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计算机视觉度量(从特征描述到深度学习国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材)

  • 定价: ¥148
  • ISBN:9787115505880
  • 开 本:16开 平装
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  • 出版社:人民邮电
  • 页数:542页
  • 作者:(美)斯科特·克里...
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  • 2019-09-01 第1版
  • 2019-09-01 第1次印刷
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导语

  

内容提要

  

    本书全面介绍了计算机视觉中被广泛使用的各种方法,包括局部特征描述子、区域描述子、全局特征描述子以及评价这些内容的度量方法和分类方法,并用将近一半的篇幅重点介绍了基于深度学习的特征学习方法,以及FNN、RNN和BFN三类深度学习架构的特点。
    本书内容丰富、前沿,强调理论分析,旨在探讨各种计算机视觉研究方法背后的技术和原理,同时也探讨了深度学习与神经科学之间的关系,展望了未来深度神经网络的发展方向。
    本书用专门一章讲解了计算机视觉流程和算法的优化,通过汽车识别、人脸检测、图像分类和增强现实等实例具体探讨了硬件优化和软件优化的方法。
    本书每章末尾都配有相应的思考题,附录给出了许多有效的实践资源和一些有用的分析,同时提供了源代码,既适合高校计算机视觉课程的教学,也适合从事计算机视觉的研究人员和工程技术人员参考使用。

作者简介

    斯科特·克里格是计算机成像学、计算机视觉和图形可视化方面的先驱。他在1988年成立了Krig Research公司,该公司提供了世界上基于高性能工程工作站、超级计算机和专有成像硬件的成像和视觉系统,并为来自全球25个国家的客户提供服务。Scott也是全球范围的许多专利应用的发明人,其涉及的范围包括嵌入式系统、成像学

目录

第l章  图像的获取和表示
  1.1  图像传感器技术
    1.1.1  传感器材料
    1.1.2  传感器光电二极管元件
    1.1.3  传感器配置:马赛克、Foveon和BSI
    1.1.4  动态范围、噪声和超分辨率
    1.1.5  传感器处理
    1.1.6  去马赛克
    1.1.7  坏像素校正
    1.1.8  色彩和光照校正
    1.1.9  几何校正
  1.2  照相机和计算成像
    1.2.1  计算成像概述
    1.2.2  单像素可计算相机
    1.2.3  二维可计算照相机
    1.2.4  三维深度的照相机系统
  1.3  三维深度处理
    1.3.1  方法概述
    1.3.2  深度感知和处理中存在的问题
    1.3.3  单目深度处理
  1.4  三维表示:体元、深度图、网格和点云
  1.5  总结
  1.6  习题
第2章  图像预处理
  2.1  图像处理概述
  2.2  图像预处理要解决的问题
    2.2.1  计算机视觉的流程和图像预处理
    2.2.2  图像校正
    2.2.3  图像增强
    2.2.4  为特征提取准备图像
  2.3  图像处理方法分类
    2.3.1  点运算
    2.3.2  直线运算
    2.3.3  区域运算
    2.3.4  算法
    2.3.5  数据转换
  2.4  色彩学
    2.4.1  色彩管理系统概述
    2.4.2  光源、白点、黑点和中性轴
    2.4.3  设备颜色模型
    2.4.4  色彩空间与色彩感知
    2.4.5  色域映射与渲染的目标
    2.4.6  色彩增强的实际考虑
    2.4.7  色彩的准确度与精度
  2.5  空间滤波
    2.5.1  卷积滤波与检测
    2.5.2  核滤波与形状选择
    2.5.3  点滤波
    2.5.4  噪声与伪像滤波
    2.5.5  积分图与方框滤波器
  2.6  边缘检测器
    2.6.1  核集合
    2.6.2  Canny检测器
  2.7  变换滤波、IFourier变换及其他
    2.7.1  Fourier变换
    2.7.2  其他变换
  2.8  形态学与分割
    2.8.1  二值形态学
    2.8.2  灰度和彩色形态学
  ……
第3章  全局特征和区域特征
第4章  局部特征设计
第5章  特征描述属性的分类
第6章  兴趣点检测与特征描述子
第7章  基准数据、内容、度量和分析
第8章  可视流程及优化
第9章  特征学习的架构分类和神经科学背景
第10章  特征学习和深度学习架构概述
附录