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圖像處理與識別(第2版高等院校信息類新專業規劃教材)/人工智慧專業教材叢書

  • 作者：編者:李珂//張洪剛|責編:彭楠//耿歡
  • 出版社：北京郵電大學
  • ISBN：9787563572212
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：234
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統地介紹了圖像處理與識別的基本概念、基本原理與方法、技術和應用實例。全書共分10章，內容包括緒論、圖像變換、圖像增強、圖像編碼、圖像分割、圖像特徵分析、圖像識別、目標檢測、語義分割與實例分割、圖像生成。本書取材新穎，論述深入淺出、簡明扼要，圖例豐富，注重理論與實踐相結合，可作為高等學校電腦應用、自動化、圖像處理與模式識別、通信與電子系統、信號與信息處理等專業學生的教材，也可作為從事圖像處理與識別技術研究人員和工程技術人員的參考書。
作者介紹
編者:李珂//張洪剛|責編:彭楠//耿歡
目錄
第1章  緒論
  1.1  引言
  1.2  圖像處理與識別的相關術語
  1.3  圖像處理與識別的發展歷史
  1.4  圖像處理與識別的應用領域
  習題1
第2章  圖像變換
  2.1  傅里葉變換
    2.1.1  連續傅里葉變換
    2.1.2  離散傅里葉變換
    2.1.3  快速傅里葉變換
  2.2  離散餘弦變換
  2.3  正弦變換
  2.4  沃爾什-哈達瑪變換
  2.5  K-L變換
    2.5.1  K-L變換的定義
    2.5.2  K-L變換的基本性質
  習題2
第3章  圖像增強
  3.1  灰度級修正
    3.1.1  直方圖
    3.1.2  灰度變換
    3.1.3  直方圖修正
  3.2  圖像平滑
    3.2.1  鄰域平均法
    3.2.2  中值濾波
    3.2.3  空間低通濾波
  3.3  圖像銳化
    3.3.1  微分運算元方法
    3.3.2  Sobel運算元
    3.3.3  拉普拉斯運算元
    3.3.4  空域高通濾波
  3.4  圖像濾波
    3.4.1  低通濾波
    3.4.2  高通濾波
    3.4.3  同態濾波
  3.5  幾何變換
    3.5.1  幾何變換過程
    3.5.2  灰度級插值
  習題3
第4章  圖像編碼
  4.1  概述
    4.1.1  圖像數據的冗余
    4.1.2  圖像壓縮的性能評價
  4.2  統計編碼
    4.2.1  編碼效率與冗余度
    4.2.2  霍夫曼編碼
    4.2.3  香農-費諾編碼
    4.2.4  算術編碼
  4.3  預測編碼

    4.3.1  預測編碼的基本原理
    4.3.2  差值脈衝編碼調製
    4.3.3  最優線性預測
  4.4  變換編碼
    4.4.1  變換編碼系統結構
    4.4.2  正交變換編碼
  4.5  輪廓編碼
    4.5.1  輪廓演算法
    4.5.2  輪廓編碼演算法的應用實例
  4.6  國際標準簡介
    4.6.1  JPEG
    4.6.2  MPEG系列標準
    4.6.3  H.26X系列標準
    4.6.4  AVS標準
  習題4
第5章  圖像分割
  5.1  圖像分割的一般模型
  5.2  閾值分割
  5.3  基於變換直方圖選取閾值
  5.4  Hough變換
  5.5  串列區域分割
    5.5.1  區域生長
    5.5.2  分裂合併法
  5.6  基於形態學的圖像分割
    5.6.1  膨脹和腐蝕
    5.6.2  開啟和閉合
    5.6.3  數學形態學在圖像處理中的應用
  習題5
第6章  圖像特徵分析
  6.1  拓撲特性
    6.1.1  鄰接與連通
    6.1.2  距離
  6.2  輪廓的表達
    6.2.1  輪廓的鏈碼表達
    6.2.2  輪廓的近似表達
  6.3  區域的骨架表達
  6.4  邊界的描述
    6.4.1  邊界的簡單描述
    6.4.2  邊界的特徵描述
  6.5  區域的描述
    6.5.1  區域的簡單描述
    6.5.2  區域的形狀描述
  6.6  尺度不變特徵轉換描述子
  6.7  梯度方向直方圖描述子
  習題6
第7章  圖像識別
  7.1  圖像識別概述
  7.2  判別函數和判別規則
    7.2.1  線性判別函數
    7.2.2  最小距離判別函數

    7.2.3  最近鄰域判別函數
    7.2.4  非線性判別函數
  7.3  特徵的提取和選擇
  7.4  統計模式識別方法
    7.4.1  基本概念
    7.4.2  貝葉斯（Bayes）分類器
  7.5  深度神經網路圖像識別
    7.5.1  深度神經網路概述
    7.5.2  卷積神經網路簡介
    7.5.3  經典圖像分類卷積神經網路模型
    7.5.4  防止過擬合策略
  7.6  圖像分類常用評價指標
  7.7  常用圖像分類資料庫
  習題7
第8章  目標檢測
  8.1  目標檢測相關知識
    8.1.1  選擇性搜索
    8.1.2  非極大值抑制
    8.1.3  常用資料庫
    8.1.4  目標檢測常用評價指標
  8.2  二階段的目標檢測方法
    8.2.1  R-CNN
    8.2.2  SPP-net
    8.2.3  Fast R-CNN
    8.2.4  Faster R-CNN
    8.2.5  FPN
  8.3  一階段的目標檢測方法
    8.3.1  YOLO-v1
    8.3.2  SSd
    8.3.3  YOLO-v2
    8.3.4  YOLO-v3
    8.3.5  CornerNet
    8.3.6  CenterNet
    8.3.7  FCOS
  習題8
第9章  語義分割與實例分割
  9.1  圖像分割資料庫
  9.2  圖像分割常用評價指標
  9.3  語義分割
    9.3.1  FCN
    9.3.2  DeconvNet
    9.3.3  U-Net
    9.3.4  DeepLab-v1
    9.3.5  DilatedConvNet
    9.3.6  DeepLab-v2
    9.3.7  PSPNet
    9.3.8  ICNet
    9.3.9  HRNet
    9.3.10  FastFCN
  9.4  實例分割

    9.4.1  Mask R-CNN
    9.4.2  YOLACT
    9.4.3  PolarMask
    9.4.4  SOLO
  習題9
第10章  圖像生成
  10.1  圖像生成的相關概念
    10.1.1  KL散度
    10.1.2  JS散度
    10.1.3  最大似然估計
    10.1.4  納什均衡
    10.1.5  圖像生成模型的評價指標
  10.2  VAE
    10.2.1  CVAE
    10.2.2  Sketch-RNN
    10.2.3  VQ-VAE
  10.3  GAN
    10.3.1  DCGAN
    10.3.2  Age-cGAN
    10.3.3  StackGAN
    10.3.4  Pix2Pix
    10.3.5  CvcleGAN
  習題10
參考文獻

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