幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

智能視覺感知技術

  • 作者：李良福|責編:李萍//張瑞濤
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030579294
  • 出版日期：2018/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：266
人民幣：RMB 160 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    《智能視覺感知技術》旨在從理論和技術上深入介紹智能視覺感知技術的原理、技術、前沿研究內容和智能視覺感知技術在諸多領域的典型應用，為在讀研究生和工程技術人員學習基於電腦的機器視覺處理的理論、技術和相關應用奠定基礎。本書的主要內容包括智能視覺感知技術概述、攝像機標定、視覺跟蹤、目標檢測、圖像拼接與鑲嵌、圖像增強、電子穩像、圖像融合、基於深度學習的視覺感知技術、基於SLAM的三維重建與視覺導航演算法、ROS機器人操作系統等。本書從理論與實踐、演算法與編程等方面對智能視覺感知技術的研究深入淺出進行介紹，對目前國內外最新研究前沿熱點進行分析，並提出未來的發展方向。
    本書可作為電腦、自動化、人工智慧、通信工程等專業電腦視覺方向的研究生或高年級本科生的教材或參考書，對相關領域的工程技術人員也具有一定的指導意義。
作者介紹
李良福|責編:李萍//張瑞濤
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  人類視覺的研究
    1.1.1  人類視覺成像原理
    1.1.2  視覺信息的產生
    1.1.3  視覺信息的傳遞
    1.1.4  視感覺信息的處理
    1.1.5  視知覺信息的處理
    1.1.6  人類視覺的認知過程
    1.1.7  視覺注意機制研究
  1.2  電腦視覺技術
    1.2.1  馬爾的視覺計算理論框架
    1.2.2  多視幾何立體感知
  1.3  多源信息融合技術
    1.3.1  多感測器信息融合的優勢
    1.3.2  信息融合方法
  1.4  基於深度學習的智能感知技術
    1.4.1  人工智慧的發展歷程
    1.4.2  基於大數據的深度學習方法
第2章  攝像機標定
  2.1  概述
  2.2  攝像機模型
  2.3  標定演算法
    2.3.1  預標定圖像的尺度因子
    2.3.2  確定相機中心
    2.3.3  標定其他攝像機參數
  2.4  實驗結果
    2.4.1  圖像的校正效果實驗
    2.4.2  標定參數的精度驗算
第3章  視覺跟蹤
  3.1  視覺跟蹤演算法的原理
  3.2  視覺跟蹤研究框架
    3.2.1  統計方法在視覺跟蹤中的研究現狀
    3.2.2  由下向上的研究方法
    3.2.3  由上向下的研究方法
  3.3  Mean shift視覺跟蹤演算法
    3.3.1  顏色特徵統計方法
    3.3.2  目標模型的表示
    3.3.3  候選模型的表示
    3.3.4  基於Bhattacharyya係數的相似性度量
    3.3.5  核密度梯度估計
    3.3.6  Mean shift演算法的計算複雜度分析
    3.3.7  Mean shift迭代求解局部最優值的性能分析
    3.3.8  實驗結果
  3.4  基於Bhattacharyya係數由粗到精的核匹配搜索方法
    3.4.1  由粗到精的核匹配搜索演算法原理
    3.4.2  實驗結果
  3.5  基於統計特徵最大后驗概率的視覺跟蹤演算法
    3.5.1  視覺跟蹤中圖像匹配問題的描述
    3.5.2  圖像特徵分析

    3.5.3  最大后驗概率指標
    3.5.4  最大后驗概率指標分析
    3.5.5  最大后驗概率指標的主要特點
    3.5.6  演算法計算複雜度分析
    3.5.7  演算法性能分析
    3.5.8  實驗結果
  3.6  基於變解析度的自適應窗口目標跟蹤方法研究
    3.6.1  基於變解析度的自適應窗口目標跟蹤方法
    3.6.2  實驗結果
  3.7  基於粒子濾波的目標跟蹤演算法研究
    3.7.1  粒子濾波原理
    3.7.2  基於后驗概率的粒子濾波演算法
    3.7.3  實驗結果
  3.8  基於TLD的目標跟蹤演算法
    3.8.1  演算法構成
    3.8.2  跟蹤模塊
    3.8.3  檢測模塊
    3.8.4  學習模塊
第4章  目標檢測
  4.1  運動目標檢測演算法
    4.1.1  背景匹配技術
    4.1.2  幀間運動目標檢測
    4.1.3  基於混合高斯分佈的背景估計模型
  4.2  基於參數統計的目標檢測
    4.2.1  目標識別中的邊緣檢測演算法
    4.2.2  基於Hough變換的直線檢測演算法研究
    4.2.3  基於隨機Hough變換的圓檢測演算法研究
第5章  圖像拼接與鑲嵌
  5.1  尺度不變特徵變換演算法
    5.1.1  SIFT特徵提取
    5.1.2  基於k-d樹的特徵點匹配
    5.1.3  圖像誤匹配對的消除
  5.2  圖像變換模型
    5.2.1  平移變換
    5.2.2  旋轉變換
    5.2.3  縮放變換
    5.2.4  相似變換
    5.2.5  仿射變換
    5.2.6  透射變換
  5.3  多相機圖像拼接技術
  5.4  圖像鑲嵌技術
  5.5  無縫圖像拼接融合
    5.5.1  平均值法
    5.5.2  多解析度樣條技術
    5.5.3  漸入漸出法
    5.5.4  基於自適應梯度域的圖像無縫鑲嵌方法
  5.6  漸暈現象的理論分析與消除方法
    5.6.1  圖像漸暈現象分類
    5.6.2  漸暈校正方法
    5.6.3  漸暈模型及基本假設

    5.6.4  漸暈自動校準
  5.7  存在局部運動目標的鑲嵌重影去除方法
    5.7.1  重影目標邊緣檢測
    5.7.2  馬爾科夫隨機場
    5.7.3  輪廓特徵點匹配
    5.7.4  最優拼接縫的尋找
  5.8  鑲嵌圖像質量評價方法
第6章  圖像增強
  6.1  圖像增強技術的研究意義
  6.2  基於空域濾波的圖像平滑方法研究
  6.3  基於灰度變換的圖像增強演算法研究
  6.4  基於變解析度的直方圖均衡化圖像增強演算法研究
    6.4.1  基於變解析度的圖像直方圖統計分析
    6.4.2  基於變解析度的圖像直方圖均衡增強演算法
  6.5  基於對比度受限自適應直方圖均衡的圖像增強演算法
  6.6  Retinex圖像增強方法
    6.6.1  Retinex理論研究現狀
    6.6.2  中心環繞Retinex方法
    6.6.3  實驗結果量化比較分析
  6.7  基於超解析度圖像序列重建的圖像增強演算法研究
    6.7.1  超解析度圖像重建的意義
    6.7.2  超解析度重建的原理
    6.7.3  基於亞像素配準的運動估計
    6.7.4  圖像觀測數學模型
    6.7.5  圖像超解析度重建實驗結果
  6.8  深度圖像增強演算法
    6.8.1  結構特徵提取
    6.8.2  基於結構特徵的聯合雙邊濾波
    6.8.3  基於馬爾科夫隨機場的深度圖像增強
    6.8.4  實驗結果
第7章  電子穩像
  7.1  光流法思想
  7.2  光流運動矢量計算
  7.3  基於Harris角點的光流運動估計的電子穩像
    7.3.1  Harris檢測運算元
    7.3.2  特徵區域的選擇
    7.3.3  多解析度策略的實現
  7.4  基於光流運動矢量估計的穩像質量評價
第8章  圖像融合
  8.1  圖像融合前端處理
    8.1.1  多源成像感測器及融合演算法的選擇
    8.1.2  圖像的預處理
  8.2  紅外與可見光圖像的配准
    8.2.1  圖像配準的基本概念及現狀
    8.2.2  多源圖像的配准
  8.3  多源圖像融合
    8.3.1  圖像融合方法的現狀
    8.3.2  圖像融合規則
    8.3.3  基於Laplace金字塔分解的圖像融合演算法
    8.3.4  基於小波變換的圖像融合演算法

    8.3.5  實驗結果
  8.4  融合圖像質量評價
    8.4.1  主觀融合評價
    8.4.2  客觀融合評價
第9章  基於深度學習的視覺感知技術
  9.1  概述
  9.2  深度學習
    9.2.1  人工智慧發展概述
    9.2.2  機器學習
    9.2.3  特徵的表達
    9.2.4  深度學習的基本原理
    9.2.5  淺層學習和深度學習
    9.2.6  深度學習與神經網路的區別與聯繫
    9.2.7  深度學習的訓練過程
    9.2.8  深度學習模型
    9.2.9  深度學習未來與展望
第10章  基於SLAM的三維重建與視覺導航演算法
  10.1  點雲配准
    10.1.1  配准技術涉及的幾何特徵
    10.1.2  點雲配准數學理論
    10.1.3  迭代最近點演算法
    10.1.4  RANSAC配准演算法
    10.1.5  實驗結果與分析
  10.2  機器人同時定位與建圖SLAM技術
    10.2.1  SLAM原理
    10.2.2  SLAM的主要方法
    10.2.3  SLAM的應用
第11章  ROS機器人操作系統
  11.1  ROS簡介
  11.2  ROS特點
參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032