷积神经网络核心：详细剖析卷积层（Convolutional Layer）的参数共享、局部连接特性，激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对梯度流的影响。讲解池化层（Pooling）的降维作用。经典网络架构解析：深入分析LeNet-5, AlexNet, VGGNet的结构设计思想，以及ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接解决深层网络的退化问题。所有讨论仅限于二维图像的特征提取与分类，不涉及点云处理或三维重建网络结构。第六章：目标检测、语义分割与实例分割本章探讨深度学习如何实现对图像内容的精确定位和区域理解。目标检测框架：深入对比两阶段（Region Proposal Based，如R-CNN系列）和单阶段（Anchor Based，如YOLO, SSD）检测器的速度与精度权衡。重点分析边界框回归（Bounding Box Regression）和非极大值抑制（NMS）在最终输出中的作用。语义分割（Semantic Segmentation）：讲解全卷积网络（FCN）的基本原理，及其如何将分类任务转化为像素级的密集预测任务。剖析U-Net结构在生物医学图像分割中的优越性，关注其编码器-解码器结构和跳跃连接对恢复空间细节的贡献。实例分割（Instance Segmentation）：介绍Mask R-CNN的工作原理，阐明它如何在检测目标的同时生成高质量的像素级掩膜。 --- 第四部分：图像获取与特定应用的高级技术本部分关注如何处理采集过程中的失真和特定领域的复杂图像数据。第七章：图像去噪、去模糊与超分辨率重建本章聚焦于逆向问题的处理，即从退化图像中恢复原始清晰图像。经典图像复原：详细阐述盲解卷积（Blind Deconvolution）的挑战，以及维纳滤波（Wiener Filter）在已知噪声和退化模型下的最优线性估计作用。基于流形的去噪：介绍非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法的核心思想——利用图像内部的冗余信息进行加权平均，实现高保真去噪。深度学习驱动的超分辨率（Super-Resolution, SR）：重点分析SRCNN、残差学习SR网络（如EDSR）如何通过学习低分辨率到高分辨率的映射函数，实现感知质量的显著提升。第八章：医学影像与遥感图像分析的特殊挑战本章探讨在特定数据模态下，图像处理和视觉技术的应用与调整。医学图像的预处理：讨论CT、MRI等模态的对比度增强技术（如CLAHE在X射线图像中的应用），以及组织结构分割的难点。遥感图像的辐射校正与大气校正：分析高光谱和多光谱图像的数据特性，探讨如何进行几何配准和辐射定标，以确保地面目标的真实亮度信息。遥感目标检测与变化检测：介绍如何利用时序遥感数据进行地物分类和变化检测，强调时间序列分析而非单帧的几何关系建模。 --- 总结：本书是为具备一定线性代数和基础编程能力（如Python或C++）的读者设计的，旨在提供从像素级操作到高级语义理解的全景图。全书内容紧密围绕二维图像数据的处理与分析展开，对三维空间、几何投影、光线追踪或虚拟环境构建等主题完全不予涉及。读者学成后将能够熟练掌握现代计算机视觉系统的构建模块，并能针对实际的图像分析任务设计、实现和优化解决方案。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《3D Computer Graphics》真是让我眼前一亮，虽然我还没来得及深入阅读，但光是翻阅目录和一些章节的引言，就已经感受到了它非凡的潜力。作者的选题非常精准，直击当下3D图形领域的核心痛点，从基础的渲染管线到高级的实时阴影技术，都进行了细致的梳理。我特别期待关于光线追踪和全局照明的部分，这可是现代3D图形逼真度的关键，希望能在这本书里找到详尽的解释和最新的算法介绍。而且，书中似乎还涉及了GPU编程和并行计算，这对于想要深入理解图形学底层运作原理的读者来说，绝对是福音。我脑海中已经浮现出无数个场景：在咖啡馆里，指尖滑动着书页，代码的逻辑在脑中清晰地构建，每个算法的原理都像解开一个精密的锁。这本书不仅仅是理论的堆砌，从它给出的章节安排来看，应该会有大量的代码示例和实践指导，这对我这个动手能力派来说，实在是太重要了。我迫不及待地想看到那些关于材质、纹理映射、高级着色器语言的讲解，因为这直接关系到最终渲染效果的艺术表现力。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《3D Computer Graphics》，我立刻被它独特的研究视角所吸引。它并没有仅仅停留在技术层面，而是将3D图形学的历史发展、美学原则以及它们之间的相互作用巧妙地融合在一起。我惊喜地发现，作者花了相当篇幅去探讨“为何”——为什么某种算法如此高效，为什么某种渲染技术能带来如此震撼的视觉效果，以及这种技术是如何在艺术创作和科学模拟中找到自己位置的。这对于我这样一个更偏向理论和哲学思考的读者来说，简直是恰到好处的滋润。我尤其期待书中关于“感知”与“渲染”关系的章节，这涉及到人类视觉系统的生理机制以及如何通过技术手段来模拟和欺骗我们的眼睛，从而创造出逼真的三维世界。书中对早期计算机图形学先驱的介绍也让我印象深刻，仿佛能穿越时空，看到那些在简陋设备上挥洒才华的智慧火花。我相信，这本书将不仅仅是一本技术手册，更是一次关于美学、科技与人类想象力边界的深度探索。

评分☆☆☆☆☆

《3D Computer Graphics》这本书的编排方式给我留下了深刻的印象。它并非按照技术难度或者领域划分，而是以一种非常流畅、递进的方式展开。我注意到，它从一个简单场景的构建开始，逐步深入到复杂的物理模拟和交互式环境的生成。这种叙事性的讲解方式，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在与作者一起踏上一段探索3D图形世界的奇妙旅程。我尤其喜欢它在讨论高级概念时，并没有回避基础的数学原理，而是用非常直观的方式将其串联起来，比如向量、矩阵在几何变换中的作用，以及微积分在模拟动态过程中的应用。这对于那些曾在数学海洋中迷失方向的读者来说，无疑是一根救命稻草。我甚至能想象到，在深夜，伴着柔和的灯光，我沉浸在书中的公式和图表中，每一个推导都如解谜般带来成就感，最终构建出心中理想的虚拟空间。

评分☆☆☆☆☆

《3D Computer Graphics》这本书的选题范围之广，让我对它充满了期待。它不仅覆盖了理论核心，还触及了实际应用和前沿发展。我注意到，书中似乎还涉及到了VR/AR技术中的3D图形应用，这可是当下最热门的领域之一。这让我感到非常兴奋，因为我一直对如何将3D图形技术应用于虚拟现实体验充满好奇。书中对实时渲染与离线渲染的权衡与对比，以及不同应用场景下的技术选择，也让我觉得非常有价值。我脑海中已经勾勒出一幅画面：我坐在电脑前，一边对照着书中的案例，一边在3D软件中尝试着各种技术，不断地调试参数，观察效果的变化，最终创造出属于自己的虚拟世界。这本书就像是一张藏宝图，指引着我走向3D图形技术的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，《3D Computer Graphics》这本书的书写风格非常与众不同。它没有使用那种冰冷、枯燥的技术术语堆砌，而是充满了作者的热情和对这个领域的深刻理解。我感觉到，作者不仅仅是想传授知识，更是想将他对3D图形的热爱传递给读者。书中那些生动的类比和形象的比喻，让我原本觉得抽象的概念变得触手可及。我特别期待关于粒子系统和流体模拟的章节，这部分内容往往是视觉特效的重头戏，也是最具挑战性的领域。书中能将这些复杂的技术讲得如此通俗易懂，实属难得。我甚至能想象到，在某个阳光明媚的下午，坐在窗边，手里捧着这本书，时不时发出一声赞叹，感叹于作者巧妙的讲解和3D图形技术的无穷魅力。这不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的向导，引领我穿梭于数字世界的奇幻领域。

评分☆☆☆☆☆

一本还算不错的入门级书，着重于数学

评分☆☆☆☆☆

一本还算不错的入门级书，着重于数学

评分☆☆☆☆☆

简单易懂

评分☆☆☆☆☆

一本还算不错的入门级书，着重于数学

评分☆☆☆☆☆

一本还算不错的入门级书，着重于数学