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電腦視覺(普通高等教育人工智慧系列教材)

作者：編者:馬宗方//宋琳//王雨萌//朱命昊|責編:吉玲//章承林
出版社：機械工業
ISBN：9787111805144

出版日期：2026/04/01
裝幀：平裝
頁數：183

人民幣：RMB 45 元售價：元

內容大鋼

本書針對電腦視覺、圖像處理領域的相關原理與技術進行了廣泛而深入的討論。本書從視覺感知的概念出發，闡述了電腦視覺的基本概念、理論發展和典型應用；介紹了電腦視覺成像原理和數字圖像的基礎知識，並系統闡述了圖像預處理、圖像質量評價、基元檢測、特徵表達等圖像處理理論和方法，對圖像分割、圖像識別等電腦視覺關鍵技術的原理、分類及典型演算法進行了詳細介紹；以工程建設領域中的3D列印混凝土界面孔隙檢測與高處作業行為監測作為典型案例，介紹了電腦視覺技術在智能建造中的應用實踐。
本書可作為普通高等院校電子信息、電腦、通信工程、自動化、物聯網工程等信息類工科專業的教材，也可作為智能建造等土建類相關專業的教材，為傳統土建類專業向智能建造方向轉型提供參考。

作者介紹

編者:馬宗方//宋琳//王雨萌//朱命昊|責編:吉玲//章承林

前言
第1章  緒論
  1.1  電腦視覺概述
    1.1.1  基本概念
    1.1.2  理論發展
    1.1.3  典型應用與面臨問題
  1.2  智能建造概述
    1.2.1  基本概念
    1.2.2  特徵與內涵
    1.2.3  智能建造中的視覺應用
  1.3  本章小結
  1.4  思考題與習題
第2章  視覺成像與圖像基礎
  2.1  成像模型
  2.2  圖像採集
    2.2.1  圖像感測器
    2.2.2  圖像採集系統
  2.3  圖像的數學模型
    2.3.1  數字圖像表示
    2.3.2  圖像採樣與量化
    2.3.3  圖像格式與類型
  2.4  圖像像素
    2.4.1  像素與鄰域
    2.4.2  像素距離度量
    2.4.3  像素灰度及其分佈
  2.5  本章小結
  2.6  思考題與習題
第3章  圖像預處理與質量評價
  3.1  概述
  3.2  圖像去噪
    3.2.1  概述
    3.2.2  空間域濾波
    3.2.3  頻率域濾波
  3.3  圖像複原
    3.3.1  概述
    3.3.2  無約束複原
    3.3.3  有約束複原
  3.4  圖像增強
    3.4.1  概述
    3.4.2  空間域增強法
    3.4.3  頻率域增強法
  3.5  圖像質量評價
    3.5.1  主觀評價
    3.5.2  客觀評價
    3.5.3  評價指標
  3.6  本章小結
  3.7  思考題與習題
第4章  基元檢測與特徵表達
  4.1  概述
  4.2  基元檢測

    4.2.1  概述
    4.2.2  微分運算元
    4.2.3  Canny運算元
    4.2.4  Harris運算元
    4.2.5  霍夫變換
  4.3  顏色特徵
    4.3.1  概述
    4.3.2  顏色直方圖
    4.3.3  顏色矩
  4.4  形狀特徵
    4.4.1  概述
    4.4.2  特徵描述方法
    4.4.3  方向梯度直方圖特徵
  4.5  紋理特徵
    4.5.1  概述
    4.5.2  LBP演算法
    4.5.3  空間灰度共生矩陣
  4.6  本章小結
  4.7  思考題與習題
第5章  深度學習理論基礎
  5.1  概述
  5.2  人工神經網路
  5.3  卷積神經網路
    5.3.1  基本結構
    5.3.2  激活函數
    5.3.3  損失函數
  5.4  其他模型
    5.4.1  Transformer模型
    5.4.2  三維卷積神經網路
    5.4.3  生成對抗網路
  5.5  本章小結
  5.6  思考題與習題
第6章  圖像分割
  6.1  概述
    6.1.1  基本概念
    6.1.2  分割任務分類
    6.1.3  評估指標
  6.2  傳統圖像分割方法
    6.2.1  基於閾值的分割
    6.2.2  基於區域的分割
    6.2.3  基於邊緣的分割
  6.3  基於深度學習的圖像分割
    6.3.1  全卷積網路
    6.3.2  UNet及其變體
    6.3.3  Mask R-CNN
    6.3.4  DeepLab系列
  6.4  本章小結
  6.5  思考題與習題
第7章  圖像識別
  7.1  概述

    7.1.1  圖像識別的基本概念
    7.1.2  圖像識別的應用領域
    7.1.3  圖像識別面臨的挑戰
  7.2  圖像分類
    7.2.1  圖像分類的基本概念
    7.2.2  圖像分類的性能評估指標
    7.2.3  基於傳統機器學習的圖像分類方法
    7.2.4  基於深度學習的圖像分類
  7.3  目標檢測
    7.3.1  目標檢測的基本概念
    7.3.2  目標檢測的性能評估指標
    7.3.3  基於傳統機器學習的目標檢測方法
    7.3.4  基於深度學習的目標檢測
  7.4  本章小結
  7.5  思考題與習題
第8章  3D列印混凝土界面孔隙檢測應用案例
  8.1  案例背景
  8.2  孔隙檢測演算法設計與實驗驗證
    8.2.1  演算法框架
    8.2.2  自適應錨框聚類
    8.2.3  孔隙特徵提取網路
    8.2.4  多尺度特徵融合檢測
    8.2.5  實驗驗證與分析
  8.3  本章小結
  8.4  思考題與習題
第9章  高處作業行為監測應用案例
  9.1  案例背景
  9.2  異常行為檢測演算法設計
    9.2.1  基本原理
    9.2.2  目標檢測
    9.2.3  目標跟蹤
    9.2.4  質心特徵提取
    9.2.5  層級判定準則
    9.2.6  實驗結果分析
  9.3  高處作業異常行為監測系統
    9.3.1  需求分析
    9.3.2  系統架構設計
    9.3.3  主要功能模塊
    9.3.4  實驗結果分析
  9.4  本章小結
  9.5  思考題與習題
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