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宿志刚 著

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店铺： 韵读图书专营店

出版社： 暂无

ISBN：9787517901235

商品编码：30137714946

包装：平装

出版时间：2014-08-01

图书基本信息
图书名称	数字摄影基础教程	作者	宿志刚
定价	98.00元	出版社	暂无
ISBN	9787517901235	出版日期	2014-08-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

《数字摄影基础教程》是由专业院校倾心打造的，具有前瞻性、性、系统性的一部教程。本书对摄影的发展史、数字摄影的发展历程进行了系统的回顾与梳理，让读者了解数字技术和创作理念的互动与变迁，能够充分领会数字摄影的本质特征。书中除了前期拍摄、后期制作和作品展示等相关内容外，还对色彩管理的概念与操作进行了较为深入的讲解，并将其贯穿于教程的每个章节。在每章的结尾，还提供了一些思考题，用来帮助读者理解本章的重点与难点。紧密结合各章内容，精心挑选针对性的作品，从构图、用光、色彩、拍摄时机等多角度加以点评，后每章采用小结的形式用简练的语言对相关理论进行阐述与总结。配赠的38个教学单元的视频的光盘，能帮助读者更好地理解书中的相关内容。

作者简介

宿志刚 北京电影学院视听传媒学院院长、教授、博士生导师，中国高等教育学会摄影专业委员会副主席。从事摄影教育30年，曾在囯内近百所大学讲学；多次担任全国各类摄影艺术展、大赛的评委及策展人。获第五届中国摄影教育“金像奖”,第八届中国摄影理论“金像奖”（中国文联），中国高等摄影教育奖励基金第五届“金烛奖”、第六届“中国高等摄影教育突出贡献奖”（国家教委）。被北京市教育委员会评为“北京市教师”。曾出版20多本专著。 吴毅 北京电影学院摄影学院教师，研究方向为数字摄影创作与理论、色彩管理、影视剪辑。曾出版《摄影色彩学与印前印后》、《数字摄影高品质制作教程》、《DV达人完全攻略》等书籍。2006年至今担任《数码摄影》杂志“专家坐堂”栏目专栏作者，并在《商业摄影》等多家杂志发表摄影和视频制作相关文章。

目录

序 言 章 数字摄影发展简史 1.1 图像传感器的进化历程 1.2 数字相机的发展历程 1.3 计算机图像处理软件的发展历程 1.4 摄影创作形式和观念的变迁 1.5 作品输出方式的拓展 思考题 作品点评 第二章 数字摄影系统的构成 2.1 数字摄影系统综述 2.2 数字影像采集设备 2.3 数字影像处理设备 2.4 数字影像输出设备 2.5 数字影像存储及传输设备 2.6 数字摄影系统软件平台 思考题 作品点评 第三章 数字摄影系统的色彩管理 3.1 色彩视觉与数字摄影成色机制 3.2 色彩管理 3.3 数字相机的色彩控制与校准 3.4 工作环境的评价 3.5 选择合适的显示器 3.6 显示设备的校准与管理 3.7 打印机的色彩校正与管理 思考题 作品点评 第四章 数字相机的结构与性能特点 4.1 数字相机的镜头及其性能 4.2 数字相机的图像传感器及其性能 4.3 数字相机的取景器 4.4 数字相机的对焦系统 4.5 数字相机的感光度与噪点 4.6 数字相机的自动测光系统 4.7 数字相机的自动曝光系统 4.8 数字相机的存储介质与格式 思考题 作品点评 第五章 数字相机的使用与维护 5.1 电池的性能与使用 5.2 数字相机镜头的使用与维护 5.3 数字相机机身的使用与维护 5.4 数字相机的曝光控制 5.5 数字相机的色彩控制 5.6 其他相关参数的设置与使用 5.7 摄影附件的选择与使用 思考题 作品点评 第六章 数字照片的管理与归档 6.1 数字照片的输入与浏览 6.2 利用Bridge 分类管理照片 6.3 获取和编辑照片的相关信息 6.4 Bridge 中的批处理功能 6.5 保存数字底片 思考题 作品点评 第七章 数字图像处理软件的基本使用 7.1 Photoshop 的工作界面 7.2 Photoshop 的项设置 7.3 Photoshop 的颜色设置 7.4 Photoshop 的快捷键设置 7.5 Photoshop 的工具栏 7.6 Photoshop 选区类工具的使用 7.7 Photoshop 填充与修饰类工具的使用 7.8 Photoshop 辅助类工具的使用 7.9 Adobe Lightroom 的工作界面与基本使用 思考题 作品点评 第八章 数字照片的一般处理流程 8.1 后期制作的基本流程与原则 8.2 二次构图 8.3 影调调整 8.4 色彩调整 8.5 修饰瑕疵 8.6 清晰度强调 思考题 作品点评 第九章 数字照片局部调整 9.1 通道与图像模式 9.2 图层基础知识 9.3 蒙版与Alpha 通道 9.4 图层蒙版及其操作 9.5 选区与边缘调整 9.6 利用Perfect Mask 抠像 9.7 利用VFM 抠像 9.8 透明物体的抠像 思考题 作品点评 第十章 数字照片特效制作原理与方法 10.1 特殊色调的调整 10.2 黑白照片的制作 10.3 为照片添加材质纹理 10.4 人像作品的优化 10.5 虚化效果的制作 10.6 高动态效果的制作 10.7 全景照片的制作 10.8 照片的合成制作 思考题 作品点评 第十一章 RAW 格式文件的编辑 11.1 Camera Raw 的基本使用 11.2 工作流程设定与二次构图 11.3 基本调整 11.4 高阶调整 11.5 细节与修饰 思考题 作品点评 第十二章 数字摄影作品的展示 12.1 针对不同展示方式的参数设置 12.2 制作Web 照片画廊 12.3 制作演示幻灯片 12.4 打印输出技术基础 思考题 作品点评 附录：常用数字摄影术语 致 谢

编辑推荐

本教程特点 ○院校、团队倾心打造； ○内容具有前瞻性、科学性、系统性，充分体现高校教学科研成果； ○结构严谨，共十二章，涵盖数字摄影发展史，以及前期拍摄、后期制作和作品展示； ○形式新颖、活泼，内附1800多幅插图、100多幅作品，真正做到了图解式分析和阐述； ○各章结尾附思考题，提醒读者复习本章重点与难点； ○紧密结合各章内容，精心挑选针对性的作品，从构图、用光、色彩、拍摄时机等多角度加以点评； ○配套光盘，含38个教学单元视频，便于读者更好地理解相关内容。

文摘

序言

深度学习前沿：理论、算法与应用实践 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索当前人工智能领域中最具革命性和影响力的分支——深度学习。我们聚焦于构建现代智能系统的核心技术，从基础的数学原理到复杂的网络架构设计，再到实际工程中的优化与部署，力求构建一座连接理论知识与前沿应用的坚实桥梁。全书内容涵盖了深度学习的起源与发展脉络，深入剖析了经典的多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU），并重点介绍了当前主导序列建模和理解任务的Transformer架构及其衍生模型。此外，本书还详细阐述了自监督学习、生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等高级主题，并结合大量的代码示例和真实世界案例，指导读者掌握如何利用TensorFlow、PyTorch等主流框架高效地实现和训练复杂的深度学习模型。本书尤其强调了模型的可解释性（XAI）、鲁棒性与安全性的重要性，探讨了当前研究面临的伦理挑战与未来发展方向。 --- 第一部分：深度学习的基石与核心概念 第一章：人工智能与深度学习的范式转换 本章首先界定人工智能的宏大背景，追溯其历史发展，并明确深度学习作为当前主流范式（从符号主义到连接主义的转变）的地位。我们将探讨“深度”的意义——多层非线性变换如何赋予模型强大的特征提取能力。核心内容包括：机器学习的基本要素（数据、模型、损失函数、优化器）的重新审视，以及深度学习相较于传统机器学习在处理高维、非结构化数据时的根本优势。我们将介绍经典的感知机模型及其局限性，为引入多层结构奠定基础。 第二章：数学基础与优化理论 深度学习的有效性严重依赖于强大的数学工具箱。本章深入讲解支撑梯度下降算法的关键数学概念。内容包括：线性代数在数据表示和张量运算中的作用；多元微积分中的链式法则——反向传播算法（Backpropagation）的完整推导与理解。我们将详细剖析各种优化策略，从基础的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和Adam的内部机制及其收敛性分析。同时，本章也会讨论学习率调度（Learning Rate Scheduling）在模型训练中的关键作用。 第三章：构建深度神经网络：核心组件 本章专注于构建深度网络所需的基本“积木”。我们将系统介绍各种激活函数（ReLU及其变体、Sigmoid、Tanh）的选择原则和优缺点；层归一化（Layer Normalization）、批归一化（Batch Normalization）等技术如何解决深层网络中的内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题，并加速收敛。此外，我们还将探讨正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout的应用场景和原理，以及如何利用权重初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）来维持梯度信息在网络中的稳定流动。 --- 第二部分：主流网络架构与前沿探索 第四章：卷积神经网络（CNN）：视觉领域的革命 CNN是处理网格状数据（如图像、视频）的基石。本章详细解析了卷积操作、池化操作的数学定义及其在特征提取中的作用。我们将追溯经典架构的发展历程：从LeNet到AlexNet的突破，VGG的深度趋势，GoogLeNet（Inception）的稀疏连接思想，以及ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接解决了深度网络中的退化问题。对于图像分割、目标检测等高级应用，本章还会简要介绍FCN、U-Net、Faster R-CNN等基础概念。 第五章：序列建模与循环神经网络（RNN） 处理时间序列、文本等序列数据是深度学习的另一重要领域。本章聚焦于RNN的基本结构、前向传播和反向传播随时间展开（BPTT）的机制。重点分析标准RNN在处理长依赖关系时遇到的梯度消失/爆炸问题，并详细介绍解决方案：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构、遗忘门、输入门和输出门的工作原理，以及它们在自然语言处理（NLP）任务中的早期应用。 第六章：Transformer架构与注意力机制的崛起 本章将Transformer视为当前NLP和跨模态研究的核心驱动力。我们首先深入剖析“自注意力”（Self-Attention）机制，解释其如何允许模型并行计算序列中任意两个元素之间的关联性。随后，详细解析Transformer的编码器-解码器结构，包括多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的作用，以及层归一化在其中的集成方式。基于此基础，我们将探讨GPT系列、BERT系列等预训练模型的设计哲学、预训练任务（如掩码语言模型MLM、下一句预测NSP）以及微调（Fine-tuning）策略。 第七章：生成模型：创造与模拟 生成模型的进步正在重塑媒体和数据合成领域。本章对比分析了两种主要的生成框架：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。我们将详细阐述VAE的重参数化技巧和ELBO（证据下界）的优化目标；重点剖析GAN的“零和博弈”思想，包括生成器和判别器的结构、损失函数，以及训练过程中的稳定性挑战（如模式崩溃）。此外，我们将介绍WGAN（Wasserstein GAN）等改进型GANs，以增强训练的稳定性和生成质量。 --- 第三部分：高级主题、实践与伦理考量 第八章：迁移学习与预训练模型的使用范式 在资源有限的情况下，利用大规模数据集上预先训练好的模型（如ImageNet上的CNNs或通用语言模型）进行迁移学习是高效实践的关键。本章讲解如何有效进行特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-tuning）。内容包括：如何根据目标数据集的大小和与源任务的相似性选择冻结哪些层；以及为下游任务设计高效的适应性层。 第九章：深度学习系统的工程化与部署 理论模型的实现需要强大的工程支撑。本章侧重于实际操作层面：选择合适的硬件加速（GPU/TPU）；高效的数据加载与预处理管道设计（使用`tf.data`或PyTorch `DataLoader`）；模型评估指标（超越准确率的考量）；以及模型优化技术，如模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），以实现边缘设备或低延迟服务部署。 第十章：模型的可解释性、公平性与鲁棒性 随着深度学习模型被应用于高风险决策场景（如医疗、金融），理解“为什么”模型做出某一决策变得至关重要。本章系统介绍可解释性技术，如特征重要性度量（SHAP、LIME）和梯度可视化方法（Grad-CAM）。同时，我们探讨模型在面对对抗性攻击（Adversarial Attacks）时的脆弱性，并介绍防御策略。最后，本书将关注模型训练数据偏差可能导致的社会公平性问题，以及如何从数据和算法层面缓解这些偏见。 第十一章：未来展望：自监督学习与多模态融合 本章展望深度学习的下一个浪潮。重点介绍自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）的最新进展，特别是对比学习（Contrastive Learning）如何通过设计代理任务来学习高质量的通用表示，减少对昂贵人工标注的依赖。此外，我们将探讨多模态学习（如文本-图像联合嵌入）的发展，展示如何构建能够同时理解和处理不同类型信息的统一智能系统。 --- 目标读者： 本书适合具有一定线性代数和概率论基础的计算机科学、数据科学、电子工程专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握现代深度学习技术并将其应用于实际问题的工程师和研究人员。本书强调理论的严谨性与代码实现的有效结合，是迈向专业深度学习工程师的理想参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字摄影基础教程》真是我一直以来都在寻找的那种书！作为一个摄影爱好者，我尝试过不少入门级的书籍，但很多都过于浅显，或者把概念讲得云里雾里。这本就不一样了，它从最基础的光圈、快门、ISO讲起，但不是干巴巴的理论堆砌，而是通过大量的实例和图解，让你能直观地理解它们是如何相互作用，共同影响一张照片的曝光和效果的。我特别喜欢它讲解景深的部分，以前总觉得为什么我的照片背景虚化效果不明显，这本书里详细解释了光圈大小、焦距以及拍摄距离的关系，并且给出了不同场景下的建议设置，我按照书里的方法多加练习，现在拍人像时，背景虚化效果终于达到我想要的那种奶油般的柔和感了。而且，它还讲到了白平衡的设置，这对我来说也是一个巨大的进步，以前拍出来的照片总是偏黄或者偏蓝，这个问题一直困扰我，看了这本书才知道原来是白平衡没调整对，现在我能根据不同的光源自己手动调整，照片的色彩还原度大大提高，看起来更加自然专业了。总而言之，这本书的讲解方式非常适合初学者，循序渐进，易于理解，绝对是一本值得反复翻阅的宝典。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《数字摄影基础教程》在构图技巧方面简直是点睛之笔！我之前总以为拍出好照片就是会用相机就行，但看了这本书才知道，即使是同样的场景，不同的构图也会产生天壤之别。书中对黄金分割、三分法、对称构图、引导线等经典构图法则进行了深入浅出的讲解，并且配有大量精彩的对比图片，让你一眼就能看出不同构图方式带来的视觉冲击力。我尝试着运用书中教的“S”形构图来拍摄风景，没想到效果出奇的好，画面一下子就有了纵深感和引导性。书中还提到了利用前景来增强照片的空间感，这个我也是之前从未注意到的，现在我拍照时会习惯性地寻找合适的前景，照片的层次感瞬间提升了不止一个档次。更让我惊喜的是，它还讲解了如何捕捉“决定性瞬间”，这对于拍摄人文纪实或者运动类的照片非常有帮助。书中提供了一些非常实用的拍摄小技巧，比如如何预测人物的动作，如何在人群中寻找最佳拍摄角度等等，这些都是在其他摄影书籍中很难找到的宝贵经验。这本书不光是教你技术，更是在培养你的摄影眼，让你学会如何去观察和发现美。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《数字摄影基础教程》在后期处理的介绍上，完全超出了我的预期！我一直以为摄影就是前期拍摄，后期处理是另外一个领域，没想到这本书竟然花了相当大的篇幅来讲解基础的后期技巧，而且讲得非常透彻。它没有直接跳到复杂的PS软件，而是从RAW格式的优势讲起，告诉你为什么应该尽量使用RAW格式拍摄。然后，它又分步骤地介绍了如何使用一些常用的后期软件（比如Lightroom和Camera Raw）来调整曝光、白平衡、色彩饱和度、对比度等等。我以前总是觉得自己的照片看起来“灰蒙蒙”的，看了这本书之后，我才知道原来通过简单的调整，就能让照片焕然一新。书中还讲到了如何进行裁剪和倾斜校正，以及如何锐化和降噪。我特别喜欢它关于色彩调整的部分，书中列举了不同的色彩风格，比如温暖色调、冷色调，还讲解了如何运用局部调整工具来突出主体，这些都让我的照片有了更多的表现力和艺术感。这本书让我意识到，后期处理并不是“作弊”，而是对前期拍摄的一种补充和升华，能够让照片更好地展现创作者的意图。

评分☆☆☆☆☆

《数字摄影基础教程》在镜头语言和创意表现方面，给我带来了全新的思考！以前我只知道有广角镜头、长焦镜头，但对于它们各自的特点和适合的拍摄场景，并没有一个清晰的认识。这本书详细地剖析了不同焦段镜头的视角差异，以及它们对画面透视和压缩感的影响。它用生动的例子告诉我，为什么广角镜头适合拍摄宏大的风景，为什么长焦镜头能拉近远处的物体，营造出强烈的空间压缩感。更重要的是，它不局限于理论，而是鼓励我尝试用不同的镜头去捕捉同一个场景，去体会不同焦段带来的独特视觉感受。我按照书里的建议，用广角镜头尝试拍摄了家附近的街道，结果发现，以前我眼中平凡的景象，在广角的夸张透视下，变得充满了动感和戏剧性。书中还提到了“视角”的重要性，它引导我思考如何通过选择不同的拍摄角度，来改变画面的视觉中心，从而影响观众的情感体验。这本书让我不再仅仅是按下快门，而是开始思考“我为什么要这样拍”，让我的摄影创作更有目的性和创造性。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是它对于“光线运用”的深度解析。《数字摄影基础教程》几乎把光线当成了摄影的灵魂来讲解，内容详实而富有洞察力。它不仅仅是简单地告诉我要“顺光拍、侧光拍”，而是深入剖析了不同光线的特性，比如硬光、软光、侧光、逆光、顶光等等，以及它们在不同时间、不同季节下所呈现出的效果。书中运用了大量的实拍案例，配以精妙的图示，清晰地展示了不同光线如何塑造物体的明暗关系，如何烘托氛围，如何赋予画面情绪。我以前拍摄人像时，总是觉得人物脸部不够立体，看了这本书才知道，原来是顶光造成的阴影过重，按照书里的建议，我尝试在侧面打光，人物的轮廓和面部表情一下子就变得生动起来。它还讲解了如何利用自然光，比如窗户光，来营造柔美的光影效果。对于摄影棚里的灯光设置，书里也给出了基础的讲解，让我对商业摄影的打光方式有了一个初步的了解。这本书让我真正体会到，“光是摄影师的画笔”，掌握了光线，就掌握了摄影的精髓。