包郵數(shù)字圖像處理與分析

作者：胡慶茂著

出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2025-01-01

開本： B5 頁數(shù)： 416

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版權(quán)信息
內(nèi)容簡介
目錄

數(shù)字圖像處理與分析版權(quán)信息

ISBN：9787030756817
條形碼：9787030756817 ; 978-7-03-075681-7
裝幀：平裝
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
工業(yè)技術(shù)
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一般性問題

數(shù)字圖像處理與分析內(nèi)容簡介

本書系統(tǒng)介紹數(shù)字圖像處理和分析的基本原理、經(jīng)典內(nèi)容及近年來的重要進(jìn)展和實(shí)例，加強(qiáng)現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法與數(shù)字圖像處理的融合，把深度學(xué)習(xí)方法作為數(shù)字圖像處理的一種重要方法貫穿于相應(yīng)內(nèi)容中。全書共12章，內(nèi)容包括圖像增強(qiáng)、圖像壓縮、圖像復(fù)原、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、圖像分割的傳統(tǒng)方法、圖像分割的現(xiàn)代方法、圖像分割的深度學(xué)習(xí)方法及先驗(yàn)知識引導(dǎo)、圖像配準(zhǔn)傳統(tǒng)方法、深度學(xué)習(xí)圖像配準(zhǔn)與傳統(tǒng)圖像配準(zhǔn)的相互促進(jìn)等。本書包括一些例題講解，每章都有小結(jié)、參考文獻(xiàn)和分級的復(fù)習(xí)思考題，其中一些復(fù)習(xí)思考題專注于學(xué)生綜合能力的培養(yǎng)。

數(shù)字圖像處理與分析目錄

目錄序前言第1章緒論 11.1 數(shù)字圖像處理的概念 11.2 數(shù)字圖像處理的歷史 21.3 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用實(shí)例 31.4 數(shù)字圖像處理的一些工具 101.5 數(shù)字圖像處理的一些動態(tài) 111.6 本書的內(nèi)容及特色 121.7 本書的結(jié)構(gòu) 13總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 14小結(jié) 14復(fù)習(xí)思考題 14參考文獻(xiàn) 15第2章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 162.1 人眼視覺基礎(chǔ) 162.2 數(shù)字圖像的數(shù)學(xué)表征 182.3 數(shù)字圖像紋理 222.4 數(shù)字圖像插值 242.5 深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷史 272.6 深度學(xué)習(xí)圖像處理基本單元 29總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 42小結(jié) 42復(fù)習(xí)思考題 42參考文獻(xiàn) 44第3章數(shù)字圖像增強(qiáng) 473.1 數(shù)字圖像的空域增強(qiáng) 473.1.1 灰度映射 483.1.2 直方圖修正 493.1.3 空域?yàn)V波 523.2 數(shù)字圖像的頻域增強(qiáng) 643.3 其他變換域的數(shù)字圖像增強(qiáng) 703.4 基于低秩矩陣稀疏分解的圖像去噪 843.5 混合域圖像增強(qiáng) 883.6 深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng) 91總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 94小結(jié) 94復(fù)習(xí)思考題 95參考文獻(xiàn) 96第4章數(shù)字圖像壓縮 984.1 數(shù)字圖像壓縮基礎(chǔ) 984.2 圖像壓縮模型 1014.2.1 信源編碼器和信源解碼器 1014.2.2 信道編碼器和信道解碼器 1024.3 無損圖像壓縮 1034.3.1 霍夫曼編碼 1034.3.2 算術(shù)編碼 1044.3.3 位平面編碼 1054.3.4 LZW編碼 1064.3.5 無損預(yù)測編碼 1074.4 有損圖像壓縮 1084.4.1 有損預(yù)測編碼 1094.4.2 變換編碼 1114.4.3 模型編碼 1144.5 數(shù)字圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn) 1144.6 深度學(xué)習(xí)圖像壓縮 116總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 119小結(jié) 119復(fù)習(xí)思考題 120參考文獻(xiàn) 121第5章數(shù)字圖像復(fù)原 1235.1 常見圖像退化及一般建模 1245.2 常見圖像噪聲 1255.3 空域噪聲濾波器 1295.4 圖像的無約束復(fù)原 1355.5 圖像的有約束復(fù)原 1375.6 深度學(xué)習(xí)圖像復(fù)原 142總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 148小結(jié) 148復(fù)習(xí)思考題 148參考文獻(xiàn) 149第6章數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理 1506.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的背景知識 1506.2 二值圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 1516.3 灰度圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 1556.4 灰度圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)應(yīng)用 158總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 162小結(jié) 162復(fù)習(xí)思考題 162參考文獻(xiàn) 163第7章數(shù)字圖像分割的傳統(tǒng)方法 1647.1 數(shù)字圖像分割的歷史回顧 1657.2 灰度閾值計(jì)算 1667.2.1 基于類間方差*大化的灰度閾值計(jì)算 1667.2.2 基于*小分類誤差的灰度閾值計(jì)算 1687.2.3 基于一維熵*大化的灰度閾值計(jì)算 1707.2.4 基于模糊熵*大化的灰度閾值計(jì)算 1727.2.5 基于圖像過渡區(qū)域的灰度閾值計(jì)算 1757.2.6 結(jié)合先驗(yàn)知識的有監(jiān)督灰度閾值計(jì)算 1767.2.7 局部灰度閾值計(jì)算 1837.3 圖像邊緣計(jì)算 1857.3.1 基于一階偏導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測 1857.3.2 基于二階偏導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測 1877.3.3 坎尼邊緣算子 1887.3.4 基于多項(xiàng)式逼近的邊緣檢測 1907.4 基于區(qū)域的圖像分割 1917.4.1 區(qū)域生長與分裂合并 1917.4.2 聚類算法 1927.5 分水嶺分割及分割的精細(xì)化 1947.6 區(qū)域分割及邊緣分割的融合 200總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 203小結(jié) 203復(fù)習(xí)思考題 204參考文獻(xiàn) 205第8章數(shù)字圖像分割的現(xiàn)代方法 2088.1 *大后驗(yàn)概率分割 2088.2 馬爾可夫隨機(jī)場*大后驗(yàn)概率分割 2118.3 主動輪廓模型分割 2148.4 圖切割分割 2198.5 條件隨機(jī)場分割及先驗(yàn)知識融合 2268.6 現(xiàn)代分割方法的先驗(yàn)知識 2308.6.1 現(xiàn)代分割方法的形狀先驗(yàn)知識 2308.6.2 現(xiàn)代分割方法的其他先驗(yàn)知識 2388.6.3 現(xiàn)代分割方法先驗(yàn)知識的綜合應(yīng)用 239總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 243小結(jié) 243復(fù)習(xí)思考題 245參考文獻(xiàn) 245第9章數(shù)字圖像配準(zhǔn) 2489.1 數(shù)字圖像配準(zhǔn)技術(shù)概述 2489.2 數(shù)字圖像配準(zhǔn)的空間變換 2509.3 數(shù)字圖像配準(zhǔn)的相似性測度 2549.4 數(shù)字圖像配準(zhǔn)的優(yōu)化策略 2579.5 常見數(shù)字圖像配準(zhǔn)方法 2659.6 常見數(shù)字圖像配準(zhǔn)工具 279總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 282小結(jié) 282復(fù)習(xí)思考題 283參考文獻(xiàn) 284第10章彩色圖像處理 28610.1 彩色基礎(chǔ) 28610.2 彩色空間 28910.3 偽彩色圖像處理 29210.4 彩色圖像各分量的灰度變換 29510.5 彩色圖像的增強(qiáng) 29710.6 彩色圖像的邊緣提取 29910.7 彩色圖像的分割 30110.8 基于四元數(shù)表征的彩色圖像處理 30310.8.1 基于四元數(shù)表征的彩色圖像去噪 31010.8.2 基于四元數(shù)表征的彩色圖像邊緣提取 31610.9 深度學(xué)習(xí)彩色圖像識別 317總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 326小結(jié) 326復(fù)習(xí)思考題 327參考文獻(xiàn) 328第11章深度學(xué)習(xí)圖像分割 33011.1 深度學(xué)習(xí)圖像識別 33011.2 深度學(xué)習(xí)圖像檢測 33511.3 深度學(xué)習(xí)圖像邊緣檢測 33811.4 深度學(xué)習(xí)圖像語義分割 34211.4.1 U-Net圖像分割 34211.4.2 基于GAN的圖像語義分割 34611.5 深度學(xué)習(xí)語義分割的先驗(yàn)引導(dǎo) 34811.5.1 深度學(xué)習(xí)圖像語義分割的隱空間引導(dǎo) 34911.5.2 深度學(xué)習(xí)圖像語義分割的深度圖譜引導(dǎo) 35211.5.3 深度學(xué)習(xí)圖像語義分割的多目標(biāo)物聯(lián)合引導(dǎo) 35611.5.4 深度學(xué)習(xí)圖像語義分割的高質(zhì)量數(shù)據(jù)引導(dǎo) 360總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 367小結(jié) 367復(fù)習(xí)思考題 368參考文獻(xiàn) 369第12章深度學(xué)習(xí)圖像配準(zhǔn) 37212.1 無監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)圖像配準(zhǔn) 37212.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)配準(zhǔn)測度 37712.3 弱監(jiān)督引導(dǎo)的圖像配準(zhǔn) 38112.4 深度學(xué)習(xí)引導(dǎo)傳統(tǒng)圖像配準(zhǔn) 38612.5 生成對抗網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)圖像配準(zhǔn) 38912.6 可逆大形變深度學(xué)習(xí)圖像配準(zhǔn) 393總結(jié)和復(fù)習(xí)思考 399小結(jié) 399復(fù)習(xí)思考題 400參考文獻(xiàn) 401

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