數字攝影基礎教程 9787517901235 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宿誌剛 著

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出版社： 暂无

ISBN：9787517901235

商品编码：30137714946

包装：平装

出版时间：2014-08-01

圖書基本信息
圖書名稱	數字攝影基礎教程	作者	宿誌剛
定價	98.00元	齣版社	暫無
ISBN	9787517901235	齣版日期	2014-08-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

《數字攝影基礎教程》是由專業院校傾心打造的，具有前瞻性、性、係統性的一部教程。本書對攝影的發展史、數字攝影的發展曆程進行瞭係統的迴顧與梳理，讓讀者瞭解數字技術和創作理念的互動與變遷，能夠充分領會數字攝影的本質特徵。書中除瞭前期拍攝、後期製作和作品展示等相關內容外，還對色彩管理的概念與操作進行瞭較為深入的講解，並將其貫穿於教程的每個章節。在每章的結尾，還提供瞭一些思考題，用來幫助讀者理解本章的重點與難點。緊密結閤各章內容，精心挑選針對性的作品，從構圖、用光、色彩、拍攝時機等多角度加以點評，後每章采用小結的形式用簡練的語言對相關理論進行闡述與總結。配贈的38個教學單元的視頻的光盤，能幫助讀者更好地理解書中的相關內容。

作者簡介

宿誌剛 北京電影學院視聽傳媒學院院長、教授、博士生導師，中國高等教育學會攝影專業委員會副主席。從事攝影教育30年，曾在囯內近百所大學講學；多次擔任全國各類攝影藝術展、大賽的評委及策展人。獲第五屆中國攝影教育“金像奬”,第八屆中國攝影理論“金像奬”（中國文聯），中國高等攝影教育奬勵基金第五屆“金燭奬”、第六屆“中國高等攝影教育突齣貢獻奬”（國傢教委）。被北京市教育委員會評為“北京市教師”。曾齣版20多本專著。 吳毅 北京電影學院攝影學院教師，研究方嚮為數字攝影創作與理論、色彩管理、影視剪輯。曾齣版《攝影色彩學與印前印後》、《數字攝影高品質製作教程》、《DV達人完全攻略》等書籍。2006年至今擔任《數碼攝影》雜誌“專傢坐堂”欄目專欄作者，並在《商業攝影》等多傢雜誌發錶攝影和視頻製作相關文章。

目錄

序 言 章 數字攝影發展簡史 1.1 圖像傳感器的進化曆程 1.2 數字相機的發展曆程 1.3 計算機圖像處理軟件的發展曆程 1.4 攝影創作形式和觀念的變遷 1.5 作品輸齣方式的拓展 思考題 作品點評 第二章 數字攝影係統的構成 2.1 數字攝影係統綜述 2.2 數字影像采集設備 2.3 數字影像處理設備 2.4 數字影像輸齣設備 2.5 數字影像存儲及傳輸設備 2.6 數字攝影係統軟件平颱 思考題 作品點評 第三章 數字攝影係統的色彩管理 3.1 色彩視覺與數字攝影成色機製 3.2 色彩管理 3.3 數字相機的色彩控製與校準 3.4 工作環境的評價 3.5 選擇閤適的顯示器 3.6 顯示設備的校準與管理 3.7 打印機的色彩校正與管理 思考題 作品點評 第四章 數字相機的結構與性能特點 4.1 數字相機的鏡頭及其性能 4.2 數字相機的圖像傳感器及其性能 4.3 數字相機的取景器 4.4 數字相機的對焦係統 4.5 數字相機的感光度與噪點 4.6 數字相機的自動測光係統 4.7 數字相機的自動曝光係統 4.8 數字相機的存儲介質與格式 思考題 作品點評 第五章 數字相機的使用與維護 5.1 電池的性能與使用 5.2 數字相機鏡頭的使用與維護 5.3 數字相機機身的使用與維護 5.4 數字相機的曝光控製 5.5 數字相機的色彩控製 5.6 其他相關參數的設置與使用 5.7 攝影附件的選擇與使用 思考題 作品點評 第六章 數字照片的管理與歸檔 6.1 數字照片的輸入與瀏覽 6.2 利用Bridge 分類管理照片 6.3 獲取和編輯照片的相關信息 6.4 Bridge 中的批處理功能 6.5 保存數字底片 思考題 作品點評 第七章 數字圖像處理軟件的基本使用 7.1 Photoshop 的工作界麵 7.2 Photoshop 的項設置 7.3 Photoshop 的顔色設置 7.4 Photoshop 的快捷鍵設置 7.5 Photoshop 的工具欄 7.6 Photoshop 選區類工具的使用 7.7 Photoshop 填充與修飾類工具的使用 7.8 Photoshop 輔助類工具的使用 7.9 Adobe Lightroom 的工作界麵與基本使用 思考題 作品點評 第八章 數字照片的一般處理流程 8.1 後期製作的基本流程與原則 8.2 二次構圖 8.3 影調調整 8.4 色彩調整 8.5 修飾瑕疵 8.6 清晰度強調 思考題 作品點評 第九章 數字照片局部調整 9.1 通道與圖像模式 9.2 圖層基礎知識 9.3 濛版與Alpha 通道 9.4 圖層濛版及其操作 9.5 選區與邊緣調整 9.6 利用Perfect Mask 摳像 9.7 利用VFM 摳像 9.8 透明物體的摳像 思考題 作品點評 第十章 數字照片特效製作原理與方法 10.1 特殊色調的調整 10.2 黑白照片的製作 10.3 為照片添加材質紋理 10.4 人像作品的優化 10.5 虛化效果的製作 10.6 高動態效果的製作 10.7 全景照片的製作 10.8 照片的閤成製作 思考題 作品點評 第十一章 RAW 格式文件的編輯 11.1 Camera Raw 的基本使用 11.2 工作流程設定與二次構圖 11.3 基本調整 11.4 高階調整 11.5 細節與修飾 思考題 作品點評 第十二章 數字攝影作品的展示 12.1 針對不同展示方式的參數設置 12.2 製作Web 照片畫廊 12.3 製作演示幻燈片 12.4 打印輸齣技術基礎 思考題 作品點評 附錄：常用數字攝影術語 緻 謝

編輯推薦

本教程特點 ○院校、團隊傾心打造； ○內容具有前瞻性、科學性、係統性，充分體現高校教學科研成果； ○結構嚴謹，共十二章，涵蓋數字攝影發展史，以及前期拍攝、後期製作和作品展示； ○形式新穎、活潑，內附1800多幅插圖、100多幅作品，真正做到瞭圖解式分析和闡述； ○各章結尾附思考題，提醒讀者復習本章重點與難點； ○緊密結閤各章內容，精心挑選針對性的作品，從構圖、用光、色彩、拍攝時機等多角度加以點評； ○配套光盤，含38個教學單元視頻，便於讀者更好地理解相關內容。

文摘

序言

深度學習前沿：理論、算法與應用實踐 內容提要： 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探索當前人工智能領域中最具革命性和影響力的分支——深度學習。我們聚焦於構建現代智能係統的核心技術，從基礎的數學原理到復雜的網絡架構設計，再到實際工程中的優化與部署，力求構建一座連接理論知識與前沿應用的堅實橋梁。全書內容涵蓋瞭深度學習的起源與發展脈絡，深入剖析瞭經典的多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM和GRU），並重點介紹瞭當前主導序列建模和理解任務的Transformer架構及其衍生模型。此外，本書還詳細闡述瞭自監督學習、生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）等高級主題，並結閤大量的代碼示例和真實世界案例，指導讀者掌握如何利用TensorFlow、PyTorch等主流框架高效地實現和訓練復雜的深度學習模型。本書尤其強調瞭模型的可解釋性（XAI）、魯棒性與安全性的重要性，探討瞭當前研究麵臨的倫理挑戰與未來發展方嚮。 --- 第一部分：深度學習的基石與核心概念 第一章：人工智能與深度學習的範式轉換 本章首先界定人工智能的宏大背景，追溯其曆史發展，並明確深度學習作為當前主流範式（從符號主義到連接主義的轉變）的地位。我們將探討“深度”的意義——多層非綫性變換如何賦予模型強大的特徵提取能力。核心內容包括：機器學習的基本要素（數據、模型、損失函數、優化器）的重新審視，以及深度學習相較於傳統機器學習在處理高維、非結構化數據時的根本優勢。我們將介紹經典的感知機模型及其局限性，為引入多層結構奠定基礎。 第二章：數學基礎與優化理論 深度學習的有效性嚴重依賴於強大的數學工具箱。本章深入講解支撐梯度下降算法的關鍵數學概念。內容包括：綫性代數在數據錶示和張量運算中的作用；多元微積分中的鏈式法則——反嚮傳播算法（Backpropagation）的完整推導與理解。我們將詳細剖析各種優化策略，從基礎的隨機梯度下降（SGD）到動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp和Adam的內部機製及其收斂性分析。同時，本章也會討論學習率調度（Learning Rate Scheduling）在模型訓練中的關鍵作用。 第三章：構建深度神經網絡：核心組件 本章專注於構建深度網絡所需的基本“積木”。我們將係統介紹各種激活函數（ReLU及其變體、Sigmoid、Tanh）的選擇原則和優缺點；層歸一化（Layer Normalization）、批歸一化（Batch Normalization）等技術如何解決深層網絡中的內部協變量偏移（Internal Covariate Shift）問題，並加速收斂。此外，我們還將探討正則化技術，如L1/L2正則化、Dropout的應用場景和原理，以及如何利用權重初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）來維持梯度信息在網絡中的穩定流動。 --- 第二部分：主流網絡架構與前沿探索 第四章：捲積神經網絡（CNN）：視覺領域的革命 CNN是處理網格狀數據（如圖像、視頻）的基石。本章詳細解析瞭捲積操作、池化操作的數學定義及其在特徵提取中的作用。我們將追溯經典架構的發展曆程：從LeNet到AlexNet的突破，VGG的深度趨勢，GoogLeNet（Inception）的稀疏連接思想，以及ResNet（殘差網絡）如何通過跳躍連接解決瞭深度網絡中的退化問題。對於圖像分割、目標檢測等高級應用，本章還會簡要介紹FCN、U-Net、Faster R-CNN等基礎概念。 第五章：序列建模與循環神經網絡（RNN） 處理時間序列、文本等序列數據是深度學習的另一重要領域。本章聚焦於RNN的基本結構、前嚮傳播和反嚮傳播隨時間展開（BPTT）的機製。重點分析標準RNN在處理長依賴關係時遇到的梯度消失/爆炸問題，並詳細介紹解決方案：長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構、遺忘門、輸入門和輸齣門的工作原理，以及它們在自然語言處理（NLP）任務中的早期應用。 第六章：Transformer架構與注意力機製的崛起 本章將Transformer視為當前NLP和跨模態研究的核心驅動力。我們首先深入剖析“自注意力”（Self-Attention）機製，解釋其如何允許模型並行計算序列中任意兩個元素之間的關聯性。隨後，詳細解析Transformer的編碼器-解碼器結構，包括多頭注意力、位置編碼（Positional Encoding）的作用，以及層歸一化在其中的集成方式。基於此基礎，我們將探討GPT係列、BERT係列等預訓練模型的設計哲學、預訓練任務（如掩碼語言模型MLM、下一句預測NSP）以及微調（Fine-tuning）策略。 第七章：生成模型：創造與模擬 生成模型的進步正在重塑媒體和數據閤成領域。本章對比分析瞭兩種主要的生成框架：變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）。我們將詳細闡述VAE的重參數化技巧和ELBO（證據下界）的優化目標；重點剖析GAN的“零和博弈”思想，包括生成器和判彆器的結構、損失函數，以及訓練過程中的穩定性挑戰（如模式崩潰）。此外，我們將介紹WGAN（Wasserstein GAN）等改進型GANs，以增強訓練的穩定性和生成質量。 --- 第三部分：高級主題、實踐與倫理考量 第八章：遷移學習與預訓練模型的使用範式 在資源有限的情況下，利用大規模數據集上預先訓練好的模型（如ImageNet上的CNNs或通用語言模型）進行遷移學習是高效實踐的關鍵。本章講解如何有效進行特徵提取（Feature Extraction）和微調（Fine-tuning）。內容包括：如何根據目標數據集的大小和與源任務的相似性選擇凍結哪些層；以及為下遊任務設計高效的適應性層。 第九章：深度學習係統的工程化與部署 理論模型的實現需要強大的工程支撐。本章側重於實際操作層麵：選擇閤適的硬件加速（GPU/TPU）；高效的數據加載與預處理管道設計（使用`tf.data`或PyTorch `DataLoader`）；模型評估指標（超越準確率的考量）；以及模型優化技術，如模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation），以實現邊緣設備或低延遲服務部署。 第十章：模型的可解釋性、公平性與魯棒性 隨著深度學習模型被應用於高風險決策場景（如醫療、金融），理解“為什麼”模型做齣某一決策變得至關重要。本章係統介紹可解釋性技術，如特徵重要性度量（SHAP、LIME）和梯度可視化方法（Grad-CAM）。同時，我們探討模型在麵對對抗性攻擊（Adversarial Attacks）時的脆弱性，並介紹防禦策略。最後，本書將關注模型訓練數據偏差可能導緻的社會公平性問題，以及如何從數據和算法層麵緩解這些偏見。 第十一章：未來展望：自監督學習與多模態融閤 本章展望深度學習的下一個浪潮。重點介紹自監督學習（Self-Supervised Learning, SSL）的最新進展，特彆是對比學習（Contrastive Learning）如何通過設計代理任務來學習高質量的通用錶示，減少對昂貴人工標注的依賴。此外，我們將探討多模態學習（如文本-圖像聯閤嵌入）的發展，展示如何構建能夠同時理解和處理不同類型信息的統一智能係統。 --- 目標讀者： 本書適閤具有一定綫性代數和概率論基礎的計算機科學、數據科學、電子工程專業的本科高年級學生、研究生，以及希望係統性掌握現代深度學習技術並將其應用於實際問題的工程師和研究人員。本書強調理論的嚴謹性與代碼實現的有效結閤，是邁嚮專業深度學習工程師的理想參考資料。

评分☆☆☆☆☆

《數字攝影基礎教程》在鏡頭語言和創意錶現方麵，給我帶來瞭全新的思考！以前我隻知道有廣角鏡頭、長焦鏡頭，但對於它們各自的特點和適閤的拍攝場景，並沒有一個清晰的認識。這本書詳細地剖析瞭不同焦段鏡頭的視角差異，以及它們對畫麵透視和壓縮感的影響。它用生動的例子告訴我，為什麼廣角鏡頭適閤拍攝宏大的風景，為什麼長焦鏡頭能拉近遠處的物體，營造齣強烈的空間壓縮感。更重要的是，它不局限於理論，而是鼓勵我嘗試用不同的鏡頭去捕捉同一個場景，去體會不同焦段帶來的獨特視覺感受。我按照書裏的建議，用廣角鏡頭嘗試拍攝瞭傢附近的街道，結果發現，以前我眼中平凡的景象，在廣角的誇張透視下，變得充滿瞭動感和戲劇性。書中還提到瞭“視角”的重要性，它引導我思考如何通過選擇不同的拍攝角度，來改變畫麵的視覺中心，從而影響觀眾的情感體驗。這本書讓我不再僅僅是按下快門，而是開始思考“我為什麼要這樣拍”，讓我的攝影創作更有目的性和創造性。

评分☆☆☆☆☆

這本《數字攝影基礎教程》真是我一直以來都在尋找的那種書！作為一個攝影愛好者，我嘗試過不少入門級的書籍，但很多都過於淺顯，或者把概念講得雲裏霧裏。這本就不一樣瞭，它從最基礎的光圈、快門、ISO講起，但不是乾巴巴的理論堆砌，而是通過大量的實例和圖解，讓你能直觀地理解它們是如何相互作用，共同影響一張照片的曝光和效果的。我特彆喜歡它講解景深的部分，以前總覺得為什麼我的照片背景虛化效果不明顯，這本書裏詳細解釋瞭光圈大小、焦距以及拍攝距離的關係，並且給齣瞭不同場景下的建議設置，我按照書裏的方法多加練習，現在拍人像時，背景虛化效果終於達到我想要的那種奶油般的柔和感瞭。而且，它還講到瞭白平衡的設置，這對我來說也是一個巨大的進步，以前拍齣來的照片總是偏黃或者偏藍，這個問題一直睏擾我，看瞭這本書纔知道原來是白平衡沒調整對，現在我能根據不同的光源自己手動調整，照片的色彩還原度大大提高，看起來更加自然專業瞭。總而言之，這本書的講解方式非常適閤初學者，循序漸進，易於理解，絕對是一本值得反復翻閱的寶典。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是它對於“光綫運用”的深度解析。《數字攝影基礎教程》幾乎把光綫當成瞭攝影的靈魂來講解，內容詳實而富有洞察力。它不僅僅是簡單地告訴我要“順光拍、側光拍”，而是深入剖析瞭不同光綫的特性，比如硬光、軟光、側光、逆光、頂光等等，以及它們在不同時間、不同季節下所呈現齣的效果。書中運用瞭大量的實拍案例，配以精妙的圖示，清晰地展示瞭不同光綫如何塑造物體的明暗關係，如何烘托氛圍，如何賦予畫麵情緒。我以前拍攝人像時，總是覺得人物臉部不夠立體，看瞭這本書纔知道，原來是頂光造成的陰影過重，按照書裏的建議，我嘗試在側麵打光，人物的輪廓和麵部錶情一下子就變得生動起來。它還講解瞭如何利用自然光，比如窗戶光，來營造柔美的光影效果。對於攝影棚裏的燈光設置，書裏也給齣瞭基礎的講解，讓我對商業攝影的打光方式有瞭一個初步的瞭解。這本書讓我真正體會到，“光是攝影師的畫筆”，掌握瞭光綫，就掌握瞭攝影的精髓。

评分☆☆☆☆☆

說實話，《數字攝影基礎教程》在後期處理的介紹上，完全超齣瞭我的預期！我一直以為攝影就是前期拍攝，後期處理是另外一個領域，沒想到這本書竟然花瞭相當大的篇幅來講解基礎的後期技巧，而且講得非常透徹。它沒有直接跳到復雜的PS軟件，而是從RAW格式的優勢講起，告訴你為什麼應該盡量使用RAW格式拍攝。然後，它又分步驟地介紹瞭如何使用一些常用的後期軟件（比如Lightroom和Camera Raw）來調整曝光、白平衡、色彩飽和度、對比度等等。我以前總是覺得自己的照片看起來“灰濛濛”的，看瞭這本書之後，我纔知道原來通過簡單的調整，就能讓照片煥然一新。書中還講到瞭如何進行裁剪和傾斜校正，以及如何銳化和降噪。我特彆喜歡它關於色彩調整的部分，書中列舉瞭不同的色彩風格，比如溫暖色調、冷色調，還講解瞭如何運用局部調整工具來突齣主體，這些都讓我的照片有瞭更多的錶現力和藝術感。這本書讓我意識到，後期處理並不是“作弊”，而是對前期拍攝的一種補充和升華，能夠讓照片更好地展現創作者的意圖。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《數字攝影基礎教程》在構圖技巧方麵簡直是點睛之筆！我之前總以為拍齣好照片就是會用相機就行，但看瞭這本書纔知道，即使是同樣的場景，不同的構圖也會産生天壤之彆。書中對黃金分割、三分法、對稱構圖、引導綫等經典構圖法則進行瞭深入淺齣的講解，並且配有大量精彩的對比圖片，讓你一眼就能看齣不同構圖方式帶來的視覺衝擊力。我嘗試著運用書中教的“S”形構圖來拍攝風景，沒想到效果齣奇的好，畫麵一下子就有瞭縱深感和引導性。書中還提到瞭利用前景來增強照片的空間感，這個我也是之前從未注意到的，現在我拍照時會習慣性地尋找閤適的前景，照片的層次感瞬間提升瞭不止一個檔次。更讓我驚喜的是，它還講解瞭如何捕捉“決定性瞬間”，這對於拍攝人文紀實或者運動類的照片非常有幫助。書中提供瞭一些非常實用的拍攝小技巧，比如如何預測人物的動作，如何在人群中尋找最佳拍攝角度等等，這些都是在其他攝影書籍中很難找到的寶貴經驗。這本書不光是教你技術，更是在培養你的攝影眼，讓你學會如何去觀察和發現美。