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MATLAB圖像音頻和視頻處理基礎(模式識別應用)/電子信息前沿技術叢書

  • 作者：(印)蘭詹·帕雷克|責編:文怡|譯者:章毓晉
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302605645
  • 出版日期：2022/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：334
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書採用程序實現的實際操作方法，介紹多媒體處理的概念和原理及其在模式識別中的應用，包括使用數據分析和可視化工具MATLAB讀取、修改和寫入圖像、音頻和視頻文件的工具和技術。
    涵蓋圖像、音頻和視頻處理的基本概念。
    演示如何使用MATLAB解決媒體處理問題。
    討論圖像處理工具箱、音頻系統工具箱和電腦視覺工具箱的重要功能。
    提供特定問題的MATLAB代碼作為答案。
    展示使用Simulink進行音頻和視頻處理。
    覆蓋時空域和頻域中的處理技術。
    本書是高年級本科生和研究生學習圖像處理、語音和語言處理、信號處理、視頻目標檢測和跟蹤以及相關多媒體技術課程的完美伴侶，重點是使用編程結構和技能開發的實際實現。本書還適合模式識別、電腦視覺和基於內容檢索領域的研究人員，以及學習多媒體處理、統計分析和數據可視化的MATLAB課程的學生。
作者介紹
(印)蘭詹·帕雷克|責編:文怡|譯者:章毓晉
目錄
第1章  圖像處理
  1.1  引言
  1.2  工具箱和函數
    1.2.1  基本MATLAB（BM）函數
    1.2.2  圖像處理工具箱（IPT）函數
    1.2.3  信號處理工具箱（SPT）函數
    1.2.4  小波工具箱（WT）函數
  1.3  導入導出和轉換
    1.3.1  讀和寫圖像數據
    1.3.2  圖像類型轉換
    1.3.3  圖像彩色
    1.3.4  合成圖像
  1.4  顯示和探索
    1.4.1  基本顯示
    1.4.2  交互探索
    1.4.3  構建交互工具
  1.5  幾何變換和圖像配准
    1.5.1  常用幾何變換
    1.5.2  仿射和投影變換
    1.5.3  圖像配准
  1.6  圖像濾波和增強
    1.6.1  圖像濾波
    1.6.2  邊緣檢測
    1.6.3  對比度調整
    1.6.4  形態學操作
    1.6.5  ROI和塊處理
    1.6.6  圖像算術
    1.6.7  去模糊
  1.7  圖像分割和分析
    1.7.1  圖像分割
    1.7.2  目標分析
    1.7.3  區域和圖像特性
    1.7.4  紋理分析
    1.7.5  圖像質量
    1.7.6  圖像變換
  1.8  在頻域中處理
  1.9  Simulink圖像處理
  1.10  關於二維繪圖函數的注記
  1.11  關於三維繪圖函數的注記
  複習問題
第2章  音頻處理
  2.1  引言
  2.2  工具箱和函數
    2.2.1  基本MATLAB（BM）函數
    2.2.2  音頻系統工具箱（AST）函數
    2.2.3  信號處理系統工具箱（DSPST）函數
    2.2.4  信號處理工具箱（SPT）函數
  2.3  聲波
  2.4  音頻I/O和波形生成
  2.5  音頻處理演算法設計

  2.6  測量和特徵提取
  2.7  模擬、調整和可視化
  2.8  樂器數字介面（MIDI）
  2.9  時間濾波器
  2.10  頻域濾波器
  2.11  Simulink音頻處理
  複習問題
第3章  視頻處理
  3.1  引言
  3.2  工具箱和函數
    3.2.1  基本MATLAB（BM）函數
    3.2.2  電腦視覺系統工具箱（CVST）函數
  3.3  視頻輸入輸出和播放
  3.4  處理視頻幀
  3.5  視頻彩色空間
  3.6  目標檢測
    3.6.1  團塊檢測器
    3.6.2  前景檢測器
    3.6.3  人體檢測器
    3.6.4  人臉檢測器
    3.6.5  光學文字識別（OCR）
  3.7  運動跟蹤
    3.7.1  基於直方圖的跟蹤器
    3.7.2  光流
    3.7.3  點跟蹤器
    3.7.4  卡爾曼濾波器
    3.7.5  塊匹配器
  3.8  Simulink視頻處理
  複習問題
第4章  模式識別
  4.1  引言
  4.2  工具箱和函數
    4.2.1  電腦視覺系統工具箱（CVST）函數
    4.2.2  統計和機器學習工具箱（SMLT）函數
    4.2.3  神經網路工具箱（NNT）函數
  4.3  數據採集
  4.4  預處理
  4.5  特徵提取
    4.5.1  最小本征值方法
    4.5.2  哈里斯角點檢測器
    4.5.3  FAST演算法
    4.5.4  MSER演算法
    4.5.5  SURF演算法
    4.5.6  KAZE演算法
    4.5.7  BRISK演算法
    4.5.8  LBP演算法
    4.5.9  HOG演算法
  4.6  聚類
    4.6.1  相似性測度
    4.6.2  k-均值聚類

    4.6.3  分層聚類
    4.6.4  基於高斯混合模型（GMM）的聚類
  4.7  分類
    4.7.1  k-NN分類器
    4.7.2  人工神經網路（ANN）分類器
    4.7.3  決策樹分類器
    4.7.4  鑒別分析分類器
    4.7.5  樸素貝葉斯分類器
    4.7.6  支持向量機（SVM）分類器
    4.7.7  分類學習器應用程序
  4.8  性能評價
  複習問題
函數匯總
參考文獻
主題索引

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