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  • 人工智能与电影特效制作及应用(数字媒体艺术与技术丛书) 田丰,许昊骏,李御之 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 田丰,许昊骏,李御之著
    • 出版社: 上海科学技术出版社
    • 出版时间:2021-10-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 田丰,许昊骏,李御之著
    • 出版社:上海科学技术出版社
    • 出版时间:2021-10-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-10-01
    • 页数:212
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787547854938
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:上海科学技术出版社

    人工智能与电影特效制作及应用(数字媒体艺术与技术丛书)

    作  者:田丰,许昊骏,李御之 著
    定  价:60
    出 版 社:上海科学技术出版社
    出版日期:2021年10月01日
    页  数:212
    装  帧:平装
    ISBN:9787547854938
    主编推荐

    "近年来,有关人工智能的应用与实践越来越多,电影领域包括了图形渲染技术、图像处理技术、云计算技术和视觉设计艺术,随着相关技术的发展,其视觉表现和效果将不断完善和进步。而随着人工智能技术的推广和普及,在电影制作领域获得了越来越多的应用。 现阶段,数字图像处理与人工智能在电影制作中的相关成体系的技术资料并不多。本书作为学习参考用书,其面向对象为具备一定编程能力的数字媒体技术专业本科生、研究生或正在学习影视技术基础的专业人员。 本书是“数字媒体艺术与技术系列丛书”中的一个分册,语言通俗、案例丰富,在内容的编排上,分为数字图像处理概论、人工智能在电影制作中的应用两大模块。书中结合了具体案例,从基础的数字图像处理知识讲起,解释每个步骤的原理和过程,使数字图像处理与人工智能技术在电影中的应用方案能为读者迅速的理解和掌握。"

    内容简介

    "本书以数字图像处理为基础,结合人工智能在电影制作中的应用进行编写,全书内容分为数字图像处理概论、人工智能在电影制作中的应用两大模块共12章。 书中所有拍摄素材均为编著团队实地拍摄或代码运行所得,其中图像基础部分是数字图像处理课程的核心内容,包含丰富的教学案例,是重要的学习资料。"

    作者简介

    田丰,上海大学上海电影学院副教授,博士研究生导师,讲授《数字图像处理》等课程。主持国家社科基金艺术学一般项目、国家艺术基金传播交流推广项目、上海市科委项目和上海市经信委项目多项。2018年作为导演完成“VR头显的人眼视觉矫正”科普短视频的策划、编写、创作,并在东方明珠移动电视上累计放映80分钟。

    精彩内容

    目录
    第1章数字图像基础 1 1.1 数字图像处理的概念 1 1.2 数字图像处理的应用 2 1.3 图像数字化的概念 2 1.4 图像采样与量化 3 1.5 直方图 6 1.6 读取、显示和保存图像案例 9 第2章 空域处理 12 2.1 点运算 12 2.2 代数运算 14 2.3 仿射变换 16 第3章 频域处理 33 3.1 二维离散傅里叶变换 33 3.2 快速傅里叶变换 35 3.3 傅里叶变换中的高频低频分量 36 3.4 离散余弦变换 42 3.5 卷积定理 44 3.6 滤波器设计 50 3.7 卷积函数案例 53 3.8 中值滤波与维纳滤波 55 第4章 图像边缘检测 57 4.1 边缘的定义 57 4.2 灰度阈值法分割 57 4.3 边缘检测案例 58 第5章 图像压缩与编码 62 5.1 图像压缩概述 62 5.2 图像编码 64 5.3 图像压缩与传输模型 66 5.4 常见无损编码方式 67 第6章 数学形态学 75 6.1 数学形态学的步骤与优势 75 6.2 与数学形态学相关的集合的基本概念 75 6.3 膨胀和腐蚀 76 6.4 开运算和闭运算 80 6.5 基本的形态学算法应用 82 6.6 灰度形态学 83 第7章 特征识别基础 86 7.1 霍夫变换 86 7.2 拉东变换 89 第8章 人工智能理论基础 92 8.1 人工智能的定义与发展 92 8.2 机器学习概述 93 8.3 线性回归 94 8.4 感知机与前馈神经网络 97 8.5 线性判别分析 100 8.6 决策树 103 8.7 朴素贝叶斯 107 8.8 K近邻算法 110 8.9 支持向量机 112 8.10 聚类 117 第9章 神经网络的简单实现 121 9.1 Python环境配置 121 9.2 数学函数库Numpy 124 9.3 神经网络框架Pytorch 129 9.4 卷积神经网络 133 9.5 手写数字识别 143 9.6 多分类任务 147 第10章 光流网络 151 10.1 光流计算原理 151 10.2 Lucas Kanade光流估计算法 152 10.3 Farneback稠密光流 156 10.4 光流数据集FlyingChairs 158 10.5 FlowNet网络 159 10.6 FlowNet2.0网络 166 第11章 生成对抗网络 171 11.1 生成对抗网络概述 171 11.2 利用生成对抗网络进行超分辨率图像生成 179 11.3 利用生成对抗网络进行图像风格迁移 181 第12章 神经网络综合应用 185 12.1 着色网络 185

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