数字图像处理案例教程-Photoshop CS5 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

内容介绍
本书以实例分析为切入点、分层实践，全面介绍了PhotoshopCS5的操作技巧和基本知识，以*高读者的技能操作水平和创新设计能力。全书共8个案例，主要包括PhotoshopCS5基础操作、选区的创建与编辑、绘图与修饰、图层和蒙版的应用、路径及文字工具的应用、图像色彩与色调的调整、滤镜和通道的应用、综合应用。本书适合作为各类职业院校数字媒体技术应用及相关专业的教材，也可作为图形图像设计初学者及具有1定图形图像处理基础的爱好者自学参考使用。 &xbsp;

目录
目 录 qiax言 案例1 Photoshop CS5基础操作 1 知识准备 2 基础任务 18 任务1 安装和卸载Photoshop CS5软件 18 任务2 调整Photoshop CS5窗口大小 18

目 录

qiax言

案例 1 Photoshop CS5 基础操作 &xbsp; 1

知识准备 &xbsp; 2

基础任务 &xbsp; 18

任务 1 安装和卸载 Photoshop CS5 软件 &xbsp; 18

任务 2 调整 Photoshop CS5 窗口大小 &xbsp; 18

拓展任务 拆分与组合控制面板 &xbsp; 19

小结 &xbsp; 20

自我测试 &xbsp; 20

案例 2 选区的创建与编辑 23

知识准备 &xbsp; 24

基础任务 &xbsp; 26

任务 1 制作指示标志 &xbsp; 26

任务 2 制作“春色蝶舞”效果 &xbsp; 28

任务 3 制作“绿化校园”效果 &xbsp; 29

任务 4 制作“梦幻西游”效果 &xbsp; 31

拓展任务 制作“嗨阔天空”效果 &xbsp; 33

小结 &xbsp; 35

自我测试 &xbsp; 35

案例 3 绘图与修饰 37

知识准备 &xbsp; 38

基础任务 &xbsp; 48

任务 1 绘制吉祥物“音乐小子” &xbsp; 48

任务 2 制作“guo际音乐盛会”嗨报 &xbsp; 50

任务 3 制作“音乐汇”嗨报 &xbsp; 54

任务 4 制作“阳光嗨滩”效果 &xbsp; 57

拓展任务 处理“小天使”图片 &xbsp; 59

小结 &xbsp; 62

自我测试 &xbsp; 63

—· V ·—

目

案例 4 图层和蒙版的应用 65 录

知识准备 &xbsp; 66

基础任务 &xbsp; 79

任务 1 制作宣传画“美丽嗨滩” &xbsp; 79

任务 2 制作端午嗨报 &xbsp; 85

任务 3 制作广告宣传画“精品彩显” &xbsp; 89

任务 4 更换人物背景 &xbsp; 93

拓展任务 设计邀请卡 &xbsp; 95

小结 &xbsp; 101

自我测试 &xbsp; 102

案例 5 路径及文字工具的应用 105

知识准备 &xbsp; 106

基础任务 &xbsp; 113

任务 1 绘制“五棵松文化体育中心”标志 &xbsp; 113

任务 2 绘制虚线 &xbsp; 117

任务 3 排版啤酒嗨报 &xbsp; 121

任务 4 绘制趣味变形字 &xbsp; 125

拓展任务 设计滑板嗨报 &xbsp; 130

小结 &xbsp; 136

自我测试 &xbsp; 137

案例 6 图像色彩与色调的调整 139

知识准备 &xbsp; 140

基础任务 &xbsp; 144

任务 1 为图片润色 &xbsp; 144

任务 2 制作“夜空繁星点点”效果 &xbsp; 146

任务 3 制作“美丽的花儿” &xbsp; 149

任务 4 制作“水墨画”效果 &xbsp; 151

任务 5 制作“嗨景页面”效果 &xbsp; 154

拓展任务 修复人物脸部 &xbsp; 155

小结 &xbsp; 158

自我测试 &xbsp; 159

案例 7 滤镜和通道的应用 161

知识准备 &xbsp; 162

基础任务 &xbsp; 181

任务 1 制作“huo焰字”效果 &xbsp; 181

目录任务 2 制作“幕布”效果 &xbsp; 184

任务 3 制作“水彩画”效果 &xbsp; 187

任务 4 制作“窗与装饰画”效果 &xbsp; 193

任务 5 制作“抠图换景”效果 &xbsp; 197

拓展任务 制作“写意画”效果 &xbsp; 200

小结 &xbsp; 208

自我测试 &xbsp; 208

案例 8 综合应用 211

综合应用 1 制作 MTV 电视台宣传嗨报 &xbsp; 212

综合应用 2 利用文字特效打造 2015 新年贺卡 &xbsp; 218

综合应用 3 设计银行卡 &xbsp; 225

综合应用 4 设计横栏医院护士节嗨报 &xbsp; 229

参考文献 237

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深入浅出：数字图像处理的理论与实践探索 一、 视觉信息世界的基石：数字图像基础 本教程旨在为读者构建一个扎实、全面的数字图像处理理论框架，并辅以大量前沿的实际应用案例。我们首先从最基础的层面入手，详尽阐述数字图像的本质属性。这包括对图像的数学表示——像素、分辨率、灰度级和彩色模型的深入剖析。读者将系统学习到如何将连续的物理世界信号转化为可计算的离散数字形式，理解采样与量化的关键作用及其对图像质量的影响。 随后，教程将聚焦于图像空间域的处理技术。我们不会停留在表面的滤镜操作，而是深入探讨卷积、相关操作的数学原理。从最基础的均值滤波、中值滤波到高级的自适应滤波（如双边滤波、非局部均值滤波），每一项技术都配有详细的数学推导，解释其在噪声抑制和细节保持之间的权衡。尤其值得一提的是，我们对边缘检测算子的发展脉络进行了梳理，从经典的Sobel、Prewitt算子，到更精确的Canny算子，直至引入更复杂的梯度和曲率分析方法，力求让读者不仅“会用”，更“知其所以然”。 二、 提升与还原：图像的增强与复原 图像增强是处理中一个至关重要的环节，它直接影响后续分析或人眼观感。本部分将分为对比度增强和细节增强两大类进行阐述。在对比度增强方面，我们将超越简单的线性拉伸，重点讲解直方图均衡化及其局限性，并引入更具适应性的自适应直方图均衡化（AHE）和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE），分析它们在处理光照不均场景中的优越性。 在图像复原领域，我们着重于处理由成像系统缺陷和环境因素引入的退化。这要求我们建立清晰的退化模型，涵盖运动模糊、散焦模糊等。教程详细介绍了逆滤波、维纳滤波等经典复原方法的理论基础、计算过程及其对噪声的敏感性。更进一步，我们将引入现代迭代和基于模型的复原方法，例如盲反卷积技术，探讨如何在已知或估计退化核的情况下，实现图像的“化腐朽为神奇”。 三、 穿透表象：图像的变换域分析 为了更有效地进行图像分析和处理，将图像从空间域转换到变换域是必不可少的步骤。本章将以傅里叶变换（Fourier Transform）为核心，系统介绍其在频域滤波中的应用。读者将清晰理解低频、高频信息分别对应图像中的哪些特征（如轮廓、纹理、噪声），并学习如何设计理想/现实的低通、高通、带通滤波器，实现精确的频率控制。 此外，教程还扩展到更具优势的变换方法，如离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）。DCT在数据压缩中的核心地位被深入剖析，为后续的图像压缩章节打下基础。而小波变换，凭借其时频局部化特性，在多分辨率分析、纹理分析和特定噪声去除方面展现出的强大能力，将通过大量的数学例证和应用场景进行详尽介绍。 四、 洞察本质：图像的分割与特征提取 图像分割是实现图像理解的关键一步，它将图像划分为具有共同属性的区域或目标。本章内容涵盖了从传统到现代的分割技术。在基于阈值的分割中，我们将详细讲解Otsu's方法（最大类间方差法）的推导过程，以及多阈值分割的策略。 随后，教程转向基于区域的分割方法，如区域生长、分水岭算法的原理和“过分割”问题的解决方案（如标记引导的分水岭）。在更高级的层次，我们将介绍基于边缘的检测和活动轮廓模型（如Snake模型），展示如何利用能量函数引导轮廓收敛到精确的目标边界。 特征提取部分则聚焦于描述图像内容的关键信息。我们不仅会介绍传统的灰度、形状特征（如傅里叶描述子、Hu矩），还将重点讲解纹理描述符。对灰度共生矩阵（GLCM）的计算、特征提取及其在材质分类中的应用，将提供一个扎实的实践基础。 五、 信息的压缩与再现：图像编码与格式 数字图像数据的庞大性使得高效的存储和传输成为必然。本部分将系统阐述图像压缩的两个核心理论：有损压缩和无损压缩。 在无损压缩方面，我们将深入讲解熵编码技术，包括霍夫曼编码和算术编码的概率模型和编码效率分析。在有损压缩部分，教程以国际标准JPEG的流程为蓝本，详细拆解了预处理、DCT变换、量化和熵编码的每一个环节，重点剖析量化矩阵对压缩比和视觉质量的决定性影响。此外，我们还将对比介绍无损压缩（如无损JPEG2000）和新兴的高效压缩标准，帮助读者理解不同压缩策略背后的计算成本与性能取舍。 六、 进阶应用：图像的形态学与色彩空间 形态学处理，源于集合论，为处理图像中的形状和结构提供了强有力的工具。本章将详细介绍结构元素（Structuring Element）的概念，并阐述膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的几何意义及其在去噪、分离粘连物体中的应用。随后，我们将探讨更复杂的形态学操作，如击中与未命中变换和Top-Hat变换。 在色彩科学方面，本教程将超越RGB的基本概念。读者将系统学习到CIE XYZ色彩空间、CIE La空间以及HSV/HSL等感知均匀色彩空间的构建原理。重点在于理解色彩空间的转换过程，以及如何在不同色彩空间中执行有效的色彩校正、白平衡调整和色域映射，确保图像在不同设备间保持视觉一致性。 七、 结构化分析：图像识别与计算基础 本教程的最后部分，将引导读者接触到图像处理向计算机视觉领域过渡的前沿课题。我们将侧重于几何变换和图像配准的基础。透视变换、仿射变换的矩阵表示和求解方法将被详尽讲解，这对于校正图像失真至关重要。 在模式识别的初步探索中，我们将简要介绍模板匹配技术，并为后续的学习埋下伏笔，讨论如何利用提取出的特征向量进行基本的分类任务。这部分内容旨在为读者后续深入学习深度学习在图像识别中的应用，提供一个坚实而清晰的传统算法基础。