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電腦視覺度量(從特徵描述到深度學習國外著名高等院校信息科學與技術優秀教材)

  • 作者：(美)斯科特·克里格|譯者:劉波//羅棻
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115505880
  • 出版日期：2019/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：542
人民幣：RMB 148 元      售價：元
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內容大鋼
    本書全面介紹了電腦視覺中被廣泛使用的各種方法，包括局部特徵描述子、區域描述子、全局特徵描述子以及評價這些內容的度量方法和分類方法，並用將近一半的篇幅重點介紹了基於深度學習的特徵學習方法，以及FNN、RNN和BFN三類深度學習架構的特點。
    本書內容豐富、前沿，強調理論分析，旨在探討各種電腦視覺研究方法背後的技術和原理，同時也探討了深度學習與神經科學之間的關係，展望了未來深度神經網路的發展方向。
    本書用專門一章講解了電腦視覺流程和演算法的優化，通過汽車識別、人臉檢測、圖像分類和增強現實等實例具體探討了硬體優化和軟體優化的方法。
    本書每章末尾都配有相應的思考題，附錄給出了許多有效的實踐資源和一些有用的分析，同時提供了源代碼，既適合高校電腦視覺課程的教學，也適合從事電腦視覺的研究人員和工程技術人員參考使用。
作者介紹
(美)斯科特·克里格|譯者:劉波//羅棻
    斯科特·克里格是電腦成像學、電腦視覺和圖形可視化方面的先驅。他在1988年成立了Krig Research公司，該公司提供了世界上基於高性能工程工作站、超級電腦和專有成像硬體的成像和視覺系統，併為來自全球25個國家的客戶提供服務。Scott也是全球範圍的許多專利應用的發明人，其涉及的範圍包括嵌入式系統、成像學
目錄
第l章  圖像的獲取和表示
  1.1  圖像感測器技術
    1.1.1  感測器材料
    1.1.2  感測器光電二極體元件
    1.1.3  感測器配置：馬賽克、Foveon和BSI
    1.1.4  動態範圍、雜訊和超解析度
    1.1.5  感測器處理
    1.1.6  去馬賽克
    1.1.7  壞像素校正
    1.1.8  色彩和光照校正
    1.1.9  幾何校正
  1.2  照相機和計算成像
    1.2.1  計算成像概述
    1.2.2  單像素可計算相機
    1.2.3  二維可計算照相機
    1.2.4  三維深度的照相機系統
  1.3  三維深度處理
    1.3.1  方法概述
    1.3.2  深度感知和處理中存在的問題
    1.3.3  單目深度處理
  1.4  三維表示：體元、深度圖、網格和點雲
  1.5  總結
  1.6  習題
第2章  圖像預處理
  2.1  圖像處理概述
  2.2  圖像預處理要解決的問題
    2.2.1  電腦視覺的流程和圖像預處理
    2.2.2  圖像校正
    2.2.3  圖像增強
    2.2.4  為特徵提取準備圖像
  2.3  圖像處理方法分類
    2.3.1  點運算
    2.3.2  直線運算
    2.3.3  區域運算
    2.3.4  演算法
    2.3.5  數據轉換
  2.4  色彩學
    2.4.1  色彩管理系統概述
    2.4.2  光源、白點、黑點和中性軸
    2.4.3  設備顏色模型
    2.4.4  色彩空間與色彩感知
    2.4.5  色域映射與渲染的目標
    2.4.6  色彩增強的實際考慮
    2.4.7  色彩的準確度與精度
  2.5  空間濾波
    2.5.1  卷積濾波與檢測
    2.5.2  核濾波與形狀選擇
    2.5.3  點濾波
    2.5.4  雜訊與偽像濾波
    2.5.5  積分圖與方框濾波器

  2.6  邊緣檢測器
    2.6.1  核集合
    2.6.2  Canny檢測器
  2.7  變換濾波、IFourier變換及其他
    2.7.1  Fourier變換
    2.7.2  其他變換
  2.8  形態學與分割
    2.8.1  二值形態學
    2.8.2  灰度和彩色形態學
  ……
第3章  全局特徵和區域特徵
第4章  局部特徵設計
第5章  特徵描述屬性的分類
第6章  興趣點檢測與特徵描述子
第7章  基準數據、內容、度量和分析
第8章  可視流程及優化
第9章  特徵學習的架構分類和神經科學背景
第10章  特徵學習和深度學習架構概述
附錄

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