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MATLAB電腦視覺經典應用

  • 作者：編者:丁偉雄|責編:陳韋凱
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121424403
  • 出版日期：2021/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：250
人民幣：RMB 85 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是以MATLAB R2020a為平台編寫的，概括地介紹了電腦視覺在各領域中的應用。每章均先對相關概念進行介紹，然後通過實例鞏固概念，做到理論與實踐相結合，使讀者可以舉一反三，領略電腦視覺在各領域中的廣泛應用。
    全書共9章，第1章簡單介紹了MATLAB R2020a軟體；第2章引出了電腦視覺的相關概念；第3?9章分別介紹了電腦視覺在圖像處理、形態學、字元識別、拼接、目標匹配、遙感、人臉識別中的應用。
    本書適合MATLAB中級和高級用戶學習使用，也可作為高等院校相關專業本科生、研究生的教材，還可作為廣大科研人員的參考用書。
作者介紹
編者:丁偉雄|責編:陳韋凱
目錄
第1章  MATLAB R2020a入門與提升
  1.1  MATLAB R2020a的功能特點
  1.2  MATLAB R2020a的新功能
  1.3  MATLAB R2020a運行界面
  1.4  MATLAB R2020a命令行窗口
  1.5  幫助系統
  1.6  數據類型
    1.6.1  常量與變數
    1.6.2  矩陣與數組
  1.7  結構化程序設計
    1.7.1  選擇結構
    1.7.2  循環結構
  1.8  M文件
  1.9  矩陣的操作
    1.9.1  矩陣的擴展
    1.9.2  索引擴展
    1.9.3  改變形狀
第2章  電腦視覺概述
  2.1  電腦視覺是什麼
  2.2  電腦視覺的發展
  2.3  電腦視覺的相關概念
    2.3.1  圖像和視頻
    2.3.2  攝像機
    2.3.3  CPU和GPU
  2.4  電腦視覺的應用
    2.4.1  物體的識別和檢測
    2.4.2  語義分割
    2.4.3  運動和跟蹤
    2.4.4  視覺問答
    2.4.5  三維重建
  2.5  電腦視覺的相關學科
第3章  電腦視覺在圖像處理中的應用
  3.1  圖像處理基礎
    3.1.1  圖像表達式
    3.1.2  MATLAB支持的圖像
文件格式
    3.1.3  圖像的類型
  3.2  圖像抖動
  3.3  圖像去霧處理
    3.3.1  空域圖像增強
    3.3.2  直方圖均衡化
    3.3.3  Retinex圖像增強
    3.3.4  平滑濾波
    3.3.5  中值濾波器
    3.3.6  自適應濾波
    3.3.7  銳化濾波器
  3.4  圖像的鏡像變換
  3.5  圖像的空間變換
    3.5.1  仿射變換
    3.5.2  投影變換

  3.6  圖像退化
  3.7  圖像複原
    3.7.1  維納濾波複原法
    3.7.2  Lucy-Richardson複原法
  3.8  圖像識別
    3.8.1  圖像識別的大致流程
    3.8.2  圖像模糊識別的實現
第4章  電腦視覺在形態學中的應用
  4.1  形態學去噪處理概述
    4.1.1  形態學的權重實現圖像去噪
    4.1.2  圖像去噪的方法
  4.2  形態學的原理
    4.2.1  膨脹
    4.2.2  腐蝕
    4.2.3  開運算和閉運算
  4.3  權值自適應的多結構形態學
  4.4  形態學去噪的實現
  4.5  結構元素
  4.6  邊緣檢測
    4.6.1  邊緣檢測運算元概述
    4.6.2  邊緣檢測的實現
  4.7  多尺度形態學
第5章  電腦視覺在字元識別中的應用
  5.1  卷積神經網路
    5.1.1  卷積神經網路的概念
    5.1.2  卷積神經網路實現圖像分類
  5.2  測手寫數字的旋轉角度
  5.3  將分類網路轉換為回歸網路
  5.4  卷積自編碼
    5.4.1  卷積自編碼概述
    5.4.2  卷積自編碼實現去噪處理
  5.5  殘差網路
    5.5.1  殘差網路概述
    5.5.2  殘差網路實現圖像分類
  5.6  LSTM網路實現字元嵌入生成文本
  5.7  LSTM網路逐單詞生成文本
  5.8  RNN網路
    5.8.1  RNN概述
    5.8.2  RNN實現文本分類
  5.9  HOG特徵與SVM分類器
    5.9.1  HOG
    5.9.2  SVM
    5.9.3  HOG實現數據分類
  5.10  OCR實現字元識別
    5.10.1  OCR演算法
    5.10.2  OCR實現自然圖像中文本的識別
第6章  電腦視覺在拼接中的應用
  6.1  全景拼接
    6.1.1  理論部分
    6.1.2  圖像配准技術拼接全景圖

  6.2  ICP拼接
    6.2.1  ICP演算法的原理與步驟
    6.2.2  利用ICP演算法實現圖像拼接
第7章  電腦視覺在目標匹配中的應用
  7.1  點特徵匹配目標
    7.1.1  點特徵的概念
    7.1.2  仿射變換
    7.1.3  在一個雜亂的場景中實現匹配目標檢測
    7.1.4  使用點特徵匹配捕獲視頻
  7.2  未標定立體圖像校正
    7.2.1  外極線約束原理
    7.2.2  平行光軸相機的極限約束
    7.2.3  立體匹配概述
    7.2.4  立體匹配的具體步驟
    7.2.5  立體匹配實現圖像校正
  7.3  高斯混合模型
    7.3.1  高斯混合模型概述
    7.3.2  高斯混合模型實現車輛檢測
第8章  電腦視覺在遙感中的應用
  8.1  多光譜技術分割圖像
  8.2  K均值聚類演算法
    8.2.1  K均值聚類演算法的原理
    8.2.2  K均值聚類演算法的要點
    8.2.3  K均值聚類演算法的缺點
    8.2.4  K均值聚類演算法實現圖像分割
  8.3  紋理濾波和空間信息
    8.3.1  紋理濾波概述
    8.3.2  空間信息概述
    8.3.3  紋理濾波和空間信息實現圖像分割
  8.4  測量圖像中的距離
第9章  電腦視覺在人臉識別中的應用
  9.1  KLT演算法
    9.1.1  光流的概念
    9.1.2  KLT演算法概述
    9.1.3  KTL演算法實現人臉追蹤
    9.1.4  在場景中追蹤人臉
  9.2  CAMShift演算法
    9.2.1  CAMShift演算法概述
    9.2.2  CAMShift演算法實現人臉檢測與追蹤
參考文獻

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