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数字图像处理
本书共12章,即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理等。 -
Photoshop CS / CS2 Wow! Book, The, 1/e
THE PHOTOSHOP CS/CS2 WOW! BOOK》萃取技术精华,汇集特效技法,演绎国际高手个性化设计全过程,Photoshop国际精品图书,震撼上市! 汇集全球多位顶尖Photoshop专家的技法与技巧,被全世界的平面设计师奉为Photoshop圣经。无论你是Photoshop的门外汉,还是行家里手,都必定会从本书独特的教授方式中受益匪浅。 > 全球最畅销的Photoshop经典图书。 > 由美国多位顶级Photoshop图像设计专家编著。 > 完全剖析世界上多位权威Photoshop艺术家的代表作品。 > 已被翻译成多种语言在十几个国家出版发行,总销量突破百万册。 本书以PHOTOSHOPCS2中文版为制作平台,但实际上本书讲述的内容与软件本联系并不十分紧密,即使读者使用的是最新的PHOTOSHOP CS3,也完全可以使用本书进行学习。并同样能够在设计理念与手段方面得到收获。 本书附赠DVD中不仅包含了本书所有案例素材文件和最终分层效果文件,而且附赠了大量的PHOTOSHOP资源,例如画笔、动作、样式、纹理等。这些拿来就能够使用创作资源。无疑能够大大提高各位读者的学习与工作效率。读者如果能够真正掌握本书所讲述的理论知识和绝大部分案例设计技术与创作思路,将能够胜任多种商业领域中的设计工作。 本书附赠DVD光盘1张。 1 PhotoShop基础 剖析Photoshop文件 练习智能对象 练习图层样式 作品赏析 2 Photoshop基本技法 速成蒙版与混合 Alicia Buelow应用多种描边 作品赏析 3 深入、速成、浅出 William White征服“胡椒粉颗粒” 数字红外 Mark Wainer使用百分比操作 练习文件浏览器Bridge 创建一个为视频制作动画的动作 练习视频:从视频到Web或打印输出 练习视频:从Photoshop到视频 作品赏析 4 Photoshop中的颜色练习渐变 双色调 为照片添加样式 速成着色效果 Laurie Grace和Don Jolley Garner的补色 从彩色到黑白 Russell Preston Brown对黑白的看法 在16位模式下节约内存 可控的重着色 专色叠加 作品赏析 5 润饰照片 使用蒙版加框 速成滤镜边框 速成色调及颜色调整 Deeanne Edwards的每底拍摄总结 练习镜头校正 与相机相关的扭曲补偿 使用旋转模糊 聚焦至主体对象 练习镜头模糊 速成聚焦技法 修复问题照片 柔化肖像 速成换妆术 速成润饰 Rod Deutschmann的手指遮挡艺术 突显细节 速成突显细节的方法 柔化焦点 为黑白照片手动上色 Cristen Gillespie变昼为夜 引人入胜的镜头光晕 作品赏析 6 绘画 在钢笔画上绘制水彩画 Cher Threinen-Pendarvis选取的成功案例 绘制“湿笔混合效果” 速成画笔笔尖 图案图章水彩画 历史记录艺术画笔课程 Cher Threinen-Pendarvis提取颜色和形状 练习Wow绘画工具Bert Monroy的霓虹灯 速成使用Wow动作绘画 松节油还是Photoshop 作品赏析 7 文字与矢量图形 练习文本图层 Don Jolley的古老技法 速成霓虹文字 练习绘图工具 设计可缩放的作品与动画 有机图形 速成滤镜处理 为剪贴作品上色 作品赏析 8 文字和图形特效 自定义铬黄 自定义玻璃 剖析斜面 雕刻 绘制霓虹发光效果 速成FX:Wow动作 速成背景和纹理 速成无缝拼贴图案 作品赏析 9 合成 练习消失点 Katrin Eismann为“合成”赋予新含义 为图像添加文字 全景图中的照片拼合 倒影 将图像应用至纹理表面 对图像应用液化滤镜 根据表面变形图形 更换背景 用蒙版和剪贴组创建版式 用一个模板创建多个版本 作品赏析 附录 附录A:滤镜演示 附录B:Wow图层样式 附录C:Wow图案 -
Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects
Computer Vision is fast becoming an important technology and is used in Mars robots, national security systems, automated factories, driver-less cars, and medical image analysis to new forms of human-computer interaction. OpenCV is the most common library for computer vision, providing hundreds of complex and fast algorithms. But it has a steep learning curve and limited in-depth tutorials. Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects is the perfect book for developers with just basic OpenCV skills who want to try practical computer vision projects, as well as the seasoned OpenCV experts who want to add more Computer Vision topics to their skill set or gain more experience with OpenCV’s new C++ interface before migrating from the C API to the C++ API. Each chapter is a separate project including the necessary background knowledge, so try them all one-by-one or jump straight to the projects you’re most interested in. Create working prototypes from this book including real-time mobile apps, Augmented Reality, 3D shape from video, or track faces & eyes, fluid wall using Kinect, number plate recognition and so on. Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects gives you rapid training in nine computer vision areas with useful projects. - Allows anyone with basic OpenCV experience to rapidly obtain skills in many computer vision topics, for research or commercial use - Each chapter is a separate project covering a computer vision problem, written by a professional with proven experience on that topic - All projects include a step-by-step tutorial and full source-code, using the C++ interface of OpenCV -
数字图像处理
《数字图像处理(第3版)(英文版)》是数字图像处理经典著作,作者在对32个国家的134个院校和研究所的教师、学生及自学者进行广泛调查的基础上编写了第三版。除保留了第二版的大部分主要内容外,还根据收集的建议从13个方面进行了修订,新增400多幅图像、200多个图表和80多道习题,同时融入了近年来本科学领域的重要发展,使《数字图像处理(第3版)(英文版)》具有相当的特色与先进性。全书分为12章,包括绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波及多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表现与描述、目标识别。 -
Sparse and Redundant Representations
This textbook introduces sparse and redundant representations with a focus on applications in signal and image processing. The theoretical and numerical foundations are tackled before the applications are discussed. Mathematical modeling for signal sources is discussed along with how to use the proper model for tasks such as denoising, restoration, separation, interpolation and extrapolation, compression, sampling, analysis and synthesis, detection, recognition, and more. The presentation is elegant and engaging. "Sparse and Redundant Representations" is intended for graduate students in applied mathematics and electrical engineering, as well as applied mathematicians, engineers, and researchers who are active in the fields of signal and image processing. -
Markov Random Field Modeling in Image Analysis (Advances in Pattern Recognition)